Úvod do techniky strojového učenia
Strojové učenie je vedecký prístup k riešeniu určitých úloh pomocou rôznych algoritmov a predpovedí. Pred zavedením modelu sa údaje o tréningu alebo matematický model zostavia pomocou určitých algoritmov založených na výpočtovej štatistike, aby sa predpovedali bez toho, aby sa skutočne naprogramovali. Dolovanie, optimalizácia, vizualizácia a štatistika údajov sú spojené so strojovým učením a AI. V ML je veľa techník a iných prístupov. Pretože ML má v reálnom živote veľa aplikácií, používajú sa rôzne metódy podľa potrieb. Tieto metódy používajú určité algoritmy na predpovedanie a dosiahnutie čo najpresnejšieho výsledku. V tomto príspevku sa podrobne pozrieme na rôzne techniky strojového učenia.
Techniky strojového učenia
Existuje niekoľko metód, ktoré majú vplyv na podporu systémov, aby sa automaticky učili a zlepšovali podľa skúseností. Spadajú však do rôznych kategórií alebo typov, ako je učenie pod dohľadom, učenie bez dozoru, učenie o posilnení, reprezentačné učenie atď. Nižšie sú uvedené techniky, ktoré spadajú pod strojové učenie:
1. Regresia
Regresné algoritmy sa väčšinou používajú na vytváranie predpovedí na číslach, tj keď je výstupom skutočná alebo nepretržitá hodnota. Keďže spadá pod supervízované učenie, pracuje s trénovanými údajmi na predpovedanie nových testovacích údajov. Napríklad vek môže byť súvislá hodnota, keď sa s časom zvyšuje. Niektoré regresné modely sú uvedené nižšie:
Niektoré bežne používané algoritmy v regresných technikách
- Jednoduchý lineárny regresný model : Je to štatistická metóda, ktorá analyzuje vzťah medzi dvoma kvantitatívnymi premennými. Táto technika sa väčšinou používa vo finančných oblastiach, nehnuteľnostiach atď.
- Laserová regresia : Operátor zmršťovania najmenšieho absolútneho výberu alebo LASSO sa používa, keď je potrebné, aby podmnožina prediktora minimalizovala chybu predikcie v spojitej premennej.
- Logistická regresia : Vykonáva sa v prípadoch zisťovania podvodov, klinických pokusov atď., Kdekoľvek je výstup binárny.
- Podpora vektorovej regresie : SVR sa trochu líši od SVM. V jednoduchej regresii je cieľom minimalizovať chybu, zatiaľ čo v SVR chybu upravujeme v rámci prahu.
- Viacrozmerný regresný algoritmus : Táto technika sa používa v prípade viacerých predikčných premenných. Môže sa prevádzkovať pomocou maticových operácií a Pythonovej knižnice Numpy.
- Algoritmus viacnásobnej regresie : Pracuje s viacerými kvantitatívnymi premennými v lineárnych aj nelineárnych regresných algoritmoch.
2. Klasifikácia
Klasifikačný model, metóda supervízovaného učenia, vyvodzuje záver z pozorovaných hodnôt ako jeden alebo viac výstupov v kategorizovanej podobe. Napríklad e-mail obsahuje filtre, ako sú doručená pošta, koncepty, spam atď. V klasifikačnom modeli je množstvo algoritmov, ako je logistická regresia, rozhodovací strom, náhodný les, viacvrstvové vnímanie atď. V tomto modeli naše údaje klasifikujeme konkrétne a podľa toho priraďte menovkám tieto triedy. Klasifikátory sú dvoch typov:
- Binárne klasifikátory : Klasifikácia s 2 rôznymi triedami a 2 výstupmi.
- Klasifikátory viacerých tried: Klasifikácia s viac ako 2 triedami.
3. Zhlukovanie
Zhlukovanie je technika strojového učenia, ktorá zahŕňa klasifikáciu údajových bodov do konkrétnych skupín. Ak máme nejaké objekty alebo dátové body, potom môžeme použiť zhlukovací algoritmus (algoritmy) na ich analýzu a zoskupenie podľa ich vlastností a vlastností. Táto metóda techniky bez dozoru sa používa kvôli jej štatistickým metódam. Klastrové algoritmy robia predpovede na základe údajov o školeniach a vytvárajú zoskupenia na základe podobnosti alebo neznáma.
Metódy zoskupovania:
- Metódy založené na hustote : Pri tejto metóde sa zhluky považujú za husté regióny v závislosti od ich podobnosti a rozdielu od nízkohustých oblastí.
- Heirarchické metódy : Zhluky vytvorené v tejto metóde sú stromové štruktúry. Táto metóda vytvára stromy alebo zoskupenia z predchádzajúceho klastra. Existujú dva typy hierarchických metód: aglomeračný (prístup zdola nahor) a deliteľný (prístup zhora nadol).
- Metódy rozdelenia : Táto metóda delí objekty na základe k-klastrov a každá metóda tvorí jeden klaster.
- Metódy založené na Gris : V tejto metóde sa údaje kombinujú do niekoľkých buniek, ktoré tvoria mriežkovú štruktúru.
4. Detekcia anomálie
Detekcia anomálie je proces zisťovania neočakávaných položiek alebo udalostí v množine údajov. Niektoré oblasti, v ktorých sa táto technika používa, sú zisťovanie podvodov, zisťovanie porúch, monitorovanie stavu systému atď. Detekcia anomálií sa dá všeobecne klasifikovať ako:
- Bodové anomálie : Bodové anomálie sa definujú, keď sú jednotlivé údaje neočakávané.
- Kontextové anomálie : Ak sú anomálie kontextovo špecifické, nazýva sa to kontextové anomálie.
- Hromadné anomálie : Ak je kolekcia alebo skupina súvisiacich údajov anomálna, nazýva sa to hromadná anomálna.
Pri detekcii anomálií existujú určité techniky:
- Štatistické metódy : Pomáha pri zisťovaní anomálií ukazovaním údajov, ktoré sa odchyľujú od štatistických metód, ako je priemer, medián, režim atď.
- Detekcia anomálie založenej na hustote : Vychádza z algoritmu k-najbližšieho suseda.
- Algoritmus anomálie založený na klastroch : Dátové body sa zbierajú ako klaster, keď spadajú do rovnakej skupiny a sú určené z miestnych centroidov.
- Super Vector Machine : Algoritmus sa trénuje, aby zoskupil normálne dátové prípady a identifikoval anomálie pomocou tréningových údajov.
Práca na technikách strojového učenia
Strojové učenie využíva množstvo algoritmov na spracovanie a prácu s rozsiahlymi a komplexnými súbormi údajov na vytváranie predpovedí podľa potreby.
Napríklad vyhľadávame obrázok autobusu v sieti Google. Google teda v podstate získa množstvo príkladov alebo súborov údajov označených ako zbernica a systém nájde vzory pixelov a farieb, ktoré pomôžu pri hľadaní správnych obrázkov zbernice.
Systém Google pomocou náhodných odhadov urobí náhodné odhady autobusu ako obrázky. Ak sa vyskytne nejaká chyba, upraví sa presnosť. Nakoniec sa tieto vzorce naučia veľký počítačový systém modelovaný ako ľudský mozog alebo Deep Neural Network na identifikáciu presných výsledkov z obrázkov. Takto ML techniky pracujú, aby vždy dosiahli najlepší výsledok.
záver
Strojové učenie má v reálnom živote rôzne aplikácie, ktoré pomáhajú obchodným domom, jednotlivcom atď. Dosahovať určité výsledky podľa potreby. Na dosiahnutie najlepších výsledkov sú dôležité určité techniky, ktoré boli uvedené vyššie. Tieto techniky sú moderné, futuristické a podporujú automatizáciu vecí s menšou pracovnou silou a nákladmi.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca technikami strojového učenia. Tu diskutujeme rôzne techniky strojového učenia s jeho fungovaním. Ak sa chcete dozvedieť viac, môžete si pozrieť aj nasledujúce články -
- Techniky súborov
- Techniky umelej inteligencie
- Koncepty a techniky dolovania údajov
- Data Science Machine Learning
- Jednoduché spôsoby, ako vytvoriť strom rozhodovania
- Význam rozhodovacieho stromu pri dolovaní údajov
- Lineárna regresia vs logistická regresia Kľúčové rozdiely