10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые вам нужно знать в 2023 году
Объяснение наиболее важных моделей машинного обучения
Машинное обучение (ML) — это технологическая инновация, которая продолжает доказывать свою ценность во многих секторах.
Машинное обучение связано с искусственным интеллектом и глубоким обучением. Поскольку мы живем в постоянно развивающуюся технологическую эпоху, теперь можно предсказать, что произойдет, и узнать, как изменить наш подход с помощью машинного обучения.
Таким образом, вы не ограничены ручными режимами; почти все задачи в наши дни автоматизированы. Существуют разные алгоритмы машинного обучения, предназначенные для разных задач. Эти алгоритмы могут решать сложные проблемы и экономить часы работы.
Примерами этого могут быть игра в шахматы, заполнение данных, выполнение операций, выбор лучшего варианта из списка покупок и многое другое.
В этой статье я подробно объясню алгоритмы и модели машинного обучения.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это навык или технология, при которой машина (например, компьютер) должна развивать свою способность учиться и адаптироваться, используя статистические шаблоны и алгоритмы, не будучи сильно запрограммированной.
В результате машины ведут себя так же, как люди. Это тип искусственного интеллекта, который позволяет программным приложениям становиться более точными в своих прогнозах и выполнять различные задачи, используя данные и улучшая их.
Поскольку вычислительные технологии быстро развиваются, машинное обучение сегодня не такое, как в прошлом. Машинное обучение доказывает свое существование от распознавания образов до теории обучения для выполнения определенных задач.
Благодаря машинному обучению компьютеры учатся на прошлых вычислениях, чтобы принимать повторяемые и надежные решения и результаты. Другими словами, машинное обучение — это наука, получившая новый импульс.
Хотя многие алгоритмы используются уже давно, возможность автоматически применять сложные вычисления к большим данным, все быстрее и быстрее, появилась недавно.
Вот некоторые известные примеры:
- Скидки и реферальные онлайн-предложения, например, от Netflix и Amazon.
- Самая популярная беспилотная машина Google
- Обнаружение мошенничества и предложение способов избежать этих проблем
И многое другое.
Зачем вам нужно машинное обучение?
Машинное обучение — это важная концепция, которую каждый владелец бизнеса реализует в своих программных приложениях, чтобы узнать о поведении своих клиентов, схемах работы бизнеса и многом другом. Он поддерживает разработку новейших продуктов.
Многие ведущие компании, такие как Google, Uber, Instagram, Amazon и другие, делают машинное обучение основой своей деятельности. Однако отрасли, работающие с большими объемами данных, знают о важности моделей машинного обучения.
Организации могут эффективно работать с этой технологией. Такие отрасли, как финансовые услуги, правительство, здравоохранение, розничная торговля, транспорт и нефть, используют модели машинного обучения для предоставления клиентам более ценных результатов.
Кто использует машинное обучение?
В настоящее время машинное обучение используется во многих приложениях. Самый известный пример — система рекомендаций в Instagram, Facebook, Twitter и т. д.
Facebook использует машинное обучение, чтобы персонализировать опыт участников в своих новостных лентах. Если пользователь часто останавливается, чтобы проверить одну и ту же категорию сообщений, механизм рекомендаций начинает показывать больше сообщений в той же категории.
За экраном система рекомендаций пытается изучить онлайн-поведение участников через их шаблоны. Новостная лента автоматически корректируется, когда пользователь меняет свое действие.
Что касается механизмов рекомендаций, многие предприятия используют одну и ту же концепцию для выполнения своих важных бизнес-процедур.
Являются:
- Программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM): использует модели машинного обучения для анализа электронных писем посетителей и побуждает отдел продаж немедленно реагировать на наиболее важные сообщения.
- Бизнес-аналитика (BI). Поставщики услуг аналитики и бизнес-аналитики используют технологии для выявления ключевых точек данных, шаблонов и аномалий.
- Информационные системы управления персоналом (HRIS): использует модели машинного обучения в своем программном обеспечении для фильтрации своих приложений и выявления лучших кандидатов на требуемую работу.
- Самоуправляемые автомобили. Алгоритмы машинного обучения позволяют автомобильным компаниям идентифицировать объект или определять поведение водителя, чтобы немедленно предупреждать об опасности и предотвращать несчастные случаи.
- Виртуальные помощники. Виртуальные помощники — это интеллектуальные помощники, которые сочетают контролируемые и неконтролируемые модели для интерпретации речи и контекста доставки.
Что такое модели машинного обучения?
Модель машинного обучения — это программное обеспечение или компьютерное приложение, обученное оценивать и распознавать некоторые закономерности. Вы можете обучить модель с помощью данных и снабдить ее алгоритмом, чтобы она училась на этих данных.
Например, вы хотите создать приложение, которое распознает эмоции по выражению лица пользователя. Здесь вам нужно накормить модель разными изображениями лиц, помеченными разными эмоциями, и хорошо обучить модель. Теперь вы можете использовать тот же шаблон в своем приложении, чтобы легко определять настроение пользователя.
Проще говоря, модель машинного обучения — это упрощенное представление процесса. Это самый простой способ определить что-то или порекомендовать что-то потребителю. Все в модели работает как приближение.
Например, когда мы рисуем или изготавливаем глобус, мы придаем ему форму шара. Но настоящий земной шар не сферический, каким мы его знаем. Здесь мы принимаем форму, чтобы что-то построить. Модели машинного обучения работают аналогично.
Давайте двигаться вперед с различными моделями и алгоритмами машинного обучения.
Типы моделей машинного обучения
Все модели машинного обучения классифицируются как контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Обучение с учителем и обучение без учителя далее классифицируются как разные термины. Давайте подробно обсудим каждый из них.
1. Контролируемое обучение
Обучение с учителем — это простая модель машинного обучения, которая включает изучение базовой функции. Эта функция сопоставляет вход с выходом. Например, если у вас есть набор данных, состоящий из двух переменных: возраст в качестве входных данных и рост в качестве выходных данных.
С помощью модели контролируемого обучения вы можете легко предсказать рост человека на основе его возраста. Чтобы понять эту модель обучения, вам нужно пройтись по подкатегориям.
2. Классификация
Классификация — это широко используемая задача прогнозного моделирования в области машинного обучения, когда для заданных входных данных прогнозируется метка. Для этого требуется набор обучающих данных с широким диапазоном входных и выходных экземпляров, на которых учится модель.
Набор обучающих данных используется для поиска минимального способа сопоставления выборок входных данных с указанными метками классов. Наконец, обучающий набор данных представляет собой задачу, содержащую большое количество выходных выборок.
Он используется для фильтрации спама, поиска документов, распознавания рукописного текста, обнаружения мошенничества, идентификации языка и анализа настроений. Выход в этом случае дискретный.
3. Регресс
В этой модели выход всегда непрерывен. Регрессионный анализ — это, по сути, статистический подход, который моделирует связь между одной или несколькими независимыми переменными и целевой или зависимой переменной.
Регрессия позволяет нам увидеть, как число зависимой переменной изменяется по отношению к независимой переменной, в то время как другие независимые переменные остаются постоянными. Он используется для прогнозирования зарплаты, возраста, температуры, цены и других реальных данных.
Регрессионный анализ — это метод наиболее точного предположения, который создает прогноз на основе набора данных. Проще говоря, сопоставление различных точек данных на графике для получения наиболее точного значения.
Пример. Оценка стоимости авиабилета — это обычное регрессионное действие.
4. Обучение без учителя
Неконтролируемое обучение в основном используется для того, чтобы делать выводы, а также находить закономерности из входных данных без какой-либо ссылки на помеченные выходные данные. Этот метод используется для обнаружения скрытых кластеров и закономерностей в данных без необходимости вмешательства человека.
Он может выявлять различия и сходства в информации, что делает этот метод идеальным для сегментации клиентов, исследовательского анализа данных, распознавания образов и изображений, а также стратегий перекрестных продаж.
Неконтролируемое обучение также используется для уменьшения конечного числа функций модели с использованием процесса уменьшения размерности, который включает два подхода: разложение по сингулярным числам и анализ главных компонентов.
5. Кластеризация
Кластеризация — это неконтролируемая модель обучения, которая включает группировку точек данных. Он часто используется для обнаружения мошенничества, классификации документов и сегментации клиентов.
Наиболее распространенные алгоритмы кластеризации или кластеризации включают иерархическую кластеризацию, кластеризацию на основе плотности, кластеризацию среднего сдвига и кластеризацию k-средних. Каждый алгоритм используется по-разному для поиска кластеров, но цель в каждом случае одна и та же.
6. Снижение размерности
Это метод уменьшения различных случайных переменных, которые считаются для получения набора основных переменных. Другими словами, процесс уменьшения размера набора признаков называется уменьшением размерности. Популярный алгоритм этой модели называется анализом главных компонентов.
Проклятие этого заключается в том, что он добавляет больше входных данных для действий по прогнозному моделированию, что делает моделирование еще более сложным. Обычно используется для визуализации данных.
7. Усиление машинного обучения
Это модель, похожая на контролируемое машинное обучение. Это называется поведенческой моделью машинного обучения. Единственное отличие от контролируемого обучения состоит в том, что алгоритм не обучается на выборочных данных.
Модель обучения с подкреплением учится методом проб и ошибок. Последовательность успешных результатов заставила модель разработать наилучшую рекомендацию для данной проблемы. Он часто используется в играх, навигации, робототехнике и многом другом.
Типы алгоритмов машинного обучения
1. Линейная регрессия
Здесь идея состоит в том, чтобы найти линию, которая лучше всего соответствует нужным вам данным. Существуют расширения модели линейной регрессии, которые включают множественную линейную регрессию и полиномиальную регрессию. Это означает поиск наилучшего плана, соответствующего данным, и наилучшей кривой, соответствующей данным, соответственно.
2. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия очень похожа на алгоритм линейной регрессии, но в основном используется для получения конечного числа результатов, скажем, двух. Логистическая регрессия используется вместо линейной регрессии при моделировании вероятности результатов.
Здесь изобретательно построено логистическое уравнение, так что выходная переменная находится в диапазоне от 0 до 1.
3. Дерево решений
Модель дерева решений широко используется в стратегическом планировании, машинном обучении и исследовании операций. Он состоит из узлов. Если у вас больше узлов, вы получите более точные результаты. Последний узел дерева решений состоит из данных, которые помогают быстрее принимать решения.
Таким образом, последние узлы также называют листьями деревьев. Деревья решений легко и интуитивно строить, но они не лишены точности.
4. Случайный лес
Это метод ансамблевого обучения. Проще говоря, он строится из деревьев решений. Модель случайных лесов включает в себя несколько деревьев решений с использованием наборов данных с начальной загрузкой истинных данных. Случайным образом выбирает подмножество переменных на каждом шаге дерева.
Модель случайного леса выбирает режим предсказания каждого дерева решений. Таким образом, использование модели «выигрывает большинство» снижает риск ошибки.
Например, если вы создаете отдельное дерево решений, а модель предсказывает 0 в конце, вы ничего не получите. Но если вы создадите сразу 4 дерева решений, вы можете получить значение 1. Это сила модели обучения случайного леса.
5. Поддержка векторной машины
Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, сложный, но интуитивно понятный, когда мы говорим о самом фундаментальном уровне.
Например, если есть два типа или класса данных, алгоритм SVM найдет границу или гиперплоскость между этими классами данных и максимизирует разницу между ними. Есть много плоскостей или границ, разделяющих два класса, но только одна плоскость может максимизировать расстояние или границу между классами.
6. Анализ основных компонентов (PCA)
Анализ главных компонентов означает проецирование информации большего размера, например трехмерного, в меньшее пространство, например двухмерное.
Это приводит к минимальному размеру данных. Таким образом, вы можете сохранить исходные значения в модели, не задевая положение, но уменьшив размеры.
Проще говоря, это модель уменьшения размерности, которая особенно используется для уменьшения множества переменных, присутствующих в наборе данных, до наименьшего количества переменных. Это можно сделать путем суммирования тех переменных, шкала измерения которых одинакова и имеет более высокую корреляцию, чем другие.
Основная цель этого алгоритма — показать вам новые группы переменных и предоставить вам достаточный доступ для завершения работы.
Например, PCA помогает интерпретировать опросы, которые включают множество вопросов или переменных, таких как опросы о благополучии, культуре обучения или поведении. Вы можете увидеть минимальные переменные этого с помощью модели PCA.
7. Наивный Байес
Алгоритм наивного Байеса используется в науке о данных и является популярной моделью, используемой во многих отраслях. Идея взята из теоремы Байеса, которая объясняет уравнение вероятности как «какова вероятность Q (выходная переменная) при заданном P.
Это математическое объяснение, которое используется в сегодняшнем технологическом веке.
Помимо этого, некоторые модели, упомянутые в части регрессии, включая дерево решений, нейронную сеть и случайный лес, также подпадают под модель классификации. Единственная разница между терминами заключается в том, что выход является дискретным, а не непрерывным.
8. Нейронная сеть
Нейронная сеть снова стала наиболее используемой моделью в промышленности. По сути, это сеть различных математических уравнений. Во-первых, он принимает одну или несколько переменных в качестве входных данных и проходит через сеть уравнений. Наконец, он дает вам результаты в одной или нескольких выходных переменных.
Другими словами, нейронная сеть принимает вектор входных данных и возвращает вектор выходных данных. Это похоже на матрицы в математике. Он имеет скрытые слои в середине входного и выходного слоев, представляющие как линейные функции, так и функции активации.
9. Алгоритмул K-ближайших соседей (KNN).
Алгоритм KNN используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он широко используется в отрасли науки о данных для решения задач классификации. Кроме того, он хранит все доступные случаи и ранжирует будущие случаи, принимая голоса своих k соседей.
Функция расстояния выполняет измерение. Например, если вам нужны данные о человеке, вам нужно поговорить с самыми близкими людьми этого человека, такими как друзья, коллеги и т. д. Аналогичным образом работает алгоритм KNN.
Прежде чем выбрать алгоритм KNN, необходимо рассмотреть три вещи:
- Данные должны быть предварительно обработаны.
- Переменные должны быть нормализованы, иначе более крупные переменные могут исказить модель.
- KNN требует больших вычислительных ресурсов.
10. Кластеризация K-средних
Он регистрируется в неконтролируемой модели машинного обучения, которая решает задачи кластеризации. Здесь наборы данных классифицируются и классифицируются на несколько кластеров (скажем, K), так что все точки в кластере являются гетерогенными и однородными по отношению к данным.
K-Means формирует такие кластеры:
- K-Means выбирает количество K точек данных, называемых центроидами, для каждого кластера.
- Каждая точка данных образует кластер с ближайшим кластером (центроидами), то есть K кластеров.
- Это создает новые центроиды.
- Затем для каждой точки определяется ближайшее расстояние. Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды не изменятся.
Заключение
Модели и алгоритмы машинного обучения очень важны для критических процессов. Эти алгоритмы делают нашу повседневную жизнь легкой и простой. Таким образом становится легче выявить самые гигантские процессы за считанные секунды.
Таким образом, ML — это мощный инструмент, который сегодня используют многие отрасли, и спрос на него постоянно растет. И недалек тот день, когда мы сможем получить еще более точные ответы на наши сложные вопросы.
Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .
Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.
