初心者向けに説明された機械学習モデルのトップ5

公開: 2020-04-28

機械学習、人工知能、ディープラーニングは、考えられるすべての業界でその価値を証明している技術革新です。 それらが世界中で最も議論され、人気のある用語であることは不思議ではありません。 多くの人々は、これらがどこからともなく突然現れた概念であると今でも考えています。 しかし、これは真実からはほど遠いです。

これらのテクノロジーは数年前から存在していますが、注目を集めるのは数年前のことです。 これらのイノベーションを世界中の何百万人もの人々に届けることの功績は、技術の展望の中にいる人々に与えられるべきです。

科学者、研究者、マーケター、起業家は、これらのイノベーションがビジネスのやり方を変革したり、日常生活の問題に取り組み、解決したりする能力を他の人に理解させるために、たゆまぬ努力を重ねてきました。 理解しておく必要のあることの1つは、これらのテクノロジーは相互に関連していますが、同じではないということです。 このブログ投稿では、機械学習と機械学習モデルに焦点を当てます。

目次

機械学習はどのように影響を与えていますか?

過去数年間で、機械学習は独自のものになりました。 世界中の人々は、機械学習には違いを生み出す力があることを知っています。 MLは、画像認識、データマイニング、エキスパートシステム、自然言語処理などの重要なアプリケーションに対する人々の見方を完全に変えることができます。 MLはこれらすべての分野でソリューションを提供でき、人類がこれからの時代に大きく依存するであろう革新を生み出しています。

機械学習の人気と、物事を変えるために必要なものがあるという理解により、このテクノロジーがどのように機能し、実際の問題を解決するためにどのように使用できるかを知っている人々の需要が高まっています。 それでは、トピックに飛び込みましょう。

機械学習アルゴリズムの種類

機械学習アルゴリズムは、データから学習し、時間の経過とともに向上する、明確に定義されたプログラムです。 彼らは彼らの仕事をするために人間の介入を必要としません。 これらのアルゴリズムが学習することになっているタスクは、インスタンスベースの学習や、入力と出力を一致させるマッピング関数の学習から、ラベルのないデータセット内の未知の構造の学習などまでさまざまです。

マシンアルゴリズムは、このテクノロジーが実行することになっている作業の基礎であることを理解する必要があります。 言い換えれば、彼らはそれをカチカチとさせます。 したがって、ニーズに合った適切なMLアルゴリズムを選択することがますます重要になります。 ここで、概念の基本的な理解が役立ちます。 解決策を探している問題に適合するアルゴリズムを見つける必要があります。

また、機械学習アルゴリズムは、企業がデータに裏打ちされた意思決定を行うのに役立ちます。 このように、彼らの決定が時間の経過とともに配当を支払う可能性は非常に高いです。 次に、選択可能な機械学習アルゴリズムのタイプに注目しましょう。

機械学習アルゴリズムは、主に3つの基本的なカテゴリに分類されます。教師あり学習、教師なし学習、強化学習です。 教師あり学習には、予測が正しいか間違っているかを指摘するフィードバック機能があります。 教師あり学習にはいくつかの種類があり、すべてのデータセットに目的の出力があります。 監視は、予測がエラーを生成して関数を変更し、入力を出力にマッピングすることを学習したときに行われます。

教師なし学習は、応答とは何の関係もありません。 隠された構造を使用してデータを分類するだけです。 この機械学習アルゴリズムタイプでは、データセットに必要な出力がありません。 代わりに、関数がデータを異なるクラスに分離しようとします。 この分割は、分離されたすべてのクラスが共通の機能を持つデータの一部を持つように行われます。

最後に、強化学習は、フィードバックも得られるため、教師あり学習とある程度似ています。 ただし、このフィードバックはすべての状態または入力に対して受信されるわけではありません。 このMLアルゴリズムタイプは、目的の状態に移行するのに役立ついくつかの状態のアクションの学習に重点を置いています。

すべての例の後にエラーが発生する教師あり学習とは異なり、強化学習は強化信号を受信したときにのみエラーを記録します。 この動作は、報酬が差し迫っている場合にのみフィードバックを受け取る人間の学習と多くの類似点があります。

機械学習アルゴリズムは何年にもわたって大きく成長しましたが、答えを見つけるために使用されている問題と一致して、まだ進化しています。 現在、これら3つのタイプがあり、現在使用されているほぼすべての機械学習モデルをカバーしています。 将来的には、これら3つにさらにいくつかのタイプが追加される可能性があります。

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最も人気のある機械学習モデル

このセクションでは、最も一般的に使用される機械学習モデルについて説明します。 さぁ、始めよう。

1.線形回帰

線形回帰とは何ですか?つまり、このアルゴリズムは、1つ以上の入力変数に基づいて出力変数を予測します。 これは線として表されます– y = bx+c。 線形回帰は、いくつかのことを予測するために使用できます。 このモデルを使用して、部屋の数、総面積、近くの学校、交通機関の利用可能性など、さまざまな属性やプロパティに基づいて家の価値を予測できます。また、販売の予測にも使用できます。顧客の行動など、さまざまなパラメータの製品の価格。

2.主成分分析またはPCA

これは、データセットに存在する変数を最小にするために使用される次元削減モデルと呼ばれます。 これは、測定の尺度が同じで、他の変数よりも相関が高い変数をまとめることによって行われます。 このモデルの目的は、データセットの変動性を説明するのに十分な変数の新しいグループにアクセスできるようにデータセットをフィルタリングすることです。

PCAは、多くの属性または質問を含む調査の解釈に使用されます。 たとえば、文化、幸福、または行動を研究するために実施される調査には、通常、多くの質問があります。 PCAを使用すると、これらの質問を主成分にグループ化して、調査レポートで簡単に説明できます。

3.K-meansクラスタリング

これは、観測クラスターへの参照として重心または幾何学的中心を使用するモデルです。 使用されるクラスターの数は、この分析を実行する人によって決定されます。 多くの場合、市場の細分化を分析して、顧客の類似性を見つけるか、まったく新しい顧客セグメントを発見します。

4.分類および回帰ツリー(CART)

デシジョンツリーは、さまざまな結果を分割してグループにまとめるのに非常に効果的な方法です。 CARTは、回帰と分類の両方に使用される、推奨される有用なタイプの決定木です。 応答変数が選択され、予測変数がグループに分割されます。 必要な分割数は、通常、過剰適合および過適合のインスタンスを回避するために、マシン自体によって選択されます。 CARTは、ブラックボックスモデルのような他のモデルが提供する明快さや透明性の欠如のために通常は適合しない場合に効果的です。

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5.K最近傍法またはk-NN

このモデルは、問題の変数に応じた予測または分類のいずれかに使用できます。 モデルは、データセットにすでに存在する観測値と新しく形成された観測値の間の近さを比較します。 マシンはそれ自体で計算を行い、比較する必要のあるネイバーの数(k)を選択します。 これにより、データの過適合および過剰適合の発生が制限されます。

分類の場合、特定のクラスに属するほとんどの近傍が新しい観測値に近いかどうかによって、新しい観測値のクラスが決まります。 予測シナリオでは、新しい観測値は、対象となる近隣の属性の平均をとることによって予測されます。 RのKNNの詳細をご覧ください。

結論

機械学習は、人工知能に基づくブランチであり、データを使用して、最小限の人間の介入なしに意思決定を行うのに役立つパターンを識別します。 ここで説明するモデルをより深く理解して、実際にモデルを使用し始めることが重要です。

機械学習とそのアルゴリズムには、線形回帰、ロジスティック回帰、単純ベイズ、K-Meansなどの多くのニュアンスがあり、この簡単な学習をさらに先に進めたときにのみ知ることができます。 MLは確かに強力なツールであり、将来、この世界で最も差し迫った問題のいくつかに対する解決策を見つけるために使用される予定です。 周りで起こっていることに常に注意を払うようにしてください!

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機械学習アルゴリズムの意味は何ですか?

アルゴリズムとは、出力をもたらすメソッドまたはプロシージャを意味します。 人工知能のようなさまざまな技術システムがその目的を実行するメカニズムは、機械学習アルゴリズムとして知られています。 一般に、これらのアルゴリズムは、特定の入力データからの出力値の予測に関連しています。 分類と回帰は、機械学習アルゴリズムの2つの基本的なフェーズです。 機械学習のアルゴリズムは、教師ありまたは教師なしのいずれかに分類されます。 教師なしアルゴリズムは、閉じられておらず、ラベル付けされていないデータを処理しますが、教師あり学習アルゴリズムには、入力データと意図された出力データの両方がラベル付けによって提供されます。

最も広く使用されている機械学習アルゴリズムはどれですか?

線形回帰は、最も広く使用されている機械学習アルゴリズムの1つであり、連続変数を使用して実数値を推定するために使用されます。 線形回帰には、単純線形回帰と重回帰の2つの形式があります。 1つの独立変数は、単純な線形回帰を特徴づけます。 そして、その名前が示すように、いくつかの線形回帰は、複数の(複数の)独立変数によって特徴付けられます。 多項式回帰または曲線回帰を使用して、最適な線を取得できます。 多項式回帰または曲線回帰は、このタイプの分析の用語です。 最適な線を選択することにより、独立変数と従属変数の間にリンクを確立できます。

機械学習アルゴリズムの実際のユースケースは何ですか?

機械学習アルゴリズムは、日常生活で機械学習を使用するのに役立ちます。 機械学習の最も一般的で広く使用されているアプリケーションの1つは、画像と音声の認識です。 画像検索、顔認識、音声からテキストへのアプリケーション、音声検索などは、機械学習アルゴリズムを使用します。 機械学習技術は、病気の診断に役立ちます。 多くの医師は、音声認識チャットボットを使用して、患者の病気の変化を研究しています。 トレーディング機械学習アルゴリズムは、裁定取引戦略(財務戦略)の経済的特性と相関関係を使用して株式のコレクションを分析するために使用されます。 機械学習アルゴリズムでは、アクセス可能なデータをカテゴリに分類できます。カテゴリは、アナリストが指定した基準によって定義されます。