Čitatelia ako vy pomáhajú podporovať MUO. Keď uskutočníte nákup pomocou odkazov na našej stránke, môžeme získať pridruženú províziu.
Zamysleli ste sa niekedy nad tým, ako fungujú samojazdiace autá, chatboty a automatizované odporúčania Netflixu? Tieto praktické technologické pokroky sú produktom strojového učenia.
Tento typ umelej inteligencie trénuje počítače, aby študovali ľudské správanie a používali algoritmy na inteligentné rozhodnutia bez zásahu. Algoritmy sa učia nezávisle od vstupných údajov a predpovedajú logický výstup na základe dynamiky trénovacieho súboru údajov.
Tu je niekoľko najlepších algoritmov strojového učenia, ktoré pomáhajú vytvárať a trénovať inteligentné počítačové systémy.
Význam algoritmov v strojovom učení
A algoritmus strojového učenia je súbor inštrukcií, ktoré pomáhajú počítaču napodobňovať ľudské správanie. Takéto algoritmy môžu vykonávať zložité úlohy s malou alebo nulovou ľudskou pomocou.
Namiesto písania kódu pre každú úlohu, algoritmus vytvára logiku z údajov, ktoré zadáte do modelu. Vzhľadom na dostatočne veľký súbor údajov identifikuje vzor, ktorý mu umožňuje robiť logické rozhodnutia a predpovedať hodnotný výstup.
Moderné systémy používajú niekoľko algoritmov strojového učenia, z ktorých každý má svoje vlastné výkonnostné výhody. Algoritmy sa tiež líšia presnosťou, vstupnými údajmi a prípadmi použitia. Vedieť, ktorý algoritmus použiť, je preto najdôležitejším krokom k vybudovaniu úspešného modelu strojového učenia.
1. Logistická regresia
Tiež známy ako binomická logistická regresia, tento algoritmus zisťuje pravdepodobnosť úspechu alebo zlyhania udalosti. Vo všeobecnosti je to metóda go-to, keď je závislá premenná binárna. Okrem toho sú výsledky zvyčajne spracované ako jednoducho pravda/nepravda alebo áno/nie.
Ak chcete použiť tento štatistický model, musíte študovať a kategorizovať označené súbory údajov do samostatných kategórií. Pôsobivou vlastnosťou je, že môžete rozšíriť logistickú regresiu na viacero tried a poskytnúť realistický pohľad na predpovede tried na základe pravdepodobností.
Logistická regresia je veľmi rýchla a presná na klasifikáciu neznámych záznamov a jednoduchých súborov údajov. Výnimočný je aj pri interpretácii modelových koeficientov. Okrem toho logistická regresia funguje najlepšie v scenároch, kde je súbor údajov lineárne oddeliteľný.
Pomocou tohto algoritmu môžete jednoducho aktualizovať modely tak, aby odrážali nové údaje a použiť odvodenie na určenie vzťahu medzi funkciami. Je tiež menej náchylný na premontovanie, má techniku regularizácie v prípade jedného a vyžaduje malý výpočtový výkon.
Jedným z veľkých obmedzení logistickej regresie je, že predpokladá lineárny vzťah medzi závislými a nezávislými premennými. To ho robí nevhodným pre nelineárne problémy, pretože predpovedá iba diskrétne funkcie pomocou lineárnej rozhodovacej plochy. Výsledkom je, že výkonnejšie algoritmy môžu lepšie vyhovovať vašim zložitejším úlohám.
2. Rozhodovací strom
Názov je odvodený od jeho stromovej štruktúry. Rámec rozhodovacieho stromu môžete použiť na klasifikačné a regresné problémy. Napriek tomu je funkčnejší na riešenie klasifikačných problémov.
Podobne ako strom, začína koreňovým uzlom reprezentujúcim množinu údajov. Vetvy predstavujú pravidlá, ktorými sa riadi proces učenia. Tieto vetvy, nazývané rozhodovacie uzly, sú otázky typu áno alebo nie, ktoré vedú k iným vetvám alebo končia v listových uzloch.
Každý listový uzol predstavuje možný výsledok nahromadenia rozhodnutí. Listové uzly a rozhodovacie uzly sú dve hlavné entity, ktoré sa podieľajú na predpovedaní výsledku z poskytnutých informácií. Preto je konečný výstup alebo rozhodnutie založené na vlastnostiach súboru údajov.
Rozhodovacie stromy sú riadené algoritmy strojového učenia. Tieto typy algoritmov vyžadujú, aby používateľ vysvetlil, čo je vstup. Potrebujú tiež popis očakávaného výstupu z tréningových dát.
Jednoducho povedané, tento algoritmus je grafickým znázornením rôznych možností riadených prednastavenými podmienkami na získanie všetkých možných riešení problému. Položené otázky sú preto prípravou na dosiahnutie riešenia. Rozhodovacie stromy napodobňujú proces ľudského myslenia, aby dospeli k logickému verdiktu pomocou jednoduchých pravidiel.
Hlavnou nevýhodou tohto algoritmu je, že je náchylný na nestabilitu; minútová zmena údajov môže spôsobiť veľké narušenie štruktúry. Ako také by ste mali preskúmať rôzne spôsoby, ako získať konzistentné súbory údajov pre vaše projekty.
3. Algoritmus K-NN
K-NN sa ukázal ako mnohostranný algoritmus užitočný na riešenie mnohých problémov v reálnom svete. Napriek tomu, že ide o jeden z najjednoduchších algoritmov strojového učenia, je užitočný v mnohých odvetviach, od bezpečnosti po financie a ekonomiku.
Ako už názov napovedá, K-Nearest Neighbor funguje ako klasifikátor na základe predpokladu podobnosti medzi novými a existujúcimi susednými údajmi. Potom zaradí nový prípad do rovnakej alebo podobnej kategórie ako najbližšie dostupné údaje.
Je dôležité poznamenať, že K-NN je neparametrický algoritmus; nevytvára predpoklady o základných údajoch. Nazýva sa tiež algoritmus lenivého žiaka a neučí sa okamžite z tréningových údajov. Namiesto toho ukladá aktuálne súbory údajov a čaká, kým neprijme nové údaje. Potom vykoná klasifikáciu založenú na blízkosti a podobnosti.
K-NN je praktický a ľudia ho používajú v rôznych oblastiach. V zdravotníctve dokáže tento algoritmus predpovedať možné zdravotné riziká na základe najpravdepodobnejších génových prejavov jednotlivca. V oblasti financií odborníci používajú K-NN na predpovedanie akciového trhu a dokonca aj výmenných kurzov.
Hlavnou nevýhodou použitia tohto algoritmu je, že je náročnejší na pamäť ako iné algoritmy strojového učenia. Má tiež problémy s manipuláciou so zložitými, vysokorozmernými dátami.
Napriek tomu zostáva K-NN dobrou voľbou, pretože sa ľahko prispôsobuje, ľahko identifikuje vzory a umožňuje vám upravovať údaje za behu bez ovplyvnenia presnosti predikcie.
4. K-Means
K-Means je algoritmus učenia bez dozoru, ktorý zoskupuje neoznačené súbory údajov do jedinečných zhlukov. Prijíma vstup, minimalizuje vzdialenosť medzi dátovými bodmi a agreguje dáta na základe spoločných znakov.
Kvôli prehľadnosti je klaster súborom údajových bodov zoskupených do jedného kvôli určitým podobnostiam. Faktor „K“ hovorí systému, koľko klastrov potrebuje.
Praktická ilustrácia toho, ako to funguje, zahŕňa analýzu očíslovanej skupiny futbalistov. Tento algoritmus môžete použiť na vytvorenie a rozdelenie futbalistov do dvoch skupín: expertných futbalistov a amatérskych futbalistov.
Algoritmus K-Means má niekoľko aplikácií v reálnom živote. Môžete ho použiť na kategorizáciu známok študentov, vykonávanie lekárskych diagnóz a zobrazenie výsledkov vyhľadávača. Stručne povedané, vyniká pri analýze veľkého množstva údajov a ich rozdeľovaní do logických zhlukov.
Jedným z dôsledkov použitia tohto algoritmu je, že výsledky sú často nekonzistentné. Závisí od poradia, takže akákoľvek zmena poradia existujúceho súboru údajov môže ovplyvniť jeho výsledok. Navyše mu chýba jednotný efekt a dokáže spracovať iba číselné údaje.
Napriek týmto obmedzeniam je K-Means jedným z najvýkonnejších algoritmov strojového učenia. Je ideálny na segmentovanie množín údajov a je dôveryhodný pre svoju prispôsobivosť.
Výber najlepšieho algoritmu pre vás
Ako začiatočník možno budete potrebovať pomoc pri výbere najlepšieho algoritmu. Toto rozhodnutie je náročné vo svete plnom fantastických možností. Na začiatok by ste však mali svoj výber založiť na niečom inom, než sú ozdobné funkcie algoritmu.
Skôr by ste mali zvážiť veľkosť algoritmu, povahu údajov, naliehavosť úlohy a požiadavky na výkon. Tieto faktory vám okrem iného pomôžu určiť dokonalý algoritmus pre váš projekt.
