I 5 migliori modelli di machine learning spiegati per i principianti
Pubblicato: 2020-04-28Machine learning, intelligenza artificiale e deep learning sono innovazioni tecnologiche che stanno dimostrando il loro valore in ogni settore a cui puoi pensare. Non c'è da stupirsi che siano i termini più discussi e popolari in tutto il mondo. Molte persone pensano ancora che questi siano concetti apparsi di punto in bianco dal nulla; tuttavia, questo è lontano dalla verità.
Queste tecnologie sono in circolazione da diversi anni, ma è stato solo qualche anno fa che hanno ottenuto l'attenzione che meritano. Il merito di aver fatto sì che queste innovazioni raggiungano milioni di persone in tutto il mondo dovrebbe andare alle persone all'interno del panorama tecnologico.
Scienziati, ricercatori, esperti di marketing e imprenditori hanno lavorato instancabilmente per far capire agli altri come queste innovazioni abbiano la capacità di trasformare il modo in cui facciamo affari o affrontiamo e risolviamo i problemi della nostra vita quotidiana. L'unica cosa che devi capire è che sebbene queste tecnologie siano correlate tra loro, non sono le stesse. Questo post del blog si concentrerà sull'apprendimento automatico e sui modelli di apprendimento automatico.
Sommario
In che modo l'apprendimento automatico ha un impatto?
Negli ultimi anni, l'apprendimento automatico ha preso il sopravvento. Persone in tutto il mondo hanno scoperto che l'apprendimento automatico ha il potere di fare la differenza. Il ML può cambiare completamente il modo in cui le persone guardano alle applicazioni critiche come il riconoscimento delle immagini, il data mining, i sistemi esperti, l'elaborazione del linguaggio naturale e altro. ML può offrire soluzioni in tutte queste aree e ha la capacità di fare innovazione che l'umanità dipenderà molto dai tempi a venire.
La popolarità dell'apprendimento automatico e la comprensione che ha ciò che serve per cambiare le cose hanno portato a un aumento della domanda di persone che sanno come funziona questa tecnologia e come può essere utilizzata per risolvere problemi della vita reale. Ora entriamo subito nell'argomento.
Tipo di algoritmi di apprendimento automatico
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono programmi ben definiti che imparano dai dati e migliorano nel tempo. Non richiedono l'intervento umano per fare il loro lavoro. Le attività che questi algoritmi dovrebbero apprendere possono variare dall'apprendimento basato sull'istanza e dall'apprendimento della funzione di mappatura che abbina l'input all'output all'apprendimento della struttura sconosciuta in un set di dati senza etichetta e altro ancora.

Devi capire che gli algoritmi delle macchine sono la base del lavoro che questa tecnologia dovrebbe fare. In altre parole, lo fanno spuntare. Quindi, diventa ancora di più scegliere l'algoritmo ML giusto per le tue esigenze. È qui che è utile una comprensione di base del concetto. Devi trovare un algoritmo che si adatti al problema per il quale stai cercando una soluzione.
Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano le aziende a prendere decisioni supportate dai dati. In questo modo, le possibilità che le loro decisioni paghino dividendi nel tempo sono molto alte. Ora rivolgiamo la nostra attenzione ai tipi di algoritmi di apprendimento automatico disponibili tra cui scegliere.
Gli algoritmi di apprendimento automatico rientrano principalmente in tre categorie di base: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento per rinforzo. L'apprendimento supervisionato ha una funzione di feedback che indica se la previsione è giusta o sbagliata. Esistono alcuni tipi di apprendimento supervisionato , ogni set di dati ha l'output desiderato. La supervisione avviene quando una previsione produce un errore per modificare la funzione e imparare a mappare l'input sull'output.
L'apprendimento non supervisionato non ha nulla a che fare con la risposta; usa semplicemente la sua struttura nascosta per classificare i dati. Non hai l'output desiderato per un set di dati in questo tipo di algoritmo di apprendimento automatico. Quello che succede invece è che la funzione tenta di separare i dati in classi diverse. Questa divisione avviene in modo tale che ogni classe separata abbia una parte dei dati con caratteristiche comuni.
Infine, l'apprendimento per rinforzo è in qualche modo simile all'apprendimento supervisionato poiché riceve anche feedback; tuttavia, questo feedback non viene ricevuto per ogni stato o input. Questo tipo di algoritmo ML è focalizzato sull'apprendimento di azioni per alcuni stati che possono aiutarlo a passare allo stato desiderato.
A differenza dell'apprendimento supervisionato in cui si verifica un errore dopo ogni esempio, l'apprendimento per rinforzo registra gli errori solo quando viene ricevuto un segnale di rinforzo. Questo comportamento ha molte somiglianze con l'apprendimento umano, in cui ricevi feedback solo quando una ricompensa è imminente.
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono cresciuti molto nel corso degli anni e sono ancora in evoluzione, in linea con i problemi per i quali vengono utilizzati per trovare le risposte. Attualmente abbiamo questi tre tipi che coprono quasi tutti i modelli di machine learning utilizzati oggi. In futuro, potremmo aggiungere altri tipi a questi tre.
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I modelli di machine learning più diffusi
In questa sezione parleremo dei modelli di machine learning più comunemente utilizzati. Cominciamo.
1. Regressione lineare
Che cos'è la regressione lineare? Quindi eccolo qui, questo algoritmo fa previsioni sulla variabile di output sulla base di una o più variabili di input. È rappresentato come una linea – y=bx+c. La regressione lineare può essere utilizzata per prevedere diverse cose. Puoi utilizzare questo modello per prevedere il valore di una casa sulla base dei suoi diversi attributi o proprietà, come il numero di stanze, la superficie totale, le scuole vicine, la disponibilità di mezzi di trasporto, ecc. Può anche essere utilizzato per prevedere la vendita prezzo dei prodotti per diversi parametri, come il comportamento del cliente.

2. Analisi delle componenti principali o PCA
Viene indicato come un modello di riduzione dimensionale utilizzato per ridurre al minimo le variabili presenti in un set di dati. Lo fa mettendo insieme quelle variabili la cui scala di misurazione è la stessa e che hanno correlazioni più elevate di altre. Lo scopo di questo modello è di filtrare il set di dati in modo tale da avere accesso a nuovi gruppi di variabili che sono ancora sufficienti per descriverne la variabilità.
PCA viene utilizzato nell'interpretazione di sondaggi che contengono molti attributi o domande. Ad esempio, i sondaggi condotti per studiare la cultura, il benessere o il comportamento di solito hanno molte domande. Con PCA, queste domande possono essere raggruppate in componenti principali che possono essere facilmente spiegati nel rapporto del sondaggio.
3. Cluster di K-medie
Questo è un modello che utilizza centroidi o centri geometrici come riferimento ai loro cluster di osservazione. Il numero di cluster utilizzati è deciso dalla persona che esegue questa analisi. Spesso si tratta di analizzare la segmentazione del mercato, per scoprire una somiglianza tra i clienti o per scoprire un segmento di clienti completamente nuovo.
4. Classificazione e alberi di regressione (CART)
Gli alberi decisionali sono un modo molto efficace per dividere risultati diversi e poi metterli in gruppi. CART è un tipo preferito e utile di albero decisionale utilizzato sia per la regressione che per la classificazione. Viene selezionata una variabile di risposta e le variabili predittive sono divise in gruppi. Il numero di divisioni richieste è tipicamente scelto dalla macchina stessa per evitare casi di overfitting e underfitting. CART è efficace laddove altri modelli come quelli a scatola nera di solito non vengono trovati adatti a causa della mancanza di chiarezza o trasparenza che forniscono.
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5. K-vicini più vicini o k-NN
Questo modello può essere utilizzato sia per la previsione che per la classificazione in base alle variabili in questione. Il modello confronta la vicinanza tra le osservazioni già esistenti in un set di dati e quelle che si sono appena formate. La macchina fa i calcoli da sola e seleziona il numero di vicini che devono essere confrontati (k). Limita il verificarsi di underfitting e overfitting dei dati.
Per la classificazione, la vicinanza della maggior parte dei vicini appartenenti a una classe specifica alla nuova osservazione determina la classe della nuova osservazione. In uno scenario di previsione, il valore della nuova osservazione viene previsto prendendo una media degli attributi dei vicini che vengono presi di mira. Scopri di più su KNN in R.
Conclusione
L'apprendimento automatico è una branca basata sull'intelligenza artificiale in cui i dati vengono utilizzati per identificare modelli che possono aiutare a prendere decisioni senza il minimo intervento umano. È importante sviluppare una comprensione più profonda dei modelli discussi qui per iniziare a usarli nella vita reale.
Ci sono molte sfumature nell'apprendimento automatico e nei suoi algoritmi, come l'aggressività lineare, la regressione logistica, Naive Bayes, K-Means, che imparerai solo quando porterai questo breve apprendimento più avanti. Il ML è davvero un potente strumento che in futuro verrà utilizzato per trovare soluzioni ad alcuni dei problemi più urgenti di questo mondo. Assicurati di essere sempre in sintonia con ciò che sta accadendo intorno!
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Qual è il significato di un algoritmo di Machine Learning?
Un algoritmo indica un metodo o una procedura che risulterà in un output. Il meccanismo attraverso il quale vari sistemi tecnologici come l'Intelligenza Artificiale raggiungono il loro obiettivo è noto come algoritmo di Machine Learning. In generale, questi algoritmi sono correlati alla previsione dei valori di output da dati di input dati. Classificazione e regressione sono le due fasi fondamentali degli algoritmi di Machine Learning. Gli algoritmi per l'apprendimento automatico sono classificati come supervisionati o non supervisionati. Gli algoritmi non supervisionati trattano dati che non sono né chiusi né etichettati, mentre gli algoritmi di apprendimento supervisionato hanno sia i dati di input che i dati di output previsti forniti per loro tramite l'etichettatura.
Qual è l'algoritmo di Machine Learning più utilizzato?
La regressione lineare è uno degli algoritmi di Machine Learning più utilizzati, che viene utilizzato per stimare valori reali utilizzando variabili continue. Esistono due forme di regressione lineare: regressione lineare semplice e regressione lineare multipla. Una variabile indipendente caratterizza la regressione lineare semplice. E, come suggerisce il nome, la regressione lineare multipla è caratterizzata da più (più di una) variabili indipendenti. È possibile utilizzare una regressione polinomiale o curvilinea per ottenere la linea di adattamento migliore. La regressione polinomiale o curvilinea è il termine per questo tipo di analisi. Possiamo stabilire un collegamento tra le variabili indipendenti e dipendenti selezionando la retta ottimale.
Quali sono i casi d'uso reali degli algoritmi di Machine Learning?
Gli algoritmi di Machine Learning aiutano a utilizzare Machine Learning nella nostra vita quotidiana. Una delle applicazioni più comuni e ampiamente utilizzate del Machine Learning è il riconoscimento delle immagini e del parlato. Le ricerche di immagini, il riconoscimento facciale, l'applicazione di sintesi vocale, le ricerche vocali, ecc. utilizzano algoritmi di Machine Learning. Le tecniche di apprendimento automatico possono aiutare la diagnosi delle malattie. Molti medici utilizzano i chatbot di riconoscimento vocale per studiare il cambiamento nei disturbi dei loro pazienti. Un algoritmo di trading Machine Learning viene utilizzato per analizzare una raccolta di azioni utilizzando caratteristiche economiche e correlazioni in una strategia di arbitraggio (una strategia finanziaria). Gli algoritmi di Machine Learning possono dividere i dati accessibili in categorie, che vengono poi definite da criteri specificati dall'analista.