Въведение в техниките за машинно обучение
Машинното обучение е научен подход за решаване на определени задачи с помощта на различни алгоритми и прогнози. Преди внедряването на модела се изграждат данни за обучение или математически модел, използвайки определени алгоритми, базирани на изчислителна статистика, за да се правят прогнози, без всъщност да се програмират. Извличане на данни, оптимизация, визуализация и статистика са свързани с машинно обучение и AI. Има много техники и други подходи в ML за това. Тъй като ML има много приложения в реалния живот, различни методи се използват според нуждите. Тези методи прилагат определени алгоритми за прогнозиране и получаване на най-точен резултат. В този пост ще разгледаме подробно различните техники за машинно обучение.
Техники на машинно обучение
Има няколко метода, които влияят при популяризирането на системите за автоматично обучение и усъвършенстване според опита. Но те попадат в различни категории или видове като контролирано обучение, необучавано обучение, усилено обучение, представително обучение и т.н. По-долу са техниките, които попадат в рамките на машинното обучение:
1. Регресия
Регресионните алгоритми се използват най-вече за прогнозиране на числата, т.е. когато изходът е реална или непрекъсната стойност. Тъй като попада в контролираното обучение, той работи с обучени данни, за да прогнозира нови данни от теста. Например, възрастта може да бъде непрекъсната стойност, тъй като с времето се увеличава. Има някои модели на регресия, както е показано по-долу:
Някои широко използвани алгоритми в регресионните техники
- Прост линеен регресионен модел : Това е статистически метод, който анализира връзката между две количествени променливи. Тази техника се използва най-вече във финансови области, недвижими имоти и др.
- Lasso Regression : Оператор за свиване с най-малко абсолютна селекция или LASSO се използва, когато има нужда от подмножество на предиктора, за да се сведе до минимум грешката на прогнозиране в непрекъсната променлива.
- Логистична регресия : Извършва се в случаи на откриване на измами, клинични изпитвания и др., Където изходът е двоичен.
- Векторна регресия на поддръжката : SVR е малко по-различен от SVM. При простата регресия целта е да се сведе до минимум грешката, докато в SVR коригираме грешката в рамките на праг.
- Алгоритъм за многовариантна регресия : Тази техника се използва в случай на множество променливи променливи. Може да се управлява с матрични операции и библиотека Numpy на Python.
- Алгоритъм за множествена регресия : Той работи с множество количествени променливи както в линейни, така и в нелинейни регресионни алгоритми.
2. Класификация
Класификационен модел, метод на контролирано обучение, прави извод от наблюдаваните стойности като един или повече резултати в категорична форма. Например имейлът има филтри като входяща, чернови, спам и др. В модела на класификацията има редица алгоритми като логистична регресия, дърво за решения, случайна гора, многослойно възприятие и т.н. В този модел ние класифицираме данните си конкретно и присвойте съответно етикетите на тези класове. Класификаторите са от два вида:
- Двоични класификатори : Класификация с 2 отделни класа и 2 изхода.
- Многокласов класификатор s: Класификация с повече от 2 класа.
3. Клъстеризиране
Клъстерирането е техника за машинно обучение, която включва класифициране на точки от данни в конкретни групи. Ако имаме някои обекти или точки от данни, тогава можем да приложим алгоритъма (ите) за групиране, за да ги анализираме и групираме според техните свойства и характеристики. Този метод на неподдържана техника се използва поради своите статистически техники. Алгоритмите на клъстерите правят прогнози въз основа на данни за обучение и създават клъстери въз основа на сходство или непознаване.
Методи на клъстериране:
- Методи на базата на плътност : При този метод клъстерите се считат за плътни региони в зависимост от сходството и разликата им от долната плътна област.
- Хирархични методи : Струпванията, образувани при този метод, са дървовидни структури. Този метод формира дървета или клъстери от предишния клъстер. Има два типа йерархични методи: Агломеративен (подход отдолу нагоре) и разделителен (подход отгоре надолу).
- Методи за разделяне : Този метод разделя обектите, базирани на k-клъстери, и всеки метод образува един единствен клъстер.
- Методи, базирани на Gris : При този метод данните се комбинират в редица клетки, които образуват структура, подобна на решетка.
4. Откриване на аномалия
Откриване на аномалия е процесът на откриване на неочаквани елементи или събития в набор от данни. Някои области, в които се използва тази техника, са откриване на измами, откриване на неизправности, мониторинг на здравето на системата и др. Откриването на аномалия може да бъде категоризирано като:
- Точкови аномалии : Точковите аномалии се дефинират, когато една информация е неочаквана.
- Контекстуални аномалии : Когато аномалиите са специфични за контекста, то се нарича контекстуални аномалии.
- Колективни аномалии : Когато колекция или група от свързани елементи с данни са аномални, тогава това се нарича колективно аномално.
Има някои техники за откриване на аномалия, както следва:
- Статистически методи : Той помага за идентифициране на аномалии чрез посочване на данните, които се отклоняват от статистическите методи като средно, средно, режим и т.н.
- Откриване на аномалия на базата на плътност : То се основава на k-близкия алгоритъм на съсед.
- Алгоритъм за аномалия, базиран на клъстериране : Точките от данни се събират като клъстер, когато попадат в една и съща група и се определят от локалните центроиди.
- Супер вектор машина : Алгоритъмът се обучава да групира нормалните екземпляри от данни и идентифицира аномалиите, използвайки данните за обучение.
Работа върху техниките за машинно обучение
Машинното обучение използва много алгоритми за работа и работа с големи и сложни набори от данни, за да прави прогнози според нуждите.
Например, търсим изображение на автобус в Google. Така че Google по принцип получава редица примери или набори от данни, обозначени като шина и системата намира моделите на пиксели и цветове, които ще помогнат в намирането на правилни изображения на шината.
Системата на Google ще направи произволно предположение за шината като изображения с помощта на шарки. Ако възникне някаква грешка, тогава тя се настройва за точност. В крайна сметка тези модели ще бъдат научени от голяма компютърна система, моделирана като човешки мозък или Deep Neural Network, за да се идентифицират точните резултати от изображенията. Ето как работят техниките на ML, за да постигнат най-добър резултат винаги.
заключение
Машинното обучение има различни приложения в реалния живот, за да помогне на бизнес къщи, хора и др. Да постигнат определени резултати според нуждите. За да постигнете най-добри резултати, важни са определени техники, които бяха разгледани по-горе. Тези техники са модерни, футуристични и насърчават автоматизирането на нещата с по-малко работна ръка и разходи.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за техниките за машинно обучение. Тук обсъждаме различните техники на машинното обучение с неговата работа. Можете също така да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Техника на ансамбъла
- Техники за изкуствен интелект
- Концепции и техники за извличане на данни
- Машинно обучение за наука на данни
- Прости начини за създаване на дърво за решения
- Значение на дървото на решенията при обработката на данни
- Линейна регресия срещу логистична регресия | Ключови разлики