Az Önhöz hasonló olvasók támogatják a MUO-t. Amikor a webhelyünkön található linkek használatával vásárol, társult jutalékot kaphatunk.
Elgondolkozott már azon, hogyan működnek az önvezető autók, a chatbotok és az automatizált Netflix-ajánlások? Ezek a praktikus technológiai fejlesztések a gépi tanulás termékei.
Az ilyen típusú mesterséges intelligencia arra tanítja a számítógépeket, hogy tanulmányozzák az emberi viselkedést, és algoritmusok segítségével okos döntéseket hozzanak beavatkozás nélkül. Az algoritmusok a bemeneti adatoktól függetlenül tanulnak, és logikai kimenetet jósolnak meg egy betanítási adatkészlet dinamikája alapján.
Íme néhány a legjobb gépi tanulási algoritmusok közül, amelyek segítenek intelligens számítógépes rendszerek létrehozásában és betanításában.
Az algoritmusok jelentősége a gépi tanulásban
A gépi tanulási algoritmus egy olyan utasításkészlet, amely segít a számítógépnek az emberi viselkedés utánzásában. Az ilyen algoritmusok bonyolult feladatokat hajthatnak végre kevés vagy semmilyen emberi segítség nélkül.
Ahelyett, hogy minden feladathoz kódot írna, az algoritmus logikát épít fel a modellbe bevitt adatokból. Ha elég nagy adathalmaz, akkor azonosít egy mintát, amely lehetővé teszi számára, hogy logikus döntéseket hozzon, és megjósolja az értékes kimenetet.
A modern rendszerek több gépi tanulási algoritmust használnak, amelyek mindegyikének megvannak a maga teljesítménybeli előnyei. Az algoritmusok a pontosságban, a bemeneti adatokban és a használati esetekben is különböznek. Mint ilyen, a használandó algoritmus ismerete a legfontosabb lépés a sikeres gépi tanulási modell felépítéséhez.
1. Logisztikus regresszió
A binomiális logisztikus regressziónak is nevezik, ez az algoritmus megkeresi egy esemény sikerének vagy kudarcának valószínűségét. Általában ez a go-to módszer, ha a függő változó bináris. Ezenkívül az eredményeket általában egyszerűen igaz/hamis vagy igen/nem értékként dolgozzák fel.
A statisztikai modell használatához tanulmányoznia kell és külön kategóriákba kell kategorizálnia a címkézett adatkészleteket. Lenyűgöző funkció, hogy a logisztikus regressziót több osztályra is kiterjesztheti, és valós képet ad a valószínűségeken alapuló osztály-előrejelzésekről.
A logisztikai regresszió nagyon gyors és pontos az ismeretlen rekordok és egyszerű adatkészletek osztályozására. A modell együtthatók értelmezésében is kivételes. Ezenkívül a logisztikus regresszió olyan forgatókönyvekben működik a legjobban, ahol az adatkészlet lineárisan elkülöníthető.
Ezzel az algoritmussal könnyedén frissítheti a modelleket, hogy azok tükrözzék az új adatokat, és következtetések segítségével meghatározhatja a funkciók közötti kapcsolatot. Ezenkívül kevésbé hajlamos a túlillesztésre, van egy szabályosító technikája, és kis számítási teljesítményt igényel.
A logisztikus regresszió egyik nagy korlátja, hogy lineáris kapcsolatot feltételez a függő és a független változók között. Ez alkalmatlanná teszi nemlineáris problémákra, mert csak diszkrét függvényeket jósol meg lineáris döntési felület segítségével. Ennek eredményeként az erősebb algoritmusok jobban megfelelhetnek az összetettebb feladatoknak.
2. Döntési fa
Az elnevezés a fa szerkezetű megközelítéséből ered. A határozati fa keretrendszert osztályozási és regressziós problémákhoz használhatja. Ennek ellenére funkcionálisabb az osztályozási problémák megoldására.
Mint egy fa, az adatkészletet képviselő gyökércsomóponttal kezdődik. Az ágak a tanulási folyamatot irányító szabályokat képviselik. Ezek az ágak, amelyeket döntési csomópontoknak neveznek, igen vagy nem kérdések, amelyek más ágakhoz vezetnek, vagy a levél csomópontjainál végződnek.
Minden egyes levélcsomópont a döntések felhalmozódásának lehetséges kimenetele. A levélcsomópontok és a döntési csomópontok a két fő entitás, amelyek részt vesznek a kapott információkból származó kimenetel előrejelzésében. Ezért a végső kimenet vagy döntés az adatkészlet jellemzőin alapul.
A döntési fák felügyelt gépi tanulási algoritmusok. Az ilyen típusú algoritmusok megkövetelik a felhasználótól, hogy elmagyarázza, mi a bemenet. Szükségük van a képzési adatokból várható kimenet leírására is.
Egyszerűen fogalmazva, ez az algoritmus a különböző opciók grafikus ábrázolása, előre beállított feltételek által vezérelve, hogy minden lehetséges megoldást megtaláljon egy problémára. Mint ilyenek, a feltett kérdések felhalmozódnak a megoldás eléréséhez. A döntési fák az emberi gondolkodási folyamatot utánozzák, hogy egyszerű szabályok segítségével logikus ítéletet hozzanak.
Ennek az algoritmusnak a fő hátránya, hogy hajlamos az instabilitásra; egy percnyi adatváltozás nagy szerkezeti zavart okozhat. Mint ilyen, meg kell vizsgálnia a különböző hogyan szerezhet konzisztens adatkészleteket projektjeihez.
3. K-NN algoritmus
A K-NN sokrétű algoritmusnak bizonyult, amely számos valós probléma megoldásában hasznos. Annak ellenére, hogy az egyik legegyszerűbb gépi tanulási algoritmus, számos iparág számára hasznos, a biztonságtól a pénzügyekig és a gazdaságig.
Ahogy a neve is sugallja, a K-Legközelebbi szomszéd osztályozóként működik azáltal, hogy hasonlóságot feltételez az új és a meglévő szomszédos adatok között. Ezután az új esetet a legközelebbi elérhető adatokkal azonos vagy hasonló kategóriába helyezi.
Fontos megjegyezni, hogy a K-NN egy nem paraméteres algoritmus; nem tesz feltételezéseket az alapul szolgáló adatokról. Lusta tanuló algoritmusnak is nevezik, nem tanul azonnal a képzési adatokból. Ehelyett tárolja az aktuális adatkészleteket, és megvárja, amíg új adatokat kap. Ezután a közelség és a hasonlóságok alapján osztályozásokat végez.
A K-NN praktikus, és az emberek különféle területeken használják. Az egészségügyben ez az algoritmus előre jelezheti a lehetséges egészségügyi kockázatokat az egyén legvalószínűbb génexpressziói alapján. A pénzügyekben a szakemberek a K-NN-t használják a tőzsdei, sőt a valutaárfolyamok előrejelzésére.
Ennek az algoritmusnak a fő hátránya, hogy több memóriaigényes, mint más gépi tanulási algoritmusok. Nehézséget okoz az összetett, nagy dimenziós adatbevitel kezelése is.
Ennek ellenére a K-NN továbbra is jó választás, mivel könnyen alkalmazkodik, könnyen azonosítja a mintákat, és lehetővé teszi a futásidejű adatok módosítását anélkül, hogy befolyásolná az előrejelzés pontosságát.
4. K-Means
A K-Means egy felügyelt tanulási algoritmus, amely a címkézetlen adatkészleteket egyedi fürtökbe csoportosítja. Bemenetet fogad, minimalizálja az adatpontok közötti távolságot, és a közös pontok alapján összesíti az adatokat.
Az érthetőség kedvéért a fürt bizonyos hasonlóságok miatt egybe csoportosított adatpontok gyűjteménye. A "K" tényező megadja a rendszernek, hogy hány fürtre van szüksége.
Ennek gyakorlati példája a futballisták számozott csoportjának elemzését foglalja magában. Ezzel az algoritmussal létrehozhatja és két csoportra oszthatja a labdarúgókat: szakértő labdarúgók és amatőr labdarúgók.
A K-Means algoritmusnak számos valós alkalmazása van. Használhatja tanulói osztályzatok kategorizálására, orvosi diagnózisok elvégzésére és keresőmotorok eredményeinek megjelenítésére. Összefoglalva, kiválóan alkalmas nagy mennyiségű adat elemzésére és logikai klaszterekre bontására.
Az algoritmus használatának egyik következménye az, hogy az eredmények gyakran nem következetesek. Ez sorrendfüggő, így egy meglévő adatkészlet sorrendjének bármilyen változtatása befolyásolhatja annak eredményét. Ráadásul hiányzik az egységes hatás, és csak numerikus adatokat tud kezelni.
E korlátozások ellenére a K-Means az egyik legjobban teljesítő gépi tanulási algoritmus. Tökéletes adatkészletek szegmentálására, és megbízható alkalmazkodóképessége miatt.
Az Ön számára legjobb algoritmus kiválasztása
Kezdőként segítségre lehet szüksége a legjobb algoritmus kiválasztásához. Ez a döntés kihívást jelent a fantasztikus választásokkal teli világban. Kezdetben azonban a választást valami másra kell alapoznia, mint az algoritmus divatos jellemzőire.
Inkább figyelembe kell vennie az algoritmus méretét, az adatok természetét, a feladat sürgősségét és a teljesítménykövetelményeket. Többek között ezek a tényezők segítenek megtalálni a tökéletes algoritmust a projektjéhez.
