Наш мир меняется благодаря технологическому прогрессу, а машинное обучение находится на переднем крае. Это один из факторов, влияющих на то, как машины выполняют задачи. Благодаря машинному обучению мы можем выполнять различные основные и сложные ежедневные задачи. Применение машинного обучения включает в себя распознавание речи, скрининг изображений и т.д. Эта область вычислительной науки помогает интерпретировать и анализировать структуру и структуру данных для выполнения сложных задач. Эти сложные задачи часто требуют принятия решений, рассуждений и обучения.

Простыми словами, вы можете вставить многочисленные данные в алгоритм системы. Затем система проанализирует эти данные и определит их структуру и структуру для принятия решений. Кроме того, алгоритм будет использовать новые результаты для улучшения процесса принятия решений в будущем. Ниже вы найдете различные типы алгоритма машинного обучения:

Типы алгоритма машинного обучения по стилю обучения

  1. Обучение под наблюдением

С помощью этого алгоритма обучения вы тренируете вашу машину, предоставляя правильные ответы на данные. Это означает, что все данные имеют точные ответы. При обучении под руководством преподавателя вам нужен профессионал или руководитель с высокими навыками работы с данными для выполнения учебных задач. Вы можете предсказать невидимый результат по данным, предоставив машине помеченные данные в процессе обучения.

Этот алгоритм обучения аналогичен учебным заведениям, где преподаватель предоставляет Вам знания по предмету. И вы начинаете изучать предмет самостоятельно.

Как работает система

Допустим, вы хотите создать алгоритм, который скажет вам, как долго вы будете ездить из офиса на работу. Вам необходимо предоставить вашей системе следующую информацию:

  • Маршрут
  • Движение по этому маршруту
  • Время дня
  • Погодное состояние

Как только система получает эту информацию в качестве входа, она может сказать вам, сколько времени вам нужно, чтобы добраться до дома. В качестве входной информации будут предоставлены данные, которые вы предоставляете, или система будет получать их через назначенный вами источник. Ваша система вычислит информацию через алгоритм и предоставит вам результат. Таким образом, при обучении под наблюдением, машина должна мгновенно собирать данные и условия и анализировать результат.

  1. Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение не нуждается в человеческом вмешательстве для предоставления ссылок и данных. Система будет собирать данные из неизвестных источников, анализировать их и генерировать результаты. Обучение этому типу машин невозможно – эти типы машин помогают обнаружить неизвестные закономерности и структуры данных. Иногда результат может быть хуже, чем при обучении под наблюдением, но невозможно найти точность результатов.

Как работает система

Так как этот тип машинного обучения не требует маркированных данных, кодированные данные и алгоритм работают вместе для вывода. Целью безнадзорного обучения является выяснение скрытых закономерностей и тенденций. Например, если вы работаете на заводе, который производит компьютерные чипы. Чтобы избежать сбоев в работе чипа, необходимо поддерживать различные факторы, такие как температура, влажность и вибрация. Однако, вы обнаружили, что больше чипов выходит из строя. Чтобы найти причину и сочетание факторов, которые влияют на ваше производство, вы можете использовать неуправляемый алгоритм кластеризации.

  1. Полупроводниковое обучение

Как следует из названия, этот тип машинного обучения представляет собой смесь машинного обучения под наблюдением и без наблюдения. В этом методе обучения вы предоставляете маркировку некоторых данных из системы, в то время как некоторые данные не маркируются. Основной задачей данной системы обучения является категоризация немаркированных данных путем анализа помеченных данных.

Как работает система

Поскольку маркированные данные стоят дорого, полууправляемые учебные машины создают маркированные данные из немаркированных данных с минимальными ресурсами. Такие компании, как Google, используют SSL для маркировки своих данных. Система анализирует этикетированный шаблон данных и использует тот же шаблон для маркировки данных, которые не содержат никаких этикеток. Например, если вы хотите, чтобы система распознавала птиц вокруг вашего дома, вы добавите изображения помеченных птиц. Используя эти помеченные данные, система мгновенно узнает о свойствах птиц. С новыми изображениями, которые вы добавите в систему, она будет идентифицировать птиц по своему алгоритму.

Типы алгоритма машинного обучения по схожим характеристикам

Ниже приведены различные другие типы алгоритмов машинного обучения, которые обычно используются:

  1. Алгоритм регрессии

Алгоритм регрессии – это вид контролируемого машинного обучения. Этот алгоритм работает в соответствии с соотношением между входом и выходом и генерирует новые данные. Например, если вы хотите узнать цену дома, система спрогнозирует его стоимость в зависимости от предоставляемых вами функций. Эти функции могут включать в себя: сколько спален, какая площадь и т.д. Наиболее популярные алгоритмы регрессии:

  • Обычная регрессия наименьших квадратов (OLSR).
  • Линейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Поэтапная регрессия
  • Многомерные адаптивные сплайны регрессии (MARS)
  • Местное расчетное сглаживание рассеянных участков (LOESS)

2. Алгоритм на основе памяти

К другим названиям этой системы машинного обучения относятся системы на базе экземпляров или ленивое обучение. Этот алгоритм будет сравнивать каждую новую проблему с данными системы в процессе обучения. Например, если вы хотите найти несколько писем, основанных на любом ключевом слове или имени отправителя, алгоритм, основанный на памяти, будет искать в вашем почтовом ящике и находить все письма, содержащие это ключевое слово или от конкретного отправителя. Наиболее популярными алгоритмами являются алгоритмы, основанные на памяти:

  • k-Nearest Neighbor (kNN)
  • Количественное определение вектора обучения (ККУ)
  • Самоорганизующаяся карта (SOM)
  • Обучение с использованием местных весов (LWL)
  • Векторные машины поддержки (SVM)

3. Алгоритмы регуляризации

Алгоритм регуляризации упрощает данные или проблему, чтобы помочь уменьшить количество ошибок и переоснащения. Чтобы сделать машину более гибкой, этот алгоритм снижает риск переподгонки. Этот алгоритм заставит машину учиться, а не запоминать данные, чтобы хорошо работать с невидимыми данными. Наиболее популярными алгоритмами регуляризации являются:

  • Регрессия хребта
  • Наименьшая абсолютная усадка и оператор выбора (LASSO)
  • Упругая сеть
  • Регрессия наименее развитых стран (LARS)

4. Алгоритмы искусственных нейронных сетей


Этот алгоритм имитирует внутреннюю работу человеческого мозга. Мозг содержит различные нейронные сети, которые после обработки данных передают их от входа к выходу. Точно так же эта же техника входного и выходного слоев может помочь в обучении машин. Алгоритмы искусственных нейронных сетей также состоят из скрытой сети, которая вычисляет результат и передает его на выход.

Заключение

Машинное обучение – это технология будущего, которая поможет в решении многих будущих проблем и задач. Данные – это топливо каждой отрасли промышленности. С помощью машинного обучения мы можем собирать, понимать и находить новые тенденции и модели, чтобы принимать лучшие и обоснованные решения. Алгоритм машинного обучения может открыть новые двери в области ИИ и автоматизации.