Tokie skaitytojai kaip jūs padeda palaikyti MUO. Kai perkate naudodami nuorodas mūsų svetainėje, galime uždirbti filialų komisinius.
Ar kada susimąstėte, kaip veikia savarankiškai važiuojantys automobiliai, pokalbių robotai ir automatinės „Netflix“ rekomendacijos? Šios patogios technologinės pažangos yra mašininio mokymosi produktai.
Šio tipo dirbtinis intelektas moko kompiuterius tirti žmogaus elgesį ir naudoti algoritmus, kad be įsikišimo priimtų protingus sprendimus. Algoritmai mokosi nepriklausomai nuo įvesties duomenų ir numato loginę išvestį, pagrįstą mokymo duomenų rinkinio dinamika.
Štai keletas geriausių mašininio mokymosi algoritmų, padedančių kurti ir mokyti išmaniąsias kompiuterines sistemas.
Algoritmų svarba mašininiame mokymesi
A mašininio mokymosi algoritmas yra instrukcijų rinkinys, padedantis kompiuteriui imituoti žmogaus elgesį. Tokie algoritmai gali atlikti sudėtingas užduotis su maža žmogaus pagalba arba visai be jo.
Užuot rašęs kiekvienos užduoties kodą, algoritmas sukuria logiką iš duomenų, kuriuos įvedate į modelį. Turint pakankamai didelį duomenų rinkinį, jis identifikuoja modelį, leidžiantį priimti logiškus sprendimus ir numatyti vertingą išvestį.
Šiuolaikinės sistemos naudoja kelis mašininio mokymosi algoritmus, kurių kiekvienas turi savo našumo pranašumus. Algoritmai taip pat skiriasi tikslumu, įvesties duomenimis ir naudojimo atvejais. Žinojimas, kurį algoritmą naudoti, yra svarbiausias žingsnis kuriant sėkmingą mašininio mokymosi modelį.
1. Logistinė regresija
Taip pat žinomas kaip binominė logistinė regresija, šis algoritmas nustato įvykio sėkmės arba nesėkmės tikimybę. Paprastai tai yra pereinamasis metodas, kai priklausomas kintamasis yra dvejetainis. Be to, rezultatai paprastai apdorojami kaip tiesiog teisingi / klaidingi arba taip / ne.
Norėdami naudoti šį statistinį modelį, turite ištirti ir suskirstyti pažymėtus duomenų rinkinius į atskiras kategorijas. Įspūdinga savybė yra ta, kad galite išplėsti logistinę regresiją kelioms klasėms ir pateikti tikrovišką klasių prognozių vaizdą, pagrįstą tikimybėmis.
Logistinė regresija yra labai greita ir tiksli klasifikuojant nežinomus įrašus ir paprastus duomenų rinkinius. Jis taip pat yra išskirtinis interpretuojant modelio koeficientus. Be to, logistinė regresija geriausiai veikia tais atvejais, kai duomenų rinkinys yra tiesiškai atskiriamas.
Naudodami šį algoritmą galite lengvai atnaujinti modelius, kad jie atspindėtų naujus duomenis, ir naudoti išvadas, kad nustatytumėte ryšį tarp funkcijų. Jis taip pat yra mažiau linkęs į per daug priderinti, tokiu atveju turi sureguliavimo techniką ir reikalauja mažai skaičiavimo galios.
Vienas iš didelių logistinės regresijos apribojimų yra tas, kad ji prisiima tiesinį ryšį tarp priklausomų ir nepriklausomų kintamųjų. Dėl to jis netinkamas netiesinėms problemoms spręsti, nes jis numato tik atskiras funkcijas, naudodamas tiesinį sprendimo paviršių. Dėl to galingesni algoritmai gali geriau atitikti sudėtingesnes užduotis.
2. Sprendimų medis
Pavadinimas kilęs iš medžio struktūros metodo. Sprendimų medžio sistemą galite naudoti klasifikavimo ir regresijos problemoms spręsti. Vis dėlto jis yra funkcionalesnis sprendžiant klasifikavimo problemas.
Kaip ir medis, jis prasideda šakniniu mazgu, vaizduojančiu duomenų rinkinį. Šakos atspindi taisykles, vadovaujančias mokymosi procesui. Šios šakos, vadinamos sprendimo mazgais, yra taip arba ne klausimai, kurie veda į kitas šakas arba baigiasi lapų mazgais.
Kiekvienas lapo mazgas atspindi galimą sprendimų kaupimo rezultatą. Lapų mazgai ir sprendimų mazgai yra du pagrindiniai subjektai, dalyvaujantys numatant rezultatus pagal pateiktą informaciją. Taigi galutinis rezultatas arba sprendimas grindžiamas duomenų rinkinio ypatybėmis.
Sprendimų medžiai yra prižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai. Šių tipų algoritmai reikalauja, kad vartotojas paaiškintų, kas yra įvestis. Jiems taip pat reikalingas numatomos treniruočių duomenų išvesties aprašymas.
Paprasčiau tariant, šis algoritmas yra grafinis skirtingų parinkčių atvaizdavimas, vadovaujantis iš anksto nustatytomis sąlygomis, kad būtų rasti visi galimi problemos sprendimai. Iš esmės užduodami klausimai yra kaupimasis norint rasti sprendimą. Sprendimų medžiai imituoja žmogaus mąstymo procesą, kad pagal paprastas taisykles priimtų loginį verdiktą.
Pagrindinis šio algoritmo trūkumas yra tas, kad jis linkęs į nestabilumą; minutinis duomenų pasikeitimas gali sukelti didelį struktūros sutrikimą. Todėl turėtumėte ištirti įvairius būdus, kaip gauti nuoseklius duomenų rinkinius savo projektams.
3. K-NN algoritmas
K-NN pasirodė esąs daugialypis algoritmas, naudingas sprendžiant daugelį realaus pasaulio problemų. Nepaisant to, kad tai vienas iš paprasčiausių mašininio mokymosi algoritmų, jis naudingas daugeliui pramonės šakų – nuo saugumo iki finansų ir ekonomikos.
Kaip rodo pavadinimas, K-Artimiausias kaimynas veikia kaip klasifikatorius, darydamas prielaidą, kad nauji ir esami kaimyniniai duomenys yra panašūs. Tada naujas atvejis priskiriamas tai pačiai arba panašiai kategorijai, kaip ir artimiausi turimi duomenys.
Svarbu pažymėti, kad K-NN yra neparametrinis algoritmas; ji nedaro prielaidų dėl pagrindinių duomenų. Taip pat vadinamas tingaus besimokančiojo algoritmu, jis ne iš karto mokosi iš mokymo duomenų. Vietoj to, jis išsaugo esamus duomenų rinkinius ir laukia, kol gaus naujų duomenų. Tada ji atlieka klasifikacijas pagal artumą ir panašumus.
K-NN yra praktiškas ir žmonės jį naudoja įvairiose srityse. Sveikatos priežiūros srityje šis algoritmas gali numatyti galimą pavojų sveikatai, remiantis labiausiai tikėtinomis asmens genų išraiškomis. Finansų srityje profesionalai naudoja K-NN, kad prognozuotų akcijų rinką ir net valiutų kursą.
Pagrindinis šio algoritmo naudojimo trūkumas yra tas, kad jis reikalauja daugiau atminties nei kiti mašininio mokymosi algoritmai. Jai taip pat sunku tvarkyti sudėtingą, didelės apimties duomenų įvestį.
Nepaisant to, K-NN išlieka geras pasirinkimas, nes jis lengvai prisitaiko, lengvai nustato modelius ir leidžia keisti vykdymo laiko duomenis nepažeidžiant numatymo tikslumo.
4. K reiškia
K-Means yra neprižiūrimas mokymosi algoritmas, kuris sugrupuoja nepažymėtus duomenų rinkinius į unikalias grupes. Jis gauna įvestį, sumažina atstumą tarp duomenų taškų ir kaupia duomenis pagal bendrumus.
Siekiant aiškumo, klasteris yra duomenų taškų, sugrupuotų į vieną dėl tam tikrų panašumų, rinkinys. „K“ faktorius nurodo sistemai, kiek jai reikia grupių.
Praktinė iliustracija, kaip tai veikia, apima sunumeruotos futbolininkų grupės analizę. Naudodami šį algoritmą galite sukurti ir padalinti futbolininkus į dvi grupes: profesionalius futbolininkus ir futbolininkus mėgėjus.
K-Means algoritmas turi keletą realaus gyvenimo programų. Jį galite naudoti norėdami suskirstyti mokinių pažymius, atlikti medicinines diagnozes ir rodyti paieškos variklio rezultatus. Apibendrinant galima pasakyti, kad jis puikiai analizuoja didelius duomenų kiekius ir skaido juos į logines grupes.
Viena iš šio algoritmo pasekmių yra ta, kad rezultatai dažnai būna nenuoseklūs. Tai priklauso nuo eilės, todėl bet koks esamo duomenų rinkinio tvarkos pakeitimas gali turėti įtakos jo rezultatui. Be to, jis neturi vienodo efekto ir gali tvarkyti tik skaitinius duomenis.
Nepaisant šių apribojimų, K-Means yra vienas geriausiai veikiančių mašininio mokymosi algoritmų. Jis puikiai tinka segmentuoti duomenų rinkinius ir yra patikimas dėl savo pritaikomumo.
Geriausio algoritmo pasirinkimas
Jei esate pradedantysis, jums gali prireikti pagalbos ieškant geriausio algoritmo. Šis sprendimas yra sudėtingas pasaulyje, pilname fantastiškų pasirinkimų. Tačiau iš pradžių savo pasirinkimą turėtumėte pagrįsti kažkuo kitu, o ne įmantriomis algoritmo ypatybėmis.
Verčiau turėtumėte atsižvelgti į algoritmo dydį, duomenų pobūdį, užduoties skubumą ir našumo reikalavimus. Šie veiksniai, be kita ko, padės nustatyti tobulą projekto algoritmą.
