4 måste-känna maskininlärningsalgoritmer

4 måste-känna maskininlärningsalgoritmer
Läsare som du hjälper till att stödja MUO. När du gör ett köp med hjälp av länkar på vår webbplats kan vi tjäna en affiliate-provision.

Har du någonsin undrat hur självkörande bilar, chatbots och automatiserade Netflix-rekommendationer fungerar? Dessa praktiska tekniska framsteg är produkterna av maskininlärning.





Den här typen av artificiell intelligens tränar datorer att studera mänskligt beteende och använda algoritmer för att fatta smarta beslut utan ingripande. Algoritmerna lär sig oberoende av indata och förutsäger logisk utdata baserat på dynamiken i en träningsdatauppsättning.





MAKEUSE AV DAGENS VIDEO

Här är några av de bästa maskininlärningsalgoritmerna som hjälper till att skapa och träna intelligenta datorsystem.





anslut wii u gamepad till datorn

Vikten av algoritmer i maskininlärning

A maskininlärningsalgoritm är en uppsättning instruktioner som används för att hjälpa en dator att imitera mänskligt beteende. Sådana algoritmer kan utföra komplexa uppgifter med liten eller ingen mänsklig hjälp.

Istället för att skriva kod för varje uppgift, bygger algoritmen logik från de data du introducerar till modellen. Med en tillräckligt stor datamängd identifierar den ett mönster, vilket gör att den kan fatta logiska beslut och förutsäga den värdefulla produktionen.



Moderna system använder flera maskininlärningsalgoritmer, var och en med sina egna prestandafördelar. Algoritmer skiljer sig också åt i noggrannhet, indata och användningsfall. Som sådan är att veta vilken algoritm som ska användas det viktigaste steget för att bygga en framgångsrik maskininlärningsmodell.

1. Logistisk regression

  Bild av en regressionsgraf

Även känd som binomial logistisk regression, hittar denna algoritm sannolikheten för en händelses framgång eller misslyckande. Det är i allmänhet go-to-metoden när den beroende variabeln är binär. Dessutom behandlas resultaten vanligtvis som helt enkelt sant/falskt eller ja/nej.





För att använda denna statistiska modell måste du studera och kategorisera märkta datamängder i diskreta kategorier. En imponerande funktion är att du kan utöka logistisk regression till flera klasser och ge en realistisk bild av klassförutsägelser baserat på sannolikheter.

Logistisk regression är mycket snabb och exakt för att klassificera okända poster och enkla datamängder. Den är också exceptionell vid tolkning av modellkoefficienter. Dessutom fungerar logistisk regression bäst i scenarier där datamängden är linjärt separerbar.





Med den här algoritmen kan du enkelt uppdatera modeller för att återspegla nya data och använda slutsatser för att bestämma förhållandet mellan funktioner. Det är också mindre benäget att överanpassa, har en regleringsteknik i fallet med en och kräver liten beräkningskraft.

En stor begränsning av logistisk regression är att den antar ett linjärt samband mellan beroende och oberoende variabler. Detta gör den olämplig för icke-linjära problem eftersom den endast förutsäger diskreta funktioner med hjälp av en linjär beslutsyta. Som ett resultat kan kraftfullare algoritmer bättre passa dina mer komplexa uppgifter.

2. Beslutsträd

  En algoritm på papper. Små rutor märkta med bokstäverna B-I är sammanfogade med pilar, de flesta bildar en cirkel.

Namnet kommer från dess trädstrukturerade tillvägagångssätt. Du kan använda ramverket för beslutsträd för klassificerings- och regressionsproblem. Ändå är det mer funktionellt för att lösa klassificeringsproblem.

Som ett träd börjar det med rotnoden som representerar datamängden. Grenarna representerar reglerna som styr inlärningsprocessen. Dessa grenar, som kallas beslutsnoder, är ja- eller nej-frågor som leder till andra grenar eller slutar vid lövnoder.

Varje bladnod representerar det möjliga resultatet från en uppbyggnad av beslut. Lövnoder och beslutsnoder är de två stora enheterna som är involverade i att förutsäga ett resultat från den information som ges. Därför baseras den slutliga utdatan eller beslutet på datamängdens funktioner.

Beslutsträd är övervakade maskininlärningsalgoritmer. Dessa typer av algoritmer kräver att användaren förklarar vad input är. De behöver också en beskrivning av det förväntade resultatet från träningsdata.

Enkelt uttryckt är denna algoritm en grafisk representation av olika alternativ som styrs av förinställda villkor för att få alla möjliga lösningar på ett problem. Som sådan är frågorna som ställs en uppbyggnad för att komma fram till en lösning. Beslutsträd efterliknar den mänskliga tankeprocessen för att komma fram till en logisk dom med enkla regler.

Den stora nackdelen med denna algoritm är att den är benägen att bli instabil; en minuts förändring i data kan orsaka stora störningar i strukturen. Som sådan bör du utforska olika sätt att få konsekventa datamängder för dina projekt .

3. K-NN Algoritm

  Bild som anger algoritmen för närmaste granne

K-NN har visat sig vara en mångfacetterad algoritm användbar för att ta itu med många verkliga problem. Trots att den är en av de enklaste maskininlärningsalgoritmerna är den användbar för många branscher, från säkerhet till finans och ekonomi.

Som namnet antyder fungerar K-Nearest Neighbor som en klassificerare genom att anta likhet mellan nya och befintliga angränsande data. Den placerar sedan det nya fallet i samma eller liknande kategori som närmast tillgängliga data.

Det är viktigt att notera att K-NN är en icke-parametrisk algoritm; den gör inga antaganden om underliggande data. Kallas även en latinläraralgoritm, den lär sig inte omedelbart av träningsdata. Istället lagrar den aktuella datamängder och väntar tills den tar emot ny data. Sedan utför den klassificeringar baserade på närhet och likheter.

K-NN är praktiskt och människor använder det inom olika områden. Inom vården kan denna algoritm förutsäga möjliga hälsorisker baserat på en individs mest sannolika genuttryck. Inom finans använder proffs K-NN för att prognostisera aktiemarknaden och till och med valutakurser.

Den största nackdelen med att använda denna algoritm är att den är mer minneskrävande än andra maskininlärningsalgoritmer. Den har också svårt att hantera komplex, högdimensionell datainmatning.

Ändå förblir K-NN ett bra val eftersom det enkelt anpassar sig, lätt identifierar mönster och låter dig modifiera körtidsdata utan att påverka prediktionsnoggrannheten.

4. K-medel

  Slumpmässiga gröna hieroglyfer faller ner i vertikala kolumner på en svart bakgrund

K-Means är en oövervakad inlärningsalgoritm som grupperar omärkta datamängder i unika kluster. Den tar emot input, minimerar avståndet mellan datapunkter och aggregerar data baserat på gemensamma egenskaper.

För tydlighetens skull är ett kluster en samling datapunkter grupperade i en på grund av vissa likheter. 'K'-faktorn talar om för systemet hur många kluster det behöver.

En praktisk illustration av hur detta fungerar innebär att analysera en numrerad grupp fotbollsspelare. Du kan använda den här algoritmen för att skapa och dela upp fotbollsspelare i två kluster: expertfotbollsspelare och amatörfotbollsspelare.

K-Means-algoritmen har flera verkliga tillämpningar. Du kan använda den för att kategorisera studentbetyg, utföra medicinska diagnoser och visa sökmotorresultat. Sammanfattningsvis utmärker den sig på att analysera stora mängder data och dela upp dem i logiska kluster.

En konsekvens av att använda denna algoritm är att resultaten ofta är inkonsekventa. Den är ordningsberoende, så varje ändring av ordningen för en befintlig datamängd kan påverka resultatet. Dessutom saknar den en enhetlig effekt och kan bara hantera numeriska data.

Trots dessa begränsningar är K-Means en av de bäst presterande maskininlärningsalgoritmerna. Den är perfekt för att segmentera datamängder och är betrodd för sin anpassningsförmåga.

Att välja den bästa algoritmen för dig

Som nybörjare kan du behöva hjälp med att hitta den bästa algoritmen. Detta beslut är utmanande i en värld full av fantastiska val. Men till att börja med bör du basera ditt val på något annat än algoritmens snygga funktioner.

Snarare bör du överväga algoritmens storlek, typ av data, brådskande uppgift och prestandakrav. Dessa faktorer, bland andra, hjälper dig att fastställa den perfekta algoritmen för ditt projekt.