Машинное обучение – это новейшее достижение в области компьютерных наук, использующее высокотехнологичные методики для повышения эффективности бизнеса. Алгоритмы машинного обучения, будучи относительно новыми, эти методы находятся в постоянной итерации для повышения опыта пользователей. Постоянное совершенствование и развитие не только овладевает новичками, но и ставит перед экспертами задачу идти в ногу с новыми достижениями.

Основанный на математических выражениях алгоритм машинного обучения предлагает ориентированное на данные понимание проблемы или барьера. Рассмотрим следующий пример, который прекрасно демонстрирует использование и применение алгоритма машинного обучения:

Как владелец бизнеса, если вы хотите предсказать свои будущие продажи, то вам необходимо собрать данные, связанные с предыдущими продажами и другими значимыми факторами, такими как сезонные скидки, персонификация потребителей и мировая экономика. Алгоритм машинного обучения будет использовать всю информацию и прогнозировать уровень продаж в ближайшие годы, а также выявлять элементы, которые могут помешать этому процессу. Так как оценки основаны на данных, то точность гарантируется на 99%,

Аналогичным образом, деловая организация или производитель может определить неисправности оборудования, срок его службы и квалификацию инструментов, используя алгоритмы машинного обучения.

Ниже мы определили шесть методик машинного обучения, которые закладывают основу для машинного обучения. Легко понятные описания и соответствующие примеры обеспечивают максимальный контроль над предметом и гарантируют совершенство. Это также поможет улучшить навыки и заложить прочный фундамент для новых достижений.

1. Регрессия

Она основана на базовых принципах физики, которые помогают предсказывать будущее на основе текущих данных. Она также помогает найти корреляцию между двумя переменными для определения причинно-следственной связи. На основе этих переменных можно построить график и сделать прогноз на основе переменной-предсказатель.

Однако существуют различные формы регрессии, начиная от линейной и заканчивая комплексной, вычислением полиномиальных данных и представлением. Всегда следует начинать с основ, то есть осваивать линейную регрессию, а затем переходить к сложным формам.

Распространенными примерами линейной регрессии являются:

Прогноз погоды
Прогнозирование тенденций рынка
Выявление потенциальных рисков

2. Классификация

Метод определяет значение класса на основе входных данных. Он дает окончательное предсказание определенного действия. Например, он скажет, станет ли посетитель клиентом или нет.

Однако классификация основана не только на двух категориях, а на множественном благодаря вычислению вероятности. Например, это может помочь вам определить, содержит ли данная картина цветок или лист; метод классификации даст вам три вероятных результата: 1) цветок, 2) лист, 3) нет.

Рассмотренный выше пример основан на логистической классификации, которая является самой простой из всех. После того, как вы добились успеха, вы можете отточить свои навыки в нелинейных классификациях.

3. Кластеризация

Это неконтролируемый метод машинного обучения, в котором схожие черты используются для составления прогноза, а не для прошлых данных. Алгоритм использует визуальные подсказки для разработки решения. K-Means является наиболее популярным методом кластеризации входных данных, который позволяет установить значение K и классифицировать данные на основе значения K.

Рассмотрим пример энергоэффективного здания, который мы обсуждали выше. Теперь для кластеризации аналогичного здания необходимо установить значение K (которое мы предполагаем равным 2) и ввести переменные, такие как подключаемое оборудование, холодильные агрегаты, бытовой газ (печи) и промышленный газ (отопительные агрегаты).

Так как значение K равно 2, будут два кластера: эффективные здания и неэффективные здания, основанные на заданных переменных.

4. Сокращение размеров

Это процесс уменьшения случайных величин при категоризации данных. Чем больше переменных, тем сложнее будут результаты, что затрудняет их консолидацию.

Выбор и извлечение характеристик являются основой для уменьшения размерности при машинном обучении. Это позволяет отказаться от несущественных переменных. Например, если вы хотите предсказать риск набора веса у группы людей, вы не захотите измерять данные, основываясь на их одежде; однако, образ жизни является вредным фактором, который можно опустить.

Наиболее распространенным примером уменьшения размеров является процесс классификации электронной почты, используемый для сортировки спам-сообщений. Обычно он использует большое количество переменных, таких как заголовки электронных писем, содержание и шаблон электронной почты, наряду с другими переменными. Но есть вероятность того, что алгоритм может перекрывать определенные факторы, которые могут повлиять на результат. Таким образом, чтобы сделать точные предположения, программное обеспечение включает в себя Dimensionality Reduction, чтобы уменьшить шансы повторения и предоставить вам точные результаты.

5. Метод ансамбля:

Это метод суммирования данных с использованием переменных прогнозирования из различных моделей. Таким образом, он объединяет различные модели прогнозирования для формирования высокоточных и оптимизированных результатов прогнозирования. Метод используется для принятия решений при рассмотрении различных факторов.

Например, вы планируете купить недвижимость в центре города, метод ансамбля будет предсказывать ваш ответ на основе различных факторов, таких как тип недвижимости, стоимость, сбережения, долгосрочные инвестиционные цели и экономические условия. Метод используется для нахождения наиболее точного ответа на проблему в различных сценариях. Таким образом, вы можете каждый раз изменять значение каждой переменной для прогнозирования результатов или ответов.

Алгоритм случайного леса является типичным примером ансамблевых методов, объединяющих различные деревья решений на основе нескольких наборов данных. Благодаря этому прогнозный вывод имеет гораздо лучшее качество по сравнению с оценками одного дерева решений.

Один алгоритм машинного обучения может быть точным в определенной ситуации, но результат может оказаться крайне неверным в другой установке. Таким образом, для минимизации таких неточностей специалисты по данным используют ансамблевый метод для более корректирующего прогнозирования: Kaggle, онлайн-портал соревнований ML, включил ансамблевый метод для оценки участников.

6. Нейронные сети и глубокое обучение

В отличие от линейных моделей, нейронная сеть основана на сложной, дивизионной структуре данных. Она включает в себя несколько слоев параметра для обеспечения единого и точного вывода. Тем не менее, модель все еще базируется на линейной регрессии, но использует несколько скрытых слоев; поэтому она называется нейронной сетью.

Термин “глубокое изучение” обозначает сложные знания, необходимые для суммирования этих множественных параметров. Техника все еще находится в стадии разработки, что затрудняет ее соответствие последним достижениям.

Ученым в области данных, обладающим опытом глубокого обучения, требуются высокие графические процессоры для обработки больших массивов данных. Поэтому эти методы весьма успешны в жанрах, связанных с визуальными, аудио- и видеоматериалами.

Заключение

Здесь мы обсудили только шесть наиболее распространенных техник машинного обучения, о которых должен знать каждый новичок. По мере того, как вы будете прогрессировать, вы сможете превзойти более сложные методы ML, внедренные для получения точных результатов.

Эта статья служит отправной точкой для развития ваших базовых знаний в самой продвинутой отрасли компьютерных наук. При дальнейшем развитии вы познакомитесь со сложными элементами, такими как метрики качества и перекрестная проверка, и это лишь некоторые из них.

Как ученый в области данных, ваше путешествие является непрерывным благодаря новым изобретениям и новейшим технологиям в этой области. Так что следите за обновлениями в будущем!