Top 5 modele de învățare automată explicate pentru începători

Învățarea automată, inteligența artificială și învățarea profundă sunt inovații tehnologice care își dovedesc valoarea în fiecare industrie la care vă puteți gândi. Nu e de mirare că sunt cei mai discutați și populari termeni din întreaga lume. Mulți oameni încă mai cred că acestea sunt concepte apărute din senin de nicăieri; totuși, acest lucru este departe de adevăr.

Aceste tehnologii există de câțiva ani, dar abia acum câțiva ani au primit atenția pe care o merită. Meritul pentru realizarea acestor inovații să ajungă la milioane de oameni din întreaga lume ar trebui să revină oamenilor din peisajul tehnologic.

Oamenii de știință, cercetătorii, agenții de marketing și antreprenorii au lucrat neobosit pentru a-i face pe alții să înțeleagă modul în care aceste inovații au capacitatea de a transforma modul în care facem afaceri sau abordăm și rezolvăm problemele din viața noastră de zi cu zi. Singurul lucru pe care trebuie să-l înțelegeți este că, deși aceste tehnologii sunt legate între ele, nu sunt aceleași. Această postare de blog se va concentra pe modelele de învățare automată și de învățare automată.

Cum are impactul învățarea automată?

În ultimii câțiva ani, învățarea automată a devenit proprie. Oamenii din întreaga lume au descoperit că învățarea automată are puterea de a face diferența. ML poate schimba complet modul în care oamenii privesc aplicațiile critice, cum ar fi recunoașterea imaginilor, extragerea datelor, sistemele expert, procesarea limbajului natural și altele. ML poate oferi soluții în toate aceste domenii și are o inovație de care omenirea va depinde foarte mult de vremurile care vor veni.

Popularitatea învățării automate și înțelegerea faptului că are ceea ce este necesar pentru a schimba lucrurile au dus la o creștere a cererii de oameni care știu cum funcționează această tehnologie și cum poate fi folosită pentru a rezolva problemele din viața reală. Acum să trecem direct la subiect.

Tip de algoritmi de învățare automată

Algoritmii de învățare automată sunt programe bine definite care învață din date și se îmbunătățesc în timp. Nu au nevoie de intervenție umană pentru a-și face treaba. Sarcinile pe care acești algoritmi ar trebui să le învețe pot varia de la învățarea bazată pe instanțe și învățarea funcției de mapare care potrivește intrarea cu ieșirea până la învățarea structurii necunoscute într-un set de date neetichetat și multe altele.

Trebuie să înțelegeți că algoritmii mașinii sunt baza muncii pe care ar trebui să o facă această tehnologie. Cu alte cuvinte, o fac să bifeze. Deci, devine cu atât mai mult că alegeți algoritmul ML potrivit pentru nevoile dvs. Aici este utilă înțelegerea de bază a conceptului. Trebuie să găsiți un algoritm care să se potrivească problemei pentru care căutați o soluție.

De asemenea, algoritmii de învățare automată ajută companiile să ia decizii susținute de date. Astfel, șansele ca deciziile lor să aducă dividende în timp sunt foarte mari. Acum să ne îndreptăm atenția către tipurile de algoritmi de învățare automată disponibile pentru a alege.

Algoritmii de învățare automată se încadrează în principal în trei categorii de bază - învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată, învățarea prin întărire. Învățarea supravegheată are o funcție de feedback care indică dacă predicția este corectă sau greșită. Există unele tipuri de învățare supravegheată , fiecare set de date are rezultatul dorit. Supravegherea are loc atunci când o predicție produce o eroare pentru a schimba funcția și a învăța să mapați intrarea la ieșire.

Învățarea nesupravegheată nu are nimic de-a face cu răspunsul; își folosește doar structura ascunsă pentru a clasifica datele. Nu aveți rezultatul dorit pentru un set de date în acest tip de algoritm de învățare automată. Ce se întâmplă în schimb este că funcția încearcă să separe datele în diferite clase. Această împărțire se face în așa fel încât fiecare clasă separată să aibă o parte a datelor cu caracteristici comune.

În cele din urmă, învățarea prin întărire este într-un fel similară cu învățarea supravegheată, deoarece primește și feedback; cu toate acestea, acest feedback nu este primit pentru fiecare stare sau intrare. Acest tip de algoritm ML este axat pe acțiuni de învățare pentru câteva stări care îl pot ajuta să treacă la starea dorită.

Spre deosebire de învățarea supravegheată, în care eroarea apare după fiecare exemplu, învățarea prin întărire înregistrează erori numai atunci când este primit un semnal de întărire. Acest comportament are multe asemănări cu învățarea umană, unde primești feedback doar atunci când o recompensă este iminentă.

Algoritmii de învățare automată au crescut foarte mult de-a lungul anilor și încă evoluează, potrivindu-se cu problemele pentru care sunt folosiți pentru a găsi răspunsuri. În prezent, avem aceste trei tipuri care acoperă aproape toate modelele de învățare automată care sunt utilizate astăzi. În viitor, este posibil să mai avem câteva tipuri adăugate la aceste trei.

Citiți: Idei de proiecte de învățare automată pentru începători

Cele mai populare modele de învățare automată

În această secțiune, vom vorbi despre modelele de învățare automată care sunt cele mai frecvent utilizate. Sa incepem.

1. Regresia liniară

Ce este regresia liniară? Deci iată, acest algoritm face predicții asupra variabilei de ieșire pe baza uneia sau mai multor variabile de intrare. Este reprezentat ca o linie – y=bx+c. Regresia liniară poate fi folosită pentru a prezice mai multe lucruri. Puteți utiliza acest model pentru a estima valoarea unei case pe baza diferitelor atribute sau proprietăți ale acesteia, cum ar fi numărul de camere, suprafața totală, școlile din apropiere, disponibilitatea transportului etc. Poate fi folosit și pentru a estima vânzarea. prețul produselor pentru diferiți parametri, cum ar fi comportamentul clienților.

2. Analiza componentelor principale sau PCA

Este denumit un model de reducere a dimensiunii care este utilizat pentru a reduce la minimum variabilele prezente într-un set de date. Face acest lucru prin adunarea acelor variabile a căror scară de măsurare este aceeași și care au corelații mai mari decât altele. Scopul acestui model este de a filtra setul de date în așa fel încât să avem acces la noi grupuri de variabile care sunt încă suficiente pentru a descrie variabilitatea acestuia.

PCA este folosit în interpretarea sondajelor care conțin o mulțime de atribute sau întrebări. De exemplu, sondajele efectuate pentru a studia cultura, bunăstarea sau comportamentul au de obicei o mulțime de întrebări. Cu PCA, aceste întrebări pot fi grupate în componente principale care pot fi explicate cu ușurință în raportul sondajului.

3. K înseamnă grupare

Acesta este un model care utilizează centroizii sau centrele geometrice ca referință la clusterele lor de observație. Numărul de clustere utilizate este decis de persoana care efectuează această analiză. Este adesea pentru a analiza segmentarea pieței – fie pentru a descoperi o asemănare la clienți, fie pentru a descoperi un segment de clienți complet nou.

4. Arbori de clasificare și regresie (CART)

Arborele de decizie reprezintă o modalitate foarte eficientă de a împărți diferite constatări și apoi de a le pune în grupuri. CART este un tip preferat și util de arbore de decizie care este utilizat atât pentru regresie, cât și pentru clasificare. Este selectată o variabilă de răspuns, iar variabilele predictoare sunt împărțite în grupuri. Numărul de diviziuni necesar este de obicei ales de mașina însăși pentru a evita cazurile de supraadaptare și subadaptare. CART este eficient acolo unde alte modele, cum ar fi cele cu cutie neagră, nu sunt de obicei găsite potrivite din cauza lipsei de claritate sau transparență pe care le oferă.

Citește și despre: Salariul inginerului de învățare automată în India

5. K-cei mai apropiati vecini sau k-NN

Acest model poate fi utilizat fie pentru predicție, fie pentru clasificare în funcție de variabilele în cauză. Modelul compară apropierea dintre observațiile care există deja într-un set de date și cele care sunt nou formate. Aparatul face calculul singur și selectează numărul de vecini care trebuie comparați (k). Limitează apariția subajustării și supraadaptării datelor.

Pentru clasificare, apropierea majorității vecinilor aparținând unei clase specifice de noua observație determină clasa noii observații. Într-un scenariu de predicție, valoarea noii observații este prezisă luând o medie a atributelor vecinilor care sunt vizați. Aflați mai multe despre KNN în R.

Concluzie

Învățarea automată este o ramură bazată pe inteligența artificială în care datele sunt folosite pentru a identifica modele care pot ajuta la luarea deciziilor fără intervenția umană minimă. Este important să dezvoltați o înțelegere mai profundă a modelelor discutate aici pentru a începe să le utilizați în viața reală.

Există multe nuanțe în Machine Learning și algoritmii săi, cum ar fi agresivitatea liniară, regresia logistică, Naive Bayes, K-Means, pe care le veți ajunge să le cunoașteți abia când veți duce această scurtă învățare mai departe. ML este într-adevăr un instrument puternic care va fi folosit în viitor pentru a găsi soluții la unele dintre cele mai presante probleme ale acestei lumi. Asigurați-vă că sunteți mereu în acord cu ceea ce se întâmplă în jur!

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.