Вы очарованы машинами? Вы можете быть еще более очарованы тем, как они воспроизводят и обучают себя человеческим функциям!
Машинное обучение — это работа нового мира, и за последние несколько лет наблюдается резкий рост. В ближайшее время он будет только увеличиваться и способствовать повышению уровня нашей жизни. Машинное обучение позволяет нам достичь эффективности машины с человеческой способностью решать деликатные задачи. Используя различные алгоритмы и коды, мы можем научить машины эмулировать и понимать определенные задачи, а затем выполнять их самостоятельно. Положительным моментом является то, что они гораздо более эффективны в этом, чем люди. Вы можете понять это как способность машин учиться и совершенствоваться самостоятельно, без явного перепрограммирования.
Благодаря алгоритмам ML вы можете решить одну проблему несколькими способами. Алгоритм — это набор кода или инструкций, которые могут выполнять определенную задачу. Таким образом, у вас может быть алгоритм расчета простых процентов или алгоритм перевода языков.
Эти алгоритмы изучаются несколько раз и пересматриваются с каждым открытием. Модификация и исследования выявили несколько инновационных алгоритмов, помогающих лучше изучить и узнать машины. Можно узнать об этих алгоритмах и мире машин одним щелчком мыши.
В этом блоге мы поговорим о различных алгоритмах машинного обучения и о том, как они работают. Кроме того, какова актуальность этих алгоритмов в решении проблемы? Вы можете подумать, что сложно понять машинное обучение и работать с ним, но наш блог поможет вам приблизиться к пониманию машинного обучения.
10 лучших алгоритмов машинного обучения
Несколько методов, используемых для решения сложных задач, разбивают проблему на более мелкие сегменты. Это помогает эффективно решить проблему в заданное время. Кроме того, машинное обучение стало удобным инструментом для разработки и достижения технических удобств.
Алгоритм машинного обучения может назвать наилучший возможный способ найти путь от входной переменной к выходной переменной с использованием функционального значения. Давайте рассмотрим их подробно.
1. Алгоритм наивного байесовского классификатора
Задача упорядочивания или сортировки текста данных, веб-страниц или электронной почты вручную кажется утомительной. Все эти задачи отнимают много времени и требуют большого терпения. Однако этот алгоритм может значительно упростить такие задачи. Он использует простой класс вероятностей школьного уровня, теорему Байеса, для предсказания будущих значений. Он присваивает значение элемента совокупности из категории доступных настраиваемых групп. Упомянутая ниже формула помогает оценить значение прогноза, рассчитанного в режиме реального времени.
P(y|X)= (P(X|y)P(y))/P(X)
где y — переменная класса, а X — зависимый вектор признаков (размером n), где: X=(x1,x2,…..,xn).
Примером этого являются фильтры почтового спама, алгоритмы группировки подписчиков и т. д.
2. K означает алгоритм кластеризации
Поиск контента в различных поисковых системах может вызывать затруднения при работе со словами, когда они пишутся одинаково, но различаются по смыслу. Омонимы могут сбивать с толку, поскольку вы хотите найти определенную семантику, но в результате получите другую. Вы можете добиться этого, используя этот алгоритм.
Кластеризация K означает использует K кластеров для разделения результатов поиска на несколько форматов. Обычно он использует кластеры для оценки данного набора данных. Этот алгоритм специализируется на обработке кластеров K и вычисляет результат в соответствии с набором входных данных.
3. Алгоритм машины опорных векторов
Блок-схемы — это диаграммы, которые легко понять и рассчитать данные. Этот алгоритм классифицирует заданный набор данных по нескольким классам полей путем поиска определенной линии, называемой гиперплоскостью. Гиперплоскость помогает разделить информацию на несколько групп.
Алгоритм машины опорных векторов ищет конкретную гиперплоскость, которая максимизирует расстояние между двумя классами. Эта гиперплоскость известна как гиперплоскость полей, что помогает более точно классифицировать набор данных. Примером этого алгоритма является управление запасами, так как он помогает принимать решения в финансовой сфере.
4. Априорный алгоритм
Лучше всего знать какие-то ассоциации, чтобы оценить ценность той или иной вещи. Например, если человек покупает автомобиль, то он также приобретает для него страховку. Алгоритм априори помогает оценить различные ассоциации, изучая отношения на основе априорной информации. Вероятностный анализ предыдущих данных помогает прогнозировать будущие активы и их потребности.
Примером этого алгоритма является автоматическое связывание Google и завершение фразы на основе ранее введенных данных.
5. Алгоритм линейной регрессии
Алгоритм логистической регрессии — это метод, полученный из области статистики. В отличие от линейной регрессии, он использует нелинейную функцию, называемую логистической функцией, для вычисления выходных данных.
Этот алгоритм помогает понять взаимосвязь между двумя переменными, независимой переменной и зависимой переменной. Это помогает понять преобладание независимой переменной над зависимой переменной. Он демонстрирует влияние на зависимую переменную при изменении значения независимой переменной.
Независимая переменная называется объясняющей переменной, тогда как зависимая переменная является интересующим фактором. Примером этого алгоритма является оценка рисков в сфере страхования.
6. Алгоритм логистической регрессии
Этот алгоритм имеет дело с дискретными значениями. Дискретные значения — это типы значений, заданные случайным образом без какой-либо связи и не могут быть осмысленно сгруппированы. Это помогает классифицировать данные в двоичные наборы на основе предыдущих предположений. Если событие происходит, оно обозначается как единица (1), иначе ноль (0). Следовательно, он предсказывает возникновение события на основе заданной переменной-предиктора. Это применимо в политике, чтобы предсказать уверенность в победе кандидата.
Также читайте : Линейная регрессия vs. Логистическая регрессия
7. Алгоритм деревьев решений
Считайте, что вам нужно устроить вечеринку от имени ваших родителей. Вы должны выбрать поставщиков общественного питания, места, меню ужина и т. д., основываясь на различных оценивающих факторах, таких как деньги, транспорт, время и т. д. Каждая из этих проблем может быть решена с помощью этого алгоритма.
Дерево решений использует формат «да/нет» для оценки конкретного решения с учетом значения возникновения этой ситуации. Он использует методологию ветвления для разветвления различных результатов и приводит результат на основе введенной информации.
Выход дерева решений находится в листовом узле дерева. Данные делятся на несколько частей, пока не достигнут конечного узла, где происходит прогнозирование результата. Банки и финансовые учреждения используют этот алгоритм для оценки лиц, ищущих кредит, и их погашения расширенного долга.
8. Алгоритм случайных лесов
Алгоритм случайного леса является самым надежным алгоритмом среди всех и широко используется для работы с различными аспектами машинного обучения. Обычно он называется начальной загрузкой и использует статистические вычисления для оценки заданного набора данных.
Кроме того, деревья решений могут выпадать при увеличении количества решающих факторов. Этот недостаток исправлен здесь, в этом алгоритме. Алгоритм строит несколько деревьев решений на основе вероятности возникновения. Каждая диаграмма дерева решений представляет собой единое дерево, называемое CART (деревья классификации и регрессии). Наконец, результат оценивается путем объединения результатов всех деревьев решений. Этот алгоритм применим в автомобильных компаниях для оценки поломки автомобильной детали в будущем.
9. Алгоритм K ближайших соседей
Алгоритм K ближайших соседей делит заданный набор данных на несколько классов на основе определенной функции, такой как расстояние. Затем делается прогноз для новой точки данных, найденной среди K наиболее похожих узлов (соседей), и результаты этих K экземпляров суммируются.
Алгоритм K ближайших соседей использует много памяти для хранения всей информации, но выполняет вычисления только во время прогнозирования. Простой способ использования этого алгоритма состоит в том, чтобы найти евклидово расстояние, просто вычислив разницу между каждым значением в заданном наборе.
10. Алгоритм искусственных нейронных сетей
У людей есть рефлексы, которые помогают нам решить, изменится ли ситуация. Человеческий мозг содержит нейроны для работы в таких обстоятельствах. Точно так же алгоритм искусственных нейронных сетей работает над репликацией этих нейронов, создавая взаимосвязанные узлы. Эти узлы берут информацию от одного узла, обрабатывают ее, а затем передают выходные данные другому узлу.
Примером этого может быть программное обеспечение для идентификации лиц, такое как Snapchat, которое использует ИИ для распознавания структур лица, а затем соответствующим образом применяет фильтры.
Вывод
Чтобы понять и оценить, какой путь лучше всего подходит для вас, вам необходимо изучить, понять и накопить навыки, которые работают в вашу пользу. Лучший способ получить знания в области машинного обучения — записаться на курс машинного обучения, который научит вас основам концепций и алгоритмов машинного обучения. Получив базовые знания, вы сможете разрабатывать уникальные алгоритмы или модифицировать коды с открытым исходным кодом, найденные в Интернете.
upGrad предоставляет платформу для тесного взаимодействия с алгоритмами и понимания каждого из них. Вы можете посещать различные курсы, такие как Executive PG Program in Machine Learning & AI, Master of Science in Machine Learning and AI и Master of Наука в машинном обучении и искусственном интеллекте, чтобы утолить ваш интерес к технологиям и развить необходимые навыки работы.
