Machinaal leren is de nieuwste vooruitgang op het gebied van de computerwetenschappen die gebruik maakt van tech-savvy methodologieën om de bedrijfsprestaties te verbeteren. De algoritmen voor machinaal leren zijn relatief nieuw en daarom zijn deze technieken voortdurend in ontwikkeling om de gebruikerservaring te verbeteren. De voortdurende upgrades en ontwikkelingen overweldigen niet alleen de nieuwelingen, maar maken het voor experts ook een uitdaging om nieuwe ontwikkelingen bij te houden.

Het algoritme van machinaal leren is gebaseerd op wiskundige uitdrukkingen en biedt data-gerichte inzichten in een probleem of barrière. Neem het volgende voorbeeld dat het gebruik en de toepassing van het algoritme voor machinaal leren perfect demonstreert:

Als u als bedrijfseigenaar uw toekomstige omzet wilt voorspellen, dan moet u gegevens verzamelen met betrekking tot eerdere verkopen en andere relevante factoren, zoals seizoenskortingen, consumentenpersona en de wereldeconomie. Een machinaal leeralgoritme zal alle informatie gebruiken en de verkoopcijfers voor de komende jaren voorspellen, terwijl het ook elementen identificeert die het proces kunnen belemmeren. Aangezien de schattingen gebaseerd zijn op gegevens, is de nauwkeurigheid dus voor 99% gegarandeerd,

Op dezelfde manier kan de bedrijfsorganisatie of de fabrikant apparatuurfouten, de levensduur en de vaardigheid van gereedschappen identificeren, met behulp van algoritmen voor machinaal leren.

Hieronder hebben we zes machineleertechnieken geïdentificeerd die de basis vormen voor machinaal leren. De eenvoudig te begrijpen beschrijvingen en relevante voorbeelden bieden maximale grip op het onderwerp en zorgen voor perfectie. Het zal ook helpen om de vaardigheden te verbeteren en een sterke basis te leggen voor nieuwe ontwikkelingen.

1. Regressie

Het is gebaseerd op de basisprincipes van de fysica die helpen bij het voorspellen van de toekomst op basis van de huidige gegevens. Het helpt ook de correlatie te vinden tussen twee variabelen om het causaal-effect verband te definiëren. U kunt een grafiek maken op basis van deze variabelen en een continue output voorspellen, gebaseerd op de voorspellingsvariabele.

Er zijn echter verschillende vormen van regressie, van lineair tot complex, polynomiale gegevensberekening en -representatie. U moet altijd uitgaan van de basis, wat betekent dat u de lineaire regressie onder de knie moet krijgen en vervolgens naar complexe vormen moet gaan.

De gangbare voorbeelden van lineaire regressie zijn:

Weersverwachting
Voorspellen van markttrends
Identificeren van potentiële risico’s

2. Classificatie

De methode definieert een klassewaarde op basis van de invoergegevens. Het geeft u definitieve voorspellingen van een bepaalde actie. Het zal u bijvoorbeeld vertellen of de bezoeker een klant wordt of niet.

De classificatie is echter niet gebaseerd op slechts twee categorieën, maar op meerdere vanwege de waarschijnlijkheidsberekening. Het kan u bijvoorbeeld helpen om te bepalen of de gegeven foto een bloem of een blad bevat; de classificatiemethode geeft u drie waarschijnlijke resultaten: 1) bloem, 2) blad, 3) geen.

Het hierboven besproken voorbeeld is gebaseerd op de logistieke classificatie, die het gemakkelijkst van allemaal is. Als je eenmaal uitblinkt, kun je je vaardigheden aanscherpen in niet-lineaire classificaties.

3. Clustering

Het is een onbewaakte machineleertechniek, waarbij de vergelijkbare eigenschappen worden gebruikt om een voorspelling te doen, in plaats van gegevens uit het verleden. Het algoritme gebruikt visuele aanwijzingen om een oplossing te ontwerpen. K-Means is de meest populaire methode om de invoer te clusteren, waardoor u de waarde van K kunt instellen en gegevens kunt categoriseren op basis van de K-waarde.

Neem het energie-efficiënte voorbeeld van een gebouw dat we hierboven hebben besproken. Om een vergelijkbaar gebouw te clusteren, moet u nu de K-waarde (waarvan we aannemen dat het 2 is) instellen en de variabelen invoeren, zoals plug-in apparatuur, koeleenheden, een huishoudelijk gas (kachels), en commercieel gas (verwarmingstoestellen).

Aangezien de K-waarde 2 is, zullen er twee clusters zijn: efficiënte gebouwen en inefficiënte gebouwen op basis van de ingestelde variabelen.

4. Dimensievermindering

Het is het proces van het verminderen van willekeurige variabelen terwijl de gegevens worden gecategoriseerd. Hoe hoger het aantal variabelen, hoe complexer de resultaten zullen zijn, waardoor het moeilijk wordt om deze te consolideren.

Eigenschapsselectie en -extractie zijn de kern van dimensionale reductie in het machinaal leren. Het stelt u in staat om irrelevante variabelen uit te sluiten. Als je bijvoorbeeld het risico van gewichtstoename in een groep mensen wilt voorspellen, zou je geen gegevens willen meten op basis van hun kleding; levensstijl is echter een schadelijke factor, die kan worden weggelaten.

Het meest voorkomende voorbeeld van dimensionale reductie is het e-mail classificatieproces dat wordt gebruikt om spam e-mails te sorteren. Meestal wordt daarbij gebruik gemaakt van een groot aantal variabelen zoals e-mailtitels, inhoud en het sjabloon van de e-mail, naast andere variabelen. Maar de kans bestaat dat het algoritme bepaalde factoren die de uitvoer kunnen beïnvloeden, overlapt. Daarom bevat de software Dimensionaliteitsreductie om de kans op herhaling te verkleinen en u te voorzien van nauwkeurige resultaten, zodat u een nauwkeurige schatting kunt maken.

5. Ensembleer Methode:

Het is een techniek om gegevens te stapelen door gebruik te maken van voorspellingsvariabelen uit verschillende modellen. Daarom combineert het verschillende voorspellende modellen om een zeer nauwkeurige en geoptimaliseerde voorspellende output te vormen. De methode wordt gebruikt om beslissingen te nemen terwijl er rekening wordt gehouden met verschillende factoren.

Bijvoorbeeld, u bent van plan om een woning te kopen in de stad, de ensemble methode zal uw antwoord voorspellen op basis van verschillende factoren zoals het type woning, waarde, besparingen, lange termijn beleggingsdoelstellingen en economische omstandigheden. De methode wordt gebruikt om het meest nauwkeurige antwoord op een probleem in verschillende scenario’s te vinden. Zo kunt u de waarde van elke variabele telkens veranderen om de resultaten of antwoorden te voorspellen.

Random Forest-algoritme is een typisch voorbeeld van ensemblemethodes die verschillende beslissingsbomen combineren op basis van meerdere datasets. Hierdoor is de voorspellende output van veel betere kwaliteit dan de schattingen van een enkele beslisboom.

Een enkel machinaal leeralgoritme kan in een bepaalde situatie nauwkeurig zijn, maar het resultaat kan in een andere instelling extreem foutief zijn. Om dergelijke onnauwkeurigheden tot een minimum te beperken, gebruiken de datawetenschappers de ensemblemethode voor een meer correctieve voorspelling: Kaggle, een online ML-wedstrijdportaal, bevatte de Ensemble-methode om de deelnemers te scoren.

6. Neurale Netwerken en Diep Leren

In tegenstelling tot lineaire modellen is het neurale netwerk gebaseerd op een complex, verdeeld gegevenspatroon. Het bestaat uit meerdere lagen van een parameter om u te voorzien van een enkele en nauwkeurige output. Het model is echter nog steeds gebaseerd op lineaire regressie, maar maakt gebruik van meerdere verborgen lagen; daarom wordt het een neuraal netwerk genoemd.

De term Deep Learning geeft de complexe kennis aan die nodig is om die meerdere parameters samen te vatten. De techniek bevindt zich nog in de ontwikkelingsfase, waardoor het moeilijk is om op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen.

Datawetenschappers met expertise in deep learning hebben hoge grafische verwerkingseenheden nodig om grote brokken data te verwerken. Daarom zijn deze technieken zeer succesvol in genres met betrekking tot beelden, audio en video.

Conclusie

Hier hebben we alleen de zes meest voorkomende machineleertechnieken besproken waar elke beginner zich van bewust zou moeten zijn. Naarmate u vordert, zult u in staat zijn om complexere methoden van ML te overtreffen die zijn geïmplementeerd voor nauwkeurige resultaten.

Dit artikel dient als uitgangspunt voor het ontwikkelen van uw basiskennis van de meest geavanceerde tak van de computerwetenschappen. Bij de toekomstige ontwikkeling zult u kennismaken met ingewikkelde elementen, zoals kwaliteitsmetriek en cross-validatie, om er maar een paar te noemen.

Als datawetenschapper is uw reis een doorlopend proces door nieuwe uitvindingen en de nieuwste technologieën in het veld. Dus blijf op de hoogte van toekomstige updates!