Введение в техники машинного обучения
Машинное обучение - это научный подход к решению определенных задач с использованием различных алгоритмов и прогнозов. Перед развертыванием модели обучающие данные или математическая модель строятся с использованием определенных алгоритмов, основанных на вычислительной статистике, для создания прогнозов без фактического программирования. Сбор данных, оптимизация, визуализация и статистика - все это связано с машинным обучением и искусственным интеллектом. Для этого существует множество методов и других подходов в ОД. Поскольку ML имеет много применений в реальной жизни, различные методы используются в соответствии с потребностями. Эти методы применяют определенные алгоритмы для прогнозирования и получения наиболее точного результата. В этом посте мы подробно рассмотрим различные методы машинного обучения.
Методы машинного обучения
Есть несколько методов, которые влияют на продвижение систем для автоматического обучения и совершенствования в соответствии с опытом. Но они подпадают под различные категории или типы, такие как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением, репрезентативное обучение и т. Д. Ниже приведены методы, которые относятся к машинному обучению:
1. Регрессия
Алгоритмы регрессии в основном используются для прогнозирования чисел, т.е. когда результат является действительным или непрерывным значением. Поскольку он подпадает под контролируемое обучение, он работает с обученными данными для прогнозирования новых тестовых данных. Например, возраст может быть непрерывным значением, поскольку он увеличивается со временем. Есть несколько моделей регрессии, как показано ниже:
Некоторые широко используемые алгоритмы в методах регрессии
- Модель простой линейной регрессии . Это статистический метод, который анализирует взаимосвязь между двумя количественными переменными. Этот метод в основном используется в финансовых областях, недвижимости и т. Д.
- Регрессия Лассо : оператор сжатия по наименьшему абсолютному выбору или LASSO используется, когда существует необходимость в подмножестве предиктора, чтобы минимизировать ошибку предсказания в непрерывной переменной.
- Логистическая регрессия : выполняется в случаях обнаружения мошенничества, клинических испытаний и т. Д. Везде, где выходные данные являются двоичными.
- Регрессия опорных векторов : SVR немного отличается от SVM. В простой регрессии цель состоит в том, чтобы минимизировать ошибку, в то время как в SVR мы корректируем ошибку в пределах порога.
- Алгоритм многомерной регрессии : этот метод используется в случае нескольких переменных предиктора. Он может работать с матричными операциями и библиотекой Python's Numpy.
- Алгоритм множественной регрессии : работает с несколькими количественными переменными в алгоритмах как линейной, так и нелинейной регрессии.
2. Классификация
Классификационная модель, метод контролируемого обучения, делает вывод из наблюдаемых значений в виде одного или нескольких результатов в категориальной форме. Например, электронная почта имеет фильтры, такие как входящие, черновики, спам и т. Д. В модели классификации есть ряд алгоритмов, таких как логистическая регрессия, дерево решений, случайный лес, многослойное восприятие и т. Д. В этой модели мы специально классифицируем наши данные и назначить метки в соответствии с этими классами. Классификаторы бывают двух типов:
- Двоичные классификаторы : классификация с 2 различными классами и 2 выходными данными.
- Классификатор мультикласса: Классификация с более чем 2 классами.
3. Кластеризация
Кластеризация - это метод машинного обучения, который включает классификацию точек данных в определенные группы. Если у нас есть некоторые объекты или точки данных, то мы можем применить алгоритм (ы) кластеризации для анализа и группировки их в соответствии с их свойствами и возможностями. Этот метод неконтролируемой техники используется из-за его статистических методов. Алгоритмы кластеров делают прогнозы на основе обучающих данных и создают кластеры на основе сходства или незнакомости.
Методы кластеризации:
- Методы, основанные на плотности . В этом методе кластеры считаются плотными областями в зависимости от их сходства и отличия от нижней плотной области.
- Heirarchical методы : кластеры, сформированные в этом методе, являются древовидными структурами. Этот метод формирует деревья или кластеры из предыдущего кластера. Существует два типа иерархических методов: агломерационный (восходящий подход) и делительный (нисходящий подход).
- Методы разделения : Этот метод разделяет объекты на основе k-кластеров, и каждый метод образует один кластер.
- Методы, основанные на гриде : в этом методе данные объединяются в несколько ячеек, образующих сетчатую структуру.
4. Обнаружение аномалий
Обнаружение аномалий - это процесс обнаружения неожиданных элементов или событий в наборе данных. Некоторые области, в которых используется этот метод, - это обнаружение мошенничества, обнаружение неисправностей, мониторинг работоспособности системы и т. Д. Обнаружение аномалий можно в широком смысле классифицировать как
- Точечные аномалии : Точечные аномалии определяются, когда отдельные данные являются неожиданными.
- Контекстуальные аномалии : Когда аномалии специфичны для контекста, они называются контекстуальными аномалиями.
- Коллективные аномалии : когда коллекция или группа связанных элементов данных являются аномальными, то это называется коллективной аномалией.
Существуют определенные методы обнаружения аномалий:
- Статистические методы : он помогает в выявлении аномалий, указывая данные, которые отличаются от статистических методов, таких как среднее значение, медиана, мода и т. Д.
- Обнаружение аномалий на основе плотности : основано на алгоритме k-ближайшего соседа.
- Алгоритм аномалий на основе кластеров : точки данных собираются как кластер, когда они попадают в одну группу и определяются по локальным центроидам.
- Super Vector Machine : алгоритм обучает себя кластеризации нормальных экземпляров данных и идентифицирует аномалии с использованием обучающих данных.
Работа над техникой машинного обучения
Машинное обучение использует множество алгоритмов для обработки и работы с большими и сложными наборами данных, чтобы делать прогнозы в соответствии с потребностями.
Например, мы ищем изображение автобуса в Google. Таким образом, Google в основном получает несколько примеров или наборов данных, помеченных как шины, и система находит шаблоны пикселей и цветов, которые помогут найти правильные изображения шины.
Система Google будет делать случайные предположения об автобусе, как изображения с помощью шаблонов. Если возникает какая-либо ошибка, она подстраивается под точность. В конце концов, эти шаблоны будут изучены большой компьютерной системой, смоделированной как человеческий мозг или глубокая нейронная сеть, чтобы идентифицировать точные результаты на изображениях. Так работают техники ML, чтобы всегда получать лучший результат.
Вывод
Машинное обучение имеет различные приложения в реальной жизни, чтобы помочь бизнесу, частным лицам и т. Д. Достичь определенных результатов в соответствии с потребностями. Для получения наилучших результатов важны определенные методы, которые обсуждались выше. Эти методы являются современными, футуристическими и способствуют автоматизации вещей с меньшей рабочей силой и затратами.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство по технике машинного обучения. Здесь мы обсудим различные методы машинного обучения с его работой. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше:
- Техника ансамбля
- Методы искусственного интеллекта
- Концепции и методы интеллектуального анализа данных
- Машинное обучение данным науки
- Простые способы создания дерева решений
- Важность дерева решений в интеллектуальном анализе данных
- Линейная регрессия против логистической регрессии | Ключевые отличия