Introducere în tehnicile de învățare a mașinilor
Învățarea automată este o abordare științifică pentru rezolvarea anumitor sarcini folosind algoritmi și predicții diverse. Înainte de a fi implementat modelul, datele de instruire sau un model matematic sunt construite folosind anumiți algoritmi bazate pe statistici de calcul pentru a face predicții, fără a le programa efectiv. Minerirea datelor, optimizarea, vizualizarea și statisticile sunt toate legate de Machine Learning și AI. Există o mulțime de tehnici și alte abordări în ML pentru acest lucru. Deoarece ML are o mulțime de aplicații în viața reală, se utilizează diferite metode în funcție de nevoi. Aceste metode aplică anumiți algoritmi pentru a prezice și obține rezultatul cel mai precis. În acest post, vom analiza în profunzime diferitele tehnici de învățare a mașinilor.
Tehnici de învățare a mașinilor
Există câteva metode care sunt influente în promovarea sistemelor pentru a învăța și îmbunătăți automat în funcție de experiență. Dar se încadrează în diverse categorii sau tipuri precum învățarea supravegheată, învățarea nesupervizată, învățarea de consolidare, învățarea prin reprezentare etc.
1. Regresie
Algoritmii de regresie sunt folosiți mai ales pentru a face predicții asupra numerelor, adică atunci când ieșirea este o valoare reală sau continuă. Deoarece se încadrează în învățarea supravegheată, lucrează cu date instruite pentru a prezice noi date de testare. De exemplu, vârsta poate fi o valoare continuă, deoarece crește cu timpul. Există câteva modele de regresie după cum se arată mai jos:
Unii algoritmi utilizați pe scară largă în tehnicile de regresie
- Model de regresie liniară simplă : este o metodă statistică care analizează relația dintre două variabile cantitative. Această tehnică este folosită mai ales în domenii financiare, imobiliare etc.
- Regresie Lasso : Cel mai mic Absolut de selecție de contracție Operator sau LASSO este utilizat atunci când este nevoie de un subset de predictor pentru a minimiza eroarea de predicție într-o variabilă continuă.
- Regresie logistică : se realizează în cazuri de detectare a fraudei, studii clinice etc., oriunde producția este binară.
- Suport pentru regresie vectorială : SVR este un pic diferit de SVM. În regresie simplă, scopul este de a minimaliza eroarea, în timp ce în SVR, ajustăm eroarea într-un prag.
- Algoritmul regresiei multivariate : Această tehnică este utilizată în cazul mai multor variabile predictoare. Poate fi operat cu operațiuni matrice și biblioteca Numpy a lui Python.
- Algoritm cu regresie multiplă : funcționează cu mai multe variabile cantitative atât în algoritmi de regresie liniară cât și neliniară.
2. Clasificare
Un model de clasificare, o metodă de învățare supravegheată, trage o concluzie din valorile observate ca unul sau mai multe rezultate într-o formă categorică. De exemplu, e-mailul are filtre ca inbox, schițe, spam etc. Există o serie de algoritmi în modelul de clasificare, cum ar fi Regresia logistică, Arborele de decizii, Pădurea întâmplătoare, Percepția multistrat, etc. În acest model, clasificăm datele noastre în mod specific și atribuiți etichete în consecință la acele clase. Clasificatorii sunt de două tipuri:
- Clasificatori binari : clasificare cu 2 clase distincte și 2 rezultate.
- Clasificator multi-clasă s: Clasificare cu mai mult de 2 clase.
3. Clustering
Clusteringul este o tehnică de învățare automată care implică clasificarea punctelor de date în grupuri specifice. Dacă avem unele obiecte sau puncte de date, atunci putem aplica algoritmul (grupurile) de clustering pentru a le analiza și grupa în funcție de proprietățile și caracteristicile lor. Această metodă de tehnică nesupravegheată este folosită datorită tehnicilor sale statistice. Algoritmii de cluster fac predicții bazate pe date de instruire și creează grupuri pe baza similitudinii sau necunoașterii.
Metode de clustering:
- Metode bazate pe densitate : în această metodă, grupurile sunt considerate regiuni dense în funcție de similitudinea și diferența lor față de regiunea densă inferioară.
- Metode heirarchicale : Clusterele formate în această metodă sunt structuri asemănătoare arborelui. Această metodă formează arbori sau clustere din clusterul anterior. Există două tipuri de metode ierarhice: aglomerativă (abordare de jos) și divizivă (abordare de sus în jos).
- Metode de partiționare : Această metodă partiționează obiectele bazate pe k-cluster și fiecare metodă formează un singur cluster.
- Metode bazate pe gri : În această metodă, datele sunt combinate într-un număr de celule care formează o structură asemănătoare grilei.
4. Detectarea anomaliilor
Detectarea anomaliilor este procesul de detectare a articolelor sau evenimentelor neașteptate dintr-un set de date. Unele domenii în care se folosește această tehnică sunt detectarea fraudei, detectarea defecțiunilor, monitorizarea stării de sănătate a sistemului, etc.
- Anomalii punctuale : Anomaliile punctelor sunt definite atunci când o singură dată este neașteptată.
- Anomalii contextuale : Când anomaliile sunt specifice contextului, atunci se numește anomalii contextuale.
- Anomalii colective : Când o colecție sau un grup de date conexe sunt anomale, atunci se numește anomalie colectivă.
Există anumite tehnici de detectare a anomaliilor după cum urmează:
- Metode statistice : ajută la identificarea anomaliilor, indicând datele care se abat de la metodele statistice, cum ar fi media, mediul, modul etc.
- Detectarea anomaliei bazate pe densitate : se bazează pe algoritmul vecin k-cel mai apropiat.
- Algoritmul de anomalie bazat pe clustering : Punctele de date sunt colectate ca un grup atunci când se încadrează în același grup și sunt determinate din centrele locale.
- Super Vector Machine : Algoritmul se antrenează pentru a grupa instanțele de date normale și identifică anomaliile folosind datele de instruire.
Lucrul la tehnici de învățare a mașinilor
Machine Learning folosește o mulțime de algoritmi pentru a gestiona și lucra cu seturi de date mari și complexe pentru a face predicții după necesități.
De exemplu, căutăm o imagine de autobuz pe Google. Astfel, Google primește practic o serie de exemple sau seturi de date etichetate ca autobuz, iar sistemul găsește tiparele de pixeli și culori care vă vor ajuta să găsiți imagini corecte ale autobuzului.
Sistemul Google va face o ghicire aleatorie a autobuzului precum imaginile cu ajutorul tiparelor. Dacă apare o greșeală, atunci se ajustează pentru precizie. În final, aceste tipare vor fi învățate de un sistem informatic mare modelat ca un creier uman sau o rețea neuronală profundă pentru a identifica rezultatele exacte din imagini. Așa funcționează tehnicile ML pentru a obține întotdeauna cel mai bun rezultat.
Concluzie
Învățarea automată are diverse aplicații în viața reală pentru a ajuta casele de afaceri, persoane fizice etc. să obțină anumite rezultate în funcție de necesități. Pentru a obține cele mai bune rezultate, anumite tehnici sunt importante, care au fost discutate mai sus. Aceste tehnici sunt moderne, futuriste și promovează automatizarea lucrurilor cu forță de muncă și costuri mai reduse.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru tehnicile de învățare a mașinilor. Aici discutăm despre diferitele tehnici de învățare a mașinilor cu ajutorul acesteia. De asemenea, puteți arunca o privire asupra articolelor următoare pentru a afla mai multe -
- Ensamblare tehnici
- Tehnici de inteligență artificială
- Conceptele și tehnicile de extragere a datelor
- Învățarea mașinilor de știință a datelor
- Modalități simple de a crea arborele de decizie
- Importanța arborelui decizional în extragerea datelor
- Regresia liniară vs regresia logistică | Diferențele cheie