Lesere som deg er med på å støtte MUO. Når du foretar et kjøp ved å bruke lenker på nettstedet vårt, kan vi tjene en tilknyttet provisjon.
Har du noen gang lurt på hvordan selvkjørende biler, chatbots og automatiserte Netflix-anbefalinger fungerer? Disse praktiske teknologiske fremskrittene er produktene av maskinlæring.
Denne typen kunstig intelligens trener datamaskiner til å studere menneskelig atferd og bruke algoritmer til å ta smarte avgjørelser uten innblanding. Algoritmene lærer uavhengig av inndataene og forutsier logisk utgang basert på dynamikken til et treningsdatasett.
Her er noen av de beste maskinlæringsalgoritmene som hjelper til med å lage og trene intelligente datasystemer.
Viktigheten av algoritmer i maskinlæring
EN maskinlæringsalgoritme er et sett med instruksjoner som brukes til å hjelpe en datamaskin imitere menneskelig atferd. Slike algoritmer kan utføre komplekse oppgaver med lite eller null menneskelig assistanse.
I stedet for å skrive kode for hver oppgave, bygger algoritmen logikk fra dataene du introduserer til modellen. Gitt et stort nok datasett, identifiserer den et mønster, slik at den kan ta logiske beslutninger og forutsi verdifull utgang.
Moderne systemer bruker flere maskinlæringsalgoritmer, hver med sine egne ytelsesfordeler. Algoritmer varierer også i nøyaktighet, inndata og brukstilfeller. Som sådan er det viktigste trinnet for å bygge en vellykket maskinlæringsmodell å vite hvilken algoritme du skal bruke.
1. Logistisk regresjon
Også kjent som binomial logistisk regresjon, finner denne algoritmen sannsynligheten for at en hendelse lykkes eller mislykkes. Det er vanligvis gå-til-metoden når den avhengige variabelen er binær. Dessuten behandles resultatene vanligvis som bare sant/usant eller ja/nei.
For å bruke denne statistiske modellen, må du studere og kategorisere merkede datasett i diskrete kategorier. En imponerende funksjon er at du kan utvide logistisk regresjon til flere klasser og gi et realistisk syn på klasseprediksjoner basert på sannsynligheter.
Logistisk regresjon er veldig rask og nøyaktig for klassifisering av ukjente poster og enkle datasett. Den er også eksepsjonell når det gjelder å tolke modellkoeffisienter. I tillegg fungerer logistisk regresjon best i scenarier der datasettet er lineært separerbart.
Med denne algoritmen kan du enkelt oppdatere modeller for å reflektere nye data og bruke slutninger for å bestemme forholdet mellom funksjoner. Den er også mindre utsatt for overtilpasning, har en regulariseringsteknikk i tilfelle en, og krever lite regnekraft.
En stor begrensning ved logistisk regresjon er at den antar en lineær sammenheng mellom avhengige og uavhengige variabler. Dette gjør den uegnet for ikke-lineære problemer fordi den kun forutsier diskrete funksjoner ved å bruke en lineær beslutningsoverflate. Som et resultat kan kraftigere algoritmer passe bedre til dine mer komplekse oppgaver.
2. Beslutningstre
Navnet stammer fra dens trestrukturerte tilnærming. Du kan bruke Decision Tree-rammeverket for klassifiserings- og regresjonsproblemer. Likevel er det mer funksjonelt for å løse klassifiseringsproblemer.
Som et tre starter det med rotnoden som representerer datasettet. Grenene representerer reglene som styrer læringsprosessen. Disse grenene, kalt beslutningsnoder, er ja- eller nei-spørsmål som fører til andre grener eller avsluttes ved bladnoder.
Hver bladnode representerer det mulige resultatet fra en oppbygging av beslutninger. Bladnoder og beslutningsnoder er de to hovedenhetene som er involvert i å forutsi et utfall fra informasjonen som er gitt. Derfor er det endelige resultatet eller beslutningen basert på datasettets funksjoner.
Beslutningstrær er overvåkede maskinlæringsalgoritmer. Disse typene algoritmer krever at brukeren forklarer hva input er. De trenger også en beskrivelse av forventet resultat fra treningsdataene.
Enkelt sagt er denne algoritmen en grafisk representasjon av ulike alternativer styrt av forhåndsinnstilte forhold for å få alle mulige løsninger på et problem. Som sådan er spørsmålene som stilles en oppbygging for å komme frem til en løsning. Beslutningstrær etterligner den menneskelige tankeprosessen for å komme til en logisk dom ved hjelp av enkle regler.
Den største ulempen med denne algoritmen er at den er utsatt for ustabilitet; en liten endring i data kan føre til store forstyrrelser i strukturen. Som sådan bør du utforske ulike måter å skaffe konsistente datasett for prosjektene dine på.
3. K-NN Algoritme
K-NN har vist seg å være en mangefasettert algoritme som er nyttig for å takle mange virkelige problemer. Til tross for at den er en av de enkleste maskinlæringsalgoritmene, er den nyttig for mange bransjer, fra sikkerhet til finans og økonomi.
Som navnet tilsier, fungerer K-Nearest Neighbor som en klassifiserer ved å anta likhet mellom nye og eksisterende nabodata. Den plasserer deretter den nye saken i samme eller lignende kategori som de nærmeste tilgjengelige dataene.
Det er viktig å merke seg at K-NN er en ikke-parametrisk algoritme; den gjør ikke antagelser om underliggende data. Også kalt en lat elevalgoritme, lærer den ikke umiddelbart av treningsdataene. I stedet lagrer den gjeldende datasett og venter til den mottar nye data. Deretter utfører den klassifiseringer basert på nærhet og likheter.
K-NN er praktisk og folk bruker det på tvers av ulike felt. I helsevesenet kan denne algoritmen forutsi mulige helserisikoer basert på et individs mest sannsynlige genuttrykk. Innen finans bruker fagfolk K-NN til å forutsi aksjemarkedet og til og med valutakurser.
Den største ulempen med å bruke denne algoritmen er at den er mer minnekrevende enn andre maskinlæringsalgoritmer. Den har også vanskeligheter med å håndtere komplekse, høydimensjonale datainndata.
Likevel er K-NN fortsatt et godt valg ettersom den enkelt tilpasser seg, identifiserer mønstre enkelt og lar deg endre kjøretidsdata uten å påvirke prediksjonsnøyaktigheten.
4. K-Betyr
K-Means er en uovervåket læringsalgoritme som grupperer umerkede datasett i unike klynger. Den mottar input, minimerer avstanden mellom datapunkter og samler data basert på fellestrekk.
For klarhetens skyld er en klynge en samling av datapunkter gruppert i ett på grunn av visse likheter. "K"-faktoren forteller systemet hvor mange klynger det trenger.
En praktisk illustrasjon på hvordan dette fungerer innebærer å analysere en nummerert gruppe fotballspillere. Du kan bruke denne algoritmen til å lage og dele fotballspillerne i to klynger: ekspertfotballspillere og amatørfotballspillere.
K-Means-algoritmen har flere virkelige applikasjoner. Du kan bruke den til å kategorisere studentkarakterer, utføre medisinske diagnoser og vise søkemotorresultater. Oppsummert utmerker den seg ved å analysere store mengder data og dele dem inn i logiske klynger.
En konsekvens av å bruke denne algoritmen er at resultatene ofte er inkonsistente. Den er rekkefølgeavhengig, så enhver endring i rekkefølgen til et eksisterende datasett kan påvirke resultatet. Dessuten mangler den en enhetlig effekt og kan bare håndtere numeriske data.
Til tross for disse begrensningene er K-Means en av de beste maskinlæringsalgoritmene. Den er perfekt for segmentering av datasett og er pålitelig for sin tilpasningsevne.
Velge den beste algoritmen for deg
Som nybegynner trenger du kanskje hjelp til å finne den beste algoritmen. Denne avgjørelsen er utfordrende i en verden full av fantastiske valg. Til å begynne med bør du imidlertid basere valget ditt på noe annet enn de fancy funksjonene til algoritmen.
I stedet bør du vurdere algoritmens størrelse, type data, oppgaven haster, og ytelseskrav. Disse faktorene, blant andre, vil hjelpe deg å finne den perfekte algoritmen for prosjektet ditt.
