Spread the love

Машинное обучение (ML) — это технологическая инновация, которая продолжает доказывать свою эффективность во многих секторах.

Машинное обучение связано с искусственным интеллектом и глубоким обучением. Поскольку мы живем в постоянно развивающуюся технологическую эпоху, теперь можно предсказать, что будет дальше, и узнать, как изменить наш подход с помощью машинного обучения.

Таким образом, вы не ограничены ручными способами; почти каждая задача в настоящее время автоматизирована. Существуют разные алгоритмы машинного обучения, предназначенные для разной работы. Эти алгоритмы могут решать сложные проблемы и экономить часы рабочего времени.

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.

Вот так!

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это навык или технология, при которой машине (например, компьютеру) необходимо развить способность к обучению и адаптации с помощью статистических моделей и алгоритмов, не будучи сильно запрограммированным.

В результате машины ведут себя так же, как люди. Это тип искусственного интеллекта, который позволяет программным приложениям более точно прогнозировать и выполнять различные задачи, используя данные и улучшая себя.

Поскольку вычислительные технологии быстро развиваются, сегодняшнее машинное обучение отличается от машинного обучения прошлого. Машинное обучение доказывает свое существование от распознавания образов до теории обучения выполнению определенных задач.

Благодаря машинному обучению компьютеры учатся на основе предыдущих вычислений, чтобы производить повторяемые и надежные решения и результаты. Другими словами, машинное обучение — это наука, получившая новый импульс.

Хотя многие алгоритмы используются в течение длительного времени, возможность автоматически применять сложные вычисления к большим данным, все быстрее и быстрее, снова и снова, является недавней разработкой.

Вот некоторые известные примеры:

  • Скидки и предложения онлайн-рекомендаций, например, от Netflix и Amazon.
  • Самоуправляемый и сильно разрекламированный автомобиль Google
  • Обнаружение мошенничества и предложение способов обойти эти проблемы

И многое другое.

Зачем вам нужно машинное обучение?

Машинное обучение — это важная концепция, которую каждый владелец бизнеса реализует в своих программных приложениях, чтобы знать поведение своих клиентов, модели работы бизнеса и многое другое. Он поддерживает разработку новейших продуктов.

Многие ведущие компании, такие как Google, Uber, Instagram, Amazon и т. д., делают машинное обучение своей центральной частью операций. 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 нефтегазовая отрасль, используют модели машинного обучения для предоставления более ценных результатов клиентам.

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 пользователей в своих новостных лентах. Если пользователь часто останавливается, чтобы проверить сообщения одной и той же категории, механизм рекомендаций начинает показывать больше сообщений той же категории.

За экраном система рекомендаций пытается изучить онлайн-поведение участников с помощью их шаблонов. Лента новостей настраивается автоматически, когда пользователь меняет свое действие.

Что касается механизмов рекомендаций, многие предприятия используют одну и ту же концепцию для выполнения своих важных бизнес-процедур. Они есть:

  • Программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM): оно использует модели машинного обучения для анализа электронных писем посетителей и побуждает отдел продаж немедленно реагировать на самые важные сообщения в первую очередь.
  • Бизнес-аналитика (BI): поставщики аналитики и BI используют эту технологию для выявления важных 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 должность.
  • Самоуправляемые автомобили. Алгоритмы машинного обучения позволяют компаниям-производителям автомобилей идентифицировать объект или определять поведение водителя, чтобы немедленно предупредить об опасности, чтобы предотвратить несчастные случаи.
  • Виртуальные помощники. Виртуальные помощники — это интеллектуальные помощники, которые сочетают контролируемые и неконтролируемые модели для интерпретации речи и предоставления контекста.

Что такое модели машинного обучения?

Модель машинного обучения — это компьютерное программное обеспечение или 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 кормить модель разными изображениями лиц, помеченных разными эмоциями, и хорошо тренировать вашу модель. Теперь вы можете использовать ту же модель 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 глобус или изготавливаем его, мы придаем ему форму шара. Но настоящий земной шар не сферический, как мы знаем. Здесь мы принимаем форму, чтобы что-то построить. Модели ML работают аналогично.

Давайте продолжим с различными моделями и алгоритмами машинного обучения.

Типы моделей машинного обучения

Все модели машинного обучения подразделяются на 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 возраста этого человека. Чтобы понять эту модель обучения, вы должны пройти через подкатегории.

№ 2. Классификация

Классификация — это широко используемая задача прогнозного моделирования в области машинного обучения, когда для заданных входных данных прогнозируется метка. Это требует набора обучающих данных с широким диапазоном входных и выходных данных, на которых учится модель.

Набор обучающих данных используется для поиска минимального способа сопоставления выборок входных данных с указанными метками классов. Наконец, набор обучающих данных представляет проблему, содержащую большое количество выходных выборок.

Он используется для фильтрации спама, поиска документов, распознавания рукописных символов, обнаружения мошенничества, идентификации языка и анализа настроений. Выход в этом случае дискретный.

№3. Регрессия

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 увидеть, как изменяется число зависимой переменной 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 «наилучшего предположения», который генерирует прогноз на основе набора данных. Проще говоря, размещение различных точек данных на графике для получения наиболее точного значения.

Пример. Прогнозирование цены авиабилета — обычная регрессионная работа.

№ 4. Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение в основном используется для того, чтобы делать выводы, а также находить закономерности из входных данных без каких-либо ссылок на помеченные результаты. Этот метод используется для обнаружения скрытых групп данных и шаблонов без необходимости вмешательства человека.

Он может обнаруживать 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 значениям и анализ основных компонентов.

№ 5. Кластеризация

Кластеризация — это модель обучения без учителя, которая включает группировку точек данных. Он часто используется для обнаружения мошенничества, классификации документов и сегментации клиентов.

Наиболее распространенные алгоритмы кластеризации или группировки включают иерархическую кластеризацию, кластеризацию на основе плотности, кластеризацию среднего сдвига и кластеризацию k-средних. Каждый алгоритм используется по-разному для поиска кластеров, но цель во всех случаях одна и та же.

№ 6. Уменьшение размерности

Это метод сокращения различных случайных величин, которые рассматриваются, для получения набора основных переменных. Другими словами, процесс уменьшения размерности набора признаков называется уменьшением размерности. Популярный алгоритм этой модели называется анализом главных компонентов.

Проклятие этого относится к факту добавления дополнительных входных данных к действиям по прогнозному моделированию, что еще больше усложняет моделирование. Обычно используется для визуализации данных.

№ 7. Машинное обучение с подкреплением

Это модель, аналогичная контролируемому машинному обучению. Это называется моделью поведенческого машинного обучения. Единственное отличие от обучения с учителем заключается в том, что алгоритм не обучается на выборочных данных.

Модель обучения с подкреплением учится по мере продвижения вперед методом проб и ошибок. Последовательность успешных результатов заставила модель разработать наилучшую рекомендацию для данной проблемы. Это часто используется в играх, навигации, робототехнике и многом другом.

Типы алгоритмов машинного обучения

№1. Линейная регрессия

Здесь идея состоит в том, чтобы найти строку, которая наилучшим образом соответствует нужным вам данным. В модели линейной регрессии есть расширения, которые включают множественную линейную регрессию и полиномиальную регрессию. Это означает поиск наилучшей плоскости, соответствующей данным, и наилучшей кривой, соответствующей данным, соответственно.

№ 2. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия очень похожа на алгоритм линейной регрессии, но по существу используется для получения конечного числа результатов, скажем, двух. Логистическая регрессия используется вместо линейной регрессии при моделировании вероятности результатов.

Здесь блестяще построено логистическое уравнение, так что выходная переменная будет находиться в диапазоне от 0 до 1.

№3. Древо 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 называются листьями деревьев. Деревья решений легко и интуитивно строить, но они не обладают точностью.

№ 4. Случайный лес

Это метод ансамблевого обучения. Проще говоря, он построен на деревьях решений. Модель случайных лесов включает в себя несколько деревьев решений с использованием наборов данных с начальной загрузкой истинных данных. Он случайным образом выбирает подмножество переменных на каждом шаге дерева.

Модель случайного леса выбирает режим предсказания каждого дерева решений. Следовательно, опора на модель «победы большинства» снижает риск ошибки.

Например, если вы создаете отдельное дерево решений, а модель предсказывает 0 в конце, у вас ничего не будет. Но если вы создаете 4 дерева решений одновременно, вы можете получить значение 1. В этом сила модели обучения случайного леса.

№ 5. Машина опорных векторов

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 данных или классов, алгоритм SVM найдет границу или гиперплоскость между этими классами данных и максимизирует разницу между ними. Существует множество плоскостей или границ, разделяющих два класса, но одна плоскость может максимизировать расстояние или границу между классами.

№ 6. Анализ главных компонентов (PCA)

Анализ главных компонентов означает проецирование многомерной информации, такой как 3 измерения, в меньшее пространство, например 2 измерения. Это приводит к минимальной размерности данных. Таким образом, вы можете сохранить исходные значения в модели, не изменяя положение, но уменьшая размеры.

Проще говоря, это модель уменьшения размерности, которая особенно используется для сведения нескольких переменных, присутствующих в наборе данных, к наименьшему количеству переменных. Это можно сделать, объединив те переменные, 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 выполнения вашей 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, например «какова вероятность Q (выходная переменная) при заданном P.

Это математическое объяснение, которое используется в сегодняшнюю технологическую эпоху.

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. В конце концов, это 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. Алгоритм 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. Более того, он хранит все доступные дела и классифицирует предстоящие дела, принимая голоса своих k соседей.

Функция расстояния выполняет измерение. Например, если вам нужны данные о человеке, вам нужно поговорить с ближайшими к этому человеку людьми, такими как друзья, коллеги и т. д. Аналогичным образом работает алгоритм KNN.

Перед выбором алгоритма KNN необходимо рассмотреть три вещи.

  • Данные должны быть предварительно обработаны.
  • Переменные должны быть нормализованы, иначе более высокие переменные могут исказить модель.
  • KNN требует больших вычислительных ресурсов.

№10. Кластеризация K-средних

Он подпадает под неконтролируемую модель машинного обучения, которая решает задачи кластеризации. Здесь наборы данных классифицируются и категоризируются в несколько кластеров (скажем, K), так что все точки внутри кластера являются гетерогенными и однородными по 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), т. е. K кластеров.
  • Это создает новые центроиды.
  • Затем определяется ближайшее расстояние для каждой точки. Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды не изменятся.

Вывод

Модели и алгоритмы машинного обучения очень важны для критических процессов. Эти алгоритмы делают нашу повседневную жизнь легкой и простой. Таким образом, становится проще выявлять самые гигантские процессы за считанные секунды.

Таким образом, машинное обучение — это мощный инструмент, который в настоящее время используется во многих отраслях, и спрос на него постоянно растет. И недалек тот день, когда мы сможем получить еще более точные ответы на наши сложные вопросы.

x