Die 5 besten Modelle für maschinelles Lernen für Anfänger erklärt

Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Deep Learning sind technologische Innovationen, die sich in allen erdenklichen Branchen bewähren. Kein Wunder, dass sie weltweit die am meisten diskutierten und beliebtesten Begriffe sind. Viele Leute denken immer noch, dass diese Konzepte aus heiterem Himmel aufgetaucht sind; Dies ist jedoch weit von der Wahrheit entfernt.

Diese Technologien gibt es schon seit mehreren Jahren, aber erst vor ein paar Jahren erhielten sie die Aufmerksamkeit, die sie verdienen. Der Verdienst dafür, dass diese Innovationen Millionen von Menschen weltweit erreichen, sollte den Menschen in der technologischen Landschaft zuteil werden.

Wissenschaftler, Forscher, Vermarkter und Unternehmer haben unermüdlich daran gearbeitet, anderen verständlich zu machen, wie diese Innovationen die Art und Weise verändern können, wie wir Geschäfte machen oder Probleme in unserem täglichen Leben angehen und lösen. Das einzige, was Sie verstehen müssen, ist, dass diese Technologien zwar miteinander verwandt, aber nicht gleich sind. Dieser Blogbeitrag konzentriert sich auf maschinelles Lernen und maschinelle Lernmodelle.

Wie wirkt sich maschinelles Lernen aus?

In den letzten Jahren hat maschinelles Lernen an Bedeutung gewonnen. Menschen auf der ganzen Welt haben herausgefunden, dass maschinelles Lernen die Macht hat, einen Unterschied zu machen. ML kann die Art und Weise, wie Menschen kritische Anwendungen wie Bilderkennung, Data Mining, Expertensysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere betrachten, völlig verändern. ML kann in all diesen Bereichen Lösungen anbieten und hat das Zeug zur Innovation, von der die Menschheit in der kommenden Zeit stark abhängen wird.

Die Popularität des maschinellen Lernens und das Verständnis, dass es das Zeug dazu hat, Dinge zu verändern, haben zu einer steigenden Nachfrage nach Menschen geführt, die wissen, wie diese Technologie funktioniert und wie sie zur Lösung realer Probleme eingesetzt werden kann. Lassen Sie uns jetzt direkt in das Thema springen.

Art der maschinellen Lernalgorithmen

Algorithmen für maschinelles Lernen sind wohldefinierte Programme, die aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern. Sie benötigen kein menschliches Eingreifen, um ihre Arbeit zu erledigen. Die Aufgaben, die diese Algorithmen lernen sollen, können von instanzbasiertem Lernen und Lernen der Zuordnungsfunktion, die die Eingabe mit der Ausgabe abgleicht, bis zum Lernen der unbekannten Struktur in einem nicht gekennzeichneten Datensatz und mehr variieren.

Sie müssen verstehen, dass Maschinenalgorithmen die Grundlage für die Arbeit sind, die diese Technologie leisten soll. Mit anderen Worten, sie bringen es zum Ticken. Umso wichtiger ist es, dass Sie den richtigen ML-Algorithmus für Ihre Bedürfnisse auswählen. Hier ist ein grundlegendes Verständnis des Konzepts hilfreich. Sie müssen einen Algorithmus finden, der zu dem Problem passt, für das Sie eine Lösung suchen.

Außerdem helfen Algorithmen für maschinelles Lernen Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Auf diese Weise sind die Chancen sehr hoch, dass sich ihre Entscheidungen im Laufe der Zeit auszahlen. Wenden wir uns nun den Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen zu, aus denen Sie auswählen können.

Algorithmen für maschinelles Lernen fallen hauptsächlich unter drei grundlegende Kategorien – überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, bestärkendes Lernen. Überwachtes Lernen hat eine Feedback-Funktion, die darauf hinweist, ob die Vorhersage richtig oder falsch ist. Es gibt einige Arten von überwachtem Lernen , jeder Datensatz hat die gewünschte Ausgabe. Die Überwachung findet statt, wenn eine Vorhersage einen Fehler erzeugt, um die Funktion zu ändern und zu lernen, die Eingabe der Ausgabe zuzuordnen.

Unüberwachtes Lernen hat nichts mit der Antwort zu tun; Es verwendet nur seine verborgene Struktur, um Daten zu kategorisieren. Sie haben nicht die gewünschte Ausgabe für ein Dataset in diesem Algorithmustyp für maschinelles Lernen. Stattdessen versucht die Funktion, die Daten in verschiedene Klassen zu unterteilen. Diese Aufteilung erfolgt so, dass jede getrennte Klasse einen Teil der Daten mit gemeinsamen Merkmalen hat.

Schließlich ist Reinforcement Learning in gewisser Weise dem überwachten Lernen ähnlich, da es auch Feedback erhält; Dieses Feedback wird jedoch nicht für jeden Status oder Eingang empfangen. Dieser ML-Algorithmustyp konzentriert sich auf Lernaktionen für einige Zustände, die ihm helfen können, in den gewünschten Zustand zu gelangen.

Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem nach jedem Beispiel ein Fehler auftritt, werden beim Reinforcement Learning nur Fehler aufgezeichnet, wenn ein Reinforcement-Signal empfangen wird. Dieses Verhalten hat viele Ähnlichkeiten mit menschlichem Lernen, bei dem Sie nur Feedback erhalten, wenn eine Belohnung unmittelbar bevorsteht.

Algorithmen für maschinelles Lernen sind im Laufe der Jahre stark gewachsen, und sie entwickeln sich immer noch weiter und passen sich den Problemen an, für die sie verwendet werden, um Antworten zu finden. Wir haben derzeit diese drei Typen, die fast alle heute verwendeten maschinellen Lernmodelle abdecken. In Zukunft werden wir vielleicht noch ein paar weitere Typen zu diesen drei hinzufügen.

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Die beliebtesten Modelle für maschinelles Lernen

In diesem Abschnitt werden wir über maschinelle Lernmodelle sprechen, die am häufigsten verwendet werden. Lass uns anfangen.

1. Lineare Regression

Was ist lineare Regression? Hier ist es also, dieser Algorithmus macht Vorhersagen über die Ausgabevariable basierend auf einer oder mehreren Eingabevariablen. Es wird als Linie dargestellt – y=bx+c. Die lineare Regression kann verwendet werden, um mehrere Dinge vorherzusagen. Sie können dieses Modell verwenden, um den Wert eines Hauses auf der Grundlage seiner verschiedenen Attribute oder Eigenschaften vorherzusagen, wie z. B. Anzahl der Zimmer, Gesamtfläche, Schulen in der Nähe, Verfügbarkeit von Verkehrsmitteln usw. Es kann auch verwendet werden, um den Verkauf vorherzusagen Preis von Produkten für verschiedene Parameter, wie z. B. das Kundenverhalten.

2. Hauptkomponentenanalyse oder PCA

Es wird als Dimensionsreduktionsmodell bezeichnet, das verwendet wird, um die in einem Datensatz vorhandenen Variablen auf ein Minimum zu reduzieren. Dies geschieht, indem diejenigen Variablen zusammengestellt werden, deren Messskala dieselbe ist und die höhere Korrelationen als andere aufweisen. Der Zweck dieses Modells besteht darin, den Datensatz so zu filtern, dass wir Zugriff auf neue Gruppen von Variablen haben, die noch ausreichen, um seine Variabilität zu beschreiben.

PCA wird zum Interpretieren von Umfragen verwendet, die viele Attribute oder Fragen enthalten. Zum Beispiel haben Umfragen, die durchgeführt werden, um Kultur, Wohlbefinden oder Verhalten zu untersuchen, normalerweise viele Fragen. Mit PCA können diese Fragen in Hauptkomponenten gruppiert werden, die im Umfragebericht leicht erklärt werden können.

3. K-bedeutet Clusterbildung

Dies ist ein Modell, das Zentroide oder geometrische Zentren als Referenz für ihre Beobachtungscluster verwendet. Die Anzahl der verwendeten Cluster wird von der Person bestimmt, die diese Analyse durchführt. Häufig geht es darum, die Marktsegmentierung zu analysieren – entweder um Ähnlichkeiten bei Kunden herauszufinden oder um ein völlig neues Kundensegment zu entdecken.

4. Klassifikations- und Regressionsbäume (CART)

Entscheidungsbäume sind ein sehr effektives Mittel, um verschiedene Erkenntnisse zu unterteilen und dann in Gruppen zu ordnen. CART ist ein bevorzugter und nützlicher Typ eines Entscheidungsbaums, der sowohl für die Regression als auch für die Klassifizierung verwendet wird. Eine Antwortvariable wird ausgewählt und die Prädiktorvariablen werden in Gruppen eingeteilt. Die Anzahl der erforderlichen Unterteilungen wird typischerweise von der Maschine selbst gewählt, um Fälle von Überanpassung und Unteranpassung zu vermeiden. CART ist effektiv, wenn andere Modelle wie Black-Box-Modelle aufgrund des Mangels an Klarheit oder Transparenz, die sie bieten, normalerweise nicht für geeignet befunden werden.

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5. K-nächste Nachbarn oder k-NN

Dieses Modell kann entweder zur Vorhersage oder zur Klassifizierung nach den betreffenden Variablen verwendet werden. Das Modell vergleicht die Nähe zwischen Beobachtungen, die bereits in einem Datensatz vorhanden sind, und denen, die neu gebildet werden. Die Maschine rechnet selbst und wählt die Anzahl der Nachbarn aus, die verglichen werden müssen (k). Es begrenzt das Auftreten von Daten-Underfitting und -Overfitting.

Für die Klassifizierung bestimmt die Nähe der meisten Nachbarn, die zu einer bestimmten Klasse gehören, zu der neuen Beobachtung die Klasse der neuen Beobachtung. In einem Vorhersageszenario wird der Wert der neuen Beobachtung vorhergesagt, indem ein Durchschnitt der Attribute der Nachbarn genommen wird, auf die abgezielt wird. Erfahren Sie mehr über KNN in R.

Fazit

Maschinelles Lernen ist ein auf künstlicher Intelligenz basierender Zweig, in dem Daten verwendet werden, um Muster zu identifizieren, die helfen können, Entscheidungen ohne minimalen menschlichen Eingriff zu treffen. Es ist wichtig, ein tieferes Verständnis der hier diskutierten Modelle zu entwickeln, um sie im wirklichen Leben einzusetzen.

Es gibt viele Nuancen im maschinellen Lernen und seinen Algorithmen, wie z. B. lineare Aggression, logistische Regression, Naive Bayes, K-Means, die Sie erst kennenlernen werden, wenn Sie dieses kurze Lernen weiter vorantreiben. ML ist in der Tat ein mächtiges Werkzeug, das in Zukunft verwendet werden wird, um Lösungen für einige der dringendsten Probleme dieser Welt zu finden. Stellen Sie sicher, dass Sie immer auf dem Laufenden sind, was um Sie herum passiert!

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