Машинното обучение (ML) е технологична иновация, която продължава да доказва своята стойност в много сектори.
Машинното обучение е свързано с изкуствения интелект и дълбокото обучение. Тъй като живеем в непрекъснато напредваща технологична ера, сега е възможно да предвидим какво следва и да знаем как да променим подхода си с помощта на ML.
По този начин не сте ограничени до ръчни начини; почти всяка задача в днешно време е автоматизирана. Има различни алгоритми за машинно обучение, предназначени за различна работа. Тези алгоритми могат да решават сложни проблеми и да спестяват часове бизнес време.
Примери за това могат да бъдат игра на шах, попълване на данни, извършване на операции, избор на най-добрата опция от списъка за пазаруване и много други.
Ще обясня алгоритмите и моделите за машинно обучение подробно в тази статия.
Ето ни!
Съдържание
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е умение или технология, при която машина (като компютър) трябва да изгради способността да учи и да се адаптира чрез използване на статистически модели и алгоритми, без да е силно програмирана.
В резултат на това машините се държат подобно на хората. Това е вид изкуствен интелект, който позволява на софтуерните приложения да станат по-точни в прогнозите и изпълнението на различни задачи, като използват данни и се подобряват.
Тъй като компютърните технологии се развиват бързо, днешното машинно обучение не е същото като машинното обучение в миналото. Машинното обучение доказва съществуването си от разпознаването на модели до теорията за обучението за изпълнение на определени задачи.
С машинното обучение компютрите се учат от предишни изчисления, за да произвеждат повтарящи се, надеждни решения и резултати. С други думи, машинното обучение е наука, която набра нова скорост.
Въпреки че много алгоритми се използват от дълго време, възможността за автоматично прилагане на сложни изчисления към големи данни, по-бързо и по-бързо, отново и отново, е скорошно развитие.
Някои публикувани примери са както следва:
- Отстъпки и оферти за онлайн препоръки, като например от Netflix и Amazon
- Самоуправляваща се и силно рекламирана кола на Google
- Откриване на измами и предлагане на някои начини за прескачане на тези проблеми
И много други.
Защо се нуждаете от машинно обучение?
Машинното обучение е важна концепция, която всеки собственик на бизнес внедрява в своите софтуерни приложения, за да знае поведението на клиентите си, бизнес оперативните модели и др. Подпомага разработването на най-новите продукти.
Много водещи компании, като Google, Uber, Instagram, Amazon и др., превръщат машинното обучение в своя централна част от операциите. Въпреки това индустриите, работещи с голямо количество данни, знаят значението на моделите за машинно обучение.
Организациите могат да работят ефективно с тази технология. Индустрии като финансови услуги, правителство, здравеопазване, търговия на дребно, транспорт и нефт-газ използват модели за машинно обучение, за да предоставят по-ценни резултати за клиентите.
Кой използва машинно обучение?
Машинното обучение днес се използва в много приложения. Най-известният пример е механизмът за препоръки в Instagram, Facebook, Twitter и др.
Facebook използва машинно обучение, за да персонализира преживяванията на членовете в техните емисии с новини. Ако потребител често спира, за да провери една и съща категория публикации, системата за препоръки започва да показва повече публикации от същата категория.
Зад екрана механизмът за препоръки се опитва да проучи онлайн поведението на членовете чрез техните модели. Емисията с новини се настройва автоматично, когато потребителят промени своето действие.
Във връзка с механизмите за препоръки, много предприятия използват същата концепция, за да изпълняват своите критични бизнес процедури. Те са:
- Софтуер за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM): Той използва модели за машинно обучение, за да анализира имейлите на посетителите и да подкани екипа по продажбите да отговори незабавно първо на най-важните съобщения.
- Бизнес разузнаване (BI): Анализ и BI доставчици използват технологията, за да идентифицират основни точки от данни, модели и аномалии.
- Информационни системи за човешки ресурси (HRIS): Той използва модели за машинно обучение в своя софтуер, за да филтрира своите приложения и да разпознава най-добрите кандидати за необходимата позиция.
- Самоуправляващи се автомобили: Алгоритмите за машинно обучение позволяват на компаниите за производство на автомобили да идентифицират обекта или да усетят поведението на водача, за да предупредят незабавно за предотвратяване на злополуки.
- Виртуални асистенти: Виртуалните асистенти са интелигентни асистенти, които комбинират контролирани и неконтролирани модели за интерпретиране на реч и контекст на предоставяне.
Какво представляват моделите за машинно обучение?
ML модел е компютърен софтуер или приложение, обучено да преценява и разпознава някои модели. Можете да обучите модела с помощта на данни и да му предоставите алгоритъма, така че да се учи от тези данни.
Например, искате да направите приложение, което разпознава емоции въз основа на изражението на лицето на потребителя. Тук трябва да захраните модела с различни изображения на лица, обозначени с различни емоции, и да обучите модела си добре. Сега можете да използвате същия модел във вашето приложение, за да определите лесно настроението на потребителя.
С прости думи, моделът на машинно обучение е опростено представяне на процес. Това е най-лесният начин да определите нещо или да препоръчате нещо на потребителя. Всичко в модела работи като приблизително.
Например, когато рисуваме глобус или го произвеждаме, ние му придаваме формата на сфера. Но действителният глобус не е сферичен, както знаем. Тук приемаме формата, за да изградим нещо. ML моделите работят по подобен начин.
Нека да продължим с различните модели и алгоритми за машинно обучение.
Видове модели на машинно обучение
Всички модели на машинно обучение са категоризирани като контролирано, неконтролирано и обучение с подсилване. Наблюдаваното и неконтролираното обучение се класифицират допълнително като различни термини. Нека обсъдим всеки един от тях подробно.
#1. Контролирано обучение
Контролираното обучение е директен модел на машинно обучение, който включва изучаване на основна функция. Тази функция преобразува вход към изход. Например, ако имате набор от данни, състоящ се от две променливи, възраст като вход и височина като изход.
С модел за контролирано обучение можете лесно да предвидите височината на човек въз основа на възрастта на този човек. За да разберете този модел на обучение, трябва да преминете през подкатегориите.
#2. Класификация
Класификацията е широко използвана задача за прогнозно моделиране в областта на машинното обучение, където етикетът се предвижда за дадени входни данни. Това налага набор от данни за обучение с широк набор от примери на входове и изходи, от които моделът се учи.
Наборът от данни за обучение се използва за намиране на минималния начин за съпоставяне на извадки от входни данни към посочените етикети на класа. И накрая, наборът от данни за обучение представлява проблема, който съдържа голям брой изходни проби.
Използва се за филтриране на нежелана поща, търсене на документи, разпознаване на ръкописни знаци, откриване на измами, езикова идентификация и анализ на настроението. Изходът в този случай е дискретен.
#3. Регресия
При този модел изходът винаги е непрекъснат. Регресионният анализ по същество е статистически подход, който моделира връзка между една или повече променливи, които са независими, и целева или зависима променлива.
Регресията позволява да се види как броят на зависимата променлива се променя по отношение на независимата променлива, докато другите независими променливи са постоянни. Използва се за прогнозиране на заплата, възраст, температура, цена и други реални данни.
Регресионният анализ е метод за „най-добро предположение“, който генерира прогноза от набор от данни. С прости думи, поставяне на различни точки от данни в графика, за да получите най-точната стойност.
Пример: Прогнозирането на цената на самолетен билет е обичайна работа за регресия.
#4. Учене без надзор
Неконтролираното обучение се използва по същество за правене на изводи, както и за намиране на модели от входните данни без никакви препратки към етикетираните резултати. Тази техника се използва за откриване на скрити групи от данни и модели без необходимост от човешка намеса.
Той може да открие разлики и прилики в информацията, което прави тази техника идеална за сегментиране на клиенти, проучвателен анализ на данни, разпознаване на шаблони и изображения и стратегии за кръстосани продажби.
Неконтролираното обучение също се използва за намаляване на крайния брой характеристики на модела, като се използва процесът на намаляване на размерността, който включва два подхода: разлагане на сингулярна стойност и анализ на главните компоненти.
#5. Клъстеризиране
Клъстерирането е модел на обучение без надзор, който включва групирането на точките от данни. Използва се често за откриване на измами, класифициране на документи и сегментиране на клиенти.
Най-често срещаните алгоритми за групиране или групиране включват йерархично групиране, групиране на базата на плътност, групиране със средно изместване и групиране на k-средни стойности. Всеки алгоритъм се използва по различен начин за намиране на клъстери, но целта е една и съща във всеки случай.
#6. Намаляване на размерността
Това е метод за намаляване на различни случайни променливи, които се разглеждат, за да се получи набор от главни променливи. С други думи, процесът на намаляване на размерността на набора от характеристики се нарича намаляване на размерността. Популярният алгоритъм на този модел се нарича Анализ на главните компоненти.
Проклятието на това се отнася до факта за добавяне на повече информация към дейностите по прогнозно моделиране, което прави още по-трудно моделирането. Обикновено се използва за визуализация на данни.
#7. Машинно обучение за подсилване
Това е подобен модел на контролираното машинно обучение. Нарича се модел на поведенческо машинно обучение. Единствената разлика от контролираното обучение е, че алгоритъмът не се обучава с помощта на примерните данни.
Моделът на обучение с подсилване се учи, докато се движи напред с метода проба и грешка. Последователността от успешни резултати принуди модела да разработи най-добрата препоръка за даден проблем. Това често се използва в игри, навигация, роботика и др.
Видове алгоритми за машинно обучение
#1. Линейна регресия
Тук идеята е да намерите линия, която отговаря на данните, от които се нуждаете, по възможно най-добрия начин. Има разширения в модела на линейна регресия, който включва множествена линейна регресия и полиномна регресия. Това означава намиране на най-добрата равнина, която пасва на данните, и съответно най-добрата крива, която пасва на данните.
#2. Логистична регресия
Логистичната регресия е много подобна на алгоритъма за линейна регресия, но по същество се използва за получаване на краен брой резултати, да кажем два. Логистичната регресия се използва вместо линейната регресия при моделиране на вероятността от резултати.
Тук логистичното уравнение е изградено по брилянтен начин, така че изходната променлива да бъде между 0 и 1.
#3. Дърво на решенията
Моделът на дървото на решенията се използва широко в стратегическото планиране, машинното обучение и оперативните изследвания. Състои се от възли. Ако имате повече възли, ще получите по-точни резултати. Последният възел на дървото на решенията се състои от данни, които помагат да се вземат решения по-бързо.
По този начин последните възли се наричат също листата на дърветата. Дърветата на решенията са лесни и интуитивни за изграждане, но те са недостатъчни по отношение на точността.
#4. Случайна гора
Това е техника за обучение в ансамбъл. С прости думи, той е изграден от дървета на решения. Моделът на произволни гори включва множество дървета за вземане на решения чрез използване на първоначални набори от данни на истинските данни. Той произволно избира подмножеството на променливите на всяка стъпка от дървото.
Моделът на произволната гора избира режима на прогнозиране на всяко дърво на решенията. Следователно разчитането на модела „мнозинството печели“ намалява риска от грешка.
Например, ако създадете индивидуално дърво на решенията и моделът прогнозира 0 в края, няма да имате нищо. Но ако създадете 4 дървета на решения наведнъж, може да получите стойност 1. Това е силата на модела за обучение на произволна гора.
#5. Поддържаща векторна машина
Поддържаща векторна машина (SVM) е контролиран алгоритъм за машинно обучение, който е сложен, но интуитивен, когато говорим за най-фундаменталното ниво.
Например, ако има два типа данни или класове, SVM алгоритъмът ще намери граница или хиперравнина между тези класове данни и ще увеличи границата между двата. Има много равнини или граници, които разделят два класа, но една равнина може да увеличи максимално разстоянието или границата между класовете.
#6. Анализ на основните компоненти (PCA)
Анализът на главните компоненти означава проектиране на информация с по-високо измерение, като 3 измерения, в по-малко пространство, като 2 измерения. Това води до минимално измерение на данните. По този начин можете да запазите оригиналните стойности в модела, без да възпрепятствате позицията, но намалявате размерите.
С прости думи, това е модел за намаляване на измерението, който се използва специално за свеждане на множество променливи, присъстващи в набора от данни, до най-малкото променливи. Това може да се направи чрез събиране на тези променливи заедно, чиято скала на измерване е една и съща и има по-високи корелации от другите.
Основната цел на този алгоритъм е да ви покаже новите групи променливи и да ви даде достатъчно достъп, за да свършите работата си.
Например PCA помага за тълкуването на проучвания, които включват много въпроси или променливи, като например проучвания за благосъстоянието, културата на обучение или поведението. Можете да видите минимални променливи от това с PCA модела.
#7. Наивен Бейс
Алгоритъмът Naive Bayes се използва в науката за данни и е популярен модел, използван в много индустрии. Идеята е взета от теоремата на Байс, която обяснява вероятностното уравнение като „каква е вероятността за Q (изходна променлива), дадена P.
Това е математическо обяснение, което се използва в днешната технологична ера.
Освен тях, някои модели, споменати в регресионната част, включително дърво на решенията, невронна мрежа и произволна гора, също попадат в класификационния модел. Единствената разлика между термините е, че изходът е дискретен вместо непрекъснат.
#8. Невронна мрежа
Невронната мрежа отново е най-използваният модел в индустриите. По същество това е мрежа от различни математически уравнения. Първо, той приема една или повече променливи като вход и преминава през мрежата от уравнения. В крайна сметка ви дава резултати в една или повече изходни променливи.
С други думи, невронната мрежа взема вектор от входове и връща вектора от изходи. Подобно е на матриците в математиката. Той има скрити слоеве в средата на входния и изходния слой, представляващи както линейни, така и функции за активиране.
#9. Алгоритъм за K-най-близки съседи (KNN).
Алгоритъмът KNN се използва както за проблеми с класификация, така и за регресия. Той се използва широко в индустрията за наука за данни за решаване на проблеми с класификацията. Освен това, той съхранява всички налични случаи и класифицира предстоящите случаи, като взема гласовете на своите k съседи.
Функцията за разстояние извършва измерването. Например, ако искате данни за човек, трябва да говорите с най-близките хора до този човек, като приятели, колеги и т.н. По подобен начин работи алгоритъмът на KNN.
Трябва да имате предвид три неща, преди да изберете алгоритъма KNN.
- Данните трябва да бъдат предварително обработени.
- Променливите трябва да бъдат нормализирани или по-високите променливи могат да променят модела.
- KNN е скъпо от изчислителна гледна точка.
#10. K-означава групиране
Той идва под модел на машинно обучение без надзор, който решава задачите за клъстериране. Тук наборите от данни се класифицират и категоризират в няколко клъстера (да речем K), така че всички точки в клъстера да са хетерогенни и хомогенни от данните.
K-Means формира клъстери по следния начин:
- K-Means избира K броя точки от данни, наречени центроиди, за всеки клъстер.
- Всяка точка от данни образува клъстер с най-близкия клъстер (центроиди), т.е. K клъстери.
- Това създава нови центроиди.
- След това се определя най-близкото разстояние за всяка точка. Този процес се повтаря, докато центроидите не се променят.
Заключение
Моделите и алгоритмите за машинно обучение са много решаващи за критичните процеси. Тези алгоритми правят ежедневието ни лесно и просто. По този начин става по-лесно да изведете най-гигантските процеси за секунди.
По този начин ML е мощен инструмент, който много индустрии използват днес и търсенето му непрекъснато нараства. И не е далеч денят, когато можем да получим още по-точни отговори на сложните си проблеми.