Станьте мастером машинного обучения, освоив эти 10 алгоритмов.

Введение

Машинное обучение прошло долгий путь за последние несколько лет, и теперь его применение в различных областях резко возросло. Каждое приложение, от Chat-GPT до DALL.E 2, использует алгоритмы машинного обучения, чтобы предоставить нам наилучшие результаты и позволить нам решать сложные задачи более эффективно и точно. В этом сообщении блога я поделюсь 10 наиболее многообещающими алгоритмами машинного обучения, которые могут доминировать в будущем. Этот пост в блоге предоставит вам обзор алгоритмов машинного обучения, от самых фундаментальных до новейших передовых алгоритмов, за которыми вы должны следить в 2023 году. Давайте начнем с блога без лишних слов.

  1. Генеративно-состязательные сети (GAN)
    Генеративно-состязательные сети застали всех врасплох своей способностью генерировать новый контент и создавать музыку и даже искусство, которые конкурируют с человеческими создателями. Многие создатели используют его, чтобы генерировать творческие идеи и поднимать свое искусство на новый уровень. Популярным приложением GAN, которое в прошлом году штурмовало Интернет, является Chat-GPT. Этот новейший передовой алгоритм будет в авангарде инноваций в будущем.
  2. Сверточные нейронные сети (CNN)
    Этот алгоритм глубокого обучения может видеть и интерпретировать окружающий мир. Он моделируется так же, как человеческий мозг обрабатывает визуальную информацию. Они могут идентифицировать текстуры, лица, узоры и т. д. на изображениях с поразительной точностью и скоростью. Это делает их незаменимыми в области распознавания изображений, компьютерного зрения и робототехники. Если вы заинтересованы в создании беспилотных автомобилей, этот инструмент просто необходим.
  3. Рекуррентные нейронные сети (RNN)
    Вы когда-нибудь задумывались, как чат-боты могут общаться с вами как с людьми? Ну, RNN делают это возможным. Этот алгоритм глубокого обучения способен предсказывать следующее слово, которое вы собираетесь ввести, исправлять грамматические ошибки и даже генерировать совершенно новый текст или музыку, что делает его важным инструментом для обработки естественного языка (NLP), прогнозирования временных рядов, Генерация музыки и подписи к изображениям.
  4. Автокодировщики
    Автокодировщики также могут называться «специалистами по искусственным данным», поскольку они могут извлекать наиболее важные функции из необработанных данных без участия человека. Они стали незаменимой частью обучения без учителя. Он может сжимать и распаковывать данные, обеспечивать значимое представление исходных данных и выявлять закономерности и идеи из больших и сложных наборов данных. В настоящее время они широко используются для сжатия данных и обнаружения аномалий.
  5. Деревья решений
    Этот алгоритм считается одним из самых простых, но фундаментальных алгоритмов машинного обучения. Он работает по принципу Разделяй и властвуй. Он разбивает сложные проблемы на более мелкие и более решаемые. Они используются для классификации данных и принятия решений. Поскольку они поддаются интерпретации, они также могут обосновывать свои решения. Он лежит в основе других известных моделей, таких как случайный лес, который приводит нас к следующему алгоритму в списке.
  6. Random Forest
    «В одиночку мы можем сделать так мало; вместе мы можем сделать так много». Цитата Хелен Келлер дает самое точное и красивое описание Random Forest. Используя мощь нескольких деревьев решений, модель случайного леса обеспечивает лучшие результаты, чем одиночное дерево решений. Они используются в различных приложениях, таких как прогнозирование оттока клиентов, обнаружение мошенничества, выявление заболеваний и т. д.
  7. Кластеризация K-средних
    Самый фундаментальный и простой алгоритм обучения без учителя, но очень мощный. Этот алгоритм группирует точки данных на основе их сходства, что делает его очень полезным в таких задачах, как сегментация рынка, профилирование клиентов и т. д. Он может предоставить нам полезную информацию и помочь нам принимать обоснованные решения.
  8. Машины опорных векторов (SVM)
    Алгоритм машинного обучения с учителем, созданный Хавой Зигельманн и Владимиром Вапником. Он хорошо известен своей способностью обрабатывать многомерные наборы данных и обеспечивать результаты с поразительной точностью и скоростью. Он обычно используется в вычислительной биологии, обнаружении спама в электронной почте, распознавании рукописного ввода, категоризации генов и т. д. Наиболее важным шагом в применении алгоритма SVM к вашему набору данных является поиск лучшего ядра. Поиск правильного ядра может дать вам наиболее точные прогнозы.
  9. Анализ основных компонентов (PCA)
     Это очень важный и хорошо известный алгоритм в области анализа данных. Это метод уменьшения размерности, который помогает нам исключить несущественные функции в наборе данных и сосредоточиться на важных. Уменьшая количество переменных, вы не только сокращаете время и сложность выполнения алгоритма на наборе данных, но и повышаете производительность модели.
  10. Логистическая регрессия
     И последнее, но не менее важное: у нас есть логистическая регрессия. Это простой и фундаментальный, но универсальный алгоритм. Что делает его мощным, так это его способность моделировать сложные отношения между переменными, имеющими линейные или нелинейные отношения. Он в основном используется в задачах бинарной классификации, таких как прогнозирование заболеваний, обнаружение вторжений и т. Д. Это также хорошо интерпретируемая модель, т. Е. Она может объяснить основные факторы, повлиявшие на решение. Я подробно описал это здесь.

КОНЕЦ:

Спасибо, что читаете этот блог. Надеюсь, вы нашли его информативным и полезным.