5 лучших моделей машинного обучения для начинающих

Машинное обучение, искусственный интеллект и глубокое обучение — это технологические инновации, доказывающие свою ценность в любой отрасли, о которой вы только можете подумать. Неудивительно, что они являются самыми обсуждаемыми и популярными терминами во всем мире. Многие до сих пор думают, что это понятия, появившиеся на ровном месте из ниоткуда; однако это далеко от истины.

Эти технологии существуют уже несколько лет, но только несколько лет назад они привлекли внимание, которого заслуживают. Заслуга в том, что эти инновации стали доступны миллионам людей во всем мире, должна принадлежать людям из технологического ландшафта.

Ученые, исследователи, маркетологи и предприниматели неустанно работали над тем, чтобы другие поняли, как эти инновации могут изменить то, как мы ведем бизнес или подходы и решения проблем в нашей повседневной жизни. Единственное, что вам нужно понять, это то, что хотя эти технологии связаны друг с другом, они не одинаковы. Этот пост в блоге будет посвящен машинному обучению и моделям машинного обучения.

Как машинное обучение оказывает влияние?

В последние несколько лет машинное обучение вступило в свои права. Люди во всем мире обнаружили, что машинное обучение способно изменить ситуацию. Машинное обучение может полностью изменить взгляд людей на критически важные приложения, такие как распознавание изображений, интеллектуальный анализ данных, экспертные системы, обработка естественного языка и другие. Машинное обучение может предложить решения во всех этих областях и создать инновации, от которых человечество будет во многом зависеть в будущем.

Популярность машинного обучения и понимание того, что оно способно изменить ситуацию, привели к росту спроса на людей, которые знают, как работает эта технология и как ее можно использовать для решения реальных жизненных задач. Теперь давайте сразу перейдем к теме.

Тип алгоритмов машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения — это четко определенные программы, которые учатся на основе данных и со временем совершенствуются. Они не требуют вмешательства человека для выполнения своей работы. Задачи, которые должны изучать эти алгоритмы, могут варьироваться от обучения на основе экземпляров и изучения функции сопоставления, которая сопоставляет входные данные с выходными данными, до изучения неизвестной структуры в немаркированном наборе данных и т. д.

Вы должны понимать, что машинные алгоритмы являются основой работы, которую должна выполнять эта технология. Другими словами, они заставляют его тикать. Таким образом, становится все более важно, чтобы вы выбрали правильный алгоритм ML для своих нужд. Именно здесь полезно базовое понимание концепции. Вам нужно найти алгоритм, который соответствует проблеме, для которой вы ищете решение.

Кроме того, алгоритмы машинного обучения помогают компаниям принимать решения, основанные на данных. Таким образом, шансы на то, что их решения со временем окупятся, очень высоки. Теперь давайте обратим внимание на доступные на выбор типы алгоритмов машинного обучения.

Алгоритмы машинного обучения в основном делятся на три основные категории: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением. Обучение под наблюдением имеет функцию обратной связи, которая указывает, является ли прогноз правильным или неправильным. Существует несколько типов контролируемого обучения , каждый набор данных имеет желаемый результат. Надзор имеет место, когда прогноз выдает ошибку, чтобы изменить функцию и научиться сопоставлять входные данные с выходными.

Неконтролируемое обучение не имеет ничего общего с реакцией; он просто использует свою скрытую структуру для категоризации данных. У вас нет желаемого результата для набора данных в этом типе алгоритма машинного обучения. Вместо этого происходит то, что функция пытается разделить данные на разные классы. Это деление сделано таким образом, что каждый отдельный класс имеет часть данных с общими признаками.

Наконец, обучение с подкреплением в чем-то похоже на обучение с учителем, поскольку оно также получает обратную связь; однако эта обратная связь не принимается для каждого состояния или ввода. Этот тип алгоритма ML ориентирован на действия по обучению для нескольких состояний, которые могут помочь ему перейти в желаемое состояние.

В отличие от обучения с учителем, при котором ошибка возникает после каждого примера, обучение с подкреплением записывает ошибки только при получении сигнала подкрепления. Это поведение имеет много общего с человеческим обучением, когда вы получаете обратную связь только тогда, когда награда неизбежна.

Алгоритмы машинного обучения сильно выросли за эти годы, и они все еще развиваются, соответствуя проблемам, для решения которых они используются. В настоящее время у нас есть эти три типа, которые охватывают почти все используемые сегодня модели машинного обучения. В будущем к этим трем типам может быть добавлено еще несколько.

Читайте: Идеи проекта машинного обучения для начинающих

Самые популярные модели машинного обучения

В этом разделе мы поговорим о наиболее часто используемых моделях машинного обучения. Давай начнем.

1. Линейная регрессия

Что такое линейная регрессия? Итак, вот он, этот алгоритм делает прогнозы выходной переменной на основе одной или нескольких входных переменных. Он представлен в виде линии – y=bx+c. Линейную регрессию можно использовать для предсказания нескольких вещей. Вы можете использовать эту модель для прогнозирования стоимости дома на основе его различных атрибутов или свойств, таких как количество комнат, общая площадь, школы поблизости, наличие транспорта и т. д. Ее также можно использовать для прогнозирования продажи. цена продукции по различным параметрам, таким как поведение покупателей.

2. Анализ главных компонентов или PCA

Это называется моделью уменьшения размерности, которая используется для сведения переменных, присутствующих в наборе данных, к минимуму. Это достигается путем объединения тех переменных, масштаб измерения которых одинаков и которые имеют более высокую корреляцию, чем другие. Цель этой модели — отфильтровать набор данных таким образом, чтобы у нас был доступ к новым группам переменных, которых еще достаточно для описания его изменчивости.

PCA используется для интерпретации опросов, содержащих множество атрибутов или вопросов. Например, опросы, проводимые для изучения культуры, благополучия или поведения, обычно содержат много вопросов. С помощью PCA эти вопросы можно сгруппировать в основные компоненты, которые можно легко объяснить в отчете об обследовании.

3. Кластеризация K-средних

Это модель, которая использует центроиды или геометрические центры в качестве ссылки на их кластеры наблюдений. Количество используемых кластеров определяется лицом, выполняющим этот анализ. Часто анализировать сегментацию рынка приходится либо для того, чтобы выяснить сходство клиентов, либо для того, чтобы открыть для себя совершенно новый сегмент клиентов.

4. Деревья классификации и регрессии (CART)

Деревья решений — очень эффективный способ разделить различные результаты, а затем объединить их в группы. CART — предпочтительный и полезный тип дерева решений, который используется как для регрессии, так и для классификации. Выбирается переменная отклика, а переменные-предикторы делятся на группы. Требуемое количество делений обычно выбирается самой машиной, чтобы избежать случаев переоснащения или недооснащения. CART эффективен там, где другие модели, такие как модели черного ящика, обычно не подходят из-за отсутствия ясности или прозрачности, которые они обеспечивают.

Также читайте о: Зарплата инженера по машинному обучению в Индии

5. K-ближайшие соседи или k-NN

Эта модель может использоваться как для прогнозирования, так и для классификации в соответствии с рассматриваемыми переменными. Модель сравнивает близость между наблюдениями, которые уже существуют в наборе данных, и вновь сформированными. Машина сама производит расчеты и выбирает количество соседей, которых необходимо сравнить (k). Это ограничивает возникновение недообучения и переоснащения данных.

Для классификации близость большинства соседей, принадлежащих к определенному классу, к новому наблюдению определяет класс нового наблюдения. В сценарии предсказания значение нового наблюдения предсказывается путем взятия среднего значения атрибутов соседей, которые являются целевыми. Узнайте больше о KNN в R.

Заключение

Машинное обучение — это отрасль, основанная на искусственном интеллекте, где данные используются для выявления закономерностей, которые могут помочь принимать решения без минимального вмешательства человека. Важно глубже понять обсуждаемые здесь модели, чтобы начать использовать их в реальной жизни.

В машинном обучении и его алгоритмах есть много нюансов, таких как линейная агрессия, логистическая регрессия, наивный байесовский метод, K-средние, о которых вы узнаете, только когда продолжите это краткое изучение. ML действительно является мощным инструментом, который в будущем будет использоваться для поиска решений некоторых из самых насущных проблем этого мира. Убедитесь, что вы всегда настроены на то, что происходит вокруг!

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.