8 лучших алгоритмов машинного обучения, объясненных за 1 минуту
Вступление: На дворе 2022 год, и машины учатся быть похожими на людей. Мы находимся в мире постоянного технического прогресса, где, хотя все ручные операции механизированы, наше стремление перевести компьютеры на автопилот не прекращается в ближайшее время. Мечта о воссоздании самозапускающих людей (или лучше!) вскоре может быть реализована с помощью алгоритмов машинного обучения, которые в настоящее время представлены в широком диапазоне разновидностей, некоторые из которых помогают компьютерам учиться и становиться умнее.
Для технологии, которая может легко предсказать, что может произойти в будущем, вот несколько широко используемых алгоритмов машинного обучения.
Ниже перечислены некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения.
- Машина опорных векторов (SVM)
- K — ближайший сосед (K-NN)
- Линейная регрессия
- Дерево решений
- Случайный лес
- Наивный байесовский анализ
- К-средние
- Логистическая регрессия
Теперь мы подробно рассмотрим вышеупомянутые алгоритмы.
- Машина опорных векторов
С помощью алгоритма SVM вы можете классифицировать данные, отображая необработанные данные в виде точек в n-мерном пространстве (где n — количество имеющихся у вас признаков). Как только значение каждого признака связано с определенной координатой, данные можно легко классифицировать. Линии классификатора можно использовать для разделения данных на группы и отображения их на графике.
- КНН
С помощью этого подхода можно решить и проблемы, связанные с классификацией и регрессией. Похоже, что решение проблем категоризации чаще применяется в бизнесе Data Science. Это простой алгоритм, который сортирует новые экземпляры, получая согласие как минимум k своих соседей, а затем сохраняет все существующие случаи. Затем дело передается тому классу, на который оно больше всего похоже. Этот расчет производится с использованием функции расстояния.
Перед выбором алгоритма K ближайших соседей необходимо принять во внимание следующее:
i) Вычислительные затраты KNN высоки.
ii) Переменные с более высоким диапазоном должны быть стандартизированы, чтобы предотвратить систематическую ошибку алгоритма.
iii) Предварительная обработка данных по-прежнему необходима.
- Линейная регрессия
Подумайте, как бы вы организовали набор случайных бревен в порядке возрастания веса, чтобы понять, как работает линейная регрессия. Недостаток в том, что вы не можете взвесить каждое бревно. Изучив высоту и обхват бревна (визуальный осмотр) и упорядочив их в соответствии с комбинацией этих наблюдаемых факторов, вы должны оценить его вес. Вот как работает линейная регрессия машинного обучения.
Подгоняя их к линии, эта процедура создает связь между независимыми и зависимыми переменными. Линейное уравнение Y=a*X+b представляет эту линию, которая называется линией регрессии.
- Дерево решений
Одним из наиболее широко используемых алгоритмов машинного обучения в настоящее время является метод дерева решений, который представляет собой метод контролируемого обучения, используемый для классификации проблем. Он может эффективно классифицировать зависимые переменные, которые являются категориальными или непрерывными. Этот метод делит совокупность на два или более однородных набора на основе наиболее значимых признаков или независимых переменных.
- Случайный лес
Каждому дереву назначается класс, и дерево «голосует» за этот класс, чтобы классифицировать новый элемент на основе его характеристик. Лес выбирает классификацию с наибольшим количеством голосов (из всех деревьев в лесу).
Каждое дерево выращивается и сажается следующим образом:
i) Если обучающая выборка имеет N случаев, то выбирается случайная выборка из N случаев. Этот образец будет служить обучающим набором дерева.
ii) Если имеется M входных переменных, m остается постоянным на протяжении всей этой операции.
iii) Каждое дерево полностью раскрывает свой потенциал. Обрезка не производится.
- Наивный метод Байе
Наивный байесовский классификатор исходит из того, что наличие одной функции в классе не влияет на наличие каких-либо дополнительных функций. Наивный байесовский классификатор будет учитывать каждую из этих характеристик по отдельности при определении вероятности конкретного результата, даже если эти атрибуты связаны друг с другом. Несмотря на то, что он базовый, известно, что он работает лучше, чем даже самые сложные методы категоризации.
- Кластеризация K-средних
Это кластерный метод решения проблем без учителя. Наборы данных делятся на определенное количество кластеров таким образом, чтобы точки данных каждого кластера были однородными и отличались от точек данных в других группах.
Процесс формирования кластера K-средних выглядит следующим образом:
i) Для каждого кластера алгоритм K-средних выбирает k центроидов или точек.
ii) С ближайшими центроидами или K кластерами каждая точка данных образует кластер.
iii) Новые центроиды создаются в зависимости от уже присутствующих членов кластера.
iv) Ближайшее расстояние для каждой точки данных рассчитывается с использованием этих обновленных центроидов. v) Пока центроиды не останутся прежними, этот процесс повторяется.
- Логистическая регрессия
Для оценки дискретных значений (часто двоичных значений, таких как 0/1) из набора независимых переменных используется логистическая регрессия. Приведение данных к логит-функции помогает прогнозировать вероятность события. Также известна как логит-регрессия.
Заключение
В этой статье обсуждаются наиболее часто используемые алгоритмы машинного обучения. Инженеры по машинному обучению пользуются наибольшим спросом у ведущих компаний, специализирующихся на продуктах. Им тоже хорошо платят. Но где кандидат может повысить свою квалификацию в области машинного обучения? В нашей стране есть много институтов, которые помогают кандидатам повышать квалификацию в области машинного обучения. Но в SkillSlash кандидаты получают индивидуальное наставничество. Skillslashтакже приготовил эксклюзивные курсы, такие как Курс по науке о данных в Джайпуре, курс Full Stack Developerи Курс веб-разработки, чтобы кандидаты в каждой области могли пройти увлекательный путь обучения и обеспечить безопасное будущее в этих областях. Чтобы узнать, как вы можете сделать карьеру в области ИТ и технологий с помощью Skillslash, свяжитесь со службой поддержки студентов, чтобы узнать больше о курсе и институте.
