У цій публікації ми розглянемо найпоширеніші алгоритми машинного навчання та коротко пояснимо їх. Це допоможе вам зрозуміти, як вони працюють і коли їх використовувати.
Алгоритми машинного навчання широко використовуються в бізнесі та науці для прогнозування або рекомендацій.
Якщо ви працюєте з даними або плануєте працювати з даними в майбутньому, вам потрібно знати про машину алгоритми навчання. Але не хвилюйтеся, вам не потрібно бути геніальним математиком, щоб зрозуміти їх!
У цьому блозі ми розберемо 11 найпоширеніших алгоритмів машинного навчання та коротко пояснимо їх. Тож чи ви тільки починаєте наука про дані або ви досвідчений інженер, читайте далі для прискореного курсу з алгоритмів машинного навчання.
Якщо ви подібні до більшості професіоналів у галузі науки про дані, ви завжди шукаєте нові та інноваційні способи покращити свої моделі машинного навчання. Але з такою кількістю різних алгоритмів на вибір, може бути важко зрозуміти, з чого почати.
У цьому блозі ми розглянемо одинадцять найпоширеніших алгоритмів машинного навчання та коротко пояснимо, як вони працюють.
Озброївшись цими знаннями, ви зможете вибрати правильний алгоритм для поставленої задачі та швидше розпочати створення кращих моделей.
11 найпоширеніших алгоритмів машинного навчання 2024 року
1. Лінійна регресія
є найпоширенішим алгоритмом машинного навчання. Він використовується для моделювання зв’язку між залежною змінною ( y ) та однією або кількома незалежними змінними ( x ). Мета полягає в тому, щоб знайти лінію найкращого підходу, яка мінімізує похибку між прогнозованими і фактичними значеннями.
Лінійна регресія є простим і широко використовуваним методом статистичного навчання. Моделі лінійної регресії використовуються для опису зв’язків між змінними шляхом підгонки рядка до даних. Ці моделі популярні, оскільки їх легко зрозуміти та інтерпретувати, і їх можна застосувати до широкого кола даних.
Лінійна регресія - це a потужний інструмент для розуміння зв'язків між змінними, але він має обмеження. Лінійні моделі роблять припущення щодо даних, які можуть бути невірними, і вони можуть бути упереджені через викиди. Крім того, лінійні моделі не можуть охопити нелінійні зв’язки між змінними.
Незважаючи на ці обмеження, лінійна регресія все ще залишається цінним інструментом для розуміння даних. У цьому підручнику ми дізнаємося про лінійну регресію та про те, як побудувати лінійні моделі в R. Ми також дізнаємося про деякі обмеження лінійної регресії та про те, як їх подолати.
2. Логістична регресія
подібна до лінійної регресії, але вона використовується, коли залежна змінна є двійковою (1 або 0). Мета полягає в тому, щоб знайти лінію найкращого підходу, яка максимізує ймовірність правильного прогнозу.
Логістична регресія подібна до лінійної, але передбачення, зроблені за допомогою логістичної регресії, не є безперервними. Натомість вони дихотомічні, що означає, що є лише два можливих результату.
Наприклад, модель логістичної регресії може бути використана, щоб передбачити, буде чи ні електронна пошта - це спам, на основі певних слів, які з’являються в електронному листі.
Логістична регресія є потужним інструментом, але вона не позбавлена обмежень. Одним з найбільших обмежень є те, що його можна використовувати лише для прогнозування дихотомічних результатів. Іншими словами, він може лише передбачити, відбудеться подія чи ні, а не ймовірність того, що вона відбудеться.
Іншим обмеженням логістичної регресії є те, що вона передбачає, що всі змінні незалежні одна від одної.
Це не завжди так у реальних наборах даних. Незважаючи на свої обмеження, логістична регресія є широко використовуваною статистичною технікою, і вона може бути дуже корисною для прогнозування подій.
3. Машини опорних векторів
є різновидом лінійного алгоритму машинного навчання. Вони використовуються як для класифікації, так і для регресії. Мета полягає в тому, щоб знайти гіперплощину, яка максимізує межу між двома класами.
Машини опорних векторів (SVM) — це тип алгоритму навчання з наглядом, який можна використовувати як для завдань класифікації, так і для задач регресії. SVM є популярним вибором для завдань машинного навчання завдяки їх здатності отримувати точні результати з відносно невеликою кількістю даних.
SVM працюють шляхом відображення даних у просторі високої розмірності, а потім знаходження гіперплощини, яка найкраще розділяє дані на класи. Ця гіперплощина потім використовується для прогнозування нових даних.
SVM також ефективні у випадках, коли дані не є лінійно розділеними. У цих випадках SVM можуть використовувати трюк ядра, щоб перетворити дані так, щоб вони стали лінійно розділеними. Загальні ядра, які використовуються з SVM, включають ядро радіальної базисної функції (RBF) і поліноміальне ядро.
SVM мають ряд переваг перед іншими алгоритмами машинного навчання, зокрема:
– Можливість отримувати точні результати з відносно невеликою кількістю даних
– Можливість роботи з даними, які не є лінійно розділеними
– Можливість використовувати ядра для перетворення даних так, щоб вони стали лінійно розділеними
SVM також мають деякі недоліки, зокрема:
– Необхідність ретельного налаштування гіперпараметрів
– Можливість переобладнання, якщо дані недостатньо великі
Також читайте:
- Безкоштовна пробна версія Jasper Ai
- Код купона Jasper AI
- LeadPages проти Instapage
- Leadpages проти Unbounce
- Найкращі автори AI, програмне забезпечення для написання контенту
- Найкращі інструменти AI для копірайтингу
- Найкращі інструменти штучного інтелекту для автоматизації вашої реклами у Facebook
- Ціни Content Studio
- Огляд AI Jasper
- Які найкращі інструменти для обертання статей
4. Наївні байєсівські класифікатори
є типом алгоритму машинного навчання, який використовується як для класифікації, так і для регресії. Вони засновані на теоремі Байєса і роблять прогнози за допомогою імовірнісного підходу.
Як ми бачили, наївний байєсівський класифікатор є дуже простим і потужним інструментом для класифікації. Ключова ідея класифікатора полягає в тому, щоб знайти набір ваг, які можна використовувати для розрізнення двох класів.
Для цього нам потрібно спочатку знайти набір функцій, корисних для розрізнення двох класів.
Як тільки ми знайдемо ці функції, ми можемо використовувати їх для навчання класифікатора. Наївний класифікатор Байєса є дуже популярним інструментом для класифікації, і він часто використовується в програмах машинного навчання.
Ключова перевага наївного класифікатора Байєса полягає в тому, що його дуже просто реалізувати, а також дуже швидко навчати. Класифікатор також дуже стійкий до шумів і викидів. Однак у класифікатора є кілька недоліків.
По-перше, класифікатор робить сильне припущення про незалежність ознак. Це припущення часто не відповідає дійсності на практиці і може призвести до поганої роботи. По-друге, наївний класифікатор Байєса погано масштабується до великих наборів даних.
Це пояснюється тим, що класифікатор повинен обчислювати ймовірності для всіх ознак у наборі даних, що може зайняти дуже багато часу. Нарешті, наївний класифікатор Байєса може бути упередженим, якщо навчальні дані не є репрезентативними для даних тесту.
5. Дерева рішень
є типом алгоритму машинного навчання, який використовується як для класифікації, так і для регресії. Мета полягає в тому, щоб знайти дерево рішень, яке мінімізує помилку.
Дерева класифікації використовуються для прогнозування мітки класу (наприклад, тип тварини, тип автомобіля).
Дерева регресії використовуються для прогнозування числового значення (наприклад, ціни, температури).
Дерева класифікації та регресії створюються шляхом навчання алгоритму на наборі даних. Алгоритм шукає шаблони в даних і використовує ці шаблони для створення дерева.
Потім дерево використовується для прогнозування нових даних. Наприклад, якщо у вас є дерево класифікації, яке передбачає тип тварини на основі її ознак, ви можете використовувати дерево, щоб передбачити тип тварини для нової точки даних (наприклад, невідомої тварини).
Щоб зробити прогнози, алгоритм просто йде по шляху дерева від кореня до листя. Остаточний прогноз робиться шляхом прийняття більшості голосів листків (для дерев класифікації) або усереднення значень листків (для дерев регресії).
Дерева рішень є потужними інструмент для вирішення проблем, але вони не ідеальні. Одним з недоліків дерев рішень є те, що вони можуть переповнювати навчальні дані.
Це означає, що дерево може погано узагальнюватися для нових даних і може бути неточним. Щоб уникнути переобладнання, важливо використовувати хорошу стратегію перехресної перевірки під час навчання дерева рішень.
6. Випадкові ліси
є типом алгоритму машинного навчання, який використовується як для класифікації, так і для регресії. Мета — знайти ліс, який мінімізує помилку.
Випадкові ліси — це тип алгоритму машинного навчання, який використовується як для завдань класифікації, так і для задач регресії. Цей алгоритм працює шляхом створення набору дерев рішень, кожне з яких навчається на випадковій підмножині даних.
Потім робиться остаточний прогноз шляхом усереднення прогнозів усіх окремих дерев рішень. Цей підхід має ряд переваг перед іншими алгоритмами машинного навчання, включаючи покращену точність і зменшення переобладнання.
Випадкові ліси є потужним інструментом як для класифікації, так і для задач регресії. Вони мають можливість обробляти великі набори даних з багатьма функціями, а також їх можна використовувати для підвищення точності інших алгоритмів машинного навчання.
Крім того, випадкові ліси відносно прості у використанні та інтерпретації, що робить їх хорошим вибором для багатьох застосувань.
7. Машини для підвищення градієнта
є типом алгоритму машинного навчання, який використовується як для класифікації, так і для регресії. Мета — знайти машину, яка мінімізує помилку.
Машини для підвищення градієнта – це тип алгоритму машинного навчання, який можна використовувати для створення прогнозних моделей. Алгоритм працює шляхом послідовного створення моделей, а потім їх комбінування для створення остаточної моделі.
Перевага цього підходу полягає в тому, що він може допомогти зменшити переобладнання, оскільки кожна окрема модель менш імовірно переповнює дані.
Пов'язані відео алгоритмів машинного навчання:
8. Нейронні мережі
є типом алгоритму машинного навчання, який використовується як для класифікації, так і для регресії. Мета — знайти нейронну мережу, яка мінімізує помилку.
Нейронні мережі — це тип алгоритму машинного навчання, який використовується для моделювання складних шаблонів у даних. Нейронні мережі подібні до інших алгоритмів машинного навчання, але вони складаються з великої кількості взаємопов’язаних вузлів обробки або нейронів, які можуть навчитися розпізнавати шаблони вхідних даних.
Нейронні мережі зазвичай використовуються для таких завдань, як розпізнавання зображень, розпізнавання мовлення та машинний переклад.
Нейронні мережі є потужним інструментом машинного навчання, але вони також є складними алгоритмами, які важко зрозуміти та налаштувати. У цій публікації ми розповімо про деякі основи нейронних мереж і як вони працюють.
9. Кластеризація K-середніх
це тип алгоритму машинного навчання, який використовується як для класифікації, так і для регресії. Мета полягає в тому, щоб знайти k-середніх, які мінімізують помилку.
Кластеризація K-середніх — це тип неконтрольованого навчання, який використовується, коли у вас є дані без міток (тобто дані без визначених категорій або груп). Метою цього алгоритму є пошук кластерів у даних, кількість яких представлена змінною K.
Алгоритм працює, призначаючи кожну точку даних кластеру, а потім ітераційно знаходячи центроїд кожного кластера. Цей процес повторюється до тих пір, поки кластери не перестануть змінюватися.
10. Зменшення розмірності
це тип алгоритму машинного навчання, який використовується як для класифікації, так і для регресії. Мета полягає в тому, щоб знайти зменшений розмір, який мінімізує помилку.
Існує багато способів зменшення розмірності. Найпоширенішим методом є аналіз основних компонентів (PCA).
PCA — це лінійне перетворення, яке перетворює дані в нову систему координат так, що найбільша дисперсія за деякою проекцією даних лягає на першу вісь, друга найбільша дисперсія — на другу вісь тощо.
Інші популярні методи зменшення розмірності включають лінійний дискримінантний аналіз (LDA), відображення Саммона, факторізацію невід’ємної матриці (NMF), багатовимірне масштабування (MDS), ізомап, локальне лінійне вбудовування (LLE) та автокодери.
Зменшення розмірності часто використовується як етап попередньої обробки для алгоритмів машинного навчання. Це може допомогти підвищити продуктивність цих алгоритмів, зменшуючи шум у даних і полегшуючи виявлення шаблонів.
Пов'язані відео алгоритмів машинного навчання:
11. Підсилення навчання
це тип алгоритму машинного навчання, який використовується як для класифікації, так і для регресії. Мета полягає в тому, щоб знайти підкріплення, яке мінімізує помилку.
Навчання з підкріпленням – це тип машинного навчання, який дає змогу агентам вчитися у своєму середовищі методом проб і помилок. Агенти отримують винагороду за виконання певних завдань, що стимулює їх навчитися ефективно виконувати ці завдання.
Навчання з підкріпленням застосовувалося до різноманітних проблемних областей, у тому числі робототехніка, ігри та системи керування.
Швидкі посилання:
- Що таке машинне навчання? Як працює машинне навчання?
- ШІ проти машинного навчання проти глибокого навчання: які основні відмінності?
- Яка різниця між штучним інтелектом (AI) та машинним навчанням
- Що таке електронне навчання? Знайте важливість навчання в освіті
Висновок: Алгоритми машинного навчання 2024
Насамкінець навчання за допомогою машини Алгоритми є захоплюючим дослідженням і мають багато практичних застосувань. Хоча ця стаття лише розглянула ці складні алгоритми, ми сподіваємося, що тепер ви маєте базове розуміння того, як вони працюють.
Якщо ви хочете дізнатися більше про машинне навчання чи будь-яку іншу область інформатики, не соромтеся зв’язатися з нами.
Ми завжди раді допомогти початківцям дослідникам даних дізнатися більше про цю захоплюючу сферу!
