Επεξήγηση κορυφαίων μοντέλων μηχανικής μάθησης

Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι μια τεχνολογική καινοτομία που συνεχίζει να αποδεικνύει την αξία της σε πολλούς τομείς.

Η μηχανική μάθηση σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη και τη βαθιά μάθηση. Δεδομένου ότι ζούμε σε μια συνεχώς εξελισσόμενη τεχνολογική εποχή, είναι πλέον δυνατό να προβλέψουμε τι θα ακολουθήσει και να ξέρουμε πώς να αλλάξουμε την προσέγγισή μας χρησιμοποιώντας ML.

Έτσι, δεν περιορίζεστε σε χειροκίνητους τρόπους. σχεδόν κάθε εργασία στις μέρες μας είναι αυτοματοποιημένη. Υπάρχουν διαφορετικοί αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης σχεδιασμένοι για διαφορετικές εργασίες. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να λύσουν πολύπλοκα προβλήματα και να εξοικονομήσουν ώρες επιχειρηματικού χρόνου.

Παραδείγματα αυτού θα μπορούσαν να είναι το παιχνίδι σκάκι, η συμπλήρωση δεδομένων, η εκτέλεση χειρουργικών επεμβάσεων, η επιλογή της καλύτερης επιλογής από τη λίστα αγορών και πολλά άλλα.

Θα εξηγήσω λεπτομερώς τους αλγόριθμους και τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης σε αυτό το άρθρο.

Ορίστε!

Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι μια δεξιότητα ή τεχνολογία όπου μια μηχανή (όπως ένας υπολογιστής) χρειάζεται να δημιουργήσει την ικανότητα να μαθαίνει και να προσαρμόζεται χρησιμοποιώντας στατιστικά μοντέλα και αλγόριθμους χωρίς να είναι ιδιαίτερα προγραμματισμένος.

Ως αποτέλεσμα αυτού, οι μηχανές συμπεριφέρονται παρόμοια με τους ανθρώπους. Είναι ένας τύπος Τεχνητής Νοημοσύνης που επιτρέπει στις εφαρμογές λογισμικού να γίνονται πιο ακριβείς στις προβλέψεις και στην εκτέλεση διαφορετικών εργασιών αξιοποιώντας δεδομένα και βελτιώνοντας τον εαυτό τους.

Δεδομένου ότι οι τεχνολογίες υπολογιστών αναπτύσσονται ραγδαία, η σημερινή μηχανική μάθηση δεν είναι ίδια με την προηγούμενη μηχανική μάθηση. Η μηχανική μάθηση αποδεικνύει την ύπαρξή της από την αναγνώριση προτύπων έως τη θεωρία της εκμάθησης για την εκτέλεση ορισμένων εργασιών.

Με τη μηχανική μάθηση, οι υπολογιστές μαθαίνουν από προηγούμενους υπολογισμούς για να παράγουν επαναλαμβανόμενες, αξιόπιστες αποφάσεις και αποτελέσματα. Με άλλα λόγια, η μηχανική μάθηση είναι μια επιστήμη που έχει αποκτήσει νέα δυναμική.

Αν και πολλοί αλγόριθμοι έχουν χρησιμοποιηθεί για μεγάλο χρονικό διάστημα, η δυνατότητα εφαρμογής σύνθετων υπολογισμών αυτόματα σε μεγάλα δεδομένα, ολοένα και πιο γρήγορα, ξανά και ξανά, είναι μια πρόσφατη εξέλιξη.

Μερικά παραδείγματα που δημοσιοποιήθηκαν είναι τα ακόλουθα:

  • Εκπτώσεις και προσφορές διαδικτυακών συστάσεων, όπως από το Netflix και το Amazon
  • Αυτοοδηγούμενο και πολυσύχναστο αυτοκίνητο Google
  • Ανίχνευση απάτης και πρόταση μερικών τρόπων για να παρακάμψετε αυτά τα προβλήματα

Και πολλά άλλα.

Γιατί χρειάζεστε τη Μηχανική Μάθηση;

Η μηχανική μάθηση είναι μια σημαντική έννοια που εφαρμόζει κάθε ιδιοκτήτης επιχείρησης στις εφαρμογές λογισμικού του για να γνωρίζει τη συμπεριφορά των πελατών του, τα επιχειρησιακά πρότυπα της επιχείρησης και πολλά άλλα. Υποστηρίζει την ανάπτυξη των πιο πρόσφατων προϊόντων.

Πολλές κορυφαίες εταιρείες, όπως η Google, η Uber, το Instagram, η Amazon, κ.λπ., καθιστούν τη μηχανική εκμάθηση κεντρικό μέρος των λειτουργιών τους. Ωστόσο, οι βιομηχανίες που εργάζονται σε μεγάλο όγκο δεδομένων γνωρίζουν τη σημασία των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.

Οι οργανισμοί είναι σε θέση να εργάζονται αποτελεσματικά με αυτήν την τεχνολογία. Βιομηχανίες όπως οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, η κυβέρνηση, η υγειονομική περίθαλψη, το λιανικό εμπόριο, οι μεταφορές και το πετρέλαιο-αέριο χρησιμοποιούν μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για να προσφέρουν πιο πολύτιμα αποτελέσματα στους πελάτες.

Ποιος χρησιμοποιεί τη Μηχανική Μάθηση;

Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται στις μέρες μας σε πολλές εφαρμογές. Το πιο γνωστό παράδειγμα είναι η μηχανή συστάσεων σε Instagram, Facebook, Twitter κ.λπ.

Το Facebook χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση για να εξατομικεύσει τις εμπειρίες των μελών στις ειδήσεις τους. Εάν ένας χρήστης σταματά συχνά για να ελέγχει την ίδια κατηγορία αναρτήσεων, η μηχανή συστάσεων αρχίζει να εμφανίζει περισσότερες αναρτήσεις της ίδιας κατηγορίας.

Πίσω από την οθόνη, η μηχανή συστάσεων επιχειρεί να μελετήσει τη διαδικτυακή συμπεριφορά των μελών μέσω των προτύπων τους. Η ροή ειδήσεων προσαρμόζεται αυτόματα όταν ο χρήστης αλλάζει τη δράση του.

Σε σχέση με τις μηχανές συστάσεων, πολλές επιχειρήσεις χρησιμοποιούν την ίδια ιδέα για να εκτελέσουν τις κρίσιμες επιχειρηματικές διαδικασίες τους. Αυτοί είναι:

  • Λογισμικό Διαχείρισης Σχέσεων Πελατών (CRM): Χρησιμοποιεί μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για να αναλύσει τα email των επισκεπτών και να προτρέψει την ομάδα πωλήσεων να απαντήσει αμέσως στα πιο σημαντικά μηνύματα πρώτα.
  • Business Intelligence (BI): Το Analytics και οι προμηθευτές BI χρησιμοποιούν την τεχνολογία για να εντοπίσουν βασικά σημεία δεδομένων, μοτίβα και ανωμαλίες.
  • Πληροφοριακά Συστήματα Ανθρώπινου Δυναμικού (HRIS): Χρησιμοποιεί μοντέλα μηχανικής μάθησης στο λογισμικό του για να φιλτράρει τις εφαρμογές του και να αναγνωρίσει τους καλύτερους υποψηφίους για την απαιτούμενη θέση.
  • Αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα: Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης επιτρέπουν στις εταιρείες κατασκευής αυτοκινήτων να αναγνωρίζουν το αντικείμενο ή να αντιλαμβάνονται τη συμπεριφορά του οδηγού για να ειδοποιούν αμέσως για την αποφυγή ατυχημάτων.
  • Εικονικοί βοηθοί: Οι εικονικοί βοηθοί είναι έξυπνοι βοηθοί που συνδυάζουν εποπτευόμενα και μη εποπτευόμενα μοντέλα για την ερμηνεία της ομιλίας και του πλαισίου παροχής.
  Πότε είναι η κατάλληλη στιγμή για να αγοράσετε ένα νέο Mac;

Τι είναι τα μοντέλα μηχανικής μάθησης;

Ένα μοντέλο ML είναι ένα λογισμικό ή εφαρμογή υπολογιστή που έχει εκπαιδευτεί να κρίνει και να αναγνωρίζει ορισμένα πρότυπα. Μπορείτε να εκπαιδεύσετε το μοντέλο με τη βοήθεια δεδομένων και να του παρέχετε τον αλγόριθμο ώστε να μαθαίνει από αυτά τα δεδομένα.

Για παράδειγμα, θέλετε να δημιουργήσετε μια εφαρμογή που αναγνωρίζει συναισθήματα με βάση τις εκφράσεις του προσώπου του χρήστη. Εδώ, πρέπει να τροφοδοτήσετε το μοντέλο με διαφορετικές εικόνες προσώπων που έχουν επισημανθεί με διαφορετικά συναισθήματα και να εκπαιδεύσετε καλά το μοντέλο σας. Τώρα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το ίδιο μοντέλο στην εφαρμογή σας για να προσδιορίσετε εύκολα τη διάθεση του χρήστη.

Με απλά λόγια, ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης είναι μια απλουστευμένη αναπαράσταση διαδικασίας. Αυτός είναι ο ευκολότερος τρόπος για να προσδιορίσετε κάτι ή να προτείνετε κάτι σε έναν καταναλωτή. Όλα στο μοντέλο λειτουργούν ως προσέγγιση.

Για παράδειγμα, όταν σχεδιάζουμε μια σφαίρα ή την κατασκευάζουμε, της δίνουμε το σχήμα σφαίρας. Αλλά η πραγματική υδρόγειος δεν είναι σφαιρική όπως γνωρίζουμε. Εδώ, υποθέτουμε το σχήμα για να χτίσουμε κάτι. Τα μοντέλα ML λειτουργούν παρόμοια.

Ας προχωρήσουμε με τα διαφορετικά μοντέλα και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.

Τύποι μοντέλων μηχανικής μάθησης

Όλα τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης κατηγοριοποιούνται σε εποπτευόμενη, χωρίς επίβλεψη και ενισχυτική μάθηση. Η εποπτευόμενη και η μη εποπτευόμενη μάθηση ταξινομούνται περαιτέρω ως διαφορετικοί όροι. Ας συζητήσουμε κάθε ένα από αυτά λεπτομερώς.

#1. Εποπτευόμενη μάθηση

Η εποπτευόμενη μάθηση είναι ένα απλό μοντέλο μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει την εκμάθηση μιας βασικής λειτουργίας. Αυτή η συνάρτηση αντιστοιχίζει μια είσοδο στην έξοδο. Για παράδειγμα, εάν έχετε ένα σύνολο δεδομένων που αποτελείται από δύο μεταβλητές, την ηλικία ως είσοδο και το ύψος ως έξοδο.

Με ένα μοντέλο εποπτευόμενης μάθησης, μπορείτε εύκολα να προβλέψετε το ύψος ενός ατόμου με βάση την ηλικία αυτού του ατόμου. Για να κατανοήσετε αυτό το μοντέλο μάθησης, πρέπει να περάσετε από τις υποκατηγορίες.

#2. Ταξινόμηση

Η ταξινόμηση είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη εργασία πρόβλεψης μοντελοποίησης στον τομέα της μηχανικής μάθησης, όπου μια ετικέτα προβλέπεται για δεδομένα δεδομένα εισόδου. Απαιτεί το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης με ένα ευρύ φάσμα περιπτώσεων εισόδων και εξόδων από τις οποίες μαθαίνει το μοντέλο.

Το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης χρησιμοποιείται για την εύρεση του ελάχιστου τρόπου αντιστοίχισης δειγμάτων δεδομένων εισόδου στις καθορισμένες ετικέτες κλάσεων. Τέλος, το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης αντιπροσωπεύει το ζήτημα που περιέχει μεγάλο αριθμό δειγμάτων εξόδου.

Χρησιμοποιείται για φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων, αναζήτηση εγγράφων, χειρόγραφη αναγνώριση χαρακτήρων, ανίχνευση απάτης, αναγνώριση γλώσσας και ανάλυση συναισθημάτων. Η έξοδος είναι διακριτή σε αυτή την περίπτωση.

#3. Οπισθοδρόμηση

Σε αυτό το μοντέλο, η έξοδος είναι πάντα συνεχής. Η ανάλυση παλινδρόμησης είναι ουσιαστικά μια στατιστική προσέγγιση που μοντελοποιεί μια σύνδεση μεταξύ μιας ή περισσότερων μεταβλητών που είναι ανεξάρτητες και ενός στόχου ή εξαρτημένης μεταβλητής.

Η παλινδρόμηση επιτρέπει να δούμε πώς αλλάζει ο αριθμός της εξαρτημένης μεταβλητής σε σχέση με την ανεξάρτητη μεταβλητή ενώ οι άλλες ανεξάρτητες μεταβλητές είναι σταθερές. Χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη μισθού, ηλικίας, θερμοκρασίας, τιμής και άλλων πραγματικών δεδομένων.

Η ανάλυση παλινδρόμησης είναι μια μέθοδος «καλύτερης εικασίας» που δημιουργεί μια πρόβλεψη από το σύνολο δεδομένων. Με απλά λόγια, η τοποθέτηση διαφόρων σημείων δεδομένων σε ένα γράφημα προκειμένου να ληφθεί η ακριβέστερη τιμή.

Παράδειγμα: Η πρόβλεψη της τιμής ενός αεροπορικού εισιτηρίου είναι μια συνηθισμένη εργασία παλινδρόμησης.

  Διορθώστε το Intel Wireless AC 9560 που δεν λειτουργεί

#4. Μάθηση χωρίς επίβλεψη

Η μάθηση χωρίς επίβλεψη χρησιμοποιείται ουσιαστικά για την εξαγωγή συμπερασμάτων καθώς και για την εύρεση μοτίβων από τα δεδομένα εισόδου χωρίς καμία αναφορά στα επισημασμένα αποτελέσματα. Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται για την ανακάλυψη κρυφών ομαδοποιήσεων και μοτίβων δεδομένων χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης.

Μπορεί να ανακαλύψει διαφορές και ομοιότητες στις πληροφορίες, καθιστώντας αυτήν την τεχνική ιδανική για τμηματοποίηση πελατών, διερευνητική ανάλυση δεδομένων, αναγνώριση μοτίβων και εικόνων και στρατηγικές cross-selling.

Η μάθηση χωρίς επίβλεψη χρησιμοποιείται επίσης για τη μείωση του πεπερασμένου αριθμού χαρακτηριστικών ενός μοντέλου χρησιμοποιώντας τη διαδικασία μείωσης διαστάσεων που περιλαμβάνει δύο προσεγγίσεις: την αποσύνθεση μοναδικής τιμής και την ανάλυση κύριου συστατικού.

#5. Ομαδοποίηση

Η ομαδοποίηση είναι ένα μοντέλο μάθησης χωρίς επίβλεψη που περιλαμβάνει την ομαδοποίηση των σημείων δεδομένων. Χρησιμοποιείται συχνά για τον εντοπισμό απάτης, την ταξινόμηση εγγράφων και την τμηματοποίηση πελατών.

Οι πιο συνηθισμένοι αλγόριθμοι ομαδοποίησης ή ομαδοποίησης περιλαμβάνουν ιεραρχική ομαδοποίηση, ομαδοποίηση με βάση την πυκνότητα, ομαδοποίηση μέσης μετατόπισης και ομαδοποίηση k-means. Κάθε αλγόριθμος χρησιμοποιείται διαφορετικά για την εύρεση συστάδων, αλλά ο στόχος είναι ο ίδιος σε κάθε περίπτωση.

#6. Μείωση Διαστάσεων

Είναι μια μέθοδος μείωσης διαφόρων τυχαίων μεταβλητών που εξετάζονται για να ληφθεί ένα σύνολο κύριων μεταβλητών. Με άλλα λόγια, η διαδικασία μείωσης της διάστασης του συνόλου χαρακτηριστικών ονομάζεται μείωση διαστάσεων. Ο δημοφιλής αλγόριθμος αυτού του μοντέλου ονομάζεται Ανάλυση Κύριων Στοιχείων.

Η κατάρα αυτού αναφέρεται στο γεγονός της προσθήκης περισσότερων εισροών στις δραστηριότητες προγνωστικής μοντελοποίησης, γεγονός που καθιστά ακόμη πιο δύσκολη τη μοντελοποίηση. Γενικά χρησιμοποιείται για οπτικοποίηση δεδομένων.

#7. Ενισχυτική Μηχανική Μάθηση

Είναι παρόμοιο μοντέλο με την εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση. Αναφέρεται ως μοντέλο συμπεριφορικής μηχανικής μάθησης. Η μόνη διαφορά από την εποπτευόμενη μάθηση είναι ότι ο αλγόριθμος δεν εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας τα δείγματα δεδομένων.

Το μοντέλο ενισχυτικής μάθησης μαθαίνει καθώς προχωρά με τη μέθοδο δοκιμής και σφάλματος. Η αλληλουχία των επιτυχημένων αποτελεσμάτων ανάγκασε το μοντέλο να αναπτύξει την καλύτερη σύσταση για ένα δεδομένο πρόβλημα. Αυτό χρησιμοποιείται συχνά στα παιχνίδια, την πλοήγηση, τη ρομποτική και άλλα.

Τύποι αλγορίθμων μηχανικής μάθησης

#1. Γραμμικής παλινδρόμησης

Εδώ, η ιδέα είναι να βρείτε μια γραμμή που να ταιριάζει με τα δεδομένα που χρειάζεστε με τον καλύτερο δυνατό τρόπο. Υπάρχουν επεκτάσεις στο μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης που περιλαμβάνει πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση και πολυωνυμική παλινδρόμηση. Αυτό σημαίνει την εύρεση του καλύτερου επιπέδου που ταιριάζει στα δεδομένα και της καλύτερης καμπύλης που ταιριάζει στα δεδομένα, αντίστοιχα.

#2. Logistic Regression

Η λογιστική παλινδρόμηση είναι πολύ παρόμοια με τον αλγόριθμο γραμμικής παλινδρόμησης, αλλά χρησιμοποιείται ουσιαστικά για να ληφθεί ένας πεπερασμένος αριθμός αποτελεσμάτων, ας πούμε δύο. Η λογιστική παλινδρόμηση χρησιμοποιείται έναντι της γραμμικής παλινδρόμησης κατά τη μοντελοποίηση της πιθανότητας των αποτελεσμάτων.

Εδώ, μια λογιστική εξίσωση χτίζεται με εξαιρετικό τρόπο, έτσι ώστε η μεταβλητή εξόδου να είναι μεταξύ 0 και 1.

#3. Δέντρο απόφασης

Το μοντέλο δέντρου αποφάσεων χρησιμοποιείται ευρέως στον στρατηγικό σχεδιασμό, τη μηχανική μάθηση και την επιχειρησιακή έρευνα. Αποτελείται από κόμβους. Εάν έχετε περισσότερους κόμβους, θα έχετε πιο ακριβή αποτελέσματα. Ο τελευταίος κόμβος του δέντρου αποφάσεων αποτελείται από δεδομένα που βοηθούν στη λήψη αποφάσεων πιο γρήγορα.

Έτσι, οι τελευταίοι κόμβοι αναφέρονται και ως φύλλα των δέντρων. Τα δέντρα απόφασης είναι εύκολο και διαισθητικό στην κατασκευή, αλλά υπολείπονται όσον αφορά την ακρίβεια.

#4. Τυχαίο Δάσος

Είναι μια τεχνική εκμάθησης συνόλου. Με απλά λόγια, είναι χτισμένο από δέντρα αποφάσεων. Το μοντέλο τυχαίων δασών περιλαμβάνει πολλαπλά δέντρα απόφασης χρησιμοποιώντας σύνολα δεδομένων με bootstrapped των αληθινών δεδομένων. Επιλέγει τυχαία το υποσύνολο των μεταβλητών σε κάθε βήμα του δέντρου.

Το μοντέλο τυχαίου δάσους επιλέγει τον τρόπο πρόβλεψης κάθε δέντρου απόφασης. Ως εκ τούτου, η βάση στο μοντέλο «η πλειοψηφία κερδίζει» μειώνει τον κίνδυνο λάθους.

Για παράδειγμα, εάν δημιουργήσετε ένα δέντρο μεμονωμένων αποφάσεων και το μοντέλο προβλέπει 0 στο τέλος, δεν θα έχετε τίποτα. Αλλά αν δημιουργήσετε 4 δέντρα απόφασης τη φορά, μπορεί να λάβετε τιμή 1. Αυτή είναι η δύναμη του μοντέλου τυχαίας εκμάθησης δασών.

#5. Υποστήριξη διανυσματική μηχανή

Το Support Vector Machine (SVM) είναι ένας εποπτευόμενος αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που είναι περίπλοκος αλλά διαισθητικός όταν μιλάμε για το πιο θεμελιώδες επίπεδο.

Για παράδειγμα, εάν υπάρχουν δύο τύποι δεδομένων ή κλάσεων, ο αλγόριθμος SVM θα βρει ένα όριο ή ένα υπερεπίπεδο μεταξύ αυτών των κατηγοριών δεδομένων και θα μεγιστοποιήσει το περιθώριο μεταξύ των δύο. Υπάρχουν πολλά επίπεδα ή όρια που χωρίζουν δύο κατηγορίες, αλλά ένα επίπεδο μπορεί να μεγιστοποιήσει την απόσταση ή το περιθώριο μεταξύ των κλάσεων.

  Πώς να χρησιμοποιήσετε τη λειτουργία "Night Light" του Gnome

#6. Ανάλυση κύριου στοιχείου (PCA)

Η ανάλυση του κύριου στοιχείου σημαίνει την προβολή πληροφοριών υψηλότερων διαστάσεων, όπως 3 διαστάσεων, σε μικρότερο χώρο, όπως 2 διαστάσεων. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα μια ελάχιστη διάσταση δεδομένων. Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να διατηρήσετε τις αρχικές τιμές στο μοντέλο χωρίς να παρεμποδίσετε τη θέση αλλά να μειώσετε τις διαστάσεις.

Με απλά λόγια, είναι ένα μοντέλο μείωσης διαστάσεων που χρησιμοποιείται ειδικά για να μειώσει τις πολλαπλές μεταβλητές που υπάρχουν στο σύνολο δεδομένων στις ελάχιστες μεταβλητές. Μπορεί να γίνει συνδυάζοντας αυτές τις μεταβλητές των οποίων η κλίμακα μέτρησης είναι η ίδια και έχει υψηλότερους συσχετισμούς από άλλες.

Ο πρωταρχικός στόχος αυτού του αλγορίθμου είναι να σας δείξει τις νέες ομάδες μεταβλητών και να σας δώσει αρκετή πρόσβαση για να ολοκληρώσετε την εργασία σας.

Για παράδειγμα, το PCA βοηθά στην ερμηνεία ερευνών που περιλαμβάνουν πολλές ερωτήσεις ή μεταβλητές, όπως έρευνες για την ευημερία, την κουλτούρα μελέτης ή τη συμπεριφορά. Μπορείτε να δείτε ελάχιστες μεταβλητές αυτού με το μοντέλο PCA.

#7. Αφελής Bayes

Ο αλγόριθμος Naive Bayes χρησιμοποιείται στην επιστήμη δεδομένων και είναι ένα δημοφιλές μοντέλο που χρησιμοποιείται σε πολλές βιομηχανίες. Η ιδέα λαμβάνεται από το θεώρημα Bayes που εξηγεί την εξίσωση πιθανότητας όπως «ποια είναι η πιθανότητα του Q (μεταβλητή εξόδου) δεδομένου του P.

Είναι μια μαθηματική εξήγηση που χρησιμοποιείται στη σημερινή τεχνολογική εποχή.

Εκτός από αυτά, ορισμένα μοντέλα που αναφέρονται στο μέρος της παλινδρόμησης, όπως το δέντρο αποφάσεων, το νευρωνικό δίκτυο και το τυχαίο δάσος, εμπίπτουν επίσης στο μοντέλο ταξινόμησης. Η μόνη διαφορά μεταξύ των όρων είναι ότι η έξοδος είναι διακριτή αντί για συνεχή.

#8. Νευρικό σύστημα

Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι και πάλι το πιο χρησιμοποιούμενο μοντέλο στις βιομηχανίες. Είναι ουσιαστικά ένα δίκτυο από διάφορες μαθηματικές εξισώσεις. Πρώτον, παίρνει μία ή περισσότερες μεταβλητές ως είσοδο και περνά μέσα από το δίκτυο των εξισώσεων. Στο τέλος, σας δίνει αποτελέσματα σε μία ή περισσότερες μεταβλητές εξόδου.

Με άλλα λόγια, ένα νευρωνικό δίκτυο παίρνει ένα διάνυσμα εισόδων και επιστρέφει το διάνυσμα των εξόδων. Είναι παρόμοιο με τους πίνακες στα μαθηματικά. Έχει κρυφά επίπεδα στη μέση των επιπέδων εισόδου και εξόδου που αντιπροσωπεύουν τόσο γραμμικές συναρτήσεις όσο και συναρτήσεις ενεργοποίησης.

#9. Αλγόριθμος K-Nearest Neighbors (KNN).

Ο αλγόριθμος KNN χρησιμοποιείται τόσο για προβλήματα ταξινόμησης όσο και για προβλήματα παλινδρόμησης. Χρησιμοποιείται ευρέως στη βιομηχανία της επιστήμης δεδομένων για την επίλυση προβλημάτων ταξινόμησης. Επιπλέον, αποθηκεύει όλες τις διαθέσιμες περιπτώσεις και ταξινομεί τις επερχόμενες περιπτώσεις λαμβάνοντας τις ψήφους των k γειτόνων του.

Η συνάρτηση απόστασης εκτελεί τη μέτρηση. Για παράδειγμα, εάν θέλετε δεδομένα για ένα άτομο, πρέπει να μιλήσετε με τα πιο κοντινά άτομα σε αυτό το άτομο, όπως φίλους, συναδέλφους κ.λπ. Με παρόμοιο τρόπο, ο αλγόριθμος KNN λειτουργεί.

Πρέπει να λάβετε υπόψη τρία πράγματα πριν επιλέξετε τον αλγόριθμο KNN.

  • Τα δεδομένα πρέπει να υποβληθούν σε προεπεξεργασία.
  • Οι μεταβλητές πρέπει να κανονικοποιηθούν ή οι υψηλότερες μεταβλητές μπορούν να προκαταλάβουν το μοντέλο.
  • Το KNN είναι υπολογιστικά ακριβό.

#10. K-Means Clustering

Υπάγεται σε ένα μοντέλο μηχανικής εκμάθησης χωρίς επίβλεψη που επιλύει τις εργασίες ομαδοποίησης. Εδώ τα σύνολα δεδομένων ταξινομούνται και κατηγοριοποιούνται σε πολλές συστάδες (ας πούμε K) έτσι ώστε όλα τα σημεία μέσα σε ένα σύμπλεγμα να είναι ετερογενή και ομοιογενή από τα δεδομένα.

Το K-Means σχηματίζει συμπλέγματα όπως αυτό:

  • Το K-Means επιλέγει τον αριθμό K των σημείων δεδομένων, που ονομάζονται κεντροειδή, για κάθε σύμπλεγμα.
  • Κάθε σημείο δεδομένων σχηματίζει ένα σύμπλεγμα με το πλησιέστερο σύμπλεγμα (κεντροειδή), δηλ. συμπλέγματα K.
  • Αυτό δημιουργεί νέα κεντροειδή.
  • Στη συνέχεια προσδιορίζεται η πλησιέστερη απόσταση για κάθε σημείο. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται μέχρι να μην αλλάξουν τα κεντροειδή.

συμπέρασμα

Τα μοντέλα και οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι πολύ καθοριστικά για κρίσιμες διαδικασίες. Αυτοί οι αλγόριθμοι κάνουν την καθημερινότητά μας εύκολη και απλή. Με αυτόν τον τρόπο, γίνεται ευκολότερο να αναδείξετε τις πιο γιγαντιαίες διαδικασίες σε δευτερόλεπτα.

Έτσι, το ML είναι ένα ισχυρό εργαλείο που χρησιμοποιούν πολλές βιομηχανίες στις μέρες μας και η ζήτηση του αυξάνεται συνεχώς. Και δεν είναι μακριά η μέρα που θα μπορέσουμε να λάβουμε ακόμη πιο ακριβείς απαντήσεις στα περίπλοκα προβλήματά μας.