Cititorii ca tine ajută la sprijinirea MUO. Când efectuați o achiziție folosind link-uri de pe site-ul nostru, este posibil să câștigăm un comision de afiliat.
Te-ai întrebat vreodată cum funcționează mașinile cu conducere autonomă, chatbot-urile și recomandările automate Netflix? Aceste progrese tehnologice utile sunt produse ale învățării automate.
Acest tip de inteligență artificială antrenează computerele să studieze comportamentul uman și să folosească algoritmi pentru a lua decizii inteligente fără intervenție. Algoritmii învață independent de datele de intrare și prezic ieșirea logică pe baza dinamicii unui set de date de antrenament.
Iată câțiva dintre cei mai buni algoritmi de învățare automată care ajută la crearea și formarea sistemelor informatice inteligente.
Importanța algoritmilor în învățarea automată
A algoritm de învățare automată este un set de instrucțiuni folosite pentru a ajuta un computer să imite comportamentul uman. Astfel de algoritmi pot îndeplini sarcini complexe cu asistență umană mică sau nulă.
În loc să scrie cod pentru fiecare sarcină, algoritmul construiește logica din datele pe care le introduceți în model. Având în vedere un set de date suficient de mare, identifică un model, permițându-i să ia decizii logice și să prezică rezultatul valoros.
Sistemele moderne folosesc mai mulți algoritmi de învățare automată, fiecare cu propriile sale beneficii de performanță. Algoritmii diferă și în ceea ce privește precizia, datele de intrare și cazurile de utilizare. Ca atare, a ști ce algoritm să folosești este cel mai important pas pentru construirea unui model de învățare automată de succes.
1. Regresie logistică
Cunoscut și ca regresie logistică binomială, acest algoritm găsește probabilitatea succesului sau eșecului unui eveniment. Este, în general, metoda de utilizare atunci când variabila dependentă este binară. În plus, rezultatele sunt de obicei procesate ca pur și simplu adevărat/fals sau da/nu.
Pentru a utiliza acest model statistic, trebuie să studiați și să clasificați seturile de date etichetate în categorii discrete. O caracteristică impresionantă este că puteți extinde regresia logistică la mai multe clase și puteți oferi o imagine realistă a predicțiilor de clasă bazată pe probabilități.
Regresia logistică este foarte rapidă și precisă pentru clasificarea înregistrărilor necunoscute și a seturilor de date simple. De asemenea, este excepțional la interpretarea coeficienților modelului. În plus, regresia logistică funcționează cel mai bine în scenariile în care setul de date este separabil liniar.
Cu acest algoritm, puteți actualiza cu ușurință modelele pentru a reflecta date noi și puteți utiliza inferența pentru a determina relația dintre caracteristici. De asemenea, este mai puțin predispus la supraadaptare, are o tehnică de regularizare în cazul uneia și necesită o putere de calcul redusă.
O mare limitare a regresiei logistice este că presupune o relație liniară între variabilele dependente și independente. Acest lucru îl face inadecvat pentru probleme neliniare, deoarece prezice numai funcții discrete folosind o suprafață de decizie liniară. Drept urmare, algoritmii mai puternici se potrivesc mai bine sarcinilor dumneavoastră mai complexe.
2. Arborele de decizie
Numele derivă din abordarea sa structurată în arbori. Puteți utiliza cadrul Arborele de decizie pentru probleme de clasificare și regresie. Totuși, este mai funcțional pentru rezolvarea problemelor de clasificare.
Ca un arbore, începe cu nodul rădăcină care reprezintă setul de date. Ramurile reprezintă regulile care ghidează procesul de învățare. Aceste ramuri, numite noduri de decizie, sunt întrebări da sau nu care duc la alte ramuri sau se termină la nodurile frunză.
Fiecare nod frunză reprezintă rezultatul posibil dintr-o acumulare de decizii. Nodurile frunză și nodurile de decizie sunt cele două entități majore implicate în prezicerea unui rezultat din informațiile furnizate. Prin urmare, rezultatul final sau decizia se bazează pe caracteristicile setului de date.
Arborele de decizie sunt algoritmi de învățare automată supravegheați. Aceste tipuri de algoritmi solicită utilizatorului să explice care este intrarea. De asemenea, au nevoie de o descriere a rezultatelor așteptate din datele de antrenament.
Mai simplu spus, acest algoritm este o reprezentare grafică a diferitelor opțiuni ghidate de condiții prestabilite pentru a obține toate soluțiile posibile la o problemă. Ca atare, întrebările puse sunt o pregătire pentru a ajunge la o soluție. Arborele de decizie imită procesul gândirii umane pentru a ajunge la un verdict logic folosind reguli simple.
Dezavantajul major al acestui algoritm este că este predispus la instabilitate; o modificare minimă a datelor poate provoca o mare perturbare a structurii. Ca atare, ar trebui să explorați diverse modalități de a obține seturi de date consistente pentru proiectele dvs.
3. Algoritmul K-NN
K-NN s-a dovedit a fi un algoritm cu mai multe fațete util pentru abordarea multor probleme din lumea reală. În ciuda faptului că este unul dintre cei mai simpli algoritmi de învățare automată, este util pentru multe industrii, de la securitate la finanțe și economie.
După cum sugerează și numele, K-Nearest Neighbor funcționează ca un clasificator prin asumarea asemănării între datele învecinate noi și existente. Apoi plasează noul caz în aceeași categorie sau similară cu cele mai apropiate date disponibile.
Este important de menționat că K-NN este un algoritm neparametric; nu face ipoteze cu privire la datele subiacente. Numit și algoritm de învățare leneș, nu învață imediat din datele de antrenament. În schimb, stochează seturile de date curente și așteaptă până când primește date noi. Apoi, efectuează clasificări bazate pe proximitate și asemănări.
K-NN este practic și oamenii îl folosesc în diverse domenii. În domeniul sănătății, acest algoritm poate prezice posibile riscuri pentru sănătate pe baza expresiilor genetice cele mai probabile ale unui individ. În finanțe, profesioniștii folosesc K-NN pentru a prognoza piața de valori și chiar ratele de schimb valutar.
Principalul dezavantaj al utilizării acestui algoritm este că consumă mai multă memorie decât alți algoritmi de învățare automată. De asemenea, are dificultăți în gestionarea intrării de date complexe, cu dimensiuni mari.
Cu toate acestea, K-NN rămâne o alegere bună, deoarece se adaptează cu ușurință, identifică cu ușurință modelele și vă permite să modificați datele de rulare fără a afecta acuratețea predicției.
4. K-Mijloace
K-Means este un algoritm de învățare nesupravegheat care grupează seturi de date neetichetate în grupuri unice. Acesta primește intrare, minimizează distanța dintre punctele de date și agregează datele pe baza aspectelor comune.
Pentru claritate, un cluster este o colecție de puncte de date grupate într-unul singur datorită anumitor asemănări. Factorul „K” spune sistemului de câte clustere are nevoie.
O ilustrare practică a modului în care funcționează aceasta implică analiza unui grup numerotat de fotbaliști. Puteți folosi acest algoritm pentru a crea și împărți fotbaliștii în două grupuri: fotbaliști experți și fotbaliști amatori.
Algoritmul K-Means are mai multe aplicații în viața reală. Îl puteți folosi pentru a clasifica notele studenților, pentru a efectua diagnostice medicale și pentru a afișa rezultatele motorului de căutare. În rezumat, excelează în analiza cantităților mari de date și împărțirea lor în grupuri logice.
O consecință a utilizării acestui algoritm este că rezultatele sunt adesea inconsecvente. Este dependent de ordine, astfel încât orice modificare a ordinii unui set de date existent poate afecta rezultatul acestuia. Mai mult, îi lipsește un efect uniform și poate gestiona doar date numerice.
În ciuda acestor limitări, K-Means este unul dintre cei mai performanți algoritmi de învățare automată. Este perfect pentru segmentarea seturi de date și este de încredere pentru adaptabilitatea sa.
Alegerea celui mai bun algoritm pentru tine
Ca începător, este posibil să aveți nevoie de ajutor pentru a vă stabili cel mai bun algoritm. Această decizie este o provocare într-o lume plină de alegeri fantastice. Cu toate acestea, pentru început, ar trebui să vă bazați alegerea pe altceva decât pe caracteristicile fantastice ale algoritmului.
Mai degrabă, ar trebui să luați în considerare dimensiunea algoritmului, natura datelor, urgența sarcinii și cerințele de performanță. Acești factori, printre alții, vă vor ajuta să stabiliți algoritmul perfect pentru proiectul dvs.