Uvod v tehnike strojnega učenja

Strojno učenje je znanstveni pristop k reševanju določenih nalog z uporabo različnih algoritmov in napovedi. Pred uvedbo modela se gradijo podatki o vadbi ali matematični model z uporabo določenih algoritmov, ki temeljijo na računski statistiki, za izdelavo napovedi, ne da bi ga dejansko programirali. Pridobivanje podatkov, optimizacija, vizualizacija in statistika so povezani s strojnim učenjem in AI. Za to obstaja veliko tehnik in drugih pristopov v ML. Ker ima ML v resničnem življenju veliko aplikacij, se uporabljajo različne metode glede na potrebe. Te metode uporabljajo določene algoritme za napovedovanje in doseganje najbolj natančnega rezultata. V tej objavi si bomo podrobno ogledali različne tehnike strojnega učenja.

Tehnike strojnega učenja

Obstaja nekaj metod, ki vplivajo na promocijo sistemov za samodejno učenje in izboljšanje glede na izkušnje. Vendar sodijo v različne kategorije ali vrste, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, okrepljeno učenje, predstavniško učenje itd. Spodaj so tehnike, ki spadajo pod strojno učenje:

1. Regresija

Regresijski algoritmi se večinoma uporabljajo za napovedovanje števil, tj. Ko je izhod realna ali kontinuirana vrednost. Ker spada pod nadzorovano učenje, deluje z usposobljenimi podatki za napovedovanje novih testnih podatkov. Na primer, starost je lahko neprekinjena vrednost, saj se s časom povečuje. Spodaj je nekaj modelov regresije:

Nekateri široko uporabljeni algoritmi v tehniki regresije

  • Enostavni linearni regresijski model : Gre za statistično metodo, ki analizira odnos med dvema količinskima spremenljivkama. Ta tehnika se večinoma uporablja na finančnih področjih, nepremičninah itd.
  • Lasso regresija : operater krčenja z najmanj absolutne izbire ali LASSO se uporablja, kadar obstaja potreba po podskupini napovedovalca, da se minimizira napaka napovedi v neprekinjeni spremenljivki.
  • Logistična regresija : Izvaja se v primerih odkrivanja goljufij, kliničnih preskušanjih itd., Kjer koli je izid binarni.
  • Regresija podpornih vektorjev : SVR se nekoliko razlikuje od SVM. V enostavni regresiji je cilj minimalizirati napako, medtem ko v SVR napako prilagodimo znotraj praga.
  • Algoritem multivariatne regresije : Ta tehnika se uporablja v primeru več spremenljivk napovedovalca. Z njim lahko upravljate z matričnimi operacijami in Pythonovo knjižnico Numpy.
  • Algoritem večkratne regresije : deluje z več kvantitativnimi spremenljivkami v linearnih in nelinearnih regresijskih algoritmih.

2. Razvrstitev

Model klasifikacije, metoda nadzorovanega učenja, iz opazovanih vrednosti sklepa kot enega ali več rezultatov v kategorični obliki. Na primer, e-pošta ima filtre, kot so prejeto, osnutki, neželena pošta itd. V modelu klasifikacije obstaja več algoritmov, kot so logistična regresija, drevo odločitev, naključni gozd, večplastna percepcija itd. V tem modelu razvrstimo naše podatke posebej in temu razredu dodelite nalepke. Klasifikatorji so dve vrsti:

  • Binarni klasifikatorji : Razvrstitev z dvema ločenima razredoma in dvema izhodoma.
  • Klasifikator za več razredov: Razvrstitev z več kot dvema razredoma.

3. Grozdanje

Grupiranje je tehnika strojnega učenja, ki vključuje razvrščanje podatkovnih točk v posebne skupine. Če imamo nekaj predmetov ali podatkovnih točk, potem lahko uporabimo algoritme (skupine), da jih analiziramo in združimo glede na njihove lastnosti in značilnosti. Ta metoda nenadzorovane tehnike se uporablja zaradi svojih statističnih tehnik. Algoritmi grozdov predvidevajo napovedi na podlagi podatkov o usposabljanju in ustvarjajo grozde na podlagi podobnosti ali nepoznavanja.

Metode grozda:

  • Metode, ki temeljijo na gostoti : V tej metodi se grozdi štejejo za gosto območje, odvisno od njihove podobnosti in razlike od spodnje gosto območje.
  • Heirarhične metode : Grozdi, ki nastanejo pri tej metodi, so drevesne strukture. Ta metoda tvori drevesa ali grozde iz prejšnje skupine. Obstajata dve vrsti hierarhičnih metod: aglomerativni (pristop od spodaj navzgor) in delitveni (pristop od zgoraj navzdol).
  • Metode particioniranja : Ta metoda razdeli predmete na podlagi k-grozdov in vsaka metoda tvori eno gručo.
  • Metode na osnovi Grisa : Pri tej metodi se podatki združijo v številne celice, ki tvorijo mrežno strukturo.

4. Odkrivanje nepravilnosti

Zaznavanje nepravilnosti je postopek zaznavanja nepričakovanih elementov ali dogodkov v naboru podatkov. Nekatera področja, kjer se uporablja ta tehnika, so odkrivanje goljufij, odkrivanje napak, spremljanje zdravstvenega stanja sistema itd. Odkrivanje nepravilnosti je mogoče široko razvrstiti kot:

  1. Anomalije točk : Anomalije točk so definirane, ko je posamezen podatek nepričakovan.
  2. Kontekstne anomalije : Kadar so anomalije odvisne od konteksta, se imenujejo kontekstualne anomalije.
  3. Kolektivne anomalije : Ko so zbirka ali skupina povezanih podatkovnih elementov nepravilna, potem se imenuje kolektivna nepravilnost.

Obstajajo nekatere tehnike za odkrivanje nepravilnosti, kot sledi:

  • Statistične metode : Pomaga pri prepoznavanju nepravilnosti s prikazom podatkov, ki odstopajo od statističnih metod, kot so povprečje, mediana, način itd.
  • Zaznavanje anomalije na podlagi gostote : temelji na algoritmu k-najbližjega soseda.
  • Algoritem anomalije na osnovi grozda: Podatkovne točke se zbirajo kot grozd, kadar sodijo v isto skupino in so določene iz lokalnih centroidov.
  • Super vektorski stroj : algoritem trenira sam za združevanje običajnih primerkov podatkov in s pomočjo podatkov o vadbi prepozna napake.

Delo na tehnikah strojnega učenja

Strojno učenje uporablja veliko algoritmov za rokovanje in delo z velikimi in zapletenimi nabori podatkov, da lahko napovedujejo po potrebi.

Na primer, v Googlu iščemo sliko avtobusa. Tako Google v osnovi dobi več primerov ali naborov podatkov, označenih kot vodila, sistem pa najde vzorce pik in barv, ki bodo pomagali pri iskanju pravilnih slik vodila.

Googlov sistem bo s pomočjo vzorcev naključno uganil slike podobne vodilu, kot so slike. Če pride do kakšne napake, se potem prilagodi za natančnost. Na koncu se bo teh vzorcev naučil velik računalniški sistem po vzoru človeških možganov ali globoke nevronske mreže, s katerim je mogoče ugotoviti natančne rezultate slik. Tako delujejo tehnike ML, da bi vedno dosegle najboljši rezultat.

Zaključek

Strojno učenje ima v resničnem življenju različne aplikacije za pomoč podjetjem, posameznikom itd., Da dosežejo določene rezultate po potrebi. Za najboljše rezultate so pomembne nekatere tehnike, ki so bile obravnavane zgoraj. Te tehnike so sodobne, futuristične in spodbujajo avtomatizacijo stvari z manj delovne sile in stroškov.

Priporočeni članki

To je vodnik za tehnike strojnega učenja. Tukaj razpravljamo o različnih tehnikah strojnega učenja z njegovim delom. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -

  1. Tehnike ansambla
  2. Tehnike umetne inteligence
  3. Koncepti in tehnike rudarjenja podatkov
  4. Strojno učenje podatkovne znanosti
  5. Preprosti načini za ustvarjanje odločitvenega drevesa
  6. Pomen drevesa odločanja pri pridobivanju podatkov
  7. Linearna regresija proti logistični regresiji | Ključne razlike

Kategorija:

Veliki podatki