Введення в методи машинного навчання

Машинне навчання - це науковий підхід до вирішення певних завдань за допомогою різних алгоритмів та прогнозів. Перед розгортанням моделі навчальні дані або математична модель будуються за допомогою певних алгоритмів, заснованих на обчислювальній статистиці, щоб робити прогнози, не фактично програмуючи її. Обробка даних, оптимізація, візуалізація та статистика пов'язані з машинним навчанням та AI. Для цього існує безліч методик та інших підходів в ML. Оскільки ML має багато застосувань у реальному житті, різні методи використовуються відповідно до потреб. Ці методи застосовують певні алгоритми для прогнозування та отримання найбільш точного результату. У цій публікації ми детально розглянемо різні методи машинного навчання.

Методи машинного навчання

Існує кілька методів, які впливають на просування систем автоматичного навчання та вдосконалення відповідно до досвіду. Але вони підпадають під різні категорії чи типи, такі як наглядове навчання, непідконтрольне навчання, зміцнення навчання, представницьке навчання тощо. Нижче наведено методи, які підпадають під машинне навчання:

1. Регресія

Алгоритми регресії в основному використовуються для прогнозування чисел, тобто коли вихідний сигнал є реальним або безперервним значенням. Оскільки вона підпадає під наглядове навчання, вона працює з навченими даними для прогнозування нових тестових даних. Наприклад, вік може бути суцільним значенням, оскільки він збільшується з часом. Є кілька моделей регресії, як показано нижче:

Деякі широко використовувані алгоритми в методах регресії

  • Проста модель лінійної регресії : це статистичний метод, який аналізує взаємозв'язок між двома кількісними змінними. Цей прийом здебільшого застосовується у фінансових сферах, нерухомості тощо.
  • Регрес Лассо : Оператор усадки з найменшим абсолютним відбором або LASSO використовується тоді, коли є необхідність у підмножині передбачувача, щоб мінімізувати помилку передбачення в постійній змінній.
  • Логістична регресія : вона проводиться у випадках виявлення шахрайства, клінічних випробувань тощо, де результат є двійковим.
  • Регресія векторної підтримки : SVR трохи відрізняється від SVM. При простому регресії метою є мінімізація помилки, тоді як у SVR ми регулюємо помилку в межах порогового значення.
  • Алгоритм багатоваріантної регресії : ця методика застосовується у випадку декількох змінних прогнозів. Він може управлятися за допомогою матричних операцій та бібліотеки Numpy Python.
  • Алгоритм множинної регресії : Він працює з декількома кількісними змінними як в лінійних, так і в нелінійних алгоритмах регресії.

2. Класифікація

Класифікаційна модель, метод контрольованого навчання, робить висновок із спостережуваних значень як одного або декількох результатів у категоричній формі. Наприклад, електронна пошта має фільтри, такі як папка "Вхідні", "Чернетки", "Спам". У моделі класифікації існує ряд алгоритмів, таких як Логістична регресія, Дерево рішень, Випадковий ліс, Багатошарове сприйняття тощо. У цій моделі ми класифікуємо наші дані спеціально і призначати відповідно до цих класів мітки. Класифікатори бувають двох типів:

  • Двійкові класифікатори : Класифікація з двома окремими класами та двома вихідними.
  • Багатокласний класифікатор s: Класифікація з більш ніж 2 класами.

3. Кластеризація

Кластеризація - це технологія машинного навчання, яка включає класифікацію точок даних на конкретні групи. Якщо у нас є деякі об'єкти або точки даних, ми можемо застосувати алгоритм кластеризації для аналізу та групування їх відповідно до їх властивостей та особливостей. Цей метод непідконтрольної методики застосовується через його статистичні прийоми. Алгоритми кластерів роблять прогнози на основі даних про навчання та створюють кластери на основі подібності чи незнайомості.

Методи кластеризації:

  • Методи на основі щільності : У цьому методі кластери вважаються щільними регіонами залежно від їх подібності та відмінності від нижньої щільної області.
  • Герархічні методи : Кластери, утворені цим методом, є деревоподібними структурами. Цей метод формує дерева або кластери з попереднього кластера. Існує два типи ієрархічних методів: агломераційний (підхід знизу вгору) та подільний (підхід зверху вниз).
  • Методи розподілу : Цей метод розділяє об'єкти на основі k-кластерів і кожен метод утворює єдиний кластер.
  • Методи на основі Гріса : У цьому методі дані об'єднуються в ряд комірок, які утворюють структуру, подібну до сітки.

4. Виявлення аномалії

Виявлення аномалії - це процес виявлення несподіваних елементів або подій у наборі даних. Деякі сфери, де використовується ця методика, - це виявлення шахрайства, виявлення несправностей, моніторинг здоров'я системи тощо. Виявлення аномалії може бути класифіковано як:

  1. Аномалії точок : Аномалії точок визначаються, коли окремі дані несподівані.
  2. Контекстуальні аномалії : Коли аномалії є контекстними, то це називається контекстуальними аномаліями.
  3. Колективні аномалії : Коли колекція або група пов'язаних елементів даних є аномальною, то це називається колективною аномальною.

Існують певні методики виявлення аномалії наступним чином:

  • Статистичні методи : Він допомагає виявити аномалії шляхом вказівки даних, що відхиляються від статистичних методів, таких як середнє значення, медіана, режим тощо.
  • Виявлення аномалії на основі щільності : базується на алгоритмі k-найближчого сусіда.
  • Алгоритм аномалії на основі кластеризації : Точки даних збираються як кластер, коли вони підпадають під одну групу і визначаються з локальних центроїдів.
  • Супер векторна машина : алгоритм тренує себе для кластеризації звичайних екземплярів даних та визначає аномалії, використовуючи дані тренувань.

Робота над технікою машинного навчання

Машинне навчання використовує безліч алгоритмів для обробки та роботи з великими та складними наборами даних, щоб робити прогнози відповідно до потреби.

Наприклад, ми шукаємо зображення шини в Google. Таким чином, Google в основному отримує ряд прикладів або наборів даних, позначених як шина, і система знаходить шаблони пікселів і кольорів, які допоможуть знайти правильні зображення шини.

Система Google зробить випадкову здогадку про шини, як зображення, за допомогою шаблонів. Якщо трапляється якась помилка, то вона підлаштовує себе під точність. Зрештою, ці шаблони будуть вивчені великою комп'ютерною системою, змодельованою як людський мозок або Deep Neural Network, щоб визначити точні результати з зображень. Ось як працюють методики МЛ, щоб завжди отримувати найкращий результат.

Висновок

Машинне навчання має різні програми в реальному житті, щоб допомогти діловим будинкам, людям тощо досягти певних результатів за потребою. Для отримання найкращих результатів важливі певні методики, про які йшлося вище. Ці прийоми є сучасними, футуристичними та сприяють автоматизації речей з меншою кількістю робочої сили та витрат.

Рекомендовані статті

Це був посібник з методик машинного навчання. Тут ми обговорюємо різні методи машинного навчання з його роботою. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Техніка ансамблю
  2. Методи штучного інтелекту
  3. Концепції та методи обміну даними
  4. Машинне навчання даних з наукових даних
  5. Прості способи створення дерева рішень
  6. Важливість дерева рішень в обміні даними
  7. Лінійна регресія проти логістичної регресії | Ключові відмінності

Категорія:

Великі дані