Wprowadzenie do technik uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to naukowe podejście do rozwiązywania niektórych zadań przy użyciu różnych algorytmów i prognoz. Przed wdrożeniem modelu dane szkoleniowe lub model matematyczny są budowane przy użyciu określonych algorytmów opartych na statystykach obliczeniowych w celu dokonywania prognoz bez faktycznego programowania. Eksploracja danych, optymalizacja, wizualizacja i statystyki są powiązane z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. W tym celu istnieje wiele technik i innych podejść w ML. Ponieważ ML ma wiele zastosowań w prawdziwym życiu, w zależności od potrzeb stosuje się różne metody. Metody te stosują pewne algorytmy do przewidywania i uzyskiwania najdokładniejszych wyników. W tym poście szczegółowo przyjrzymy się różnym technikom uczenia maszynowego.

Techniki uczenia maszynowego

Istnieje kilka metod, które mają wpływ na promowanie systemów do automatycznego uczenia się i doskonalenia zgodnie z doświadczeniem. Ale należą one do różnych kategorii lub typów, takich jak nadzorowane uczenie się, uczenie się bez nadzoru, uczenie się przez wzmocnienie, uczenie się reprezentacji itp. Poniżej znajdują się techniki, które obejmują uczenie maszynowe:

1. Regresja

Algorytmy regresji są najczęściej używane do przewidywania liczb, tj. Gdy wynik jest wartością rzeczywistą lub ciągłą. Ponieważ podlega on nadzorowanemu uczeniu, działa z wyszkolonymi danymi w celu przewidywania nowych danych testowych. Na przykład wiek może być wartością ciągłą, ponieważ rośnie z czasem. Istnieje kilka modeli regresji, jak pokazano poniżej:

Niektóre szeroko stosowane algorytmy w technikach regresji

  • Prosty model regresji liniowej : Jest to metoda statystyczna, która analizuje związek między dwiema zmiennymi ilościowymi. Technikę tę stosuje się głównie w dziedzinie finansów, nieruchomości itp.
  • Regresja Lasso : operator skurczu najmniejszego wyboru bezwzględnego lub LASSO stosuje się, gdy zachodzi potrzeba podzbioru predyktora w celu zminimalizowania błędu prognozowania w zmiennej ciągłej.
  • Regresja logistyczna : przeprowadzana jest w przypadkach wykrycia oszustwa, prób klinicznych itp. Wszędzie tam, gdzie dane wyjściowe są binarne.
  • Obsługa regresji wektorowej : SVR różni się nieco od SVM. W prostej regresji celem jest zminimalizowanie błędu, podczas gdy w SVR dostosowujemy błąd w ramach progu.
  • Algorytm regresji wielowymiarowej : Ta technika jest stosowana w przypadku wielu zmiennych predykcyjnych. Można go obsługiwać za pomocą operacji macierzowych i biblioteki Numpy Pythona.
  • Algorytm regresji wielokrotnej : Działa z wieloma zmiennymi ilościowymi zarówno w algorytmach regresji liniowej, jak i nieliniowej.

2. Klasyfikacja

Model klasyfikacyjny, metoda nadzorowanego uczenia się, wyciąga wnioski z zaobserwowanych wartości jako jednego lub więcej wyników w formie kategorycznej. Na przykład wiadomości e-mail mają filtry takie jak skrzynka odbiorcza, wersje robocze, spam itp. W modelu klasyfikacji istnieje szereg algorytmów, takich jak regresja logistyczna, drzewo decyzyjne, las losowy, postrzeganie wielowarstwowe itp. W tym modelu klasyfikujemy nasze dane w sposób szczególny i przypisz etykiety odpowiednio do tych klas. Klasyfikatory są dwojakiego rodzaju:

  • Klasyfikatory binarne : Klasyfikacja z 2 odrębnymi klasami i 2 danymi wyjściowymi.
  • Klasyfikatory wieloklasowe: Klasyfikacja obejmująca więcej niż 2 klasy.

3. Grupowanie

Klastrowanie jest techniką uczenia maszynowego, która polega na klasyfikowaniu punktów danych do określonych grup. Jeśli mamy jakieś obiekty lub punkty danych, możemy zastosować algorytm (y) klastrowania do analizy i grupowania ich zgodnie z ich właściwościami i cechami. Ta metoda techniki bez nadzoru jest stosowana ze względu na jej techniki statystyczne. Algorytmy klastrowe dokonują prognoz na podstawie danych szkoleniowych i tworzą klastry na podstawie podobieństwa lub nieznajomości.

Metody grupowania:

  • Metody oparte na gęstości : w tej metodzie klastry są uważane za gęste regiony w zależności od ich podobieństwa i różnicy od regionu o mniejszej gęstości.
  • Metody heirarchiczne : Klastry utworzone w tej metodzie są strukturami drzewiastymi. Ta metoda tworzy drzewa lub klastry z poprzedniego klastra. Istnieją dwa rodzaje metod hierarchicznych: aglomeracyjne (podejście oddolne) i dzielące (podejście odgórne).
  • Metody partycjonowania : Ta metoda dzieli obiekty na podstawie klastrów k, a każda metoda tworzy jeden klaster.
  • Metody oparte na Gris : W tej metodzie dane są łączone w wiele komórek, które tworzą strukturę podobną do siatki.

4. Wykrywanie anomalii

Wykrywanie anomalii to proces wykrywania nieoczekiwanych elementów lub zdarzeń w zbiorze danych. Niektóre obszary, w których stosuje się tę technikę, to wykrywanie oszustw, wykrywanie usterek, monitorowanie stanu systemu itp. Wykrywanie anomalii można ogólnie podzielić na:

  1. Anomalie punktowe : anomalie punktowe są definiowane, gdy pojedyncze dane są nieoczekiwane.
  2. Anomalie kontekstualne : gdy anomalie są specyficzne dla kontekstu, nazywa się to anomaliami kontekstualnymi.
  3. Anomalie zbiorowe : gdy zbiór lub grupa powiązanych elementów danych jest anomalna, wówczas nazywa się to anomalią zbiorową.

Istnieją pewne techniki wykrywania anomalii, takie jak:

  • Metody statystyczne : Pomaga w identyfikacji anomalii poprzez wskazanie danych, które odbiegają od metod statystycznych, takich jak średnia, mediana, tryb itp.
  • Wykrywanie anomalii na podstawie gęstości : oparte na algorytmie k-najbliższego sąsiada.
  • Algorytm anomalii oparty na klastrowaniu : Punkty danych są gromadzone jako klaster, gdy należą do tej samej grupy i są określane na podstawie lokalnych centroidów.
  • Maszyna super wektorowa : Algorytm trenuje się, aby grupować normalne instancje danych i identyfikuje anomalie na podstawie danych treningowych.

Praca nad technikami uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe wykorzystuje wiele algorytmów do obsługi i pracy z dużymi i złożonymi zestawami danych w celu prognozowania według potrzeb.

Na przykład przeszukujemy obraz autobusu w Google. Tak więc Google zasadniczo pobiera szereg przykładów lub zestawów danych oznaczonych jako magistrala, a system znajduje wzory pikseli i kolorów, które pomogą znaleźć prawidłowe obrazy magistrali.

System Google losowo zgadnie autobus za pomocą wzorów za pomocą obrazów. Jeśli wystąpi jakikolwiek błąd, dostosowuje się do dokładności. Ostatecznie wzorce te zostaną poznane przez duży system komputerowy modelowany jak ludzki mózg lub Deep Neural Network w celu zidentyfikowania dokładnych wyników z obrazów. Tak działają techniki ML, aby zawsze uzyskać najlepszy wynik.

Wniosek

Uczenie maszynowe ma różne zastosowania w prawdziwym życiu, aby pomóc domom biznesowym, osobom prywatnym itp. Osiągnąć określone wyniki w zależności od potrzeb. Aby uzyskać najlepsze wyniki, ważne są pewne techniki, które zostały omówione powyżej. Techniki te są nowoczesne, futurystyczne i promują automatyzację rzeczy przy mniejszej sile roboczej i niższych kosztach.

Polecane artykuły

To był przewodnik po technikach uczenia maszynowego. Tutaj omawiamy różne techniki uczenia maszynowego z jego działaniem. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Ensemble Techniques
  2. Techniki sztucznej inteligencji
  3. Pojęcia i techniki eksploracji danych
  4. Uczenie maszynowe danych
  5. Proste sposoby tworzenia drzewa decyzyjnego
  6. Znaczenie drzewa decyzyjnego w eksploracji danych
  7. Regresja liniowa a regresja logistyczna | Kluczowe różnice

Kategoria:

Big Data