Das maschinelle Lernen ist der neueste Fortschritt auf dem Gebiet der Computerwissenschaften, bei dem technisch versierte Methoden zur Verbesserung der Unternehmensleistung eingesetzt werden. Da die Algorithmen des maschinellen Lernens relativ neu sind, befinden sich diese Techniken in ständiger Iteration, um die Benutzererfahrung zu verbessern. Die ständigen Upgrades und Entwicklungen überfordern nicht nur die Neulinge, sondern machen es für Experten zu einer Herausforderung, mit den neuen Fortschritten Schritt zu halten.
Basierend auf mathematischen Ausdrücken bietet der Algorithmus des maschinellen Lernens datenzentrierte Einblicke in ein Problem oder eine Barriere. Betrachten Sie das folgende Beispiel, das die Verwendung und Anwendung des Algorithmus des maschinellen Lernens perfekt demonstriert:
Wenn Sie als Geschäftsinhaber Ihre zukünftigen Verkäufe vorhersagen wollen, müssen Sie Daten über frühere Verkäufe und andere relevante Faktoren, wie z.B. saisonale Rabatte, Verbraucherpersönlichkeit und Weltwirtschaft, sammeln. Ein Algorithmus des maschinellen Lernens wird alle Informationen nutzen und die Verkaufsrate in den kommenden Jahren prognostizieren und gleichzeitig Elemente identifizieren, die den Prozess behindern können. Da die Schätzungen auf Daten basieren, ist eine Genauigkeit von 99% garantiert,
In ähnlicher Weise kann die Unternehmensorganisation oder der Hersteller mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens Gerätefehler, Lebensdauer und Leistungsfähigkeit von Werkzeugen identifizieren.
Im Folgenden haben wir sechs Techniken des maschinellen Lernens identifiziert, die die Grundlage für maschinelles Lernen bilden. Die leicht verständlichen Beschreibungen und relevanten Beispiele bieten ein Maximum an Griffigkeit und gewährleisten Perfektion. Sie tragen auch dazu bei, die Fähigkeiten zu verbessern und eine solide Grundlage für neue Fortschritte zu schaffen.
1. Regression
Sie basiert auf den Grundprinzipien der Physik, die helfen, die Zukunft auf der Grundlage aktueller Daten vorherzusagen. Sie hilft Ihnen auch, die Korrelation zwischen zwei Variablen zu finden, um die Kausal-Wirkungs-Beziehung zu definieren. Sie können ein Diagramm auf der Grundlage dieser Variablen zeichnen und die Vorhersage auf der Grundlage der Vorhersagevariablen zu einer kontinuierlichen Ausgabe machen.
Es gibt jedoch verschiedene Formen der Regression, angefangen von linearen bis hin zu komplexen, polynomischen Datenberechnungen und Darstellungen. Sie sollten immer von den Grundlagen ausgehen, d.h. die lineare Regression beherrschen und dann zu komplexen Formen übergehen.
Die häufigsten Beispiele für die lineare Regression sind
Wettervorhersage
Vorhersage von Markttrends
Identifizieren potenzieller Risiken
2. Klassifikation
Die Methode definiert einen Klassenwert basierend auf den Eingabedaten. Sie liefert Ihnen definitive Vorhersagen für eine bestimmte Aktion. Zum Beispiel wird sie Ihnen sagen, ob der Besucher ein Kunde wird oder nicht.
Die Klassifizierung basiert jedoch nicht nur auf zwei Kategorien, sondern aufgrund ihrer Wahrscheinlichkeitsberechnung auf mehreren. Sie kann Ihnen zum Beispiel helfen festzustellen, ob das gegebene Bild eine Blume oder ein Blatt enthält; die Klassifizierungsmethode wird Ihnen drei wahrscheinliche Ergebnisse liefern: 1) Blüte, 2) Blatt, 3) keine.
Das oben diskutierte Beispiel basiert auf der logistischen Klassifikation, die die einfachste von allen ist. Sobald Sie sich auszeichnen, können Sie Ihre Fähigkeiten in nichtlinearen Klassifikationen verfeinern.
3. Clustering
Es handelt sich um eine unüberwachte Technik des maschinellen Lernens, bei der anstelle von Daten aus der Vergangenheit ähnliche Merkmale zur Erstellung einer Vorhersage verwendet werden. Der Algorithmus verwendet visuelle Hinweise, um eine Lösung zu entwerfen. K-Means ist die beliebteste Methode zum Clustern der Eingabe, mit der Sie den Wert von K festlegen und Daten auf der Grundlage des K-Wertes kategorisieren können.
Betrachten Sie das oben besprochene Beispiel eines energieeffizienten Gebäudes. Um nun ein ähnliches Gebäude zu gruppieren, müssen Sie den K-Wert einstellen (von dem wir annehmen, dass er 2 beträgt) und die Variablen eingeben, wie z.B. steckerfertige Geräte, Kühleinheiten, ein Haushaltsgas (Öfen) und ein kommerzielles Gas (Heizeinheiten).
Da der K-Wert 2 beträgt, wird es zwei Cluster geben: effiziente Gebäude und ineffiziente Gebäude auf der Grundlage der eingestellten Variablen.
4. Reduzierung der Dimensionalität
Es handelt sich um den Prozess der Reduzierung von Zufallsvariablen bei der Kategorisierung der Daten. Je höher die Anzahl der Variablen, desto komplexer werden die Ergebnisse, was eine Konsolidierung erschwert.
Merkmalsauswahl und -extraktion sind der Kern der Dimensionalitätsreduktion beim maschinellen Lernen. Sie ermöglicht es Ihnen, irrelevante Variablen herauszunehmen. Wenn Sie beispielsweise das Risiko einer Gewichtszunahme in einer Gruppe von Personen vorhersagen wollen, möchten Sie die Daten nicht anhand ihrer Kleidung messen; der Lebensstil ist jedoch ein nachteiliger Faktor, der weggelassen werden kann.
Das häufigste Beispiel für eine Dimensionsreduktion ist das E-Mail-Klassifizierungsverfahren, das zum Aussortieren von Spam-E-Mails verwendet wird. Typischerweise verwendet es eine große Anzahl von Variablen wie E-Mail-Titel, Inhalt und die Vorlage der E-Mail, neben anderen Variablen. Es besteht jedoch die Möglichkeit, dass der Algorithmus bestimmte Faktoren überschneidet, die die Ausgabe beeinflussen können. Um genaue Vermutungen anstellen zu können, enthält die Software daher eine Dimensionalitätsreduzierung, um die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungen zu verringern und Ihnen genaue Ergebnisse zu liefern.
5. Ensemble-Methode
Es handelt sich um eine Technik zum Stapeln von Daten unter Verwendung von Vorhersagevariablen aus verschiedenen Modellen. Daher kombiniert sie verschiedene Vorhersagemodelle zu einer hochgenauen und optimierten Vorhersageausgabe. Die Methode wird verwendet, um Entscheidungen unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren zu treffen.
Wenn Sie zum Beispiel den Kauf einer Immobilie in der Innenstadt planen, wird die Ensemble-Methode Ihre Antwort auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Immobilientyp, Wert, Ersparnisse, langfristige Investitionsziele und wirtschaftliche Bedingungen vorhersagen. Die Methode wird verwendet, um in verschiedenen Szenarien die genaueste Antwort auf ein Problem zu finden. So können Sie den Wert jeder Variablen jedes Mal ändern, um die Ergebnisse oder Antworten vorherzusagen.
Der Zufallswald-Algorithmus ist ein typisches Beispiel für Ensemble-Methoden, bei denen verschiedene Entscheidungsbäume auf der Grundlage mehrerer Datensätze gemischt werden. Dadurch ist die Vorhersageausgabe im Vergleich zu den Schätzungen eines einzelnen Entscheidungsbaums von viel besserer Qualität.
Ein einziger Algorithmus für maschinelles Lernen kann in einer bestimmten Situation genau sein, aber das Ergebnis könnte in einer anderen Einstellung extrem falsch werden. Um solche Ungenauigkeiten zu minimieren, verwenden Datenwissenschaftler daher die Ensemble-Methode für eine korrigierendere Vorhersage: Kaggle, ein Online-Portal für ML-Wettbewerbe, integrierte die Ensemble-Methode zur Bewertung der Teilnehmer.
6. Neuronale Netze und tiefes Lernen
Im Gegensatz zu linearen Modellen basiert das neuronale Netz auf einem komplexen, unterteilten Datenmuster. Es besteht aus mehreren Schichten eines Parameters, um Ihnen eine einzige und präzise Ausgabe zu liefern. Das Modell basiert jedoch nach wie vor auf einer linearen Regression, verwendet jedoch mehrere verborgene Schichten und wird daher als neuronales Netz bezeichnet.
Der Begriff “Deep Learning” bezeichnet das komplexe Wissen, das erforderlich ist, um diese mehreren Parameter zusammenzufassen. Die Technik befindet sich noch im Entwicklungsstadium, was es schwierig macht, mit den neuesten Fortschritten Schritt zu halten.
Datenwissenschaftler mit Fachkenntnissen im Bereich des tiefen Lernens benötigen hohe grafische Verarbeitungseinheiten, um große Datenblöcke zu verarbeiten. Daher sind diese Techniken in den Genres Visuell, Audio und Video sehr erfolgreich.
Schlussfolgerung
Wir haben hier nur die sechs gebräuchlichsten Techniken des maschinellen Lernens besprochen, die jeder Anfänger kennen sollte. Wenn Sie Fortschritte machen, werden Sie in der Lage sein, komplexere Methoden von ML, die für genaue Ergebnisse implementiert wurden, zu übertreffen.
Dieser Artikel dient als Ausgangspunkt für die Entwicklung Ihrer Grundkenntnisse in dem am weitesten fortgeschrittenen Zweig der Informatik. Mit der zukünftigen Entwicklung werden Sie in komplizierte Elemente eingeführt, wie z.B. Qualitätsmetriken und Kreuzvalidierung, um nur einige zu nennen.
Als Datenwissenschaftler ist Ihre Reise aufgrund neuer Erfindungen und neuester Technologien auf diesem Gebiet ein kontinuierlicher Weg. Bleiben Sie also auf dem Laufenden für zukünftige Updates!