Лучшие алгоритмы машинного обучения, которые должны знать специалисты по данным и инженеры по машинному обучению.
Искусственный интеллект возник в ответ на вопрос, могут ли машины думать, как люди. ИИ — одна из самых популярных областей исследований сегодня. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое дает машине возможность автоматически учиться на основе опыта без явного программирования. Многие проблемы, которые невозможно решить с помощью классических статистических методов, можно решить с помощью алгоритмов машинного обучения.
В этом посте я расскажу о 8 лучших семействах алгоритмов машинного обучения. Я затрону следующие темы:
- Алгоритмы регрессии
- Алгоритмы обучения ансамбля
- Алгоритмы кластеризации
- Алгоритмы уменьшения размера
- Байесовские алгоритмы
- Алгоритмы правил ассоциации
- Алгоритмы искусственных нейронных сетей
- Алгоритмы глубокого обучения
Прежде чем начать, не забудьте подписаться на мой канал YouTube, где я создаю контент об искусственном интеллекте, науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении.
Что такое машинное обучение?
Прежде чем погрузиться в алгоритмы, я кратко расскажу о том, что такое машинное обучение. Машинное обучение помогает найти скрытые закономерности в наборе данных. Существует четыре типа алгоритмов машинного обучения. Давайте посмотрим их быстро.
контролируемое обучение
Методы контролируемого обучения используются для размеченных данных. Большинство алгоритмов машинного обучения используют обучение с учителем. Алгоритмы контролируемого обучения пытаются смоделировать отношения и зависимости между выходными данными целевого прогноза и входными функциями, чтобы мы могли прогнозировать выходные значения для новых данных на основе тех отношений, которые были получены из предыдущих наборов данных.
Неконтролируемое обучение
Методы обучения без учителя используются для неразмеченных данных. В этом методе система пытается найти скрытую информацию в данных без учителя. Другими словами, при неконтролируемом обучении значимая информация в данных раскрывается без выходной переменной.
Полуконтролируемое обучение
Вы можете использовать полууправляемые алгоритмы обучения, если некоторые данные имеют метки, а некоторые нет. Хорошим примером полуконтролируемого обучения являются данные изображения. В данных изображения некоторые изображения обычно имеют теги, например собак или кошек, а некоторые — нет.
Обучение с подкреплением
В этом методе цель состоит в том, чтобы разработать систему обучения, которая улучшает процесс принятия решений путем общения с окружающей средой. Действие выбирается и осуществляется в обмен на вознаграждение или наказание. Таким образом, лучшая стратегия изучается с помощью наград и штрафов. Самый популярный пример обучения с подкреплением — шахматы. Система определяет лучшее место для шахматной фигуры. В конце игры стратегия вознаграждается как выигрышная или проигрышная. Многие роботы используют эту технику, чтобы научиться ходить.
Теперь давайте посмотрим на 8 лучших алгоритмов машинного обучения.
Алгоритмы машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения — огромная часть машинного обучения. Вы можете использовать алгоритм машинного обучения, чтобы найти скрытые закономерности в наборе данных. При анализе данных следует начинать с простых алгоритмов, таких как регрессия. Если вы не можете получить хорошую модель, вам следует использовать более сложные модели.
1- Алгоритмы регрессии
Наиболее широко используемыми и простыми для объяснения алгоритмами машинного обучения являются алгоритмы регрессии. Алгоритмы регрессии — это метод контролируемого обучения. Вы можете обучить алгоритмы регрессии, чтобы найти взаимосвязь между входными и выходными переменными в наборе данных. Вы можете использовать линейную регрессию, если ваша целевая переменная является числовой, и логистическую регрессию, если она категориальная. Кроме того, если ваша модель имеет проблему переобучения, вы можете подумать о методах регуляризации. Например, я могу использовать гребень, лассо и эластичную сеткукак алгоритмы регуляризации.
2- Алгоритмы обучения ансамбля
Если ваша целевая переменная является категориальной или числовой, вы можете использовать алгоритмы ансамблевого обучения. Алгоритмы ансамблевого обучения были разработаны для решения проблемы запоминания в деревьях решений. Например, вы задали тысячам людей сложный вопрос и собрали ответы. Во многих случаях эти сводные ответы могут быть лучше, чем мнение эксперта. Это называется мудростью толпы. Точно так же, если вы объедините оценки группы оценщиков, вы сможете предсказывать лучше, чем лучший оценщик. Группа предикторов называется ансамблевым обучением. Решения, основанные на алгоритмах ансамблевого обучения, побеждали в большинстве конкурсов, проводимых на Kaggle. Наиболее часто используемыми алгоритмами ансамблевого обучения являются методы случайных лесов и XGBoost.
3-алгоритмы кластеризации
Алгоритмы кластеризации используются для неразмеченных данных, поэтому они являются методами обучения без учителя. Эти алгоритмы находят похожие отношения и шаблоны в наборе данных и группируют данные со схожими характеристиками. Наиболее часто используемыми методами кластеризации являются кластеризация k-средних и иерархическая кластеризация.
4- Алгоритмы уменьшения размерности
Алгоритмы уменьшения размерности — это неконтролируемые методы обучения, такие как алгоритмы кластеризации. Иногда у вас может быть слишком много функций. Работа с таким количеством функций замедляет обучение алгоритма и затрудняет поиск хорошего решения. Вы можете уменьшить количество функций с помощью алгоритмов уменьшения размера. Вы также можете использовать его для таких задач, как визуализация данных, удаление шума и поиск важных функций. Наиболее часто используемые алгоритмы уменьшения размера — это анализ главных компонентов (PCA) и линейный дискриминантный анализ (LDA).
5- Байесовские алгоритмы
Алгоритмы Байеса можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Его простота, легкость вычислений, хорошая производительность классификации и обработка десятков тысяч признаков являются преимуществами этих алгоритмов. Существует три наиболее часто используемых байесовских алгоритма. Это наивный байес, наивный байес Бернулли и полиномиальный наивный байес. . Наивный байесовский метод используется для непрерывных числовых задач, бернуллиевский наивный байесовский метод используется для задач бинарной классификации, а полиномиальный наивный байесовский метод используется для задач классификации с несколькими категориями. Алгоритмы Бернулли и полиномиальные наивные байесовские алгоритмы обычно используются для классификации текстовых данных.
6- Алгоритмы обучения правилам ассоциации
Алгоритмы правил ассоциации — это алгоритмы, которые лучше всего объясняют взаимосвязь между переменными в наборе данных. Например, общепринятым правилом является то, что покупатели, покупающие молоко и яйца, должны покупать хлеб. Правила ассоциации часто используются для рекомендации продуктов. Эти алгоритмы генерируют связанные правила в формате IF-THEN. Например, если человек покупает автомобиль, он также может застраховать автомобиль. Наиболее часто используемыми алгоритмами изучения реляционных правил являются априорныеалгоритмы.
7- Алгоритмы искусственной нейронной сети
Природа всегда вдохновляет людей. Например, самолеты были изобретены, глядя на птиц. Искусственные нейронные сети также были разработаны на основе человеческого мозга. Искусственные нейронные сети можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Наиболее часто используемыми алгоритмами искусственных нейронных сетей являются персептрон, многослойные персептроны, обратное распространение и стохастический градиентный спуск.
8- Алгоритмы глубокого обучения
Глубокое обучение очень быстро развивалось за последние 10 лет. С помощью алгоритмов глубокого обучения удалось решить многие проблемы, которые раньше было невозможно решить, такие как беспилотные автомобили и распознавание объектов. Алгоритмы глубокого обучения были разработаны путем добавления нескольких скрытых слоев в искусственные нейронные сети. Алгоритмы глубокого обучения используются сегодня во многих популярных областях исследований, таких как классификация изображений, распознавание объектов, обработка естественного языка, ассистенты, беспилотные автомобили. Такие алгоритмы, как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и долгосрочные памятиявляются наиболее часто используемыми базовыми алгоритмами.
Алгоритмы машинного обучения — огромная часть машинного обучения. В этом посте я упомянул алгоритмы, которые должны знать специалисты по данным и инженеры по машинному обучению. Вот и все. Спасибо за прочтение. Я надеюсь, вам понравится это.
Не забудьте подписаться на нас на YouTube | Гитхаб | Твиттер | Каггл | ЛинкедИн
Если этот пост был полезен, пожалуйста, несколько раз нажмите кнопку аплодисментов 👏, чтобы показать мне свою поддержку 👇
