Машинное обучение является важной частью растущей области науки о данных. Используя статистические методы, алгоритмы обучаются классифицировать или прогнозировать, раскрывая ключевые идеи для проектов интеллектуального анализа данных. Затем эта информация помогает принимать решения в вашем приложении и бизнесе, в идеале влияя на ключевые показатели роста. Поскольку большие данные продолжают расти и расти, рыночный спрос на специалистов по данным будет расти.

Их просят помочь определить наиболее актуальные бизнес-вопросы и данные, на которые нужно ответить. Алгоритмы машинного обучения обычно создаются с использованием таких сред, как TensorFlow и PyTorch, которые ускоряют разработку решений.

Как работает машинное обучение?

Калифорнийский университет в Беркли делит свою систему обучения алгоритмов машинного обучения на три основные части.

Принятие решений

  • Как правило, алгоритмы машинного обучения используются для прогнозирования или классификации.
  • На основе помеченных или неназванных входных данных алгоритмы генерируют оценки модели в данных.

Функция ошибки

  • Функция ошибок оценивает предсказания модели.
  • Учитывая известный пример, функция ошибок может выполнять сравнения для оценки точности модели.

Процесс оптимизации модели

  • Поскольку модель лучше соответствует точкам данных в обучающем наборе, веса корректируются, чтобы уменьшить несоответствие между известными примерами и оценками модели.
  • Алгоритм повторяет этот процесс оценки и оптимизации, обновляя веса по отдельности, пока не будет достигнут предел точности.

Метод машинного обучения

Модели машинного обучения делятся на три основные категории.

Контролируемое машинное обучение

Обучение с учителем, также известное как машинное обучение с учителем, определяется с использованием помеченных наборов данных для обучения алгоритмов точной классификации данных или прогнозированию результатов. Когда входные данные вводятся в модель, модель корректирует веса до тех пор, пока они не будут правильно подобраны. Это делается как часть процесса перекрестной проверки, чтобы гарантировать, что модель избегает переобучения или недостаточной обработки.

Обучение под наблюдением помогает организациям solve a variety of real-world problems в больших масштабах, например, в сортировке спама в отдельную папку из папки "Входящие". Методы, используемые в обучении с учителем, включают нейронные сети, наивные ячейки, линейную регрессию, логистическую регрессию и случайные леса.

Неконтролируемое машинное обучение

Неконтролируемое обучение, также известное как неконтролируемое машинное обучение, использует алгоритмы машинного обучения для анализа и агрегирования неразмеченных наборов данных. Эти алгоритмы обнаруживают скрытые шаблоны и наборы данных без вмешательства человека. Этот метод идеально подходит для исследовательского анализа данных, стратегий перекрестных продаж, сегментации клиентов, распознавания изображений и образов, поскольку он может обнаруживать сходства и различия в информации.

Он также используется для уменьшения количества функций в модели посредством процесса уменьшения размерности. Principal Component Analysis и Single Value Analysis — два популярных подхода для этой цели. Другие алгоритмы, используемые в неконтролируемом обучении, включают нейронные сети, кластеризацию k-средних и методы вероятностной кластеризации.

Полуконтролируемое обучение

Полууправляемое обучение предлагает хорошую золотую середину между контролируемым и неконтролируемым обучением. Во время обучения мы используем небольшой помеченный набор данных для классификации и извлечения функций из большого неразмеченного набора данных. Полууправляемое обучение может решить проблему отсутствия достаточно размеченных данных для алгоритмов обучения с учителем. Это также полезно, когда классификация достаточного количества данных слишком дорога.

Машинное обучение с подкреплением

Расширенное машинное обучение — это модель машинного обучения, аналогичная обучению с учителем, но алгоритм не обучается на выборках данных. Эта модель учится методом проб и ошибок. Успешные цепочки результатов обогащаются для разработки оптимальных рекомендаций или политик для решения конкретных проблем.

Популярные алгоритмы машинного обучения

Широко используются многие алгоритмы машинного обучения. Среди которых:

Нейронные сети

  • Нейронные сети имитируют работу человеческого мозга и имеют множество связанных узлов обработки.
  • Нейронные сети преуспевают в распознавании образов и играют важную роль в таких приложениях, как перевод на естественный язык, распознавание изображений, распознавание речи и создание изображений.

Линейная регрессия

Этот алгоритм используется для прогнозирования скалярных значений на основе линейных отношений между различными значениями. Например, этот метод можно использовать для прогнозирования цен на жилье на основе исторических данных региона.

Логистическая регрессия

Этот алгоритм управляемого обучения предполагает категориальные переменные ответа, такие как ответы «да/нет» на вопросы. Его можно использовать для таких приложений, как классификация спама и онлайн-контроль качества.

Кластеризация

Используя неконтролируемое обучение, кластерные алгоритмы выявляют закономерности в данных, чтобы их можно было агрегировать. Компьютеры могут помочь специалистам по данным, выявляя различия в данных, которые люди упустили из виду.

Деревья решений

  • Деревья решений можно использовать для прогнозирования числовых значений и ранжирования данных.
  • Дерево решений использует разветвленный ряд связанных решений, которые могут быть представлены в виде древовидной диаграммы.
  • Преимущество деревьев решений заключается в том, что их легче проверять и оценивать, в отличие от черных ящиков в нейронных сетях.

Случайный лес

В случайном лесу алгоритм машинного обучения объединяет результаты множества деревьев решений для прогнозирования значения или класса.

Спасибо, что дочитали мою статью до конца. Надеюсь, сегодня вы поняли что-то уникальное. Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею со своими друзьями, а если у вас есть предложения или мысли, которыми можно поделиться со мной, пишите в поле для комментариев.

Первоначально опубликовано на https://makendran.hashnode.dev.