Úvod do strojového učení

Strojové učení je vědecký přístup k řešení určitých úkolů pomocí různých algoritmů a předpovědí. Před nasazením modelu jsou školicí data nebo matematický model vytvořeny pomocí určitých algoritmů založených na výpočetních statistikách, aby se předpovídaly, aniž by je skutečně programovaly. Dolování dat, optimalizace, vizualizace a statistika jsou spojeny se strojovým učením a umělou inteligencí. Existuje mnoho technik a dalších přístupů v ML za to. Protože ML má mnoho aplikací v reálném životě, používají se různé metody podle potřeby. Tyto metody používají určité algoritmy k predikci a získání co nejpřesnějšího výsledku. V tomto příspěvku se podrobně podíváme na různé techniky strojového učení.

Techniky strojového učení

Existuje několik metod, které mají vliv na podporu systémů, aby se automaticky učily a zlepšovaly podle zkušeností. Ale spadají do různých kategorií nebo typů, jako je supervidované učení, učení bez dozoru, učení o posílení, reprezentace učení atd. Níže jsou uvedeny techniky, které spadají do strojového učení:

1. Regrese

Regresní algoritmy se většinou používají k vytváření předpovědí na číslech, tj. Když je výstup skutečnou nebo spojitou hodnotou. Jak to spadá pod supervidované učení, pracuje s trénovanými daty k předpovídání nových testovacích dat. Například věk může být spojitá hodnota, protože s časem roste. Níže jsou uvedeny některé modely regrese:

Některé široce používané algoritmy v regresních technikách

  • Jednoduchý lineární regresní model : Jedná se o statistickou metodu, která analyzuje vztah mezi dvěma kvantitativními proměnnými. Tato technika se nejčastěji používá ve finančních oborech, nemovitostech atd.
  • Lasová regrese : Operátor smrštění s nejmenším absolutním výběrem nebo LASSO se používá, když je zapotřebí podmnožiny prediktoru, aby se minimalizovala chyba predikce v kontinuální proměnné.
  • Logistická regrese : Provádí se v případech detekce podvodů, klinických hodnocení atd., Kdekoli je výstup binární.
  • Podpora vektorové regrese : SVR se trochu liší od SVM. V jednoduché regresi je cílem minimalizovat chybu, zatímco v SVR chybu upravujeme v rámci prahu.
  • Vícerozměrný regresní algoritmus : Tato technika se používá v případě více predikčních proměnných. Může být provozován pomocí maticových operací a Pythonovy knihovny Numpy.
  • Algoritmus vícenásobné regrese : Pracuje s více kvantitativními proměnnými v lineárních i nelineárních regresních algoritmech.

2. Klasifikace

Klasifikační model, metoda supervidovaného učení, vyvodí závěr z pozorovaných hodnot jako jeden nebo více výstupů v kategorické podobě. Například e-mail obsahuje filtry, jako jsou doručená pošta, pracovní verze, spam atd. V klasifikačním modelu existuje celá řada algoritmů, jako je logistická regrese, rozhodovací strom, náhodná doménová struktura, vícevrstvé vnímání atd. V tomto modelu naše data klasifikujeme konkrétně a těmto třídám přiřaďte odpovídajícím způsobem štítky. Klasifikátory jsou dvou typů:

  • Binární klasifikátory : Klasifikace se 2 odlišnými třídami a 2 výstupy.
  • Klasifikátory s více třídami: Klasifikace s více než 2 třídami.

3. Shlukování

Clustering je technika strojového učení, která zahrnuje zařazení datových bodů do konkrétních skupin. Pokud máme nějaké objekty nebo datové body, můžeme použít klastrovací algoritmy k jejich analýze a seskupení podle jejich vlastností a funkcí. Tato metoda techniky bez dozoru se používá kvůli jejím statistickým technikám. Clusterové algoritmy vytvářejí předpovědi na základě tréninkových dat a vytvářejí shluky na základě podobnosti nebo neznámosti.

Metody shlukování:

  • Metody založené na hustotě : V této metodě jsou klastry považovány za husté oblasti v závislosti na jejich podobnosti a rozdílu od nižší husté oblasti.
  • Heirarchické metody : Shluky vytvořené touto metodou jsou stromové struktury. Tato metoda vytváří stromy nebo klastry z předchozího clusteru. Existují dva typy hierarchických metod: Aglomerát (přístup zdola nahoru) a Divisive (přístup shora dolů).
  • Metody dělení : Tato metoda dělí objekty na základě k-klastrů a každá metoda tvoří jeden klastr.
  • Metody založené na Gris : V této metodě jsou data kombinována do několika buněk, které tvoří strukturu podobnou mřížce.

4. Detekce anomálií

Detekce anomálií je proces detekce neočekávaných položek nebo událostí v datové sadě. Některé oblasti, kde se tato technika používá, jsou detekce podvodů, detekce poruch, monitorování stavu systému atd. Detekce anomálií lze obecně rozdělit do kategorií:

  1. Bodové anomálie : Bodové anomálie jsou definovány, když jsou neočekávaná jednotlivá data.
  2. Kontextové anomálie : Pokud jsou anomálie kontextové, pak se to nazývá kontextové anomálie.
  3. Hromadné anomálie : Pokud je kolekce nebo skupina souvisejících datových položek neobvyklá, nazývá se to hromadná anomálie.

V detekci anomálií existují určité techniky:

  • Statistické metody : Pomáhá při identifikaci anomálií tím, že ukazuje data, která se odchylují od statistických metod, jako je průměr, medián, režim atd.
  • Detekce anomálie založené na hustotě : Je založena na algoritmu k-nejbližší soused.
  • Algoritmus anomálie založený na klastrech: Datové body se shromažďují jako klastr, pokud spadají do stejné skupiny a jsou určeny z místních těžiště.
  • Super Vector Machine : Algoritmus se cvičí, aby seskupil normální instance dat a identifikoval anomálie pomocí tréninkových dat.

Práce na technikách strojového učení

Strojové učení využívá mnoho algoritmů ke zpracování a práci s velkými a složitými datovými sadami, aby bylo možné předpovídat podle potřeby.

Například prohledáváme obrázek autobusu na Googlu. Google tedy v podstatě získá řadu příkladů nebo datových souborů označených jako sběrnice a systém najde vzory pixelů a barev, které pomohou při hledání správných obrázků sběrnice.

Systém Google provede náhodný odhad autobusu jako obrázky pomocí vzorů. Dojde-li k nějaké chybě, upraví se sama o přesnost. Nakonec se tyto vzorce naučí velký počítačový systém modelovaný jako lidský mozek nebo Deep Neural Network k identifikaci přesných výsledků z obrázků. To je, jak ML techniky pracovat, aby vždy nejlepší výsledek.

Závěr

Strojové učení má v reálném životě různé aplikace, které pomáhají obchodním domům, jednotlivcům atd. Dosáhnout určitých výsledků podle potřeby. Pro dosažení nejlepších výsledků jsou důležité některé techniky, které byly diskutovány výše. Tyto techniky jsou moderní, futuristické a podporují automatizaci věcí s menšími pracovními silami a náklady.

Doporučené články

Toto byl průvodce technikami strojového učení. Zde diskutujeme různé techniky strojového učení s jeho fungováním. Další informace naleznete také v následujících článcích -

  1. Techniky souboru
  2. Techniky umělé inteligence
  3. Koncepce a techniky dolování dat
  4. Data Science Machine Learning
  5. Jednoduché způsoby, jak vytvořit strom rozhodování
  6. Význam rozhodovacího stromu při těžbě dat
  7. Lineární regrese vs. logická regrese Klíčové rozdíly

Kategorie:

Velká data