Машинное обучение (ML) может делать все, от анализа рентгеновских снимков до прогнозирования цен на фондовом рынке и многого другого. По данным Fortune Business Insights (компании, которая предоставляет исследования рынка и консультационные услуги глобальным компаниям).
В основе машинного обучения лежат алгоритмы, которые обучены, чтобы стать моделями машинного обучения, используемыми для реализации некоторых из самых впечатляющих инноваций в современном мире. В этой статье вы узнаете о четырех наиболее важных алгоритмах машинного обучения, которые вам следует знать, отправляясь в собственное путешествие по машинному обучению, и изучите различные шаблоны обучения, используемые для превращения алгоритмов машинного обучения в модели машинного обучения. Но прежде чем мы начнем, давайте дадим краткое определение того, что такое алгоритмы машинного обучения.
Что такое алгоритмы машинного обучения
Алгоритм машинного обучения относится к программному коду (математике или программной логике), который позволяет специалистам изучать, анализировать, понимать и исследовать сложные большие наборы данных. Каждый алгоритм следует ряду инструкций для достижения цели прогнозирования или классификации информации путем изучения, установления и обнаружения шаблонов, встроенных в данные.
Алгоритмы машинного обучения определяют правила и процессы, которые система должна учитывать при обработке конкретной задачи. Эти алгоритмы анализируют и моделируют данные, чтобы предсказать результат в заранее определенном диапазоне. Кроме того, когда в эти алгоритмы вводятся новые данные, они обучаются и совершенствуются на основе отзывов о предыдущей производительности при прогнозировании результатов. Упрощенно говоря, алгоритмы машинного обучения становятся «умнее» с каждой итерацией.
Самые популярные алгоритмы машинного обучения 2023:
Существует много широко используемых алгоритмов в сообществах разработчиков, таких как:
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Древо решений
- SVM
- kNN
- K-средние
Сегодня мы поговорим о самых важных и популярных четырех алгоритмах, которые вам нужно знать, когда вы начинаете свою профессиональную жизнь в области машинного обучения.
1- Логистическая регрессия
Нет, логистическая регрессия не для проблем регрессии. Это на самом деле для задач классификации. Алгоритм применяет логистическую функцию к набору функций, которые предсказывают результат зависимой переменной. Конечно, имя независимой переменной будет неправильным, потому что оно еще не зависело от ожидаемых входных переменных. Он делится на три категории:
- Бинарная логистическая регрессия
- Полиномиальная логистическая регрессия
- Порядковая логистическая регрессия
Бинарная логистическая регрессия обычно используется, когда есть две возможные классификации или результаты (да или нет; пройдено или не пройдено). Это может помочь в прогнозировании того, сдаст ли студент курс или провалит его, а также будет ли опухоль злокачественной или нет. Полиномиальная логистическая регрессия имеет три или более результатов без порядка, а порядковая логистическая регрессия имеет три или более результатов с естественным порядком.
2- Дерево решений
Дерево решений — это контролируемый алгоритм обучения, используемый для классификации и прогнозного моделирования.
Подобно графической блок-схеме, дерево решений начинается с корневого узла, который задает конкретный вопрос из данных, а затем отправляет его в ветвь ниже в зависимости от ответа. Каждая из этих ветвей ведет к внутреннему узлу, который, в свою очередь, задает еще один вопрос о данных, прежде чем направить его в другую ветвь в зависимости от ответа. Это продолжается до тех пор, пока данные не достигнут конечного узла, также известного как конечный узел, который больше не разветвляется.
Деревья решений популярны в машинном обучении, потому что они могут относительно просто обрабатывать сложные наборы данных.
3- K-средние
Алгоритм неконтролируемой кластеризации, предназначенный для разделения неразмеченных данных на определенное количество (это «K») отдельных кластеров. Другими словами, метод k-средних находит наблюдения, которые имеют общие важные характеристики, и объединяет их в группы. Хорошее решение для кластеризации — это решение, которое находит кластеры так, чтобы они максимально отличались друг от друга и были максимально похожи внутри каждого кластера.
4- Алгоритм KNN
Алгоритм K-ближайших соседей использует весь набор данных в качестве обучающего набора вместо разделения набора данных на обучающий набор и тестовый набор.
Когда для нового экземпляра данных требуется результат, алгоритм KNN проходит через весь набор данных, чтобы найти k ближайших экземпляров к новому экземпляру или k наиболее похожих случаев на новую запись, а затем берет среднее значение результатов ( для задач регрессии) или режим (наиболее распространенный класс) для задач классификации. Значение k определяется пользователем.
Сходство между экземплярами рассчитывается с использованием таких показателей, как евклидово расстояние и расстояние Хэмминга.
Резюме
Алгоритмы машинного обучения, как правило, учатся на наблюдениях. Они анализируют данные, назначают входные данные выходным и обнаруживают шаблоны данных. Алгоритмы становятся умнее по мере того, как они обрабатывают больше данных, повышая общую эффективность прогнозирования.
В зависимости от меняющихся требований и сложности задач продолжают появляться новые варианты существующих алгоритмов машинного обучения. Вы можете выбрать алгоритм, который лучше всего соответствует вашим потребностям, и оставаться впереди в области машинного обучения.