4 mašīnmācīšanās algoritmi, kas jāzina

4 mašīnmācīšanās algoritmi, kas jāzina
Tādi lasītāji kā jūs palīdz atbalstīt MUO. Veicot pirkumu, izmantojot saites mūsu vietnē, mēs varam nopelnīt filiāles komisiju.

Vai esat kādreiz domājis, kā darbojas pašbraucošas automašīnas, tērzēšanas roboti un automatizēti Netflix ieteikumi? Šie ērtie tehnoloģiskie sasniegumi ir mašīnmācības produkti.





Šāda veida mākslīgais intelekts apmāca datorus, lai pētītu cilvēku uzvedību un izmantotu algoritmus, lai pieņemtu gudrus lēmumus bez iejaukšanās. Algoritmi mācās neatkarīgi no ievades datiem un prognozē loģisko izvadi, pamatojoties uz apmācības datu kopas dinamiku.





DIENAS VIDEO MAKEUSEOF

Šeit ir daži no labākajiem mašīnmācības algoritmiem, kas palīdz izveidot un apmācīt viedas datorsistēmas.





Algoritmu nozīme mašīnmācībā

A mašīnmācīšanās algoritms ir instrukciju kopums, ko izmanto, lai palīdzētu datoram atdarināt cilvēka uzvedību. Šādi algoritmi var veikt sarežģītus uzdevumus ar nelielu vai bez cilvēka palīdzības.

Tā vietā, lai rakstītu kodu katram uzdevumam, algoritms veido loģiku no datiem, ko ievadāt modelī. Ņemot vērā pietiekami lielu datu kopu, tas identificē modeli, ļaujot tai pieņemt loģiskus lēmumus un paredzēt vērtīgo rezultātu.



Mūsdienu sistēmas izmanto vairākus mašīnmācīšanās algoritmus, katram no kuriem ir savas veiktspējas priekšrocības. Algoritmi atšķiras arī pēc precizitātes, ievades datiem un lietošanas gadījumiem. Tāpēc zinot, kuru algoritmu izmantot, ir vissvarīgākais solis veiksmīga mašīnmācīšanās modeļa izveidē.

1. Loģistiskā regresija

  Regresijas grafika attēls

Šis algoritms, kas pazīstams arī kā binomiālā loģistikas regresija, nosaka notikuma veiksmes vai neveiksmes varbūtību. Parasti tā ir pārejas metode, ja atkarīgais mainīgais ir binārs. Turklāt rezultāti parasti tiek apstrādāti kā vienkārši patiesi/nepatiesi vai jā/nē.





Lai izmantotu šo statistikas modeli, jums ir jāizpēta un jāiedala iezīmētās datu kopas atsevišķās kategorijās. Iespaidīgs līdzeklis ir tas, ka varat paplašināt loģistikas regresiju uz vairākām klasēm un sniegt reālistisku priekšstatu par klases prognozēm, pamatojoties uz varbūtībām.

Loģistiskā regresija ir ļoti ātra un precīza nezināmu ierakstu un vienkāršu datu kopu klasificēšanai. Tas ir arī izcils modeļa koeficientu interpretācijā. Turklāt loģistiskā regresija vislabāk darbojas scenārijos, kuros datu kopa ir lineāri atdalāma.





Izmantojot šo algoritmu, varat viegli atjaunināt modeļus, lai atspoguļotu jaunus datus, un izmantot secinājumus, lai noteiktu saistību starp līdzekļiem. Tas ir arī mazāk pakļauts pārmērīgai pielāgošanai, tam ir regulēšanas tehnika, un tam ir nepieciešama neliela skaitļošanas jauda.

Viens no lielajiem loģistikas regresijas ierobežojumiem ir tas, ka tā pieņem lineāru sakarību starp atkarīgajiem un neatkarīgajiem mainīgajiem. Tas padara to nepiemērotu nelineārām problēmām, jo ​​​​tas paredz tikai diskrētas funkcijas, izmantojot lineāru lēmumu virsmu. Tā rezultātā jaudīgāki algoritmi var labāk atbilst jūsu sarežģītākiem uzdevumiem.

kā atvienot iphone no mac

2. Lēmumu koks

  Algoritms uz papīra. Mazās kastes, kas marķētas ar burtiem B-I, ir savienotas kopā ar bultiņām, lielākā daļa veido apli.

Nosaukums cēlies no tā koku strukturētās pieejas. Jūs varat izmantot Lēmumu koka sistēmu klasifikācijas un regresijas problēmām. Tomēr tas ir funkcionālāks klasifikācijas problēmu risināšanai.

Tāpat kā koks, tas sākas ar saknes mezglu, kas pārstāv datu kopu. Nozares atspoguļo noteikumus, kas nosaka mācību procesu. Šīs filiāles, ko sauc par lēmumu mezgliem, ir jā vai nē jautājumi, kas ved uz citām atzarēm vai beidzas lapu mezglos.

Katrs lapas mezgls atspoguļo iespējamo iznākumu no lēmumu uzkrāšanas. Lapu mezgli un lēmumu mezgli ir divas galvenās vienības, kas iesaistītas sniegtās informācijas iznākuma prognozēšanā. Tādējādi galīgā izvade vai lēmums ir balstīts uz datu kopas funkcijām.

Lēmumu koki ir uzraudzīti mašīnmācīšanās algoritmi. Šāda veida algoritmiem lietotājam ir jāpaskaidro, kas ir ievade. Viņiem ir nepieciešams arī apmācības datu sagaidāmās izvades apraksts.

Vienkārši sakot, šis algoritms ir dažādu opciju grafisks attēlojums, pamatojoties uz iepriekš iestatītiem nosacījumiem, lai iegūtu visus iespējamos problēmas risinājumus. Tādējādi uzdotie jautājumi ir apkopojums, lai nonāktu pie risinājuma. Lēmumu koki atdarina cilvēka domāšanas procesu, lai, izmantojot vienkāršus noteikumus, nonāktu pie loģiska sprieduma.

Šī algoritma galvenais trūkums ir tas, ka tas ir pakļauts nestabilitātei; nelielas datu izmaiņas var izraisīt lielus struktūras traucējumus. Tādējādi jums vajadzētu izpētīt dažādas veidus, kā iegūt konsekventas datu kopas saviem projektiem .

3. K-NN algoritms

  Attēls, kas apzīmē tuvākā kaimiņa algoritmu

K-NN ir izrādījies daudzpusīgs algoritms, kas noder daudzu reālās pasaules problēmu risināšanai. Neskatoties uz to, ka tas ir viens no vienkāršākajiem mašīnmācīšanās algoritmiem, tas ir noderīgs daudzām nozarēm, sākot no drošības līdz finansēm un ekonomikai.

Kā norāda nosaukums, K-Nearest Neighbor darbojas kā klasifikators, pieņemot līdzību starp jaunajiem un esošajiem blakus esošajiem datiem. Pēc tam jaunais gadījums tiek ievietots tajā pašā vai līdzīgā kategorijā ar tuvākajiem pieejamajiem datiem.

Ir svarīgi atzīmēt, ka K-NN ir neparametrisks algoritms; tas neizdara pieņēmumus par pamatā esošajiem datiem. To sauc arī par slinko apmācāmo algoritmu, tas uzreiz nemācās no apmācības datiem. Tā vietā tas saglabā pašreizējās datu kopas un gaida, līdz saņem jaunus datus. Pēc tam tas veic klasifikāciju, pamatojoties uz tuvumu un līdzībām.

K-NN ir praktiska, un cilvēki to izmanto dažādās jomās. Veselības aprūpē šis algoritms var paredzēt iespējamos veselības apdraudējumus, pamatojoties uz indivīda visticamākajām gēnu izpausmēm. Finanšu jomā profesionāļi izmanto K-NN, lai prognozētu akciju tirgu un pat valūtas maiņas kursus.

kā augšupielādēt hd video facebook android

Galvenais šī algoritma izmantošanas trūkums ir tas, ka tas aizņem vairāk atmiņas nekā citi mašīnmācīšanās algoritmi. Tam ir arī grūtības apstrādāt sarežģītu, augstas dimensijas datu ievadi.

Tomēr K-NN joprojām ir laba izvēle, jo tā viegli pielāgojas, viegli identificē modeļus un ļauj modificēt izpildlaika datus, neietekmējot prognozēšanas precizitāti.

4. K-līdzekļi

  Nejauši zaļi hieroglifi nokrīt vertikālās kolonnās uz melna fona

K-Means ir neuzraudzīts mācību algoritms, kas grupē neiezīmētas datu kopas unikālos klasteros. Tas saņem ievadi, samazina attālumu starp datu punktiem un apkopo datus, pamatojoties uz kopīgajām iezīmēm.

Skaidrības labad klasteris ir datu punktu kopums, kas sagrupēts vienā noteiktu līdzību dēļ. Koeficients 'K' norāda sistēmai, cik klasteru tai ir nepieciešams.

Praktisks piemērs tam, kā tas darbojas, ietver numurētas futbolistu grupas analīzi. Varat izmantot šo algoritmu, lai izveidotu un sadalītu futbolistus divās grupās: profesionāli futbolisti un amatieru futbolisti.

K-Means algoritmam ir vairākas reālās dzīves lietojumprogrammas. Varat to izmantot, lai klasificētu skolēnu atzīmes, veiktu medicīniskās diagnozes un parādītu meklētājprogrammas rezultātus. Rezumējot, tas ir izcils, analizējot lielu datu daudzumu un sadalot tos loģiskās kopās.

Viena no šī algoritma izmantošanas sekām ir tā, ka rezultāti bieži vien ir pretrunīgi. Tas ir atkarīgs no secības, tāpēc jebkuras izmaiņas esošās datu kopas secībā var ietekmēt tās rezultātu. Turklāt tam nav vienota efekta un var apstrādāt tikai skaitliskus datus.

Neskatoties uz šiem ierobežojumiem, K-Means ir viens no labākajiem mašīnmācīšanās algoritmiem. Tas ir lieliski piemērots datu kopu segmentēšanai un ir uzticams tā pielāgojamības dēļ.

Labākā algoritma izvēle

Kā iesācējam jums var būt nepieciešama palīdzība, lai izvēlētos labāko algoritmu. Šis lēmums ir izaicinošs pasaulē, kas ir pilna ar fantastisku izvēli. Tomēr, lai sāktu, jums vajadzētu balstīt savu izvēli uz kaut ko citu, nevis uz izdomātajām algoritma iezīmēm.

Drīzāk jāņem vērā algoritma lielums, datu veids, uzdevuma steidzamība un veiktspējas prasības. Šie faktori, cita starpā, palīdzēs jums noteikt ideālu jūsu projekta algoritmu.