Onze wereld verandert door de technologische vooruitgang, en het machinaal leren staat op de voorgrond. Het is een van de factoren die van invloed zijn op de manier waarop machines taken uitvoeren. Door middel van machinaal leren kunnen we verschillende basis- en complexe dagelijkse taken uitvoeren. De toepassingen van machinaal leren zijn onder andere spraakherkenning, beeldvorming, enz. Dit computationele wetenschapsveld helpt bij het interpreteren en analyseren van de structuur en het patroon van de gegevens om complexe taken uit te voeren. Deze complexe taken vereisen vaak besluitvorming, redeneren en leren.
In eenvoudige woorden, u kunt talrijke gegevens in het algoritme van het systeem invoegen. Het systeem zal dan die gegevens analyseren en het patroon en de structuur van de gegevens identificeren om beslissingen te nemen. Bovendien zal het algoritme nieuwe resultaten gebruiken om de toekomstige besluitvorming te verbeteren. Hieronder vindt u verschillende soorten van het machinaal leeralgoritme:
Typen van het machinaal leeralgoritme op basis van leerstijl
1. Begeleid leren
Met deze leeralgoritmemethode traint u uw machine door de juiste antwoorden op de gegevens te geven. Dat betekent dat alle gegevens nauwkeurige antwoorden hebben. Bij begeleid leren heeft u een professional of begeleider met hoge datawetenschappelijke vaardigheden nodig om de trainingstaken uit te voeren. U kunt het resultaat van ongeziene gegevens voorspellen door de machine te voorzien van gelabelde gegevens in het trainingsproces.
Dit leeralgoritme is vergelijkbaar met leerinstituten waar een docent u de kennis over een onderwerp verschaft. En je begint zelf meer over het onderwerp te ontdekken.
Hoe werkt het systeem
Laten we zeggen dat u een algoritme wilt maken dat u vertelt hoe lang u van uw kantoor naar uw werk reist. U moet uw systeem voorzien van de volgende informatie:
- Route
- Verkeer op die route
- Tijdstip
- Weersomstandigheden
Zodra het systeem deze informatie als invoer ontvangt, kan het u vertellen hoeveel tijd u nodig heeft om thuis te komen. De invoer zou de gegevens zijn die u verstrekt of het systeem ontvangt via een bron die u toewijst. Uw systeem berekent de informatie via het algoritme en levert u de output. Dus bij het leren onder toezicht moet de machine direct gegevens en condities verzamelen en het resultaat analyseren.
2. Onbewaakt leren
Bij onbeheerd leren ontbreekt het aan de noodzaak van menselijk ingrijpen om referenties en gegevens te verstrekken. Het systeem verzamelt de gegevens uit onbekende bronnen, analyseert ze en genereert de output. Het is onmogelijk om dit soort machines te trainen – deze typen machines helpen bij het ontdekken van onbekende patronen en gegevensstructuren. Het resultaat kan soms minder goed zijn dan bij het leren onder toezicht, maar het is onmogelijk om de nauwkeurigheid van de output te vinden.
Hoe werkt het systeem
Aangezien voor dit type machinaal leren geen gelabelde gegevens nodig zijn, werken de gecodeerde gegevens en het algoritme samen voor de uitvoer. Het doel van onbeheerd leren is het achterhalen van de verborgen patronen en trends. Bijvoorbeeld als u een fabriek heeft die computerchips produceert. U moet verschillende factoren, zoals temperatuur, luchtvochtigheid en trillingen, in stand houden om chipstoringen te voorkomen. U hebt echter ontdekt dat er meer chips falen. Om de reden en de combinatie van factoren die van invloed zijn op uw productie te vinden, kunt u een onbewaakt clusteringsalgoritme gebruiken.
3. Semi-Supervised Learning
Zoals de naam al aangeeft, is deze vorm van machinaal leren een mix van begeleid en onbeheerd machinaal leren. Bij deze leermethode geef je een aantal gegevens uit het systeem een label, terwijl sommige gegevens niet gelabeld zijn. De belangrijkste taak van dit leersysteem is het categoriseren van de ongelabelde gegevens door de gelabelde gegevens te analyseren.
Hoe werkt het systeem
Aangezien gelabelde gegevens duur zijn, creëren semibewaakte leermachines gelabelde gegevens uit ongelabelde gegevens met een minimum aan middelen. Bedrijven zoals Google gebruiken SSL om hun gegevens te labelen. Het systeem analyseert het gelabelde gegevenspatroon en gebruikt hetzelfde patroon om de gegevens te labelen die geen label bevatten. Als u bijvoorbeeld wilt dat het systeem de vogels in uw huis herkent, voegt u gelabelde foto’s van vogels toe. Met behulp van deze gelabelde gegevens leert het systeem de kenmerken van de vogels kennen en herkent ze direct. Met nieuwe foto’s die u aan het systeem toevoegt, zal het systeem de vogels identificeren door middel van zijn algoritme.
Typen van het machineleeralgoritme op basis van overeenkomsten
Hieronder vindt u verschillende andere typen van het machinaal leeralgoritme die vaak worden gebruikt:
1. Regressie-algoritme
Een regressie-algoritme is een vorm van machinaal leren onder toezicht. Dit algoritme werkt volgens de relatie tussen input en output en genereert nieuwe data. Als u bijvoorbeeld de prijs van het huis wilt weten, zal het systeem de prijs ervan voorspellen, afhankelijk van de functies die u aanbiedt. Deze functies kunnen zijn: hoeveel slaapkamers, wat is de ruimte, enz. De meest populaire regressie-algoritmen zijn:
- Regressie van de kleinste kwadraten (OLSR)
- Lineaire Regressie
- Logistieke Regressie
- Stapsgewijze Regressie
- Multivariate Adaptieve Regressie Splines (MARS)
- Lokaal geschatte Scatterplot Smoothing (LOESS)
2. Algoritme op basis van geheugen
Andere namen voor dit machinale leersysteem zijn onder andere instance-based systeem of lazy learning. Dit algoritme vergelijkt elk nieuw probleem met de gegevens van het systeem tijdens het leerproces. Als u bijvoorbeeld meerdere e-mails wilt vinden op basis van een willekeurig trefwoord of de naam van de afzender, zal een geheugengebaseerd algoritme in uw inbox zoeken en alle e-mails vinden die dat trefwoord bevatten of van de specifieke afzender. De meest populaire op geheugen gebaseerde algoritmen zijn:
- k-Dichtstbijzijnde buurman (kNN)
- Lerende Vector Quantization (LVQ)
- Zelforganiserende Kaart (SOM)
- Lokaal Gewogen Leren (LWL)
- Steun Vector Machines (SVM)
3. Regularisatie Algoritmen
Een regularisatiealgoritme vereenvoudigt de gegevens of het probleem om fouten en overfitting te helpen verminderen. Om de machine flexibeler te maken, vermindert dit algoritme het risico op overfitting. Dit algoritme zorgt ervoor dat de machine leert in plaats van de gegevens te onthouden om goed te kunnen presteren met de ongeziene gegevens. De meest populaire regularisatiealgoritmen zijn:
- Ridge Regressie
- Minstens Absolute Krimp en Selectie Operator (LASSO)
- Elastisch net
- Minste-Angelse Regressie (LARS)
4. Kunstmatige neurale netwerkalgoritmen
Dit algoritme bootst de innerlijke werking van het menselijk brein na. Het brein bevat verschillende neurale netwerken die de gegevens na verwerking overbrengen van input naar output. Op dezelfde manier kan deze zelfde techniek van input- en outputlagen helpen bij het trainen van machines. Kunstmatige neurale netwerkalgoritmen bestaan ook uit een verborgen netwerk dat het resultaat berekent en overdraagt naar de output.
Conclusie
Machinaal leren is de toekomstige technologie die zal helpen bij het oplossen van veel toekomstige problemen en taken. Data is de brandstof van elke industrie. Met machinaal leren kunnen we nieuwe trends en patronen verzamelen, begrijpen en vinden om betere en weloverwogen beslissingen te nemen. Het machineleeralgoritme kan nieuwe deuren openen op het gebied van AI en automatisering.
