Објашњени врхунски модели машинског учења

Машинско учење (МЛ) је технолошка иновација која наставља да доказује своју вредност у многим секторима.

Машинско учење је повезано са вештачком интелигенцијом и дубоким учењем. Пошто живимо у технолошкој ери која стално напредује, сада је могуће предвидети шта следи и знати како да променимо наш приступ користећи МЛ.

Дакле, нисте ограничени на ручне начине; скоро сваки задатак данас је аутоматизован. Постоје различити алгоритми машинског учења дизајнирани за различите послове. Ови алгоритми могу да реше сложене проблеме и уштеде сате радног времена.

Примери за то могу бити играње шаха, попуњавање података, извођење операција, бирање најбоље опције са листе за куповину и још много тога.

У овом чланку ћу детаљно објаснити алгоритме и моделе машинског учења.

Идемо!

Шта је машинско учење?

Машинско учење је вештина или технологија у којој машина (као што је рачунар) треба да изгради способност учења и прилагођавања коришћењем статистичких модела и алгоритама без много програмирања.

Као резултат тога, машине се понашају слично као и људи. То је врста вештачке интелигенције која омогућава софтверским апликацијама да постану тачније у предвиђањима и обављању различитих задатака користећи податке и побољшавајући себе.

Пошто рачунарске технологије брзо расту, данашње машинско учење није исто што и раније машинско учење. Машинско учење доказује своје постојање од препознавања образаца до теорије учења за обављање одређених задатака.

Са машинским учењем, рачунари уче из претходних прорачуна како би произвели поновљиве, поуздане одлуке и резултате. Другим речима, машинско учење је наука која је добила нови замах.

Иако су многи алгоритми коришћени дуго времена, могућност да се сложена израчунавања аутоматски примењују на велике податке, брже и брже, изнова и изнова, недавно је развој.

Неки објављени примери су следећи:

  • Попусти и понуде за онлајн препоруке, као што су Нетфлик и Амазон
  • Самовозећи и веома популаран Гоогле аутомобил
  • Откривање преваре и предлагање неких начина да се ти проблеми прескоче

И још много тога.

Зашто вам је потребно машинско учење?

Машинско учење је важан концепт који сваки власник предузећа имплементира у своје софтверске апликације да би знао њихово понашање купаца, пословне оперативне обрасце и још много тога. Подржава развој најновијих производа.

Многе водеће компаније, као што су Гоогле, Убер, Инстаграм, Амазон, итд., чине машинско учење својим централним делом. Међутим, индустрије које раде на великој количини података знају важност модела машинског учења.

Организације су у стању да ефикасно раде са овом технологијом. Индустрије попут финансијских услуга, владе, здравства, малопродаје, транспорта и нафтног гаса користе моделе машинског учења како би пружиле вредније резултате за клијенте.

Ко користи машинско учење?

Машинско учење се данас користи у бројним апликацијама. Најпознатији пример је механизам за препоруке на Инстаграму, Фејсбуку, Твитеру итд.

Фацебоок користи машинско учење да персонализује искуства чланова на њиховим вестима. Ако корисник често престаје да провери исту категорију постова, механизам за препоруке почиње да приказује више постова исте категорије.

Иза екрана, механизам за препоруке покушава да проучи понашање чланова на мрежи кроз њихове обрасце. Фид вести се аутоматски прилагођава када корисник промени своју акцију.

У вези са машинама за препоруке, многа предузећа користе исти концепт за покретање својих критичних пословних процедура. Су:

  • Софтвер за управљање односима са купцима (ЦРМ): користи моделе машинског учења да анализира е-пошту посетилаца и подстакне продајни тим да одмах одговори на најважније поруке.
  • Пословна интелигенција (БИ): Аналитика и БИ добављачи користе технологију да идентификују битне тачке података, обрасце и аномалије.
  • Информациони системи људских ресурса (ХРИС): Користи моделе машинског учења у свом софтверу да филтрира своје апликације и препозна најбоље кандидате за тражену позицију.
  • Аутомобили који се сами возе: Алгоритми за машинско учење омогућавају компанијама за производњу аутомобила да идентификују објекат или осете понашање возача да одмах упозоре како би спречиле несреће.
  • Виртуелни асистенти: Виртуелни асистенти су паметни асистенти који комбинују надгледане и ненадзиране моделе за тумачење говора и контекста снабдевања.
  Поправите Вазе звук који не ради на Андроиду

Шта су модели машинског учења?

МЛ модел је компјутерски софтвер или апликација обучена да процени и препозна неке обрасце. Можете обучити модел уз помоћ података и снабдети га алгоритмом тако да учи из тих података.

На пример, желите да направите апликацију која препознаје емоције на основу израза лица корисника. Овде морате нахранити модела различитим сликама лица означених различитим емоцијама и добро обучити свог модела. Сада можете користити исти модел у својој апликацији да лако одредите расположење корисника.

Једноставно речено, модел машинског учења је поједностављена репрезентација процеса. Ово је најлакши начин да нешто одредите или нешто препоручите потрошачу. Све у моделу функционише као апроксимација.

На пример, када цртамо глобус или га производимо, дајемо му облик сфере. Али стварни глобус није сферичан као што знамо. Овде претпостављамо облик да бисмо нешто изградили. МЛ модели функционишу слично.

Хајдемо даље са различитим моделима и алгоритмима машинског учења.

Типови модела машинског учења

Сви модели машинског учења су категорисани као надгледано, без надзора и учење са појачањем. Надзирано и ненадгледано учење се даље класификује као различити појмови. Хајде да детаљно разговарамо о сваком од њих.

#1. Учење под надзором

Учење под надзором је једноставан модел машинског учења који укључује учење основне функције. Ова функција мапира улаз у излаз. На пример, ако имате скуп података који се састоји од две променљиве, старости као улаза и висине као излаза.

Са моделом учења под надзором, лако можете предвидети висину особе на основу старости те особе. Да бисте разумели овај модел учења, морате проћи кроз поткатегорије.

#2. Класификација

Класификација је широко коришћен задатак предиктивног моделирања у области машинског учења где се ознака предвиђа за дате улазне податке. То захтева скуп података за обуку са широким спектром инстанци улаза и излаза из којих модел учи.

Скуп података за обуку се користи за проналажење минималног начина за мапирање узорака улазних података у наведене ознаке класа. Коначно, скуп података за обуку представља проблем који садржи велики број излазних узорака.

Користи се за филтрирање нежељене поште, претрагу докумената, препознавање руком писаних карактера, откривање превара, идентификацију језика и анализу расположења. Излаз је у овом случају дискретан.

#3. Регресија

У овом моделу, излаз је увек континуиран. Регресиона анализа је у суштини статистички приступ који моделира везу између једне или више варијабли које су независне и циљне или зависне варијабле.

Регресија омогућава да се види како се број зависне променљиве мења у односу на независну променљиву док су остале независне варијабле константне. Користи се за предвиђање плата, година, температуре, цене и других стварних података.

Регресиона анализа је метода „најбоље претпоставке“ која генерише прогнозу из скупа података. Једноставним речима, уклапање различитих тачака података у графикон како би се добила најпрецизнија вредност.

Пример: Предвиђање цене авионске карте је уобичајен посао регресије.

#4. Учење без надзора

Учење без надзора се у суштини користи за извлачење закључака, као и за проналажење образаца из улазних података без икаквих референци на означене исходе. Ова техника се користи за откривање скривених група података и образаца без потребе за људском интервенцијом.

  Како пријавити ботове на Инстаграму

Може да открије разлике и сличности у информацијама, што ову технику чини идеалном за сегментацију купаца, истраживачку анализу података, препознавање образаца и слика и стратегије унакрсне продаје.

Учење без надзора се такође користи за смањење коначног броја карактеристика модела користећи процес смањења димензионалности који укључује два приступа: декомпозицију сингуларне вредности и анализу главних компоненти.

#5. Груписање

Груписање је модел учења без надзора који укључује груписање тачака података. Често се користи за откривање превара, класификацију докумената и сегментацију купаца.

Најчешћи алгоритми за груписање или груписање укључују хијерархијско груписање, груписање засновано на густини, груписање средње вредности померања и кластерисање к-средњих вредности. Сваки алгоритам се другачије користи за проналажење кластера, али је циљ исти у сваком случају.

#6. Смањење димензионалности

То је метод смањења различитих случајних варијабли које се разматрају да би се добио скуп главних варијабли. Другим речима, процес смањења димензије скупа обележја назива се смањењем димензионалности. Популарни алгоритам овог модела се зове анализа главних компоненти.

Проклетство овога се односи на чињеницу додавања више инпута активностима предиктивног моделирања, што га чини још тежим за моделирање. Обично се користи за визуелизацију података.

#7. Машинско учење за појачање

То је сличан модел као и надгледано машинско учење. Помиње се као модел машинског учења понашања. Једина разлика од учења под надзором је у томе што се алгоритам не обучава коришћењем података узорка.

Модел учења са поткрепљењем учи како напредује методом покушаја и грешака. Редослед успешних резултата приморао је модел да развије најбољу препоруку за дати проблем. Ово се често користи у играма, навигацији, роботици и још много тога.

Врсте алгоритама за машинско учење

#1. Линеарна регресија

Овде је идеја да пронађете линију која одговара подацима који су вам потребни на најбољи могући начин. Постоје проширења у моделу линеарне регресије која укључује вишеструку линеарну регресију и полиномску регресију. То значи проналажење најбоље равни која одговара подацима и најбоље криве која одговара подацима, респективно.

#2. Логистичка регресија

Логистичка регресија је веома слична алгоритму линеарне регресије, али се у суштини користи за добијање коначног броја исхода, рецимо два. Логистичка регресија се користи у односу на линеарну регресију док се моделује вероватноћа исхода.

Овде је логистичка једначина изграђена на бриљантан начин тако да ће излазна променљива бити између 0 и 1.

#3. Децисион Трее

Модел стабла одлука се широко користи у стратешком планирању, машинском учењу и истраживању операција. Састоји се од чворова. Ако имате више чворова, добићете тачније резултате. Последњи чвор стабла одлучивања састоји се од података који помажу у бржем доношењу одлука.

Дакле, последњи чворови се такође називају лишћем дрвећа. Дрвеће одлучивања је лако и интуитивно изградити, али је недовољно у погледу прецизности.

#4. Случајна шума

То је техника ансамбл учења. Једноставно речено, изграђен је од стабала одлучивања. Модел случајних шума укључује вишеструка стабла одлучивања коришћењем покретаних скупова података правих података. Он насумично бира подскуп варијабли на сваком кораку стабла.

Модел случајне шуме бира начин предвиђања сваког стабла одлучивања. Дакле, ослањање на модел „већина побеђује“ смањује ризик од грешке.

На пример, ако креирате појединачно стабло одлучивања и модел предвиђа 0 на крају, нећете имати ништа. Али ако креирате 4 стабла одлучивања истовремено, можда ћете добити вредност 1. Ово је моћ модела учења насумичне шуме.

#5. Суппорт Вецтор Мацхине

Машина вектора подршке (СВМ) је надгледани алгоритам машинског учења који је компликован, али интуитиван када говоримо о најосновнијем нивоу.

На пример, ако постоје две врсте података или класа, СВМ алгоритам ће пронаћи границу или хиперравнину између тих класа података и максимизирати маргину између њих. Постоји много равни или граница које раздвајају две класе, али једна раван може максимизирати растојање или маргину између класа.

  Моделирање и дизајн базе података су лаки са ових 8 алата

#6. Анализа главних компоненти (ПЦА)

Анализа главне компоненте значи пројектовање вишедимензионалних информација, као што су 3 димензије, на мањи простор, као што су 2 димензије. Ово резултира минималном димензијом података. На овај начин можете задржати оригиналне вредности у моделу без ометања положаја али смањења димензија.

Једноставним речима, то је модел редукције димензија који се посебно користи да се више променљивих присутних у скупу података сведе на најмање променљиве. То се може урадити састављањем оних варијабли чија је скала мерења иста и има веће корелације од осталих.

Примарни циљ овог алгоритма је да вам покаже нове групе варијабли и пружи вам довољно приступа да завршите свој посао.

На пример, ПЦА помаже у тумачењу анкета које укључују многа питања или варијабле, као што су анкете о благостању, култури студирања или понашању. Можете видети минималне варијабле овога са ПЦА моделом.

#7. Наиве Баиес

Наивни Бајес алгоритам се користи у науци о подацима и популаран је модел који се користи у многим индустријама. Идеја је преузета из Бајесове теореме која објашњава једначину вероватноће попут „која је вероватноћа К (излазна променљива) дато П.

То је математичко објашњење које се користи у данашњој технолошкој ери.

Осим ових, неки модели поменути у делу регресије, укључујући стабло одлучивања, неуронску мрежу и случајну шуму, такође потпадају под модел класификације. Једина разлика између термина је у томе што је излаз дискретан уместо континуиран.

#8. Неуронске мреже

Неуронска мрежа је поново најкоришћенији модел у индустрији. То је у суштини мрежа различитих математичких једначина. Прво, узима једну или више променљивих као улаз и пролази кроз мрежу једначина. На крају вам даје резултате у једној или више излазних варијабли.

Другим речима, неуронска мрежа узима вектор улаза и враћа вектор излаза. Слично је матрицама у математици. Има скривене слојеве у средини улазног и излазног слоја који представљају и линеарне и активационе функције.

#9. К-Неарест Неигхбоурс (КНН) алгоритам

КНН алгоритам се користи и за проблеме класификације и за проблеме регресије. Широко се користи у индустрији науке о подацима за решавање проблема класификације. Штавише, он чува све доступне случајеве и класификује долазеће случајеве узимајући гласове својих к суседа.

Функција удаљености врши мерење. На пример, ако желите податке о некој особи, потребно је да разговарате са најближим људима тој особи, као што су пријатељи, колеге итд. На сличан начин функционише и КНН алгоритам.

Морате размотрити три ствари пре него што изаберете КНН алгоритам.

  • Подаци морају бити претходно обрађени.
  • Променљиве треба да се нормализују, или веће варијабле могу утицати на модел.
  • КНН је рачунски скуп.

#10. Груписање К-средстава

Долази под моделом машинског учења без надзора који решава задатке груписања. Овде су скупови података класификовани и категорисани у неколико кластера (рецимо К) тако да су све тачке унутар кластера хетерогене и хомогене у односу на податке.

К-Меанс формира кластере овако:

  • К-Меанс бира К број тачака података, званих центроиди, за сваки кластер.
  • Свака тачка података формира кластер са најближим кластером (центроидима), тј. К кластерима.
  • Ово ствара нове центре.
  • Затим се одређује најближа удаљеност за сваку тачку. Овај процес се понавља све док се центрироиди не промене.

Закључак

Модели и алгоритми машинског учења су веома одлучујући за критичне процесе. Ови алгоритми чине наш свакодневни живот лаким и једноставним. На овај начин постаје лакше извести највеће процесе у секунди.

Дакле, МЛ је моћан алат који данас користе многе индустрије, а његова потражња континуирано расте. А није далеко дан када ћемо моћи да добијемо још прецизније одговоре на наше сложене проблеме.