Алгоритмы машинного обучения — это набор математических моделей и статистических методов, которые используются для обучения компьютера выполнению задач без явных инструкций. Эти алгоритмы предназначены для изучения данных и улучшения их производительности с течением времени. Основная идея машинного обучения состоит в том, чтобы позволить компьютеру учиться на собственном опыте, как это делает человек.
Другими словами, это программы, которые могут изучать скрытые закономерности из данных, прогнозировать результат и улучшать производительность на основе собственного опыта. Различные алгоритмы могут использоваться в машинном обучении для разных задач, таких как простая линейная регрессия, которую можно использовать для задач прогнозирования, таких как прогнозирование фондового рынка и KNN. алгоритм можно использовать для задач классификации.
Эти алгоритмы машинного обучения имеют разные варианты использования, а также сильные и слабые стороны. В этой статье мы рассмотрим некоторые из этих сильных и слабых сторон и когда использовать каждый алгоритм.
Типы алгоритмов машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения делятся на пять категорий:
· Контролируемое машинное обучение
· Неконтролируемое машинное обучение
· Полууправляемое машинное обучение
· Обучение с подкреплением
· Глубокое обучение
В рамках этой статьи мы будем уделять больше внимания алгоритмам машинного обучения с учителем и без учителя.
1. Контролируемое обучение:
Контролируемое машинное обучение — это тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на помеченном наборе данных, что означает, что результат или правильный ответ уже известен. Алгоритм учится сопоставлять ввод с соответствующим выводом, находя шаблоны в обучающих данных. Цель обучения с учителем — делать точные прогнозы на невидимых данных, также известных как тестовые данные.
Примеры алгоритма контролируемого обучения
а. Линейная регрессия
Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, который используется для прогнозирования непрерывного результата. Исходя из статистики, линейная регрессия выполняет задачу регрессии, которая сопоставляет постоянный наклон, используя входное значение (X) с переменным выходом (Y), чтобы предсказать числовое значение или количество. Его лучше всего использовать для наборов данных с линейной зависимостью между независимыми и зависимыми переменными.
Сильные стороны:
· Простота и легкость реализации: линейная регрессия — это относительно простой алгоритм, который можно реализовать с помощью базовых методов линейной алгебры и оптимизации.
· Интерпретируемость: модель линейной регрессии легко интерпретируется; коэффициенты и отрезок можно использовать для понимания взаимосвязи между переменными-предикторами и переменной результата.
· Быстрота: линейная регрессия эффективна в вычислительном отношении, что делает ее подходящей для больших наборов данных.
· Устойчивость к выбросам: линейная регрессия относительно устойчива к выбросам, что означает, что на нее не сильно влияют экстремальные значения в данных.
Слабые стороны:
· Предположение о линейности: линейная регрессия предполагает, что взаимосвязь между переменными-предикторами и переменной-результатом является линейной, но это может быть не так для всех наборов данных.
· Предположение о нормальном распределении: линейная регрессия предполагает, что ошибки распределяются нормально, это предположение не всегда выполняется в реальных данных.
· Мультиколлинеарность: линейная регрессия предполагает, что переменные-предикторы не сильно коррелируют друг с другом, в противном случае модель может быть неустойчивой, а коэффициенты могут не иметь четкой интерпретации.
· Переобучение: Линейная регрессия может быть подвержена переобучению, если модель слишком сложна и имеет слишком много предикторов.
· Не фиксирует нелинейность данных: линейная регрессия — это линейная модель; он не может зафиксировать нелинейные отношения между предиктором и переменной результата.
б. Логистическая регрессия:
Логистическая регрессия похожа на линейную регрессию, но используется для прогнозирования категориального результата. Его лучше всего использовать для наборов данных, где результат является бинарным (например, да или нет, правда или ложь).
Сильные стороны:
· Логистическая регрессия является широко используемой и хорошо изученной техникой, которую легко реализовать и интерпретировать.
· Он может обрабатывать как линейные, так и нелинейные границы решений, что делает его универсальным инструментом для задач классификации.
· Его можно использовать для бинарных и многоклассовых задач классификации.
· Это эффективно и не требует много вычислительных ресурсов.
Слабые стороны:
· Логистическая регрессия предполагает, что взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными является линейной, что не всегда так.
· Он чувствителен к выбросам и может плохо работать с данными с большим количеством шума.
· Не подходит для данных с высокой размерностью или большим количеством признаков.
· Он может моделировать только линейные границы решений и может быть не в состоянии фиксировать более сложные взаимосвязи в данных.
в. Деревья решений:
Обучение дереву решений — это метод, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Это тип алгоритма обучения с учителем, который строит модель в виде древовидной структуры, где каждый внутренний узел представляет функцию, каждая ветвь представляет собой решение, а каждый конечный узел представляет результат или метку класса.
Сильные стороны:
· Деревья решений легко понять и интерпретировать, так как они могут быть визуализированы в виде дерева.
· Они могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.
· Они могут хорошо обрабатывать пропущенные значения и выбросы.
· Их можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии.
· Их можно легко адаптировать к различным типам задач, таким как многоклассовая классификация и регрессия, и они хорошо работают с большими наборами данных.
Слабые стороны:
· Деревья решений могут быть склонны к переоснащению, особенно когда дерево становится слишком глубоким.
· Они чувствительны к небольшим изменениям в обучающих данных, что может привести к различным древовидным структурам и прогнозам.
· Они могут быть дорогостоящими в вычислительном отношении, особенно для больших наборов данных.
· Они также могут быть смещены в сторону многоуровневых признаков, что может привести к субоптимальным границам принятия решений.
· Они чувствительны к шуму и нерелевантным особенностям данных.
д. Случайный лес:
Случайный лес — это ансамблевый метод обучения как для задач классификации, так и для задач регрессии, который строит набор деревьев решений и объединяет их для повышения общей производительности и стабильности модели.
Сильные стороны:
· Случайный лес менее подвержен переоснащению, чем одиночное дерево решений, поскольку он усредняет предсказания нескольких деревьев.
· Он может обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.
· Он может хорошо обрабатывать пропущенные значения и выбросы.
· Его можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии.
· Его можно использовать для оценки важности признаков, что может быть полезно при выборе признаков.
· Он хорошо работает с многомерными и большими наборами данных.
Слабые стороны:
· Случайный лес может потребовать значительных вычислительных ресурсов, особенно для больших наборов данных и большого количества деревьев.
· Модель может быть трудно интерпретировать, так как она представляет собой набор деревьев решений.
· Окончательные прогнозы могут быть менее точными, чем у одного дерева решений аналогичной сложности.
· Случайный лес чувствителен к коррелирующим признакам и может привести к переоценке важности признаков.
· Это может быть менее интерпретируемым по сравнению с одним деревом решений, что может быть проблемой в некоторых приложениях.
e. Машины опорных векторов:
Машины опорных векторов (SVM) — это тип алгоритма обучения с учителем, используемый для задач классификации и регрессии. Они строят гиперплоскость или набор гиперплоскостей в многомерном или бесконечномерном пространстве, которые можно использовать для принятия решений.
Сильные стороны:
· SVM эффективны в многомерных пространствах и могут обрабатывать большое количество функций.
· Их можно использовать как для линейных, так и для нелинейных задач классификации, используя трюк с ядром.
· Они эффективны в случаях, когда количество измерений больше, чем количество выборок.
· Они обеспечивают хорошую производительность в случаях, когда данные зашумлены или перекрываются.
· SVM имеют параметр регуляризации, который заставляет пользователя задуматься о том, чтобы избежать переобучения.
Слабые стороны:
· SVM чувствительны к выбору ядра и значению параметра регуляризации.
· Они не подходят для больших наборов данных, так как время обучения кубически увеличивается с размером набора данных.
· Они требуют полной маркировки данных, что может быть дорогостоящим и занимать много времени.
· Они не дают оценок вероятности напрямую, их приходится рассчитывать с использованием дорогостоящей пятикратной перекрестной проверки.
· Они не подходят для задач многоклассовой классификации без использования нескольких бинарных классификаторов.
ж. Наивный Байес
Наивный байесовский алгоритм — это простой и быстрый алгоритм, который часто используется для задач классификации. Он основан на теореме Байеса, которая гласит, что вероятность гипотезы (в данном случае метки класса) с учетом некоторых наблюдаемых свидетельств (в данном случае значений признаков) равна априорной вероятности гипотезы, умноженной на вероятность доказательств, выдвинутых гипотезой.
Сильные стороны:
- Наивный Байес прост в реализации и понимании.
- Он эффективен и может обрабатывать большие объемы данных.
- Он хорошо работает с небольшими объемами обучающих данных и легко масштабируется.
- Это особенно полезно для задач классификации текста, таких как обнаружение спама.
Слабые стороны:
- Наивный байесовский подход предполагает, что все функции независимы, что часто не соответствует реальным данным. Это может привести к снижению производительности при решении определенных типов задач.
- Также предполагается, что все функции одинаково влияют на результат, что во многих случаях также неверно.
- Он может быть чувствителен к несущественным функциям и наличию нулевых вероятностей в данных.
г. Алгоритм K-ближайшего соседа (KNN)
Алгоритм K-ближайшего соседа (KNN) — это простой алгоритм обучения на основе экземпляров, который используется для задач классификации и регрессии. Алгоритм работает, находя K-число ближайших обучающих примеров к данному тестовому примеру, а затем присваивая наиболее распространенную метку класса среди этих ближайших примеров.
Сильные стороны:
- KNN прост в реализации и понимании.
- Его можно использовать как для задач классификации, так и для регрессии.
- Алгоритм не чувствителен к масштабу данных и не делает никаких предположений об основном распределении данных.
- Его можно использовать для сложных, нелинейных границ решений.
- Его можно использовать для онлайн-обучения, так как в модель можно легко добавлять новые примеры.
Слабые стороны:
- KNN требует больших вычислительных ресурсов, так как должен вычислять расстояние между новой точкой и каждой точкой в обучающем наборе.
- Он может быть чувствителен к выбору метрики расстояния.
- Он может быть чувствителен к значению K, что может повлиять на границу принятия решения.
- Он может быть чувствителен к нерелевантным функциям и наличию шума в данных.
- Он не работает хорошо, когда количество функций велико.
2. Обучение без учителя:
Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором алгоритму не предоставляются помеченные обучающие данные. Вместо этого алгоритму предоставляется возможность самостоятельно обнаруживать закономерности или взаимосвязи в данных. Целью неконтролируемого обучения является извлечение полезной информации из входных данных без каких-либо предварительных знаний о выходе или правильном ответе.
Существует несколько типов алгоритмов обучения без учителя, некоторые примеры включают в себя:
1. Кластеризация.Кластеризация — это метод, используемый в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных для группировки похожих точек данных.
Сильные стороны:
· Он может обнаруживать скрытые закономерности или группировки в данных, которые могут быть неочевидны при просмотре необработанных данных.
· Его можно использовать для уменьшения размерности данных и повышения управляемости.
· Кластеризацию можно использовать в качестве этапа предварительной обработки для других задач машинного обучения, таких как классификация.
· Его можно использовать для обнаружения аномалий.
Слабые стороны:
· Он может быть чувствителен к начальным условиям и выбору параметров, которые могут повлиять на конечные кластеры.
· Может быть сложно определить оптимальное количество кластеров для данного набора данных.
· Кластеризация может быть ресурсоемкой для больших наборов данных.
· Результаты кластеризации сильно зависят от используемой меры сходства.
2. Уменьшение размерности. Алгоритм уменьшает количество признаков в данных, сохраняя при этом как можно больше информации. Наиболее популярными алгоритмами уменьшения размерности являются анализ главных компонентов (PCA) и линейный дискриминантный анализ (LDA).
3. Изучение правила ассоциации. Алгоритм находит связи между переменными в данных. Он в основном используется для анализа потребительской корзины. Популярным алгоритмом для этого является априорный алгоритм.
4. Обнаружение аномалий: алгоритм используется для выявления необычных наблюдений или событий в данных, его можно использовать для обнаружения мошенничества, отказа оборудования и других вариантов использования.
5. Автокодировщик: это архитектура нейронной сети, состоящая из кодировщика и декодера. Кодер сжимает входные данные в представление меньшего размера, а декодер восстанавливает исходные данные из этого представления. Автоэнкодеры можно использовать для таких задач, как шумоподавление и сжатие данных.
Заключение
Есть так много алгоритмов машинного обучения, которые не были рассмотрены в этой статье, но это основные из них, с которыми вы, скорее всего, столкнетесь, будучи новичком в науке о данных. Что касается лучшего алгоритма для использования в машинном обучении, все зависит от характеристик набора данных и конкретных требований задачи, над которой вы работаете. Поэтому важно понимать сильные и слабые стороны каждого алгоритма и выбирать тот, который наиболее подходит для поставленной задачи.
