Читатели като вас помагат в подкрепа на MUO. Когато правите покупка чрез връзки на нашия сайт, ние може да спечелим комисионна за партньор.
Чудили ли сте се някога как работят самоуправляващите се автомобили, чатботовете и автоматизираните препоръки на Netflix? Тези удобни технологични постижения са продукти на машинното обучение.
Този тип изкуствен интелект обучава компютрите да изучават човешкото поведение и да използват алгоритми за вземане на интелигентни решения без намеса. Алгоритмите се учат независимо от входните данни и предвиждат логически изход въз основа на динамиката на набор от данни за обучение.
Ето няколко от най-добрите алгоритми за машинно обучение, които помагат за създаването и обучението на интелигентни компютърни системи.
Значението на алгоритмите в машинното обучение
А алгоритъм за машинно обучение е набор от инструкции, използвани за подпомагане на компютъра да имитира човешкото поведение. Такива алгоритми могат да изпълняват сложни задачи с малко или нулева човешка помощ.
Вместо да пише код за всяка задача, алгоритъмът изгражда логика от данните, които въвеждате в модела. Като се има предвид достатъчно голям набор от данни, той идентифицира модел, което му позволява да взема логични решения и да прогнозира ценния резултат.
Съвременните системи използват няколко алгоритма за машинно обучение, всеки със своите предимства в производителността. Алгоритмите също се различават по точност, входни данни и случаи на употреба. Като такова, да знаете кой алгоритъм да използвате е най-важната стъпка към изграждането на успешен модел на машинно обучение.
1. Логистична регресия
Известен също като биномна логистична регресия, този алгоритъм намира вероятността за успех или неуспех на дадено събитие. Обикновено това е методът за преминаване, когато зависимата променлива е двоична. Освен това резултатите обикновено се обработват просто като вярно/невярно или да/не.
За да използвате този статистически модел, трябва да проучите и категоризирате етикетирани набори от данни в отделни категории. Впечатляваща характеристика е, че можете да разширите логистичната регресия до множество класове и да дадете реалистичен изглед на класовите прогнози въз основа на вероятности.
Логистичната регресия е много бърза и точна за класифициране на неизвестни записи и прости набори от данни. Освен това е изключителен при интерпретирането на коефициентите на модела. В допълнение, логистичната регресия работи най-добре в сценарии, при които наборът от данни е линейно разделим.
С този алгоритъм можете лесно да актуализирате моделите, за да отразяват нови данни и да използвате изводи, за да определите връзката между характеристиките. Освен това е по-малко склонен към пренастройване, има техника за регулиране в случай на такава и изисква малко изчислителна мощност.
Едно голямо ограничение на логистичната регресия е, че тя предполага линейна връзка между зависимите и независимите променливи. Това го прави неподходящ за нелинейни проблеми, тъй като предсказва само дискретни функции, използвайки линейна повърхност за вземане на решения. В резултат на това по-мощните алгоритми могат да отговарят по-добре на вашите по-сложни задачи.
2. Дърво на решенията
Името произлиза от неговия дървовидно структуриран подход. Можете да използвате рамката на дървото на решенията за проблеми с класификацията и регресията. Все пак е по-функционален за решаване на проблеми с класификацията.
Подобно на дърво, той започва с коренния възел, представляващ набора от данни. Клоните представляват правилата, ръководещи учебния процес. Тези разклонения, наречени възли за вземане на решения, са въпроси с да или не, които водят до други разклонения или завършват на листови възли.
Всеки листов възел представлява възможния резултат от натрупването на решения. Листните възли и възлите за вземане на решения са двата основни обекта, участващи в прогнозирането на резултат от предоставената информация. Следователно окончателният изход или решение се основават на характеристиките на набора от данни.
Дърветата на решенията са контролирани алгоритми за машинно обучение. Тези типове алгоритми изискват от потребителя да обясни какъв е входът. Те също се нуждаят от описание на очаквания резултат от данните за обучението.
Просто казано, този алгоритъм е графично представяне на различни опции, ръководени от предварително зададени условия, за да получите всички възможни решения на проблем. Като такива, зададените въпроси са надграждане, за да се стигне до решение. Дърветата на решенията имитират човешкия мисловен процес, за да се стигне до логична присъда, използвайки прости правила.
Основният недостатък на този алгоритъм е, че е склонен към нестабилност; една минутна промяна в данните може да причини голямо смущение в структурата. Като такъв трябва да изследвате различни начини за получаване на последователни набори от данни за вашите проекти.
3. K-NN алгоритъм
K-NN се доказа като многостранен алгоритъм, полезен за справяне с много проблеми от реалния свят. Въпреки че е един от най-простите алгоритми за машинно обучение, той е полезен за много индустрии, от сигурността до финансите и икономиката.
Както подсказва името му, K-Nearest Neighbor работи като класификатор, като приема сходство между нови и съществуващи съседни данни. След това поставя новия случай в същата или подобна категория като най-близките налични данни.
Важно е да се отбележи, че K-NN е непараметричен алгоритъм; не прави предположения относно основните данни. Наричан още алгоритъм за мързелив обучаем, той не се учи веднага от данните за обучение. Вместо това, той съхранява текущи набори от данни и изчаква, докато получи нови данни. След това извършва класификации въз основа на близост и прилики.
K-NN е практичен и хората го използват в различни области. В здравеопазването този алгоритъм може да предвиди възможни рискове за здравето въз основа на най-вероятните генни експресии на индивида. Във финансите професионалистите използват K-NN, за да прогнозират фондовия пазар и дори валутните курсове.
Основният недостатък на използването на този алгоритъм е, че той изисква повече памет от другите алгоритми за машинно обучение. Освен това има трудности при обработката на сложни, високоразмерни входни данни.
Независимо от това, K-NN остава добър избор, тъй като се адаптира лесно, лесно идентифицира модели и ви позволява да променяте данните по време на изпълнение, без да засягате точността на прогнозата.
4. K-означава
K-Means е алгоритъм за неконтролирано обучение, който групира немаркирани набори от данни в уникални клъстери. Той получава входни данни, минимизира разстоянието между точките от данни и агрегира данни въз основа на общи черти.
За по-голяма яснота, клъстерът е съвкупност от точки от данни, групирани в едно поради определени прилики. Факторът "K" казва на системата от колко клъстера се нуждае.
Практическа илюстрация на това как работи това включва анализиране на номерирана група футболисти. Можете да използвате този алгоритъм, за да създадете и разделите футболистите на два клъстера: футболисти експерти и футболисти аматьори.
Алгоритъмът K-Means има няколко приложения в реалния живот. Можете да го използвате, за да категоризирате оценките на учениците, да извършвате медицински диагнози и да показвате резултати от търсачката. В обобщение, той се отличава с анализирането на големи количества данни и разделянето им на логически клъстери.
Една последица от използването на този алгоритъм е, че резултатите често са противоречиви. Той зависи от реда, така че всяка промяна в реда на съществуващ набор от данни може да повлияе на неговия резултат. Освен това му липсва единен ефект и може да обработва само числови данни.
Въпреки тези ограничения, K-Means е един от най-добре представящите се алгоритми за машинно обучение. Той е идеален за сегментиране на масиви от данни и се ползва с доверие заради своята адаптивност.
Избор на най-добрия алгоритъм за вас
Като начинаещ може да се нуждаете от помощ, за да изберете най-добрия алгоритъм. Това решение е предизвикателство в свят, пълен с фантастични възможности за избор. Въпреки това, като начало, трябва да базирате избора си на нещо различно от фантастичните функции на алгоритъма.
По-скоро трябва да имате предвид размера на алгоритъма, естеството на данните, спешността на задачата и изискванията за производителност. Тези фактори, наред с други, ще ви помогнат да установите перфектния алгоритъм за вашия проект.
