Привет, ребята! мы все знаем, что ориентироваться в мире машинного обучения может быть сложно. Имея на выбор множество алгоритмов машинного обучения и широкий спектр задач, которые они могут решать, важно иметь четкое представление о том, какие алгоритмы использовать, когда их использовать, какие параметры учитывать и как проверить их эффективность. Я составил краткое и практичное руководство, которое разбито на простые шаги.

Начнем с того, что вообще такое алгоритмы машинного обучения?

На случай, если кто-то до сих пор в неведении, что это вообще такое и зачем это нужно. Давайте кратко поговорим о том, что на самом деле представляет собой машинное обучение, и о типах алгоритмов, которые у нас есть. Но если вы это уже знаете, то просто продолжайте прокручивать до пошагового раздела выбора алгоритмов ML (хотя не мешало бы продолжить чтение).

Алгоритм машинного обучения — это вычислительный метод, который использует данные для выявления закономерностей, прогнозирования или автоматизации процессов. Он включает в себя обучение компьютера обучению на примерах и данных, что позволяет ему выполнять задачи без явного программирования для каждой конкретной задачи. Алгоритмы машинного обучения обучаются по-разному. Эти конкретные способы являются типами алгоритмов ML, и они делятся на три с половиной категории (успокойтесь, просто продолжайте читать, и мы собираемся объяснить половину части позже, не нужно спешить).

Каждый день мы генерируем огромное количество данных в различных секторах, таких как бизнес, социальные сети, технологии (IoT) и многое другое. Машинное обучение берет все эти данные и использует их для автоматизации процессов, которые мы, люди, не можем выполнять с помощью нашего мозга.

Давайте быстро рассмотрим основные типы алгоритмов машинного обучения и некоторые примеры для наиболее распространенных задач.

Типы алгоритмов машинного обучения: выберите свое оружие

Ну, есть три основных алгоритма ML: неконтролируемый, контролируемый и подкрепление. И еще один (помните, я говорил вам не торопить меня, терпение, наконец, окупилось) частично контролируется и происходит из комбинации контролируемого и неконтролируемого. Давайте обсудим уникальные особенности и примеры каждого из этих типов.

Алгоритм неконтролируемого машинного обучения

Алгоритмы обучения без учителя учатся на неразмеченных данных, это означает, что у них нет предопределенных выходных меток. Цель состоит в том, чтобы раскрыть шаблоны, структуры или отношения в данных. У естественно неконтролируемых есть много ограничений, так как у них нет отправной точки для их обучения, и они могут выполнять только несколько задач. Два основных, которые мы выделим и обсудим. Вот некоторые уникальные особенности и примеры:

Уникальные черты:

  • Размеченные данные не требуются.
  • Обнаружение скрытых шаблонов или структур в данных.
  • Обычно используется для задач кластеризации и уменьшения размерности.

Примеры:

  • Кластеризация: он не сможет определить, покажете ли вы ему изображение животного, но он определенно научится отличать животное от растения. Это означает, что он может различать вещи на основе их естественно различных характеристик и объединять в отдельные группы, известные как кластеры. Это отлично подходит для решения таких задач, как фильтрация спама, обнаружение мошенничества, иерархическая кластеризация для анализа документов.
  • Уменьшение размерности: Анализ основных компонентов (PCA) уменьшает количество функций, сохраняя при этом важную информацию. Это помогает в визуализации данных и выборе функций. Основная идея, стоящая за этим, заключается в обработке и упрощении данных.

Важно отметить, что, несмотря на то, что думает большинство людей, PCA по своей сути не удаляет признаки из набора данных; скорее, он создает новые переменные, которые представляют собой комбинацию исходных функций. Он обычно используется в качестве промежуточного шага в более сложных проектах машинного обучения.

Контролируемое обучение

Это, пожалуй, самая популярная группа алгоритмов машинного обучения. И это на самом деле неудивительно из-за его гибкости, полноты и охвата множества востребованных сегодня задач машинного обучения. С другой стороны, контролируемые алгоритмы обучения учатся на размеченных данных, где входные образцы сочетаются с соответствующими выходными метками. Они стремятся изучить функцию сопоставления, которая может предсказывать метки для новых, невидимых входных данных.

Аннотации, также известные как маркировка, являются важным процессом для создания контролируемого алгоритма машинного обучения. В двух словах, это требует добавления меток или тегов к частям данных, которые сообщат алгоритму, как их понимать. Это довольно трудоемкий и трудоемкий процесс, который обычно передается на аутсорсинг, чтобы сэкономить время на основных бизнес-задачах.

Вот некоторые уникальные особенности и примеры:

Уникальные черты:

  • Требуются размеченные данные для обучения.
  • Прогнозирование выходных меток или значений на основе входных признаков.
  • Широко используется для задач классификации и регрессии.

Примеры:

  • Классификация: машины опорных векторов (SVM) классифицируют входные данные по разным категориям. Его можно использовать для обнаружения спама в электронной почте или анализа настроений.
  • Регрессия: линейная регрессия прогнозирует непрерывное выходное значение на основе входных функций. Он применяется для прогнозирования цен на жилье или тенденций фондового рынка.
  • Прогнозирование: это направлено на прогнозирование будущих значений или тенденций на основе исторических данных. Он обычно используется при анализе временных рядов, где точки данных упорядочены в хронологическом порядке. Цель состоит в том, чтобы зафиксировать закономерности, тенденции и зависимости в данных, чтобы сделать точные прогнозы будущих значений. Он обычно используется в бизнесе и в финансовой сфере.

Обучение с частичным учителем

В некоторых сценариях выбор между обучением без учителя и обучением с учителем может оказаться непростой задачей, учитывая конкретные требования решаемой проблемы. Однако объединение этих двух алгоритмов может дать значительные преимущества, особенно в условиях возрастающей сложности модели. Обучение без учителя обеспечивает простоту и эффективность, а обучение с учителем предлагает гибкость и возможность решать комплексные задачи. Используя основные функции каждого алгоритма, мы можем реализовать мощный подход к решению сложных задач машинного обучения.

Когда мы соединяем их обоих в священном браке, мы получаем результат полуконтролируемого обучения. Этот тип алгоритма ML позволяет нам значительно сократить человеческие и временные затраты на аннотирование данных.

Уникальные черты:

  • Использует комбинацию размеченных и неразмеченных данных.
  • Преимущества в сценариях, где размеченных данных недостаточно или они дороги.
  • Может обеспечить более высокую производительность по сравнению с обучением без учителя.

Примеры:

  • Классификация текста: при обучении модели анализа тональности небольшая часть текста может быть помечена как тональность, в то время как большая часть остается немаркированной.
  • Обнаружение аномалий: в сетевой безопасности помечаются несколько экземпляров известных аномалий, в то время как алгоритм учится обнаруживать новые аномалии в немаркированных данных.

Обучение с подкреплением

Как неконтролируемые, так и контролируемые алгоритмы работают с данными, немаркированными или помеченными. А сейчас нечто соверешнно другое. Алгоритм подкрепления тренируется в среде с набором правил и определенной целью.

Алгоритмы обучения с подкреплением учатся через взаимодействие с окружающей средой и обратную связь в виде поощрений или наказаний. Цель состоит в том, чтобы определить оптимальные действия для максимизации совокупного вознаграждения. Вот некоторые уникальные особенности и примеры:

Уникальные черты:

  • Учитесь методом проб и ошибок.
  • Взаимодействуйте с окружающей средой и получайте обратную связь.
  • Подходит для последовательных задач принятия решений.

Примеры:

  • Игра в игры: Deep Q-Network (DQN) учится играть в игры, получая вознаграждения или штрафы в зависимости от производительности игры. Он добился впечатляющих результатов в таких играх, как AlphaGo и Atari.
  • Управление робототехникой: обучение с подкреплением можно применять для обучения роботов выполнению определенных задач, поощряя успешные действия и наказывая за неудачи.
  • Автономные транспортные средства: Алгоритм необходим для перемещения по окружающей среде, ничего не задев и соблюдая правила дорожного движения.

При выборе лучшего алгоритма машинного обучения для вашего проекта вы можете выполнить следующие пять шагов:

Шаг 1. Определите цель вашего проекта. Четко определите конкретную задачу или результат, которого вы хотите достичь с помощью машинного обучения.

Шаг 2. Проанализируйте свои данные. Оцените размер, требования к обработке и доступность размеченных или неразмеченных данных. Определите, требуется ли предварительная обработка данных или аннотация.

Шаг 3: Оцените скорость и время обучения. Рассмотрите время и вычислительные ресурсы, доступные для обучения алгоритма. Решите, приемлемо ли более быстрое обучение с потенциальными компромиссами в отношении качества.

Шаг 4: Оцените линейность данных: Определите линейность задачи и данных. Линейные алгоритмы проще, но могут не учитывать сложные нелинейные отношения.

Шаг 5: Определите функции и параметры. Учитывайте требования к сложности и точности вашей модели. Более длительное время обучения может привести к повышению точности и производительности.

Выбор правильного алгоритма машинного обучения может быть сложной задачей, особенно для тех, у кого ограниченный опыт работы в этой области. Однако, ответив на ряд вопросов и учитывая ключевые факторы, можно упростить процесс:

  1. Входные данные: оцените доступность, достаточность, обработку и аннотацию ваших данных.
  2. Выходная цель: четко определите конкретный результат или цель, которую вы хотите достичь с помощью машинного обучения.
  3. Сложность данных: определите линейность или сложность ваших данных в зависимости от вашей области исследования и предметной области.
  4. Ограничения ресурсов. Учитывайте ограничения времени и ресурсов для обучения и развертывания алгоритма.
  5. Предпочтения функций: определите основные функции или характеристики, необходимые для успешной работы модели.

Ответив на эти вопросы и факторы, вы можете получить ценную информацию, которая поможет вам в процессе принятия решений при выборе подходящего алгоритма машинного обучения.

важно помнить, что универсального алгоритма не существует. Это путь исследований, экспериментов и усовершенствований. Сохраняйте любопытство, будьте открыты для обучения и используйте доступные ресурсы, которые помогут вам выбрать алгоритм машинного обучения, который наилучшим образом соответствует вашим конкретным потребностям.

Подпишитесь на наши аккаунты в социальных сетях: Facebook/Instagram/Linkedin/Twitter

Присоединяйтесь к Youtube Channel AImonks, чтобы получать интересные видео.