Такие читатели, как вы, помогают поддерживать MUO. Когда вы совершаете покупку по ссылкам на нашем сайте, мы можем получать партнерскую комиссию.
Вы когда-нибудь задумывались, как работают беспилотные автомобили, чат-боты и автоматические рекомендации Netflix? Эти удобные технологические достижения являются продуктами машинного обучения.
Этот тип искусственного интеллекта обучает компьютеры изучать поведение человека и использовать алгоритмы для принятия разумных решений без вмешательства. Алгоритмы обучаются независимо от входных данных и прогнозируют логический результат на основе динамики обучающего набора данных.
Вот несколько лучших алгоритмов машинного обучения, которые помогают создавать и обучать интеллектуальные компьютерные системы.
Важность алгоритмов в машинном обучении
А алгоритм машинного обучения представляет собой набор инструкций, используемых для того, чтобы помочь компьютеру имитировать поведение человека. Такие алгоритмы могут выполнять сложные задачи практически без участия человека.
Вместо написания кода для каждой задачи алгоритм строит логику на основе данных, которые вы вводите в модель. Имея достаточно большой набор данных, он идентифицирует шаблон, что позволяет ему принимать логические решения и прогнозировать ценный результат.
Современные системы используют несколько алгоритмов машинного обучения, каждый из которых имеет свои преимущества в производительности. Алгоритмы также различаются точностью, входными данными и вариантами использования. Таким образом, знание того, какой алгоритм использовать, является наиболее важным шагом к созданию успешной модели машинного обучения.
1. Логистическая регрессия
Этот алгоритм, также известный как биномиальная логистическая регрессия, определяет вероятность успеха или неудачи события. Обычно это метод перехода, когда зависимая переменная является двоичной. Более того, результаты обычно обрабатываются как просто истина/ложь или да/нет.
Чтобы использовать эту статистическую модель, вы должны изучить и разбить помеченные наборы данных на отдельные категории. Впечатляющей особенностью является то, что вы можете распространить логистическую регрессию на несколько классов и дать реалистичное представление прогнозов классов на основе вероятностей.
Логистическая регрессия очень быстра и точна для классификации неизвестных записей и простых наборов данных. Он также исключителен при интерпретации коэффициентов модели. Кроме того, логистическая регрессия лучше всего работает в сценариях, где набор данных является линейно разделимым.
С помощью этого алгоритма вы можете легко обновлять модели, чтобы они отражали новые данные, и использовать логические выводы для определения взаимосвязи между функциями. Он также менее подвержен переоснащению, имеет метод регуляризации в случае такового и требует небольшой вычислительной мощности.
Одно большое ограничение логистической регрессии заключается в том, что она предполагает линейную связь между зависимыми и независимыми переменными. Это делает его непригодным для нелинейных задач, поскольку он только предсказывает дискретные функции, используя линейную поверхность решений. В результате более мощные алгоритмы могут лучше подходить для ваших более сложных задач.
2. Древо решений
Название происходит от его древовидной структуры. Вы можете использовать структуру дерева решений для задач классификации и регрессии. Тем не менее, он более функционален для решения задач классификации.
Как и дерево, оно начинается с корневого узла, представляющего набор данных. Ветви представляют собой правила, регулирующие процесс обучения. Эти ответвления, называемые узлами принятия решений, представляют собой вопросы «да» или «нет», которые ведут к другим ответвлениям или заканчиваются конечными узлами.
Каждый листовой узел представляет собой возможный результат набора решений. Листовые узлы и узлы принятия решений являются двумя основными объектами, участвующими в прогнозировании результата на основе предоставленной информации. Следовательно, окончательный вывод или решение основано на характеристиках набора данных.
Деревья решений — это контролируемые алгоритмы машинного обучения. Эти типы алгоритмов требуют, чтобы пользователь объяснил, что такое ввод. Им также необходимо описание ожидаемого результата обучающих данных.
Проще говоря, этот алгоритм представляет собой графическое представление различных вариантов, руководствуясь заданными условиями, чтобы получить все возможные решения проблемы. Таким образом, заданные вопросы являются подготовкой к решению. Деревья решений имитируют мыслительный процесс человека, чтобы прийти к логическому вердикту, используя простые правила.
Основным недостатком этого алгоритма является его нестабильность; незначительное изменение данных может привести к серьезному нарушению структуры. Таким образом, вы должны изучить различные способы получения согласованных наборов данных для ваших проектов.
3. Алгоритм K-NN
K-NN оказался многогранным алгоритмом, полезным для решения многих реальных проблем. Несмотря на то, что это один из самых простых алгоритмов машинного обучения, он полезен во многих отраслях, от безопасности до финансов и экономики.
Как следует из названия, K-Nearest Neighbor работает как классификатор, предполагая сходство между новыми и существующими соседними данными. Затем он помещает новый случай в ту же или подобную категорию, что и ближайшие доступные данные.
Важно отметить, что K-NN — непараметрический алгоритм; он не делает предположений об основных данных. Также называемый алгоритмом ленивого ученика, он не сразу учится на обучающих данных. Вместо этого он сохраняет текущие наборы данных и ждет, пока не получит новые данные. Затем он выполняет классификации на основе близости и сходства.
K-NN практичен, и люди используют его в самых разных областях. В здравоохранении этот алгоритм может прогнозировать возможные риски для здоровья на основе наиболее вероятной экспрессии генов человека. В сфере финансов профессионалы используют K-NN для прогнозирования фондового рынка и даже курсов валют.
Основным недостатком использования этого алгоритма является то, что он требует больше памяти, чем другие алгоритмы машинного обучения. Он также испытывает трудности с обработкой сложных многомерных входных данных.
Тем не менее, K-NN остается хорошим выбором, поскольку он легко адаптируется, легко выявляет шаблоны и позволяет изменять данные во время выполнения, не влияя на точность прогнозирования.
4. K-средние
K-Means — это алгоритм обучения без учителя, который группирует немаркированные наборы данных в уникальные кластеры. Он получает входные данные, минимизирует расстояние между точками данных и агрегирует данные на основе общих черт.
Для ясности, кластер — это набор точек данных, сгруппированных в одну из-за определенного сходства. Фактор «К» сообщает системе, сколько кластеров ей нужно.
Практическая иллюстрация того, как это работает, включает анализ пронумерованной группы футболистов. Вы можете использовать этот алгоритм для создания и разделения футболистов на два кластера: футболисты-профессионалы и футболисты-любители.
Алгоритм K-Means имеет несколько реальных применений. Вы можете использовать его для категоризации оценок учащихся, постановки медицинских диагнозов и отображения результатов поисковой системы. Таким образом, он превосходно анализирует большие объемы данных и разбивает их на логические кластеры.
Одним из последствий использования этого алгоритма является то, что результаты часто противоречивы. Он зависит от порядка, поэтому любое изменение порядка существующего набора данных может повлиять на его результат. Кроме того, в нем отсутствует единообразный эффект, и он может обрабатывать только числовые данные.
Несмотря на эти ограничения, K-Means — один из самых эффективных алгоритмов машинного обучения. Он идеально подходит для сегментации наборов данных и пользуется доверием благодаря своей адаптивности.
Выбор лучшего алгоритма для вас
Как новичок, вам может понадобиться помощь в выборе лучшего алгоритма. Это решение является сложной задачей в мире, полном фантастических вариантов. Однако для начала вы должны основывать свой выбор на чем-то другом, а не на причудливых особенностях алгоритма.
Скорее, вы должны учитывать размер алгоритма, характер данных, срочность задачи и требования к производительности. Эти факторы, среди прочего, помогут вам определить идеальный алгоритм для вашего проекта.