Введение в машинное обучение

Машинное обучение (ML) – это научное исследование алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерная система использовала для выполнения конкретной задачи без использования явных инструкций, вместо этого отвечая на шаблоны и логические выводы. Это также подмножество искусственного интеллекта.

Машинное обучение может включать в себя множество задач, чтобы машина могла определить результат с высокой вероятностью для различной информации, такой как функции между вводом и выводом или скрытые структуры в неразмеченных данных.

Итак, прежде чем начать с алгоритмов машинного обучения, давайте рассмотрим типы машинного обучения, которые проясняют эти алгоритмы.

Что такое алгоритмы машинного обучения?

Алгоритмы машинного обучения – это программы, которые могут учиться на данных и совершенствоваться на основе опыта без вмешательства человека. Учебные задачи могут включать в себя изучение функции, которая преобразует входные данные в выходные, изучение скрытой структуры в неразмеченных данных; или «обучение на основе экземпляров», когда метка класса создается для нового экземпляра путем анализа нового экземпляра (строки) на экземпляры из обучающих данных, которые были сохранены в памяти.

Алгоритм машинного обучения — это эволюция обычного алгоритма. Это делает ваши программы «умнее», предоставляя им возможность автоматически обучаться на основе предоставленных вами данных. Алгоритм в основном делится на:

  • Фаза обучения
  • Этап тестирования

Типы алгоритмов машинного обучения

Существует 5 лучших алгоритмов машинного обучения для начинающих, предлагающих прекрасный баланс простоты, меньшей вычислительной мощности, немедленных и точных результатов.

1. Линейная регрессия

  • Линейная регрессия — это метод классификации, а не метод регрессии. Эта стратегия прогнозного моделирования очень хорошо изучена, так как статистика использовала этот инструмент за десятилетия до изобретения современного компьютера.
  • Цель линейной регрессии – сделать максимально точные прогнозы, найдя значения двух коэффициентов, взвешивающих каждую входную переменную. Эти методы могут включать линейную алгебру, оптимизацию градиентного спуска и многое другое.
  • Использование линейной регрессии легко и обычно дает точные результаты. Более квалифицированные/опытные пользователи знают, что нужно удалять переменные из вашего набора обучающих данных, которые тесно коррелированы, и удалять как можно больше шума (несвязанных выходных переменных), если это возможно.

2. Дерево решений

  • Другой популярный и простой для понимания алгоритм — деревья решений. Их графика помогает вам увидеть, о чем вы думаете, а их движок требует систематического, документированного мыслительного процесса.

3. Машина опорных векторов

  • Еще одна вещь, которую вы должны знать, это то, что он предоставляет вам максимальные поля для ввода любых будущих данных в классы.
  • Новичок или опытный, кто так работает над этим, лучше всего подходит для обучения данных, потому что нелинейные данные также можно запрограммировать в машине опорных векторов (SVM).

4. Априори

  • Априорное обучение, используемое в транзакционной базе данных для работы с частыми наборами элементов, а затем для создания правил ассоциации. Он широко используется при анализе потребительской корзины, когда проверяются комбинации продуктов, которые часто встречаются в базе данных одновременно.

5. Кластеризация K-средних

  • Кластеризация, используемая для групповой выборки, например, объекты в пределах идентичного кластера больше похожи друг на друга, чем на объект из другой группы.
  • K- означает алгоритмы кластеризации типов наборов данных через определенные группы. Это итеративный процесс, который также создает аналогичные группы с прикрепленными входными данными.

Чтобы узнать подробнее об алгоритмах машинного обучения, нажмите здесь.