5 najlepszych modeli uczenia maszynowego wyjaśnionych dla początkujących

Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i głębokie uczenie to innowacje technologiczne, które sprawdzają się w każdej branży, o której możesz pomyśleć. Nic dziwnego, że są to najczęściej omawiane i popularne terminy na całym świecie. Wiele osób nadal uważa, że ​​są to koncepcje, które pojawiły się znikąd; jednak jest to dalekie od prawdy.

Technologie te istnieją od kilku lat, ale dopiero kilka lat temu zwróciły na siebie uwagę, na jaką zasługują. Za to, że te innowacje dotarły do ​​milionów ludzi na całym świecie, należy się zasługa ludzi w krajobrazie technologicznym.

Naukowcy, badacze, marketerzy i przedsiębiorcy niestrudzenie pracowali, aby inni zrozumieli, w jaki sposób te innowacje mogą zmienić sposób, w jaki prowadzimy działalność biznesową lub podchodzimy i rozwiązujemy problemy w naszym codziennym życiu. Jedyną rzeczą, którą musisz zrozumieć, jest to, że chociaż te technologie są ze sobą powiązane, nie są takie same. W tym poście na blogu skupimy się na uczeniu maszynowym i modelach uczenia maszynowego.

Jaki wpływ ma uczenie maszynowe?

W ciągu ostatnich kilku lat uczenie maszynowe zaczęło działać samodzielnie. Ludzie na całym świecie przekonali się, że uczenie maszynowe ma moc dokonywania zmian. ML może całkowicie zmienić sposób, w jaki ludzie patrzą na krytyczne aplikacje, takie jak rozpoznawanie obrazów, eksploracja danych, systemy eksperckie, przetwarzanie języka naturalnego i inne. ML może oferować rozwiązania we wszystkich tych obszarach i wprowadza innowacje, na których ludzkość będzie w dużym stopniu polegać w nadchodzących czasach.

Popularność uczenia maszynowego i zrozumienie, że ma to, czego potrzeba, aby coś zmienić, spowodowało wzrost zapotrzebowania na ludzi, którzy wiedzą, jak działa ta technologia i jak można ją wykorzystać do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Przejdźmy teraz od razu do tematu.

Rodzaje algorytmów uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego to dobrze zdefiniowane programy, które uczą się na podstawie danych i z czasem ulegają poprawie. Nie wymagają interwencji człowieka, aby wykonywać swoją pracę. Zadania, których te algorytmy mają się nauczyć, mogą różnić się od uczenia się opartego na instancjach i uczenia funkcji mapowania, która dopasowuje dane wejściowe do wyników, do uczenia się nieznanej struktury w nieoznakowanym zestawie danych i nie tylko.

Musisz zrozumieć, że algorytmy maszynowe są podstawą pracy, jaką ma wykonać ta technologia. Innymi słowy, sprawiają, że to tyka. Tym bardziej, że wybierasz odpowiedni algorytm ML do swoich potrzeb. Tutaj przydatne jest podstawowe zrozumienie pojęcia. Musisz znaleźć algorytm pasujący do problemu, którego rozwiązania szukasz.

Ponadto algorytmy uczenia maszynowego pomagają firmom podejmować decyzje oparte na danych. W ten sposób szanse, że ich decyzje przyniosą korzyści z biegiem czasu, są bardzo duże. Zwróćmy teraz uwagę na dostępne do wyboru rodzaje algorytmów uczenia maszynowego.

Algorytmy uczenia maszynowego dzielą się głównie na trzy podstawowe kategorie – uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane, uczenie ze wzmocnieniem. Uczenie nadzorowane ma funkcję informacji zwrotnej, która wskazuje, czy prognoza jest słuszna, czy błędna. Istnieje kilka rodzajów nadzorowanego uczenia się , każdy zestaw danych ma pożądane dane wyjściowe. Nadzór ma miejsce, gdy predykcja generuje błąd, aby zmienić funkcję i nauczyć się mapować wejście do wyjścia.

Nienadzorowane uczenie się nie ma nic wspólnego z odpowiedzią; po prostu używa swojej ukrytej struktury do kategoryzacji danych. Nie masz żądanych danych wyjściowych dla zestawu danych w tym typie algorytmu uczenia maszynowego. Zamiast tego dzieje się tak, że funkcja próbuje rozdzielić dane na różne klasy. Podział ten odbywa się w taki sposób, że każda wydzielona klasa ma część danych o wspólnych cechach.

Wreszcie uczenie się przez wzmacnianie jest w pewien sposób podobne do uczenia nadzorowanego, ponieważ otrzymuje również informację zwrotną; jednak ta informacja zwrotna nie jest otrzymywana dla każdego stanu lub wejścia. Ten typ algorytmu ML koncentruje się na działaniach uczenia się dla kilku stanów, które mogą pomóc mu przejść do pożądanego stanu.

W przeciwieństwie do nadzorowanego uczenia się, w którym błąd pojawia się po każdym przykładzie, uczenie ze wzmacnianiem rejestruje błędy tylko po odebraniu sygnału wzmocnienia. To zachowanie ma wiele podobieństw do ludzkiego uczenia się, gdzie otrzymujesz informację zwrotną tylko wtedy, gdy nagroda jest nieuchronna.

Algorytmy uczenia maszynowego znacznie się rozwinęły na przestrzeni lat i wciąż ewoluują, dopasowując się do problemów, na które są wykorzystywane do znajdowania odpowiedzi. Obecnie mamy te trzy typy, które obejmują prawie wszystkie używane obecnie modele uczenia maszynowego. W przyszłości możemy dodać kilka innych typów do tych trzech.

Przeczytaj: Pomysły na projekty uczenia maszynowego dla początkujących

Najpopularniejsze modele uczenia maszynowego

W tej sekcji omówimy najczęściej używane modele uczenia maszynowego. Zaczynajmy.

1. Regresja liniowa

Co to jest regresja liniowa? A więc oto, ten algorytm tworzy przewidywania dotyczące zmiennej wyjściowej w oparciu o jedną lub więcej zmiennych wejściowych. Jest reprezentowany jako linia – y=bx+c. Regresji liniowej można użyć do przewidzenia kilku rzeczy. Możesz użyć tego modelu do przewidywania wartości domu na podstawie jego różnych atrybutów lub właściwości, takich jak liczba pokoi, całkowita powierzchnia, pobliskie szkoły, dostępność transportu itp. Można go również wykorzystać do przewidywania sprzedaży cena produktów o różnych parametrach, takich jak zachowanie klienta.

2. Analiza głównych składników lub PCA

Nazywa się to modelem redukcji wymiarów, który służy do sprowadzenia zmiennych obecnych w zestawie danych do minimum. Czyni to, łącząc te zmienne, których skala pomiaru jest taka sama i które mają wyższą korelację niż inne. Celem tego modelu jest filtrowanie zbioru danych w taki sposób, abyśmy mieli dostęp do nowych grup zmiennych, które wciąż wystarczają do opisania jego zmienności.

PCA służy do interpretacji ankiet, które zawierają wiele atrybutów lub pytań. Na przykład ankiety przeprowadzane w celu zbadania kultury, dobrego samopoczucia lub zachowania zwykle zawierają wiele pytań. Dzięki PCA pytania te można pogrupować w główne elementy, które można łatwo wyjaśnić w raporcie z ankiety.

3. Grupowanie K-średnich

Jest to model, który wykorzystuje centroidy lub centra geometryczne jako odniesienie do ich skupień obserwacyjnych. O liczbie użytych klastrów decyduje osoba przeprowadzająca tę analizę. Często chodzi o analizę segmentacji rynku – albo po to, by znaleźć podobieństwo w klientach, albo odkryć zupełnie nowy segment klientów.

4. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne (CART)

Drzewa decyzyjne to bardzo skuteczny sposób na dzielenie różnych ustaleń, a następnie grupowanie ich w grupy. CART jest preferowanym i użytecznym typem drzewa decyzyjnego, który jest używany zarówno do regresji, jak i klasyfikacji. Wybierana jest zmienna odpowiedzi, a zmienne predykcyjne są podzielone na grupy. Liczba wymaganych podziałów jest zwykle wybierana przez samą maszynę, aby uniknąć przypadków nadmiernego i niedostatecznego dopasowania. CART jest skuteczny tam, gdzie inne modele, takie jak czarne skrzynki, zwykle nie pasują ze względu na brak przejrzystości lub przejrzystości, które zapewniają.

Przeczytaj także: Wynagrodzenie inżyniera uczenia maszynowego w Indiach

5. K-najbliżsi sąsiedzi lub k-NN

Model ten można wykorzystać do przewidywania lub klasyfikacji według danych zmiennych. Model porównuje bliskość między obserwacjami, które już istnieją w zestawie danych, a tymi, które są nowo utworzone. Maszyna sama wykonuje obliczenia i wybiera liczbę sąsiadów do porównania (k). Ogranicza występowanie niedostatecznego i nadmiernego dopasowania danych.

Dla klasyfikacji bliskość większości sąsiadów należących do określonej klasy do nowej obserwacji określa klasę nowej obserwacji. W scenariuszu predykcyjnym wartość nowej obserwacji jest przewidywana przez uśrednienie atrybutów sąsiadów, które są celem. Dowiedz się więcej o KNN w R.

Wniosek

Uczenie maszynowe to gałąź oparta na sztucznej inteligencji, w której dane są wykorzystywane do identyfikowania wzorców, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji bez minimalnej interwencji człowieka. Ważne jest, aby rozwinąć głębsze zrozumienie omawianych tutaj modeli, aby zacząć z nich korzystać w prawdziwym życiu.

Istnieje wiele niuansów w uczeniu maszynowym i jego algorytmach, takich jak agresja liniowa, regresja logistyczna, Naive Bayes, K-Means, o których dowiesz się dopiero, gdy pójdziesz dalej z tą krótką nauką. ML jest rzeczywiście potężnym narzędziem, które w przyszłości będzie wykorzystywane do znajdowania rozwiązań niektórych z najbardziej palących problemów tego świata. Upewnij się, że zawsze jesteś na bieżąco z tym, co się dzieje!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.