Czytelnicy tacy jak ty pomagają wspierać MUO. Kiedy dokonujesz zakupu za pomocą linków na naszej stronie, możemy otrzymać prowizję partnerską.
Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak działają autonomiczne samochody, chatboty i automatyczne rekomendacje Netflix? Te przydatne postępy technologiczne są produktami uczenia maszynowego.
Ten rodzaj sztucznej inteligencji szkoli komputery do badania ludzkich zachowań i wykorzystywania algorytmów do podejmowania mądrych decyzji bez interwencji. Algorytmy uczą się niezależnie od danych wejściowych i przewidują wyjście logiczne na podstawie dynamiki zbioru danych treningowych.
Oto kilka najlepszych algorytmów uczenia maszynowego, które pomagają tworzyć i trenować inteligentne systemy komputerowe.
Znaczenie algorytmów w uczeniu maszynowym
A algorytm uczenia maszynowego to zestaw instrukcji służących komputerowi do naśladowania zachowania człowieka. Takie algorytmy mogą wykonywać złożone zadania przy niewielkiej lub zerowej pomocy człowieka.
Zamiast pisać kod dla każdego zadania, algorytm buduje logikę z danych wprowadzonych do modelu. Biorąc pod uwagę wystarczająco duży zestaw danych, identyfikuje wzorzec, umożliwiając podejmowanie logicznych decyzji i przewidywanie wartościowych wyników.
Nowoczesne systemy wykorzystują kilka algorytmów uczenia maszynowego, z których każdy ma swoje zalety w zakresie wydajności. Algorytmy różnią się także dokładnością, danymi wejściowymi i przypadkami użycia. W związku z tym wiedza o tym, którego algorytmu użyć, jest najważniejszym krokiem do zbudowania udanego modelu uczenia maszynowego.
1. Regresja logistyczna
Algorytm ten, znany również jako dwumianowa regresja logistyczna, określa prawdopodobieństwo powodzenia lub niepowodzenia zdarzenia. Jest to na ogół metoda „go-to” w przypadku, gdy zmienna zależna jest binarna. Ponadto wyniki są zwykle przetwarzane jako po prostu prawda/fałsz lub tak/nie.
Aby korzystać z tego modelu statystycznego, należy przestudiować i sklasyfikować zestawy danych z etykietami w oddzielne kategorie. Imponującą cechą jest to, że można rozszerzyć regresję logistyczną na wiele klas i zapewnić realistyczny widok przewidywań klas opartych na prawdopodobieństwie.
Regresja logistyczna jest bardzo szybka i dokładna do klasyfikowania nieznanych rekordów i prostych zestawów danych. Jest również wyjątkowy w interpretacji współczynników modelu. Ponadto regresja logistyczna działa najlepiej w scenariuszach, w których zbiór danych można liniowo rozdzielić.
Za pomocą tego algorytmu można łatwo aktualizować modele w celu odzwierciedlenia nowych danych i wykorzystywać wnioskowanie do określania relacji między cechami. Jest również mniej podatny na przeuczenie, ma technikę regularyzacji w przypadku jednego i wymaga niewielkiej mocy obliczeniowej.
Dużym ograniczeniem regresji logistycznej jest to, że zakłada ona liniową zależność między zmiennymi zależnymi i niezależnymi. To sprawia, że nie nadaje się do problemów nieliniowych, ponieważ przewiduje tylko funkcje dyskretne przy użyciu liniowej powierzchni decyzyjnej. W rezultacie bardziej zaawansowane algorytmy mogą lepiej pasować do bardziej złożonych zadań.
2. Drzewo decyzyjne
Nazwa wywodzi się z podejścia opartego na drzewie. Możesz użyć struktury drzewa decyzyjnego do rozwiązywania problemów z klasyfikacją i regresją. Mimo to jest bardziej funkcjonalny w rozwiązywaniu problemów z klasyfikacją.
Podobnie jak drzewo, zaczyna się od węzła głównego reprezentującego zbiór danych. Gałęzie reprezentują zasady kierujące procesem uczenia się. Te gałęzie, zwane węzłami decyzyjnymi, są pytaniami tak lub nie, które prowadzą do innych gałęzi lub kończą się w węzłach liścia.
Każdy węzeł liścia reprezentuje możliwy wynik nagromadzenia decyzji. Węzły liści i węzły decyzyjne to dwie główne jednostki zaangażowane w przewidywanie wyniku na podstawie podanych informacji. W związku z tym ostateczny wynik lub decyzja opiera się na cechach zbioru danych.
Drzewa decyzyjne to nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego. Tego typu algorytmy wymagają od użytkownika wyjaśnienia, jakie są dane wejściowe. Potrzebują również opisu oczekiwanego wyniku z danych treningowych.
Mówiąc najprościej, ten algorytm jest graficzną reprezentacją różnych opcji kierowanych przez ustawione warunki, aby uzyskać wszystkie możliwe rozwiązania problemu. W związku z tym zadawane pytania są przygotowaniem do znalezienia rozwiązania. Drzewa decyzyjne naśladują ludzki proces myślowy, aby dojść do logicznego werdyktu przy użyciu prostych reguł.
Główną wadą tego algorytmu jest to, że jest podatny na niestabilność; niewielka zmiana danych może spowodować duże zakłócenie struktury. W związku z tym powinieneś zbadać różne sposobów uzyskiwania spójnych zbiorów danych dla swoich projektów.
3. Algorytm K-NN
K-NN okazał się wielopłaszczyznowym algorytmem przydatnym do rozwiązywania wielu rzeczywistych problemów. Pomimo tego, że jest jednym z najprostszych algorytmów uczenia maszynowego, jest przydatny w wielu branżach, od bezpieczeństwa po finanse i ekonomię.
Jak sama nazwa wskazuje, K-Nearest Neighbor działa jako klasyfikator, zakładając podobieństwo między nowymi i istniejącymi sąsiednimi danymi. Następnie umieszcza nowy przypadek w tej samej lub podobnej kategorii, co najbliższe dostępne dane.
Należy zauważyć, że K-NN jest algorytmem nieparametrycznym; nie przyjmuje założeń dotyczących danych bazowych. Nazywany również leniwym algorytmem uczącym się, nie uczy się natychmiast na podstawie danych treningowych. Zamiast tego przechowuje bieżące zestawy danych i czeka, aż otrzyma nowe dane. Następnie dokonuje klasyfikacji na podstawie bliskości i podobieństw.
K-NN jest praktyczny i ludzie używają go w różnych dziedzinach. W opiece zdrowotnej ten algorytm może przewidywać możliwe zagrożenia dla zdrowia na podstawie najbardziej prawdopodobnych ekspresji genów danej osoby. W finansach profesjonaliści używają K-NN do prognozowania rynku akcji, a nawet kursów walut.
Główną wadą korzystania z tego algorytmu jest to, że wymaga on większej ilości pamięci niż inne algorytmy uczenia maszynowego. Ma również trudności z obsługą złożonych, wielowymiarowych danych wejściowych.
Niemniej jednak K-NN pozostaje dobrym wyborem, ponieważ łatwo się dostosowuje, łatwo identyfikuje wzorce i umożliwia modyfikowanie danych w czasie wykonywania bez wpływu na dokładność przewidywania.
4. K-średnie
K-Means to algorytm uczący się bez nadzoru, który grupuje nieoznakowane zestawy danych w unikalne klastry. Otrzymuje dane wejściowe, minimalizuje odległość między punktami danych i agreguje dane w oparciu o podobieństwa.
Dla jasności klaster to zbiór punktów danych zgrupowanych w jeden ze względu na pewne podobieństwa. Współczynnik „K” mówi systemowi, ile klastrów potrzebuje.
Praktyczną ilustracją tego, jak to działa, jest analiza ponumerowanej grupy piłkarzy. Możesz użyć tego algorytmu do stworzenia i podzielenia piłkarzy na dwie grupy: piłkarzy ekspertów i piłkarzy amatorów.
Algorytm k-średnich ma kilka zastosowań w życiu codziennym. Możesz go używać do kategoryzowania ocen uczniów, przeprowadzania diagnoz medycznych i wyświetlania wyników wyszukiwania. Podsumowując, doskonale radzi sobie z analizowaniem dużych ilości danych i dzieleniem ich na logiczne klastry.
Jedną z konsekwencji zastosowania tego algorytmu jest to, że wyniki często są niespójne. Jest to zależne od kolejności, więc każda zmiana kolejności istniejącego zestawu danych może wpłynąć na jego wynik. Ponadto brakuje mu jednolitego efektu i może obsługiwać tylko dane liczbowe.
Pomimo tych ograniczeń K-Means jest jednym z najlepiej działających algorytmów uczenia maszynowego. Jest idealny do segmentacji zestawów danych i cieszy się zaufaniem ze względu na swoje możliwości adaptacyjne.
Wybór najlepszego algorytmu dla Ciebie
Jako początkujący możesz potrzebować pomocy w ustaleniu najlepszego algorytmu. Ta decyzja jest wyzwaniem w świecie pełnym fantastycznych wyborów. Jednak na początek powinieneś oprzeć swój wybór na czymś innym niż fantazyjne funkcje algorytmu.
Zamiast tego należy wziąć pod uwagę rozmiar algorytmu, charakter danych, pilność zadania i wymagania dotyczące wydajności. Między innymi te czynniki pomogą Ci ustalić idealny algorytm dla Twojego projektu.
