Увод у технике машинског учења
Машинско учење је научни приступ решавању одређених задатака коришћењем различитих алгоритама и предвиђања. Пре примене модела, подаци о обуци или математички модел се граде користећи одређене алгоритме засноване на рачунској статистици за прављење предвиђања, а да их заправо не програмирају. Ископавање података, оптимизација, визуализација и статистика повезани су са Машинским учењем и АИ-ом. За то постоји пуно техника и других приступа у МЛ. Како МЛ има пуно апликација у стварном животу, користе се различите методе према потребама. Ове методе примењују одређене алгоритме да предвиде и добију најтачнији резултат. У овом посту ћемо детаљно размотрити различите технике машинског учења.
Технике машинског учења
Постоји неколико метода које утичу на промоцију система за аутоматско учење и побољшање на основу искуства. Али подлежу различитим категоријама или врстама као што су надгледано учење, неконтролисано учење, усавршавање учења, репрезентативно учење итд. Испод су технике које спадају под машинско учење:
1. Регресија
Регресијски алгоритми се углавном користе за предвиђање бројева, тј. Када је излаз стварна или континуирана вриједност. Како спада под Надзорно учење, он ради са обученим подацима како би предвидио нове податке теста. На пример, старост може бити стална вредност како се временом повећава. Постоје неки регресијски модели као што је приказано у наставку:
Неки широко коришћени алгоритми у техници регресије
- Модел једноставне линеарне регресије : То је статистичка метода која анализира однос између две квантитативне променљиве. Ова техника се највише користи у финансијским областима, некретнинама, итд.
- Лассо регресија : Оператор скупљања са најмањим апсолутним избором или ЛАССО се користи када постоји потреба за подмножом предиктора да би минимизирао грешку предвиђања у континуираној променљивој.
- Логистичка регресија : Изводи се у случајевима откривања преваре, клиничких испитивања итд. Где год је излазни бинарни.
- Регресија вектора подршке : СВР се мало разликује од СВМ-а. Једноставном регресијом циљ је минимизирати грешку, док у СВР-у подешавамо грешку унутар прага.
- Мултиваријантни регресијски алгоритам : Ова техника се користи у случају више варијабли предиктора. Њиме се могу управљати операцијама с матрицом и Питхоновом Нумпи библиотеком.
- Алгоритам вишеструке регресије : Ради са више квантитативних варијабли у алгоритмима линеарне и нелинеарне регресије.
2. Класификација
Модел класификације, метода супервизираног учења, из запажених вредности изводи закључак као један или више исхода у категоричком облику. На пример, е-пошта има филтере попут улазне поште, скице, нежељене поште итд. Постоји више алгоритама у класификационом моделу попут Логистичке регресије, стабла одлука, случајне шуме, вишеслојног опажања итд. У овом моделу класификујемо наше податке посебно и додијелити наљепнице у складу с тим класама. Класификатори су две врсте:
- Бинарни класификатори : Класификација са 2 различите класе и 2 излаза.
- Класификатор са више класа : Класификација са више од 2 класе.
3. Кластерирање
Кластерирање је техника машинског учења која укључује класификацију тачака података у одређене групе. Ако имамо неке објекте или тачке података, тада можемо применити алгоритам кластера да их анализирамо и групишемо према њиховим својствима и карактеристикама. Ова метода ненадгледане технике користи се због статистичких техника. Кластер алгоритми предвиђају на основу података о тренинзима и стварају кластере на основу сличности или непознавања.
Методе кластерирања:
- Методе засноване на густоћи : У овој методи, кластери се сматрају густим регионима у зависности од њихове сличности и разлике од регије ниже густе.
- Хеирархијске методе : Кластери формирани овом методом су дрвечасте структуре. Овом методом се формирају стабла или гроздови из претходног кластера. Постоје две врсте хијерархијских метода: агломеративне (приступ одоздо према горе) и дељиве (одоздо према доле).
- Методе партиционирања : Ова метода дијели објекте засноване на к-кластерима и свака метода формира један кластер.
- Методе засноване на Грис-у : У овој методи се подаци комбинују у више ћелија које формирају мрежасте структуре.
4. Откривање аномалије
Детекција аномалије је процес откривања неочекиваних ставки или догађаја у скупу података. Неке области у којима се користи ова техника су откривање преваре, откривање кварова, надгледање здравственог стања система итд. Откривање аномалије може се широко категорисати као:
- Аномалије тачака: Аномалије тачака дефинишу се када су појединачни подаци неочекивани.
- Контекстуалне аномалије : Када су аномалије специфичне за контекст, то се назива и контекстуалне аномалије.
- Колективне аномалије : Када су колекција или група сродних ставки података аномалична, онда се то назива колективно аномалозно.
Постоје неке технике детекције аномалије на следећи начин:
- Статистичке методе : Помаже у идентификацији аномалија навођењем података који одступају од статистичких метода као што су средња вредност, средња вредност, начин рада итд.
- Откривање аномалије на основу густоће : На основу к-алгоритма најближег суседа.
- Алгоритем аномалије на бази кластера : Подаци се прикупљају као кластер када спадају у исту групу и одређују се из локалних центроида.
- Супер векторска машина : Алгоритам тренира себе да групира нормалне инстанце података и идентификује аномалије користећи податке тренинга.
Рад на техникама машинског учења
Машинско учење користи пуно алгоритама за руковање и рад са великим и сложеним скуповима података да би се предвидјела по потреби.
На пример, претражујемо слику аутобуса на Гооглеу. Дакле, Гоогле у основи добија бројне примере или скупове података означене као сабирница, а систем проналази обрасце пиксела и боја који ће вам помоћи у проналажењу исправних слика сабирнице.
Гоогле-ов систем ће уз помоћ узорака насумично претпоставити слике попут аутобуса. Ако се деси нека грешка, онда се прилагођава тачности. На крају ће се ови обрасци научити великим рачунарским системом по узору на људски мозак или Дееп Неурал Нетворк да идентификују тачне резултате на сликама. Овако МЛ технике раде како би постигле најбољи резултат увек.
Закључак
Машинско учење има различите апликације у стварном животу како би помогло пословним кућама, појединцима итд. Да постигну одређене резултате по потреби. Да бисте постигли најбоље резултате, важне су одређене технике које су горе наведене. Ове технике су модерне, футуристичке и промовишу аутоматизацију ствари са мање радне снаге и трошкова.
Препоручени чланци
Ово је водич за технике машинског учења. Овде смо разговарали о различитим техникама машинског учења са његовим радом. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Енсембле Тецхникуес
- Технике вештачке интелигенције
- Концепти и технике рударјења података
- Дата Сциенце Мацхине Леарнинг
- Једноставни начини за креирање стабла одлука
- Важност стабла одлучивања у процесу вађења података
- Линеар Регрессион вс Логистиц Регрессион | Кључне разлике