Αναγνώστες σαν εσάς βοηθούν στην υποστήριξη του MUO. Όταν κάνετε μια αγορά χρησιμοποιώντας συνδέσμους στον ιστότοπό μας, ενδέχεται να κερδίσουμε μια προμήθεια θυγατρικών.
Έχετε αναρωτηθεί ποτέ πώς λειτουργούν τα αυτόνομα αυτοκίνητα, τα chatbot και οι αυτοματοποιημένες προτάσεις Netflix; Αυτές οι εύχρηστες τεχνολογικές εξελίξεις είναι τα προϊόντα της μηχανικής μάθησης.
Αυτός ο τύπος τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύει τους υπολογιστές να μελετούν την ανθρώπινη συμπεριφορά και να χρησιμοποιούν αλγόριθμους για να λαμβάνουν έξυπνες αποφάσεις χωρίς παρέμβαση. Οι αλγόριθμοι μαθαίνουν ανεξάρτητα από τα δεδομένα εισόδου και προβλέπουν τη λογική έξοδο με βάση τη δυναμική ενός συνόλου δεδομένων εκπαίδευσης.
Ακολουθούν μερικοί από τους καλύτερους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης που βοηθούν στη δημιουργία και την εκπαίδευση έξυπνων συστημάτων υπολογιστών.
Η σημασία των αλγορίθμων στη μηχανική μάθηση
ΕΝΑ αλγόριθμος μηχανικής μάθησης είναι ένα σύνολο οδηγιών που χρησιμοποιούνται για να βοηθήσουν έναν υπολογιστή να μιμηθεί την ανθρώπινη συμπεριφορά. Τέτοιοι αλγόριθμοι μπορούν να εκτελέσουν σύνθετες εργασίες με μικρή ή μηδενική ανθρώπινη βοήθεια.
Αντί να γράφει κώδικα για κάθε εργασία, ο αλγόριθμος δημιουργεί λογική από τα δεδομένα που εισάγετε στο μοντέλο. Δεδομένου ενός αρκετά μεγάλου συνόλου δεδομένων, προσδιορίζει ένα μοτίβο, επιτρέποντάς του να λαμβάνει λογικές αποφάσεις και να προβλέπει το πολύτιμο αποτέλεσμα.
Τα σύγχρονα συστήματα χρησιμοποιούν αρκετούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, ο καθένας με τα δικά του πλεονεκτήματα απόδοσης. Οι αλγόριθμοι διαφέρουν επίσης ως προς την ακρίβεια, τα δεδομένα εισαγωγής και τις περιπτώσεις χρήσης. Ως εκ τούτου, το να γνωρίζετε ποιος αλγόριθμος να χρησιμοποιήσετε είναι το πιο σημαντικό βήμα για τη δημιουργία ενός επιτυχημένου μοντέλου μηχανικής μάθησης.
1. Logistic Regression
Γνωστός και ως διωνυμική λογιστική παλινδρόμηση, αυτός ο αλγόριθμος βρίσκει την πιθανότητα επιτυχίας ή αποτυχίας ενός γεγονότος. Είναι γενικά η μέθοδος go-to όταν η εξαρτημένη μεταβλητή είναι δυαδική. Επιπλέον, τα αποτελέσματα συνήθως υποβάλλονται σε επεξεργασία ως απλώς αληθές/λάθος ή ναι/όχι.
Για να χρησιμοποιήσετε αυτό το στατιστικό μοντέλο, πρέπει να μελετήσετε και να κατηγοριοποιήσετε σύνολα δεδομένων με ετικέτα σε διακριτές κατηγορίες. Ένα εντυπωσιακό χαρακτηριστικό είναι ότι μπορείτε να επεκτείνετε την λογιστική παλινδρόμηση σε πολλές κλάσεις και να δώσετε μια ρεαλιστική άποψη των προβλέψεων κλάσεων με βάση τις πιθανότητες.
Η λογιστική παλινδρόμηση είναι πολύ γρήγορη και ακριβής για την ταξινόμηση άγνωστων εγγραφών και απλών συνόλων δεδομένων. Είναι επίσης εξαιρετικό στην ερμηνεία των συντελεστών του μοντέλου. Επιπλέον, η λογιστική παλινδρόμηση λειτουργεί καλύτερα σε σενάρια όπου το σύνολο δεδομένων είναι γραμμικά διαχωρισμό.
Με αυτόν τον αλγόριθμο, μπορείτε εύκολα να ενημερώσετε μοντέλα ώστε να αντικατοπτρίζουν νέα δεδομένα και να χρησιμοποιήσετε συμπεράσματα για να προσδιορίσετε τη σχέση μεταξύ των χαρακτηριστικών. Είναι επίσης λιγότερο επιρρεπές σε υπερπροσαρμογή, διαθέτει τεχνική κανονικοποίησης σε περίπτωση που υπάρχει και απαιτεί μικρή υπολογιστική ισχύ.
Ένας μεγάλος περιορισμός της λογιστικής παλινδρόμησης είναι ότι προϋποθέτει μια γραμμική σχέση μεταξύ εξαρτημένων και ανεξάρτητων μεταβλητών. Αυτό το καθιστά ακατάλληλο για μη γραμμικά προβλήματα επειδή προβλέπει μόνο διακριτές συναρτήσεις χρησιμοποιώντας μια γραμμική επιφάνεια απόφασης. Ως αποτέλεσμα, πιο ισχυροί αλγόριθμοι μπορεί να ταιριάζουν καλύτερα στις πιο σύνθετες εργασίες σας.
2. Δέντρο απόφασης
Το όνομα προέρχεται από την προσέγγισή του με δομή δέντρου. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το πλαίσιο Δέντρου αποφάσεων για προβλήματα ταξινόμησης και παλινδρόμησης. Ωστόσο, είναι πιο λειτουργικό για την επίλυση προβλημάτων ταξινόμησης.
Όπως ένα δέντρο, ξεκινά με τον ριζικό κόμβο που αντιπροσωπεύει το σύνολο δεδομένων. Οι κλάδοι αντιπροσωπεύουν τους κανόνες που καθοδηγούν τη μαθησιακή διαδικασία. Αυτοί οι κλάδοι, που ονομάζονται κόμβοι απόφασης, είναι ερωτήσεις ναι ή όχι που οδηγούν σε άλλους κλάδους ή καταλήγουν σε κόμβους φύλλων.
Κάθε κόμβος φύλλου αντιπροσωπεύει το πιθανό αποτέλεσμα από μια συσσώρευση αποφάσεων. Οι κόμβοι φύλλων και οι κόμβοι απόφασης είναι οι δύο κύριες οντότητες που εμπλέκονται στην πρόβλεψη ενός αποτελέσματος από τις πληροφορίες που δίνονται. Ως εκ τούτου, το τελικό αποτέλεσμα ή η απόφαση βασίζεται στα χαρακτηριστικά του συνόλου δεδομένων.
Τα δέντρα αποφάσεων είναι εποπτευόμενοι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης. Αυτοί οι τύποι αλγορίθμων απαιτούν από τον χρήστη να εξηγήσει ποια είναι η είσοδος. Χρειάζονται επίσης μια περιγραφή του αναμενόμενου αποτελέσματος από τα δεδομένα εκπαίδευσης.
Με απλά λόγια, αυτός ο αλγόριθμος είναι μια γραφική αναπαράσταση διαφορετικών επιλογών που καθοδηγούνται από προκαθορισμένες συνθήκες για να ληφθούν όλες οι πιθανές λύσεις σε ένα πρόβλημα. Ως εκ τούτου, τα ερωτήματα που τίθενται αποτελούν συσσώρευση για την επίτευξη λύσης. Τα δέντρα αποφάσεων μιμούνται την ανθρώπινη διαδικασία σκέψης για να καταλήξουν σε μια λογική ετυμηγορία χρησιμοποιώντας απλούς κανόνες.
Το σημαντικότερο μειονέκτημα αυτού του αλγορίθμου είναι ότι είναι επιρρεπής σε αστάθεια. μια μικρή αλλαγή στα δεδομένα μπορεί να προκαλέσει μεγάλη διαταραχή στη δομή. Ως εκ τούτου, θα πρέπει να εξερευνήσετε διάφορα τρόπους απόκτησης συνεπών συνόλων δεδομένων για τα έργα σας.
3. Αλγόριθμος K-NN
Το K-NN έχει αποδειχθεί ότι είναι ένας πολύπλευρος αλγόριθμος χρήσιμος για την αντιμετώπιση πολλών προβλημάτων του πραγματικού κόσμου. Παρά το γεγονός ότι είναι ένας από τους απλούστερους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, είναι χρήσιμος σε πολλές βιομηχανίες, από την ασφάλεια μέχρι τη χρηματοδότηση και την οικονομία.
Όπως υποδηλώνει το όνομά του, το K-Nearest Neighbor λειτουργεί ως ταξινομητής υποθέτοντας ομοιότητα μεταξύ νέων και υπαρχόντων γειτονικών δεδομένων. Στη συνέχεια, τοποθετεί τη νέα περίπτωση στην ίδια ή παρόμοια κατηγορία με τα πλησιέστερα διαθέσιμα δεδομένα.
Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι το K-NN είναι ένας μη παραμετρικός αλγόριθμος. δεν κάνει υποθέσεις σχετικά με τα υποκείμενα δεδομένα. Ονομάζεται επίσης αλγόριθμος τεμπέλης μαθητή, δεν μαθαίνει αμέσως από τα δεδομένα εκπαίδευσης. Αντίθετα, αποθηκεύει τα τρέχοντα σύνολα δεδομένων και περιμένει μέχρι να λάβει νέα δεδομένα. Στη συνέχεια, πραγματοποιεί ταξινομήσεις με βάση την εγγύτητα και τις ομοιότητες.
Το K-NN είναι πρακτικό και οι άνθρωποι το χρησιμοποιούν σε διάφορους τομείς. Στην υγειονομική περίθαλψη, αυτός ο αλγόριθμος μπορεί να προβλέψει πιθανούς κινδύνους για την υγεία με βάση τις πιο πιθανές γονιδιακές εκφράσεις ενός ατόμου. Στα χρηματοοικονομικά, οι επαγγελματίες χρησιμοποιούν το K-NN για να προβλέψουν το χρηματιστήριο και ακόμη και τις συναλλαγματικές ισοτιμίες.
Το κύριο μειονέκτημα στη χρήση αυτού του αλγόριθμου είναι ότι είναι πιο εντατικός στη μνήμη από άλλους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Έχει επίσης δυσκολία στο χειρισμό σύνθετων, υψηλών διαστάσεων εισαγωγής δεδομένων.
Ωστόσο, το K-NN παραμένει μια καλή επιλογή καθώς προσαρμόζεται εύκολα, εντοπίζει εύκολα μοτίβα και σας επιτρέπει να τροποποιείτε τα δεδομένα χρόνου εκτέλεσης χωρίς να επηρεάζετε την ακρίβεια πρόβλεψης.
4. Κ-Μέσα
Το K-Means είναι ένας αλγόριθμος μάθησης χωρίς επίβλεψη που ομαδοποιεί σύνολα δεδομένων χωρίς ετικέτα σε μοναδικά συμπλέγματα. Λαμβάνει δεδομένα, ελαχιστοποιεί την απόσταση μεταξύ των σημείων δεδομένων και συγκεντρώνει δεδομένα με βάση κοινά σημεία.
Για λόγους σαφήνειας, ένα σύμπλεγμα είναι μια συλλογή σημείων δεδομένων που ομαδοποιούνται σε ένα λόγω ορισμένων ομοιοτήτων. Ο παράγοντας "K" λέει στο σύστημα πόσες συστάδες χρειάζεται.
Μια πρακτική απεικόνιση του πώς λειτουργεί αυτό περιλαμβάνει την ανάλυση μιας αριθμημένης ομάδας ποδοσφαιριστών. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτόν τον αλγόριθμο για να δημιουργήσετε και να χωρίσετε τους ποδοσφαιριστές σε δύο ομάδες: ειδικούς ποδοσφαιριστές και ερασιτέχνες ποδοσφαιριστές.
Ο αλγόριθμος K-Means έχει πολλές εφαρμογές στην πραγματική ζωή. Μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να κατηγοριοποιήσετε τους βαθμούς των μαθητών, να πραγματοποιήσετε ιατρικές διαγνώσεις και να εμφανίσετε αποτελέσματα μηχανών αναζήτησης. Συνοπτικά, υπερέχει στην ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και τη διάσπασή τους σε λογικές συστάδες.
Μια συνέπεια της χρήσης αυτού του αλγορίθμου είναι ότι τα αποτελέσματα είναι συχνά ασυνεπή. Εξαρτάται από τη σειρά, επομένως οποιαδήποτε αλλαγή στη σειρά ενός υπάρχοντος συνόλου δεδομένων μπορεί να επηρεάσει το αποτέλεσμά του. Επιπλέον, στερείται ομοιόμορφου εφέ και μπορεί να χειριστεί μόνο αριθμητικά δεδομένα.
Παρά αυτούς τους περιορισμούς, το K-Means είναι ένας από τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης με τις καλύτερες επιδόσεις. Είναι τέλειο για την τμηματοποίηση συνόλων δεδομένων και είναι αξιόπιστο για την προσαρμοστικότητά του.
Επιλέγοντας τον καλύτερο αλγόριθμο για εσάς
Ως αρχάριος, μπορεί να χρειαστείτε βοήθεια για να βρείτε τον καλύτερο αλγόριθμο. Αυτή η απόφαση είναι προκλητική σε έναν κόσμο γεμάτο φανταστικές επιλογές. Ωστόσο, για αρχή, θα πρέπει να βασίσετε την επιλογή σας σε κάτι διαφορετικό από τα φανταχτερά χαρακτηριστικά του αλγορίθμου.
Αντίθετα, θα πρέπει να λάβετε υπόψη το μέγεθος του αλγορίθμου, τη φύση των δεδομένων, τον επείγοντα χαρακτήρα της εργασίας και τις απαιτήσεις απόδοσης. Αυτοί οι παράγοντες, μεταξύ άλλων, θα σας βοηθήσουν να εξακριβώσετε τον τέλειο αλγόριθμο για το έργο σας.