Типы алгоритмов машинного обучения

Технологии растут за пределами нашего самого смелого воображения. В наши дни есть автомобили, которые ездят сами по себе.

И в центре всего этого искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Ваше воображение ограничивает возможности масштабирования, предоставляемые искусственным интеллектом. Но выбор модели и алгоритма машинного обучения — это ключ к раскрытию всего потенциала вашего бизнеса.

Есть разные алгоритмы на выбор. Не существует «универсального алгоритма», который можно использовать для любого бизнеса; это зависит исключительно от вашего бизнеса и его плана.

Вот руководство для начинающих по различным алгоритмам машинного обучения, которое поможет вам построить успешный бизнес, используя правильный алгоритм.

Типы алгоритмов машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения получают и анализируют данные, чтобы прогнозировать результаты в допустимом диапазоне. По мере поступления новых данных они развивают «интеллектуальные возможности» и повышают производительность этих данных. В основном существует четыре алгоритма машинного обучения:

1. под наблюдением,
2. Полууправляемый,
3. Без присмотра и
4. Армирование.

1. Контролируемое обучение

Как следует из названия, эта модель машинного обучения требует помощи человека для предоставления данных и обновлений алгоритма.

На основе предоставленных исторических данных делаются прогнозы из предыдущих примеров или набора примеров.

Например, исторические данные о продажах могут быть обновлены в системе, и она будет генерировать будущие цены. Это лишь одна из многих операций. Вы можете использовать алгоритм для оптимизации обучающих данных для сопоставления входных и выходных переменных.

Существует три типа анализа данных в обучении с учителем.

• Классификация. С помощью этого метода прогнозируется категориальная переменная. Изображения или данные будут классифицированы по назначенным им областям посредством классификации. Существует два подтипа — бинарная классификация (данные с двумя метками) и многоклассовая классификация (более двух типов меток).
• Регрессия: будут случаи, когда прогнозируемые данные будут непрерывными значениями, и там вы увидите алгоритм регрессии.
• Прогнозирование. Это наиболее распространенная тенденция анализа данных, при которой для прогнозирования используются прошлые и настоящие данные. Цель на ближайшие годы может быть рассчитана с помощью прогнозирования.

У контролируемого обучения есть недостаток, и набор данных должен быть помечен вручную. При работе с большими объемами данных это становится дорогостоящим процессом, поскольку с данными должен работать инженер по машинному обучению или специалист по данным.

2. Полуконтролируемое обучение

В этой модели машинного обучения алгоритм работает с неразмеченными данными. Ограничение маркировки части данных может повысить эффективность обучения с подкреплением. Несмотря на то, что часть процесса обучения, связанная с маркировкой, все еще сокращается, необходима помощь человека, и поэтому оно известно как полуконтролируемое обучение.

3. Обучение без учителя

Использование неразмеченных данных для обнаружения внутренних закономерностей, лежащих в основе данных, таких как структура кластеризации, уменьшение размерности или разреженное дерево и граф.

• Кластеризация: группирует данные в кластеры и разделяет их на несколько групп. Эти группы можно дополнительно проанализировать, чтобы создать внутренние шаблоны, которые в конечном итоге помогут пользователям.
• Уменьшение размерности. Во многих случаях необработанные данные имеют очень многомерные характеристики, а некоторые характеристики не имеют отношения к задаче. Удаление этих ненужных данных помогает уточнить истинные скрытые отношения.

4. Обучение с подкреплением

В обучении с подкреплением нет обучающих данных в качестве эталона. Агент подкрепления решает, что делать, чтобы выполнить задачу. Он учится на опыте и улучшает процесс принятия решений.

Выбор правильного алгоритма

Выбор алгоритма сочетает в себе потребности бизнеса, спецификацию, экспериментирование и затраченное время. Даже эксперты не могут предсказать модель, не поэкспериментировав с алгоритмами.

Если смотреть чисто с технической точки зрения, размер, качество и разнообразие данных являются одними из основных факторов при выборе правильного алгоритма. Есть некоторые дополнительные факторы, такие как точность, простота использования и время обучения.

Новички склонны отдавать предпочтение алгоритмам, которые просты в использовании и дают быстрые результаты. Этот метод хорош в качестве первого шага, но по мере развития бизнеса точность имеет приоритет. Углубление вашего понимания точек данных поможет вам использовать более сложные алгоритмы для повышения эффективности.

Алгоритмы машинного обучения основаны на обширных методах обучения, поэтому точность алгоритмов увеличивается в зависимости от обучающих наборов.

Популярные алгоритмы машинного обучения

• Алгоритм наивного байесовского классификатора (обучение с учителем — классификация)

Наивный байесовский классификатор прост, но может превзойти многие сложные методы классификации. Этот алгоритм классифицирует каждое значение как независимое от любого другого значения на основе теоремы Байеса. Используя вероятность, он анализирует данные и классифицирует их на основе заданного набора признаков.

• Машинный алгоритм опорных векторов (обучение с учителем — классификация)

Алгоритмы машины опорных векторов анализируют данные, используемые для классификации и регрессионного анализа. Это делается путем предоставления набора обучающих примеров. Данные обучения помогают алгоритму фильтровать данные по категориям, а затем работают над созданием модели, которая присваивает новые значения каждой категории.

• Логистическая регрессия (обучение с учителем — классификация)

Логистическая регрессия используется для покрытия бинарной зависимой переменной, 0 и 1 представляют результат.

• Линейная регрессия (обучение с учителем/регрессия)

Линейная регрессия позволяет нам понять взаимосвязь между двумя переменными. Это основной тип регрессии.

• Деревья решений (обучение с учителем — классификация/регрессия)

Алгоритм дерева решений представляет собой древовидную структуру, иллюстрирующую все возможные результаты решения. Каждый узел в дереве представляет тест определенной переменной, а ветви отображают результаты.

• Случайные леса (обучение с учителем — классификация/регрессия)

Случайные леса или леса случайных решений представляют собой комбинацию нескольких алгоритмов для получения наилучшего возможного результата. Алгоритм начинается с моделирования дерева решений, и входные данные вводятся сверху. По мере того, как данные перемещаются вниз по дереву, они классифицируются на более мелкие наборы на основе определенных переменных.

• Ближайшие соседи (контролируемое обучение)

Алгоритм ближайших соседей оценивает вероятность того, что точка данных будет отнесена к определенной группе. Анализируя особенности точек данных, он может классифицировать их по группам.

• K означает алгоритм кластеризации (неконтролируемое обучение — кластеризация)

K означает, что алгоритм кластеризации используется для категоризации неразмеченных данных. Это помогает находить группы внутри групп, а количество групп определяется переменной K. Она присваивает точки данных одной из групп на основе предоставленных функций.

• Искусственные нейронные сети (обучение с подкреплением)

Искусственная нейронная сеть (ИНС) состоит из «модулей», расположенных в виде ряда взаимосвязанных слоев. Большое количество обрабатывающих элементов работают в унисон для решения проблем. ANN также использует обучение на примере или опыте, что помогает моделировать нелинейные отношения в многомерных данных.

Также читайте: Как машинное обучение может помочь в решении бизнес-задач

Еда на вынос

Выбор алгоритма машинного обучения важен для построения успешного бизнеса. Поскольку будущее строится на перспективах Искусственного интеллекта и машинного обучения, выбранный вами алгоритм машинного обучения будет определять траекторию развития вашей компании.

Теперь вы поняли различные алгоритмы и то, как каждый из них может способствовать успеху вашей компании. Даже с учетом этого обзора поиск мнения экспертов — лучший из возможных способов.

Поиск подходящего эксперта среди «так называемых экспертов» в Интернете — ужасный и запутанный процесс, мы провели много исследований и знаем, как бороться. Вот краткий обзор результатов наших исследований, который поможет вам найти лучших экспертов.

Читайте: Как выбрать лучшую компанию по разработке ИИ, которая поможет вам масштабироваться