การเรียนรู้ของเครื่องด้วย R: ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้ในปี 2022

R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ทรงพลังซึ่งมีสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์เฉพาะที่พร้อมให้ใช้งานการคำนวณทางสถิติและกราฟิกฟรี ความสามารถนี้ทำให้เป็นหนึ่งในภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุด ไม่เพียงแต่การคำนวณทางสถิติเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย

การพัฒนา R เกิดขึ้นในช่วงต้นทศวรรษ 90 และตั้งแต่นั้นมาอินเทอร์เฟซผู้ใช้ก็ได้รับการปรับปรุงหลายอย่าง ตอนแรกเป็นโปรแกรมแก้ไขข้อความพื้นฐานที่เปลี่ยนเป็น R Studio แบบโต้ตอบได้ในเวลาต่อมา การเดินทางครั้งล่าสุดด้วย Jupyter Notebooks ถือเป็นก้าวสำคัญในการเดินทางที่ยาวนานเกือบสามทศวรรษ

การปรับปรุงที่เกิดขึ้นกับ R ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเป็นผลมาจากการมีส่วนร่วมของชุมชนผู้ใช้ R ที่แผ่ขยายออกไปตามความยาวและความกว้างของโลกนี้ แพ็คเกจอันทรงพลังจำนวนมากได้ถูกเพิ่มเข้ามาอย่างต่อเนื่องในภาษานี้ ทำให้เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมในหมู่ชุมชนการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลก แพ็คเกจบางตัวรวมถึง rpart, reader, MICE, caret และอื่น ๆ เราจะหารือกันว่าแพ็คเกจบางส่วนมีบทบาทสำคัญในการนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ใน R

ตรวจสอบ: 6 แนวคิดโครงการ R ที่น่าสนใจสำหรับผู้เริ่มต้น

ภาพรวมของการเรียนรู้ของเครื่อง

อย่างที่คุณรู้อยู่แล้ว อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงแบ่งออกเป็น 2 ประเภทใหญ่ๆ ได้แก่ อัลกอริธึมการ เรียนรู้ด้วยเครื่อง (SML) ภายใต้การดูแล (SML) และอัลกอริธึม การเรียนรู้ของเครื่อง (UML) ที่ไม่มีผู้ดูแล อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลคืออัลกอริธึมที่นำเสนอโดยใช้อินพุตที่มีป้ายกำกับ ซึ่งบ่งชี้ผลลัพธ์ที่ต้องการ อัลกอริธึม SML ถูกแบ่งออกเป็นอัลกอริธึมการถดถอยที่มีเอาต์พุตตัวเลขและอัลกอริธึมการจำแนกประเภทที่มีเอาต์พุตตามหมวดหมู่ ในทางกลับกัน อัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลคืออัลกอริธึมที่ไม่มีอินพุตกำกับ จุดเน้นที่นี่คือการตรวจจับโครงสร้างข้อมูลในการป้อนข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ

นอกจากนี้คุณยังจะได้พบกับอัลกอริธึมการเรียนรู้กึ่งควบคุมและอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเมื่อคุณศึกษาการเรียนรู้ของเครื่องให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและปัญหาที่สามารถนำมาใช้เพื่อแก้ไขได้

อ่านเพิ่มเติม: ทุกสิ่งที่คุณควรรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้โดยไม่ได้รับการดูแล

R เหมาะกับการเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่?

หลายคนคิดว่า R นั้นดีสำหรับการคำนวณทางสถิติเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ในไม่ช้าพวกเขาก็ตระหนักถึงความผิดพลาดของตน มีข้อกำหนดหลายประการใน R ที่สามารถทำให้การใช้งานอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้นและเร็วขึ้นมาก

R เป็นหนึ่งในภาษาที่ต้องการมากที่สุดสำหรับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล มันมาพร้อมกับคุณสมบัติการแสดงภาพที่คุณสามารถเชื่อมโยงกับภาษาอื่นได้ คุณลักษณะเหล่านี้ช่วยในการสำรวจข้อมูลในลักษณะที่ถูกต้องก่อนที่จะถูกส่งไปยังอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบอัตโนมัติเพื่อการใช้งานต่อไปและในขณะเดียวกันก็ประเมินผลลัพธ์อัลกอริธึมการเรียนรู้

แพ็คเกจเพื่อใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องใน R

1. การใส่รหัสหลายตัวแปรโดยสมการลูกโซ่หรือแพ็คเกจ MICE ส่วนใหญ่จะใช้วิธีการที่สามารถจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไปได้ มันสร้างค่าทดแทนหลายค่าที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ขาดหายไป ในวิธีนี้ มีรูปแบบที่แยกจากกันซึ่งระบุแหล่งที่มาหรือกำหนดให้กับทุกตัวแปรที่ไม่สมบูรณ์หรือขาดหายไป

ตอนนี้คุณสามารถเชื่อมโยงกับ Fully Conditional Specification ได้อย่างง่ายดาย MICE สามารถใช้เพื่อกำหนดการผสมผสานของข้อมูลแบบไบนารี ต่อเนื่อง จัดลำดับแบบมีลำดับ และแบบไม่เรียงลำดับ สามารถระบุแหล่งที่มาของข้อมูลสองระดับในรูปแบบต่อเนื่องและใช้การระบุแหล่งที่มาแบบพาสซีฟเพื่อรักษาความสอดคล้องที่จำเป็น ตรวจสอบคุณภาพการระบุแหล่งที่มาโดยใช้แผนการวินิจฉัยหลายแบบ

2. แพ็คเกจ rpart ใช้เพื่อดำเนินการแบ่งส่วนแบบเรียกซ้ำในแผนผังการตัดสินใจ การจำแนกประเภท และอัลกอริธึมการถดถอย ขั้นตอนนี้ดำเนินการในสองขั้นตอนง่ายๆ ผลลัพธ์ของขั้นตอนนี้คือไบนารีทรี การพล็อตผลลัพธ์ซึ่งทำได้ด้วยความช่วยเหลือของ rpart ทำได้โดยการเรียกใช้ฟังก์ชันพล็อต rpart สามารถใช้ในการจำแนกประเภทและการถดถอย ช่วยในการทำความเข้าใจความแปรปรวนที่ใช้ตัวแปรอิสระส่งผลกระทบต่อตัวแปรตาม

3. แพ็คเกจหรือแนวทางสุ่มฟอเรสต์เห็นการสร้างแผนภูมิต้นไม้การตัดสินใจหลายต้น ต้นไม้เหล่านี้แต่ละต้นเต็มไปด้วยการสังเกต ผลลัพธ์สุดท้ายถูกกำหนดโดยผลลัพธ์ที่มักปรากฏขึ้นพร้อมกับการสังเกตที่แตกต่างกัน

4. แพ็คเกจคาเร็ตนั้นสั้นสำหรับการฝึกจำแนกและการถดถอย ใช้เพื่อทำให้การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ง่ายกว่าปกติมาก คุณสามารถใช้คาเร็ตเพื่อทำการทดลองควบคุมเพื่อระบุพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด เครื่องมือบางอย่างที่คุณจะเข้าถึงได้เมื่อใช้แพ็คเกจนี้ ได้แก่ การปรับแต่งโมเดล การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การเลือกคุณสมบัติ และการแยกข้อมูลระหว่างเครื่องมืออื่นๆ

5. คุณสามารถใช้แพ็คเกจ e1071 เพื่อใช้งาน Support Vector Machines (SVM) , Naive Bayes, Bagged Clustering และ Fourier Transform ท่ามกลางอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ SVM เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ e1071 อนุญาตให้ผู้ใช้ทำงานกับข้อมูลที่ไม่สามารถแยกจากมิติที่จัดให้ใช้งานได้ ผู้ใช้ต้องการมิติข้อมูลเพื่อดำเนินการถดถอยหรือจัดประเภทในมิติที่สูงกว่ามิติที่กำหนด

6. แพ็คเกจ nnet เป็นส่วนเสริมของภาษา R ที่เตรียมพื้นฐานสำหรับการสร้างตัวแยกประเภทเครือข่ายประสาท คุณสามารถสร้างโหนดเพียงชั้นเดียวด้วยแพ็คเกจนี้ ช่วยลดความซับซ้อนของขั้นตอนทั้งหมดที่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม รวมถึงการจัดเตรียมข้อมูล การประเมินความถูกต้องของแบบจำลอง และการคาดการณ์

เรียนรู้เพิ่มเติม: ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

บทสรุป

ในบล็อกนี้ เราได้พูดถึงความสัมพันธ์ระหว่าง R กับการเรียนรู้ของเครื่อง และวิธีที่ภาษาการเขียนโปรแกรมนี้สามารถนำมาใช้เพื่อนำอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องหลายๆ ตัวไปใช้

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ