Teiesugused lugejad aitavad MUO-d toetada. Kui teete ostu meie saidil olevate linkide abil, võime teenida sidusettevõtte komisjonitasu.
Kas olete kunagi mõelnud, kuidas töötavad isejuhtivad autod, vestlusrobotid ja automatiseeritud Netflixi soovitused? Need käepärased tehnoloogilised edusammud on masinõppe tooted.
Seda tüüpi tehisintellekt õpetab arvuteid uurima inimeste käitumist ja kasutama algoritme, et teha nutikaid otsuseid ilma sekkumiseta. Algoritmid õpivad sisendandmetest sõltumatult ja ennustavad loogilist väljundit treeningandmete kogumi dünaamika põhjal.
Siin on mõned parimad masinõppe algoritmid, mis aitavad luua ja koolitada intelligentseid arvutisüsteeme.
Algoritmide tähtsus masinõppes
A masinõppe algoritm on juhiste kogum, mida kasutatakse, et aidata arvutil inimkäitumist jäljendada. Sellised algoritmid suudavad täita keerulisi ülesandeid vähese või ilma inimese abita.
Selle asemel, et iga ülesande jaoks koodi kirjutada, loob algoritm mudelisse sisestatud andmete põhjal loogika. Piisavalt suure andmekogumi korral tuvastab see mustri, võimaldades tal teha loogilisi otsuseid ja ennustada väärtuslikku väljundit.
Kaasaegsed süsteemid kasutavad mitmeid masinõppe algoritme, millest igaühel on oma jõudluse eelised. Algoritmid erinevad ka täpsuse, sisendandmete ja kasutusjuhtude poolest. Sellisena on eduka masinõppemudeli loomisel kõige olulisem teada, millist algoritmi kasutada.
1. Logistiline regressioon
Tuntud ka kui binomiaalne logistiline regressioon, see algoritm leiab sündmuse õnnestumise või ebaõnnestumise tõenäosuse. Tavaliselt on see meetod, kui sõltuv muutuja on binaarne. Pealegi töödeldakse tulemusi tavaliselt kas lihtsalt tõese/vale või jah/ei kujul.
Selle statistilise mudeli kasutamiseks peate uurima ja kategoriseerima märgistatud andmekogumeid diskreetsetesse kategooriatesse. Muljetavaldav funktsioon on see, et saate laiendada logistilist regressiooni mitmele klassile ja anda tõenäosustel põhinevatest klassiennustustest realistliku ülevaate.
Logistiline regressioon on väga kiire ja täpne tundmatute kirjete ja lihtsate andmekogumite klassifitseerimiseks. See on erandlik ka mudeli koefitsientide tõlgendamisel. Lisaks toimib logistiline regressioon kõige paremini stsenaariumide puhul, kus andmekogum on lineaarselt eraldatav.
Selle algoritmi abil saate hõlpsasti värskendada mudeleid, et kajastada uusi andmeid, ja kasutada järeldusi funktsioonide vahelise seose määramiseks. Samuti on see vähem vastuvõtlik ülepaigutamisele, sellel on reguleerimistehnika ühe puhul ja see nõuab vähe arvutusvõimsust.
Logistilise regressiooni üks suur piirang on see, et see eeldab lineaarset seost sõltuvate ja sõltumatute muutujate vahel. See muudab selle mittelineaarsete probleemide jaoks sobimatuks, kuna see ennustab lineaarset otsustuspinda kasutades ainult diskreetseid funktsioone. Selle tulemusena võivad võimsamad algoritmid paremini sobida teie keerukamate ülesannetega.
2. Otsuste puu
Nimi tuleneb selle puupõhisest lähenemisest. Otsustuspuu raamistikku saate kasutada klassifitseerimis- ja regressiooniprobleemide lahendamiseks. Siiski on see klassifitseerimisprobleemide lahendamiseks funktsionaalsem.
Nagu puugi, algab see andmekogumit esindava juursõlmega. Harud esindavad õppeprotsessi suunavaid reegleid. Need harud, mida nimetatakse otsustussõlmedeks, on jah või ei küsimused, mis viivad teistesse harudesse või lõpevad lehtede sõlmedes.
Iga lehe sõlm esindab otsuste kogumise võimalikku tulemust. Lehesõlmed ja otsustussõlmed on kaks peamist üksust, mis osalevad antud teabe tulemuste ennustamisel. Seega põhineb lõplik väljund või otsus andmestiku funktsioonidel.
Otsustuspuud on järelevalve all masinõppe algoritmid. Seda tüüpi algoritmid nõuavad, et kasutaja selgitaks, mis on sisend. Samuti vajavad nad koolitusandmete eeldatava väljundi kirjeldust.
Lihtsamalt öeldes on see algoritm erinevate valikute graafiline esitus, mis juhindub eelseadistatud tingimustest, et leida probleemile kõik võimalikud lahendused. Seetõttu on esitatud küsimused lahenduse leidmiseks kogunevad küsimused. Otsustuspuud jäljendavad inimese mõtlemisprotsessi, et jõuda lihtsate reeglite abil loogilise otsuseni.
Selle algoritmi peamine negatiivne külg on see, et see on ebastabiilne; minutiline andmete muutus võib põhjustada struktuuris suuri häireid. Seetõttu peaksite uurima erinevaid viise, kuidas oma projektide jaoks ühtseid andmekogumeid hankida.
3. K-NN algoritm
K-NN on osutunud mitmetahuliseks algoritmiks, mis on kasulik paljude reaalsete probleemide lahendamiseks. Vaatamata sellele, et see on üks lihtsamaid masinõppe algoritme, on see kasulik paljudele tööstusharudele alates turvalisusest kuni rahanduse ja majanduseni.
Nagu nimigi ütleb, töötab K-Lähim naaber klassifikaatorina, eeldades uute ja olemasolevate naaberandmete sarnasust. Seejärel asetab see uue juhtumi lähimate saadaolevate andmetega samasse või sarnasesse kategooriasse.
Oluline on märkida, et K-NN on mitteparameetriline algoritm; see ei tee alusandmete kohta oletusi. Seda nimetatakse ka laisa õppija algoritmiks, see ei õpi kohe koolitusandmetest. Selle asemel salvestab see praegused andmekogumid ja ootab, kuni saab uusi andmeid. Seejärel liigitab see läheduse ja sarnasuste alusel.
K-NN on praktiline ja inimesed kasutavad seda erinevates valdkondades. Tervishoius suudab see algoritm ennustada võimalikke terviseriske indiviidi kõige tõenäolisemate geeniekspressioonide põhjal. Finantsvaldkonnas kasutavad spetsialistid K-NN-i aktsiaturu ja isegi valuutakursside prognoosimiseks.
Selle algoritmi kasutamise peamine puudus on see, et see on mälumahukam kui teised masinõppe algoritmid. Samuti on sellel raskusi keeruka ja suuremõõtmelise andmesisestuse käsitlemisel.
Sellegipoolest on K-NN endiselt hea valik, kuna see kohandub kergesti, tuvastab kergesti mustrid ja võimaldab muuta käitusandmeid ilma prognoosimise täpsust mõjutamata.
4. K-tähendab
K-Means on järelevalveta õppimisalgoritm, mis rühmitab märgistamata andmestikud ainulaadseteks klastriteks. See võtab vastu sisendi, minimeerib andmepunktide vahelist kaugust ja koondab andmeid ühiste joonte alusel.
Selguse huvides on klaster teatud sarnasuste tõttu ühte rühmitatud andmepunktide kogum. Tegur "K" ütleb süsteemile, mitu klastrit see vajab.
Selle toimimise praktiline näide hõlmab nummerdatud jalgpallurite rühma analüüsimist. Selle algoritmi abil saate luua ja jagada jalgpallurid kaheks klastriks: ekspertjalgpallurid ja amatöörjalgpallurid.
K-Meansi algoritmil on mitu reaalset rakendust. Saate seda kasutada õpilaste hinnete kategoriseerimiseks, meditsiiniliste diagnooside tegemiseks ja otsingumootori tulemuste kuvamiseks. Kokkuvõttes sobib see suurepäraselt suurte andmehulkade analüüsimisel ja loogilisteks klastriteks jagamisel.
Selle algoritmi kasutamise üks tagajärg on see, et tulemused on sageli vastuolulised. See sõltub järjestusest, seega võivad kõik olemasoleva andmekogumi järjekorra muudatused mõjutada selle tulemust. Veelgi enam, sellel puudub ühtlane efekt ja see saab käsitleda ainult arvandmeid.
Nendest piirangutest hoolimata on K-Means üks paremini toimivaid masinõppe algoritme. See sobib suurepäraselt andmekogumite segmenteerimiseks ja on kohanemisvõime tõttu usaldusväärne.
Teie jaoks parima algoritmi valimine
Algajana võite vajada abi parima algoritmi leidmisel. See otsus on väljakutseid pakkuvas maailmas, mis on täis fantastilisi valikuid. Alustuseks peaksite siiski oma valiku aluseks võtma midagi muud kui algoritmi väljamõeldud omadused.
Pigem peaksite võtma arvesse algoritmi suurust, andmete olemust, ülesande kiireloomulisust ja jõudlusnõudeid. Need tegurid aitavad teil muu hulgas kindlaks teha oma projekti jaoks ideaalse algoritmi.