Выбор правильного алгоритма машинного обучения — сложная задача, поскольку он играет важную роль в успехе вашего проекта ИИ. Вы должны выбрать из ряда факторов, прежде чем выбрать тот, который лучше всего подходит для вашего варианта использования или бизнес-задачи. В этом блоге мы познакомим вас со списком основных факторов, которые помогут вам выбрать правильную модель для конкретной задачи.

Прежде чем мы начнем, давайте рассмотрим различные типы алгоритмов машинного обучения:

Контролируемое обучение

В обучении с учителем алгоритм использует обучающие данные, имеющие как входные, так и выходные метки, для создания математической модели.

Неконтролируемое обучение

При неконтролируемом обучении алгоритм использует данные, которые имеют только входные функции без каких-либо выходных меток, для построения модели.

Обучение с подкреплением

При обучении с подкреплением модель выполняет набор действий и принимает решения. Затем он импровизирует, учась на обратной связи от своих предыдущих действий и решений.

Важные факторы, которые стоит учитывать при выборе алгоритма машинного обучения

Данные

Первый и главный фактор, который необходимо учитывать при выборе алгоритма, — это ваши данные. Вам необходимо понять тип данных, их характеристики и размер, визуализируя данные и определяя в них скрытые закономерности.

Вы можете классифицировать свои данные на входные и выходные данные. Если входные данные помечены, то лучше использовать модель обучения с учителем, в противном случае подойдет модель обучения без учителя. Тип ваших выходных данных также может помочь в определении правильной модели машинного обучения. Например, модель регрессии лучше работает для числовых выходных данных, а для набора групп лучше всего подходит модель кластеризации.

Средства, с помощью которых формируются ваши данные, также играют роль. Для линейных данных вам может потребоваться линейная модель, тогда как для сложных данных подойдет такой алгоритм, как случайный лес.

Производительность вашего алгоритма зависит от размера ваших обучающих наборов данных. Алгоритм с классификаторами с высоким смещением или низкой дисперсией лучше работает для более коротких наборов данных, тогда как для больших наборов данных лучше работают алгоритмы с низким смещением или высокой дисперсией.

Точность

Точность модели можно определить как ее способность предсказывать правильный результат наблюдения, который может быть достаточно близок к фактическому отклику для конкретного набора наблюдений. Точность вашей модели определяется типом проблемы, которую вы пытаетесь решить.

Модели можно разделить на гибкие и ограничительные в зависимости от диапазона форм, которые они создают для функции отображения. Ограничительные модели производят небольшой диапазон форм, в то время как гибкие модели производят широкий диапазон форм.

Ограничительные модели предпочтительны, когда целью является вывод, и вы хотите добиться интерпретируемости. Гибкие предпочтительнее, когда вашей целью является высокая точность. Интерпретируемость модели уменьшается по мере увеличения ее гибкости.

Скорость

Скорость здесь обычно относится ко времени обучения. Если вы хотите добиться более высокой точности, вам, возможно, придется обучать свою модель, используя большие обучающие данные, что опять же требует больше времени. Скорость и точность противоположны друг другу. Если у вас мало времени, используйте более простой алгоритм, а если для вас важнее точность, для вашего проекта ИИ будет полезен более сложный алгоритм.

Количество параметров и функций

Параметры определяют поведение алгоритма. Устойчивость к ошибкам, количество итераций, варианты между вариантами — вот некоторые из параметров, которые будут влиять на поведение вашего алгоритма. В большинстве случаев количество параметров определяет время, необходимое для обучения и обработки данных. По мере увеличения количества параметров увеличивается время обучения и обработки.

В зависимости от количества точек данных количество функций набора данных варьируется. Набор данных с большим количеством функций может затормозить несколько алгоритмов. Лучше всего использовать такой алгоритм, как SVM, который будет работать для приложений с большим количеством функций.

О маркировщике данных

Data Labeler помогает компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, разрабатывать интеллектуальные модели машинного обучения, предоставляя высококачественные наборы данных, которые могут обучать, проверять и тестировать их модели. Если вы ищете лучших компаний по маркировке данных в Филадельфии, отправьте письмо по адресу [email protected].

Как выбрать правильный алгоритм машинного обучения?

Первоначально опубликовано на https://datalabeler.com 30 ноября 2020 г.