Kaltaisesi lukijat auttavat tukemaan MUO: ta. Kun teet ostoksen käyttämällä sivustollamme olevia linkkejä, voimme ansaita kumppanipalkkion.
Oletko koskaan miettinyt, miten itseajavat autot, chatbotit ja automaattiset Netflix-suositukset toimivat? Nämä kätevät tekniset edistysaskeleet ovat koneoppimisen tuotteita.
Tämän tyyppinen tekoäly kouluttaa tietokoneita tutkimaan ihmisten käyttäytymistä ja käyttämään algoritmeja älykkäiden päätösten tekemiseen ilman väliintuloa. Algoritmit oppivat tulotiedoista riippumatta ja ennustavat loogista lähtöä harjoitustietojoukon dynamiikan perusteella.
Tässä on muutamia parhaita koneoppimisalgoritmeja, jotka auttavat luomaan ja kouluttamaan älykkäitä tietokonejärjestelmiä.
Algoritmien merkitys koneoppimisessa
A koneoppimisalgoritmi on joukko ohjeita, joita käytetään auttamaan tietokonetta jäljittelemään ihmisen käyttäytymistä. Tällaiset algoritmit voivat suorittaa monimutkaisia tehtäviä vain vähän tai ei lainkaan ihmisen apua.
Sen sijaan, että algoritmi kirjoittaisi koodin jokaiselle tehtävälle, se rakentaa logiikkaa malliin lisäämistäsi tiedoista. Kun tietojoukko on riittävän suuri, se tunnistaa kuvion, jonka avulla se voi tehdä loogisia päätöksiä ja ennustaa arvokasta tulosta.
Nykyaikaiset järjestelmät käyttävät useita koneoppimisalgoritmeja, joista jokaisella on omat suorituskykyetunsa. Algoritmit eroavat myös tarkkuudesta, syöttötiedoista ja käyttötapauksista. Sellaisenaan käytettävän algoritmin tunteminen on tärkein askel onnistuneen koneoppimismallin rakentamisessa.
1. Logistinen regressio
Tämä algoritmi, joka tunnetaan myös nimellä binomiaalinen logistinen regressio, etsii tapahtuman onnistumisen tai epäonnistumisen todennäköisyyden. Se on yleensä go-to-menetelmä, kun riippuva muuttuja on binäärinen. Lisäksi tulokset käsitellään yleensä yksinkertaisesti tosi/epätosi tai kyllä/ei.
Jotta voit käyttää tätä tilastollista mallia, sinun on tutkittava ja luokiteltava merkittyjä tietojoukkoja erillisiin luokkiin. Vaikuttava ominaisuus on, että voit laajentaa logistisen regression useisiin luokkiin ja antaa realistisen kuvan luokkaennusteista todennäköisyyksien perusteella.
Logistinen regressio on erittäin nopea ja tarkka tuntemattomien tietueiden ja yksinkertaisten tietojoukkojen luokittelussa. Se on myös poikkeuksellinen mallikertoimien tulkinnassa. Lisäksi logistinen regressio toimii parhaiten skenaarioissa, joissa tietojoukko on lineaarisesti erotettavissa.
Tämän algoritmin avulla voit helposti päivittää malleja vastaamaan uusia tietoja ja käyttää päätelmiä ominaisuuksien välisen suhteen määrittämiseen. Se on myös vähemmän altis ylisovitukselle, siinä on säätelytekniikka yhden tapauksessa ja se vaatii vähän laskentatehoa.
Logistisen regression suuri rajoitus on, että se olettaa riippuvien ja riippumattomien muuttujien välillä lineaarisen suhteen. Tämä tekee siitä sopimattoman epälineaarisiin ongelmiin, koska se ennustaa vain diskreettejä funktioita käyttämällä lineaarista päätöspintaa. Tämän seurauksena tehokkaammat algoritmit voivat sopia paremmin monimutkaisempiin tehtäviisi.
2. Päätöspuu
Nimi juontaa juurensa sen puurakenteisesta lähestymistavasta. Voit käyttää päätöspuukehystä luokittelu- ja regressioongelmiin. Silti se on toimivampi luokitteluongelmien ratkaisemiseen.
Kuten puu, se alkaa juurisolmusta, joka edustaa tietojoukkoa. Haarat edustavat oppimisprosessia ohjaavia sääntöjä. Nämä haarat, joita kutsutaan päätössolmuiksi, ovat kyllä- tai ei-kysymyksiä, jotka johtavat muihin haaroihin tai päättyvät lehtisolmuihin.
Jokainen lehtisolmu edustaa päätösten keräämisen mahdollista tulosta. Lehtisolmut ja päätöksentekosolmut ovat kaksi pääyksikköä, jotka osallistuvat tulosten ennustamiseen annettujen tietojen perusteella. Näin ollen lopullinen tulos tai päätös perustuu tietojoukon ominaisuuksiin.
Päätöspuut ovat valvottuja koneoppimisalgoritmeja. Tämän tyyppiset algoritmit edellyttävät, että käyttäjä selittää, mikä syöte on. He tarvitsevat myös kuvauksen koulutustiedon odotetusta tuotosta.
Yksinkertaisesti sanottuna tämä algoritmi on graafinen esitys erilaisista vaihtoehdoista ennalta asetettujen ehtojen ohjaamana saadakseen kaikki mahdolliset ratkaisut ongelmaan. Sellaisenaan esitetyt kysymykset ovat muodostumista ratkaisun löytämiseksi. Päätöspuut jäljittelevät ihmisen ajatteluprosessia saadakseen loogisen päätöksen yksinkertaisten sääntöjen avulla.
Tämän algoritmin suurin haittapuoli on, että se on altis epävakaudelle; pieni muutos tiedoissa voi aiheuttaa suuren häiriön rakenteessa. Sellaisenaan sinun tulee tutkia erilaisia tapoja saada johdonmukaisia tietojoukkoja projekteillesi.
3. K-NN-algoritmi
K-NN on osoittautunut monitahoiseksi algoritmiksi, joka on hyödyllinen monien todellisten ongelmien ratkaisemisessa. Huolimatta siitä, että se on yksi yksinkertaisimmista koneoppimisalgoritmeista, se on hyödyllinen monille teollisuudenaloille turvallisuudesta rahoitukseen ja talouteen.
Nimensä mukaisesti K-lähin naapuri toimii luokittajana olettamalla samankaltaisuutta uuden ja olemassa olevan naapuritiedon välillä. Sitten se sijoittaa uuden tapauksen samaan tai samankaltaiseen luokkaan lähimmän saatavilla olevan tiedon kanssa.
On tärkeää huomata, että K-NN on ei-parametrinen algoritmi; se ei tee oletuksia taustalla olevista tiedoista. Kutsutaan myös laiskan oppijan algoritmiksi, se ei opi heti koulutustiedoista. Sen sijaan se tallentaa nykyiset tietojoukot ja odottaa, kunnes se vastaanottaa uusia tietoja. Sitten se suorittaa luokituksia läheisyyden ja yhtäläisyyksien perusteella.
K-NN on käytännöllinen ja sitä käytetään monilla eri aloilla. Terveydenhuollossa tämä algoritmi voi ennustaa mahdollisia terveysriskejä yksilön todennäköisimpien geeni-ilmentymien perusteella. Rahoituksessa ammattilaiset käyttävät K-NN: tä ennustaakseen osakemarkkinoita ja jopa valuuttakursseja.
Suurin haitta tämän algoritmin käytössä on, että se vaatii enemmän muistia kuin muut koneoppimisalgoritmit. Sillä on myös vaikeuksia käsitellä monimutkaisia, korkeadimensionaalisia datasyötteitä.
Siitä huolimatta K-NN on edelleen hyvä valinta, koska se mukautuu helposti, tunnistaa helposti kuvioita ja antaa sinun muokata ajonaikaista dataa vaikuttamatta ennusteen tarkkuuteen.
4. K-Means
K-Means on valvomaton oppimisalgoritmi, joka ryhmittelee merkitsemättömät tietojoukot ainutlaatuisiin klustereihin. Se vastaanottaa syötteitä, minimoi datapisteiden välisen etäisyyden ja kokoaa tietoja yhteisten piirteiden perusteella.
Selvyyden vuoksi klusteri on kokoelma tietopisteitä, jotka on ryhmitelty yhdeksi tiettyjen yhtäläisyuksien vuoksi. "K"-tekijä kertoo järjestelmälle, kuinka monta klusteria se tarvitsee.
Käytännön esimerkki siitä, miten tämä toimii, sisältää numeroitujen jalkapalloilijoiden ryhmän analysoinnin. Tämän algoritmin avulla voit luoda ja jakaa jalkapalloilijat kahteen ryhmään: asiantuntijajalkapalloilijoihin ja amatöörijalkapalloilijoihin.
K-Means-algoritmilla on useita tosielämän sovelluksia. Sen avulla voit luokitella oppilaiden arvosanat, tehdä lääketieteellisiä diagnooseja ja näyttää hakukoneen tuloksia. Yhteenvetona voidaan todeta, että se on erinomainen analysoimaan suuria tietomääriä ja jakamaan ne loogisiin klustereihin.
Eräs tämän algoritmin käytön seuraus on, että tulokset ovat usein epäjohdonmukaisia. Se on järjestyksestä riippuvainen, joten mikä tahansa muutos olemassa olevan tietojoukon järjestykseen voi vaikuttaa sen lopputulokseen. Lisäksi siltä puuttuu yhtenäinen vaikutus ja se pystyy käsittelemään vain numeerista dataa.
Näistä rajoituksista huolimatta K-Means on yksi parhaiten suoriutuvista koneoppimisalgoritmeista. Se soveltuu erinomaisesti tietojoukkojen segmentointiin, ja siihen luotetaan mukautumiskykynsä vuoksi.
Parhaan algoritmin valitseminen sinulle
Aloittelijana saatat tarvita apua parhaan algoritmin löytämisessä. Tämä päätös on haastava maailmassa, joka on täynnä fantastisia valintoja. Aluksi sinun tulee kuitenkin perustaa valintasi johonkin muuhun kuin algoritmin hienoihin ominaisuuksiin.
Pikemminkin sinun tulee ottaa huomioon algoritmin koko, tietojen luonne, tehtävän kiireellisyys ja suorituskykyvaatimukset. Nämä tekijät muun muassa auttavat sinua varmistamaan täydellisen algoritmin projektillesi.
