Învățare automată cu R: tot ce trebuie să știți în 2022

R este un limbaj de programare puternic, care are un mediu software unic care este disponibil pentru utilizarea gratuită a calculului statistic și a graficii. Această capacitate îl face printre cele mai utilizate limbaje nu numai pentru calculul statistic, ci și pentru analiza datelor.

Dezvoltarea lui R a avut loc la începutul anilor 90 și de atunci interfața sa de utilizator a suferit mai multe îmbunătățiri. Inițial a fost un editor de text rudimentar care sa transformat puțin mai târziu în R Studio interactiv. Cea mai recentă expediție cu Jupyter Notebooks a fost văzută ca un pas semnificativ în călătoria sa de aproape trei decenii.

Îmbunătățirile care au fost aduse lui R de-a lungul anilor s-au datorat contribuțiilor aduse de comunitatea de utilizatori R care sunt răspândite în toată lumea. Multe pachete puternice au fost adăugate în mod continuu acestui limbaj, ceea ce a făcut din acesta un limbaj atât de popular în rândul comunităților de învățare automată și știință a datelor din întreaga lume. Unele dintre pachete includ rpart, readr, MICE, caret și altele. Vom discuta despre modul în care câteva dintre aceste pachete joacă un rol important în implementarea învățării automate în R.

Consultați: 6 idei interesante de proiecte R pentru începători

Prezentare generală a învățării automate

După cum știți deja, algoritmii de învățare automată sunt clasificați în general în două tipuri - algoritmi de învățare automată supravegheată (SML) și algoritmi de învățare automată nesupravegheată (UML) . Algoritmii de învățare automată supravegheați sunt cei care sunt prezentați folosind intrări cu etichete, care indică rezultatul dorit. Algoritmii SML sunt împărțiți în continuare în algoritmi de regresie care au o ieșire numerică și algoritmi de clasificare care au o ieșire categorială. Pe de altă parte, algoritmii de învățare nesupravegheați sunt cei care nu au intrări etichetate. Accentul aici este detectarea structurii datelor în intrarea neetichetată.

Veți întâlni, de asemenea, algoritmi de învățare semi-supravegheată și algoritmi de învățare prin consolidare, pe măsură ce vă aprofundați studiul învățării automate și a problemelor pe care le poate rezolva.

Citește mai mult: Tot ce ar trebui să știi despre învățarea nesupravegheată

Este R potrivit pentru învățarea automată?

Mulți oameni cred că R este bun doar pentru calculul statistic. Cu toate acestea, în curând își dau seama de greșeala lor. Există mai multe prevederi în R care pot face implementarea algoritmilor de învățare automată mult mai simplă și mai rapidă.

R este printre cele mai preferate limbi pentru proiectele de știință a datelor. Vine cu funcții de vizualizare pe care le puteți asocia cu alte limbi. Aceste caracteristici ajută la explorarea datelor în modul corect înainte de a fi trimise la un algoritm de învățare automatizat pentru aplicare ulterioară și, în același timp, la evaluarea rezultatelor algoritmului de învățare.

Pachete pentru implementarea algoritmilor de învățare automată în R

1. Imputarea multivariată prin ecuații înlănțuite sau pachetul MICE este folosită în cea mai mare parte pentru a implementa o metodă suficient de capabilă pentru a gestiona datele lipsă. Acesta creează mai multe valori de înlocuire legate de datele lipsă. În această metodă, există un model separat care este atribuit sau atribuit fiecărei variabile incomplete sau lipsă.

Acum îl puteți asocia cu ușurință cu specificația complet condiționată. MICE poate fi folosit pentru a atribui un amestec de date binare, continue, ordonate categorice și neordonate. Poate atribui date pe două niveluri în formă continuă și poate folosi atribuirea pasivă pentru a menține consistența necesară. Calitatea atribuirii este examinată prin implementarea mai multor diagrame de diagnostic.

2. Pachetul rpart este folosit pentru a efectua porționări recursive în arbori de decizie, clasificare și algoritmi de regresie. Această procedură se realizează în doi pași simpli. Rezultatul acestei proceduri este un arbore binar. Trasarea rezultatelor, care sunt obținute cu ajutorul rpart, se face prin apelarea funcției plot. rpart poate fi folosit pentru a efectua clasificarea și regresia. Ajută la înțelegerea varianței care utilizează variabilele independente pentru a le afecta pe cele dependente.

3. Pachetul sau abordarea forestieră aleatorie prevede crearea mai multor arbori de decizie. Fiecare dintre acești copaci este hrănit cu observații. Rezultatul final este determinat de rezultatul care apare cel mai frecvent cu observații diferite.

4. Pachetul caret este scurt pentru clasificare și antrenament de regresie. Este folosit pentru a face modelarea predictivă mult mai simplă decât este de obicei. Puteți folosi caret pentru a efectua experimente controlate pentru a identifica parametrii optimi. Câteva instrumente la care veți avea acces atunci când utilizați acest pachet includ, printre altele, reglarea modelului, preprocesarea datelor, selectarea caracteristicilor și împărțirea datelor.

5. Puteți folosi pachetul e1071 pentru a implementa Support Vector Machines (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering și Fourier Transform, printre alți algoritmi de învățare automată. SVM este una dintre cele mai bune caracteristici ale e1071. Permite utilizatorilor să lucreze la date care nu pot fi separate pe dimensiunea care le este pusă la dispoziție. Utilizatorii au nevoie de dimensiuni pentru a efectua regresia sau clasificarea pe dimensiuni mai mari decât cele date.

6. Pachetul nnet este un add-on al limbajului R care pregătește bazele pentru crearea clasificatoarelor de rețele neuronale. Puteți crea doar un singur strat de noduri cu acest pachet. Simplifică toți pașii care fac parte din procesul de creare a rețelei neuronale, inclusiv pregătirea datelor, evaluarea acurateței modelului și realizarea de predicții.

Aflați mai multe: Cele mai bune limbaje de programare pentru învățarea automată

Concluzie

În acest blog, am discutat relația dintre R și învățarea automată și modul în care acest limbaj de programare poate fi utilizat pentru a implementa mai mulți algoritmi de învățare automată.

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.