Uczenie się maszyn to najnowsze osiągnięcie w dziedzinie nauk komputerowych, które wykorzystuje metodologie tech-savvy do poprawy wyników biznesowych. Algorytmy uczenia maszynowego, będące stosunkowo nowymi technikami, są w ciągłej iteracji w celu zwiększenia doświadczenia użytkownika. Ciągłe aktualizacje i udoskonalenia nie tylko przytłaczają nowości, ale sprawiają, że nadążanie za nowymi osiągnięciami jest dla ekspertów wyzwaniem.

W oparciu o wyrażenia matematyczne, algorytm uczenia się maszynowego oferuje zorientowany na dane wgląd w problem lub barierę. Weźmy pod uwagę następujący przykład, który doskonale demonstruje wykorzystanie i zastosowanie algorytmu uczenia maszynowego:

Jako właściciel firmy, jeśli chcesz przewidzieć swoją przyszłą sprzedaż, musisz zebrać dane związane z poprzednią sprzedażą i innymi istotnymi czynnikami, takimi jak sezonowe rabaty, osobowość konsumenta i ekonomia światowa. Algorytm uczenia się maszyn będzie wykorzystywał wszystkie informacje i prognozował wskaźnik sprzedaży w nadchodzących latach, jednocześnie identyfikując elementy, które mogą utrudniać ten proces. Ponieważ szacunki oparte są na danych, dokładność jest gwarantowana na poziomie 99%,

Podobnie, organizacja biznesowa lub producent może zidentyfikować usterki sprzętu, żywotność i biegłość narzędzi, używając algorytmów uczenia się maszyn.

Poniżej zidentyfikowaliśmy sześć technik uczenia maszynowego, które stanowią podstawę uczenia się maszynowego. Łatwe do zrozumienia opisy i odpowiednie przykłady oferują maksymalną przyczepność do tematu i zapewniają perfekcję. Pomoże to również poprawić umiejętności i zbudować solidne podstawy dla nowych osiągnięć.

1. Regresja

Opiera się ona na podstawowych zasadach fizyki, które pomagają przewidywać przyszłość w oparciu o dane bieżące. Pomaga również znaleźć korelację między dwoma zmiennymi w celu określenia związku przyczynowo-skutkowego. Na podstawie tych zmiennych można wykreślić wykres i na podstawie zmiennej prognostycznej sporządzić prognozę jako wynik ciągły.

Istnieją jednak różne formy regresji, począwszy od liniowego do złożonego, wielomianowego obliczania danych i reprezentacji. Zawsze powinieneś zacząć od podstaw, co oznacza opanowanie regresji liniowej, a następnie przejście do form złożonych.

Typowymi przykładami regresji liniowej są:

Prognoza pogody
Przewidywanie trendów rynkowych
Identyfikacja potencjalnego ryzyka

2. Klasyfikacja

Metoda definiuje wartość klasy na podstawie danych wejściowych. Daje ona ostateczne przewidywania dotyczące danej akcji. Na przykład, powie Ci, czy gość stanie się klientem czy nie.

Jednak klasyfikacja nie opiera się tylko na dwóch kategoriach, ale na ich wielokrotności z powodu obliczeń prawdopodobieństwa. Na przykład, może pomóc Ci określić, czy dany obrazek zawiera kwiat lub liść; metoda klasyfikacji da Ci trzy prawdopodobne wyniki: 1) kwiat, 2) liść, 3) brak.

Powyższy przykład opiera się na klasyfikacji logistycznej, która jest najprostsza ze wszystkich. Po osiągnięciu doskonałości, można doskonalić swoje umiejętności w nieliniowych klasyfikacjach.

3. Grupowanie

Jest to technika uczenia się maszynowego bez nadzoru, w której podobne cechy są wykorzystywane do przewidywania, a nie danych z przeszłości. Algorytm wykorzystuje wizualne wskazówki do zaprojektowania rozwiązania. K-Means jest najpopularniejszą metodą grupowania danych wejściowych, która pozwala na ustawienie wartości K i kategoryzację danych na podstawie wartości K.

Weźmy pod uwagę omówiony powyżej przykład efektywnego energetycznie budynku. Teraz, aby utworzyć klaster podobny budynek, należy ustawić wartość K (którą zakładamy na 2) i wprowadzić zmienne, takie jak urządzenia wtyczkowe, agregaty chłodnicze, gaz użytkowy (piece) i gaz handlowy (urządzenia grzewcze).

Ponieważ wartość K wynosi 2, będą dwa klastry: budynki efektywne i budynki nieefektywne oparte na ustalonych zmiennych.

4. Redukcja wymiarowa

Jest to proces redukcji zmiennych losowych podczas kategoryzacji danych. Im większa liczba zmiennych, tym bardziej złożone będą wyniki, co utrudnia ich konsolidację.

Wybór cech i ekstrakcja są podstawą redukcji wymiarowości w procesie uczenia maszynowego. Pozwala to na rezygnację z nieistotnych zmiennych. Na przykład, jeśli chcesz przewidzieć ryzyko przyrostu wagi w grupie ludzi, nie chciałbyś mierzyć danych na podstawie ich ubioru; jednak styl życia jest czynnikiem szkodliwym, który można pominąć.

Najczęstszym przykładem redukcji wymiarowej jest proces klasyfikacji poczty elektronicznej wykorzystywany do sortowania spamu. Zazwyczaj wykorzystuje on dużą liczbę zmiennych, takich jak tytuły wiadomości, treść i szablon wiadomości, między innymi. Istnieją jednak szanse, że algorytm może nakładać się na pewne czynniki, które mogą wpływać na wynik. Tak więc, aby dokonać dokładnych zgadywanek, oprogramowanie zawiera redukcję wymiarową, która zmniejsza szanse na powtórzenie i zapewnia dokładne wyniki.

5. Metoda Ensemble:

Jest to technika układania danych przy użyciu zmiennych predykcyjnych z różnych modeli. Dlatego też łączy ona różne modele predykcyjne w celu uzyskania bardzo dokładnych i zoptymalizowanych wyników predykcyjnych. Metoda ta jest wykorzystywana do podejmowania decyzji przy uwzględnieniu różnych czynników.

Na przykład, planujesz zakup nieruchomości w centrum miasta, metoda ensemble przewiduje odpowiedź w oparciu o różne czynniki, takie jak rodzaj nieruchomości, wartość, oszczędności, długoterminowe cele inwestycyjne i warunki ekonomiczne. Metoda ta jest stosowana w celu znalezienia najbardziej dokładnej odpowiedzi na problem w różnych scenariuszach. W ten sposób można zmienić wartość każdej zmiennej za każdym razem, aby prognozować wyniki lub odpowiedzi.

Algorytm Random Forest jest typowym przykładem metod ensemble, które łączą różne drzewa decyzyjne w oparciu o wiele zbiorów danych. Dzięki temu wyniki predykcyjne są znacznie lepszej jakości w porównaniu do oszacowań pojedynczego drzewa decyzyjnego.

Pojedynczy algorytm uczenia maszynowego może być dokładny w określonej sytuacji, ale wynik może okazać się bardzo niepoprawny w innym ustawieniu. Dlatego też, aby zminimalizować takie nieścisłości, naukowcy zajmujący się danymi stosują metodę ensemble w celu bardziej poprawnego przewidywania: Kaggle, internetowy portal konkursowy ML, włączył metodę ensemble do punktowania uczestników.

6. Sieci Neuronowe i Głębokie Uczenie się

W przeciwieństwie do modeli liniowych, sieć neuronowa opiera się na złożonym, podziałowym wzorze danych. Składa się ona z wielu warstw parametru, co zapewnia jedno, precyzyjne wyjście. Jednak model nadal opiera się na regresji liniowej, ale wykorzystuje wiele ukrytych warstw; dlatego też nazywa się go siecią neuronową.

Termin Deep Learning wskazuje na złożoną wiedzę wymaganą do podsumowania tych wielu parametrów. Technika ta jest wciąż w fazie rozwoju, co sprawia, że trudno jest być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami.

Naukowcy specjalizujący się w nauczaniu głębokim potrzebują wysokiej klasy procesorów graficznych do przetwarzania dużych fragmentów danych. Dlatego też techniki te są bardzo skuteczne w gatunkach związanych z obrazem, dźwiękiem i obrazem.

Wniosek

Omówiliśmy tu tylko sześć najbardziej powszechnych technik uczenia się maszynowego, z których każdy początkujący powinien być świadomy. W miarę postępu będziesz w stanie prześcignąć bardziej złożone metody ML wdrożone w celu uzyskania dokładnych wyników.

Niniejszy artykuł służy jako punkt wyjścia do rozwinięcia podstawowej wiedzy na temat najbardziej zaawansowanej gałęzi informatyki. Wraz z przyszłym rozwojem, zostaniesz wprowadzony do skomplikowanych elementów, takich jak metryka jakości i walidacja krzyżowa, aby wymienić tylko kilka.

Jako naukowiec zajmujący się danymi, Twoja podróż jest w toku dzięki nowym wynalazkom i najnowszym technologiom w tej dziedzinie. Bądź więc na bieżąco z przyszłymi aktualizacjami!