Johdanto koneoppimistekniikoihin
Koneoppiminen on tieteellinen lähestymistapa tiettyjen tehtävien ratkaisemiseksi käyttämällä erilaisia algoritmeja ja ennusteita. Ennen mallin käyttöönottoa koulutustiedot tai matemaattinen malli rakennetaan käyttämällä tiettyjä laskennallisiin tilastoihin perustuvia algoritmeja ennusteiden tekemiseksi ilman, että niitä itse ohjelmoidaan. Tiedon louhinta, optimointi, visualisointi ja tilastot liittyvät kaikki koneoppimiseen ja AI: hen. ML: ssä on paljon tekniikoita ja muita lähestymistapoja tähän. Koska ML: llä on paljon sovelluksia tosielämässä, käytetään erilaisia menetelmiä tarpeita kohti. Nämä menetelmät soveltavat tiettyjä algoritmeja ennakoida ja saada tarkin tulos. Tässä viestissä tarkastellaan syvällisesti erilaisia koneoppimistekniikoita.
Koneoppimisen tekniikat
On joitain menetelmiä, joilla on vaikutusta järjestelmien edistämiseen oppimaan ja parantamaan kokemusta kohti. Mutta ne kuuluvat eri luokkiin tai tyyppeihin, kuten ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen, vahvistusoppiminen, edustusoppiminen jne. Alla on tekniikat, jotka kuuluvat koneoppimiseen:
1. Regressio
Regressioalgoritmeja käytetään enimmäkseen ennusteiden tekemiseen numeroille eli kun lähtö on todellinen tai jatkuva arvo. Koska se kuuluu ohjattuun oppimiseen, se toimii koulutettujen tietojen avulla ennustamaan uutta testitietoa. Esimerkiksi ikä voi olla jatkuva arvo, koska se kasvaa ajan myötä. On joitain regressiomalleja, kuten alla on esitetty:
Jotkut laajalti käytetyt algoritmit regressiotekniikoissa
- Yksinkertainen lineaarinen regressiomalli : Se on tilastollinen menetelmä, joka analysoi kahden kvantitatiivisen muuttujan välistä suhdetta. Tätä tekniikkaa käytetään enimmäkseen finanssialalla, kiinteistöalalla jne.
- Lasso-regressio : Vähiten absoluuttisen valinnan kutistumisoperaattoria tai LASSO: ta käytetään, kun tarvitaan ennustajan alajoukko ennustevirheen minimoimiseksi jatkuvassa muuttujassa.
- Logistinen regressio : Se suoritetaan petosten havaitsemisessa, kliinisissä tutkimuksissa jne. Missä tulos on binäärinen.
- Tuki vektorirepressiota : SVR on hiukan erilainen kuin SVM. Yksinkertaisella regressiolla tavoitteena on minimoida virhe, kun taas SVR: ssä säädämme virheen kynnyksen sisällä.
- Monimuuttuja regressioalgoritmi : Tätä tekniikkaa käytetään monien ennustajamuuttujien tapauksessa. Sitä voidaan käyttää matriisitoiminnoilla ja Pythonin Numpy-kirjastolla.
- Moninkertainen regressioalgoritmi : Se toimii useiden kvantitatiivisten muuttujien kanssa sekä lineaarisessa että epälineaarisessa regressioalgoritmissa.
2. Luokittelu
Luokittelumalli, ohjatun oppimisen menetelmä, tekee havainnoiduista arvoista johtopäätöksen yhdestä tai useammasta tuloksesta kategorisessa muodossa. Esimerkiksi sähköpostissa on suodattimia, kuten postilaatikko, luonnokset, roskapostit jne. Luokittelumallissa on useita algoritmeja, kuten logistinen regressio, päätöksentekopuu, satunnainen metsä, monikerroksinen havainto jne. Tässä mallissa luokittelemme tietomme erityisesti ja antaa etiketit vastaavasti näille luokille. Luokittelijoita on kahta tyyppiä:
- Binaariluokittajat : Luokittelu 2 erillisellä luokalla ja 2 ulostulolla.
- Moniluokkainen luokitin : Luokittelu yli 2 luokalla.
3. Klusterointi
Klusterointi on koneoppimistekniikka, johon sisältyy tietopisteiden luokittelu tiettyihin ryhmiin. Jos meillä on joitain objekteja tai datapisteitä, voimme soveltaa klusterointialgoritmia (analyyseja) analysoidaksesi ja ryhmitelläksesi niitä ominaisuuksiensa ja ominaisuuksiensa perusteella. Tätä valvomatonta tekniikkaa käytetään sen tilastollisten tekniikoiden vuoksi. Klusterialgoritmit tekevät ennusteita harjoitustietojen perusteella ja luovat klusterit samankaltaisuuden tai tuntemattomuuden perusteella.
Klusterointimenetelmät:
- Tiheyspohjaiset menetelmät : Tässä menetelmässä klustereita pidetään tiheinä alueina riippuen niiden samankaltaisuudesta ja erotuksesta alhaisemmasta tiheästä alueesta.
- Heirarkikaaliset menetelmät : Tässä menetelmässä muodostetut klusterit ovat puumaisia rakenteita. Tämä menetelmä muodostaa puut tai klusterit edellisestä klusterista. Hierarkkisia menetelmiä on kahta tyyppiä: Agglomeratiivinen (alhaalta ylöspäin suuntautuva lähestymistapa) ja jakava (ylhäältä alas suuntautuva) lähestymistapa.
- Osiointimenetelmät : Tämä menetelmä osittaa kohteet k-klusterien perusteella ja kukin menetelmä muodostaa yhden klusterin.
- Gris-pohjaiset menetelmät : Tässä menetelmässä tiedot yhdistetään lukuisiin soluihin, jotka muodostavat ristikkomaisen rakenteen.
4. Poikkeamien havaitseminen
Väärinkäytösten havaitseminen on prosessi, jolla havaitaan odottamattomia kohteita tai tapahtumia tietojoukossa. Jotkut alueet, joissa tätä tekniikkaa käytetään, ovat petosten havaitseminen, vikojen havaitseminen, järjestelmän terveyden seuranta jne. Väärinkäytösten havaitseminen voidaan luokitella laajasti seuraaviin:
- Pistepoikkeamat : Pistepoikkeamat määritetään, kun yksittäinen data on odottamaton.
- Kontekstuaaliset poikkeamat : Kun poikkeamat ovat kontekstikohtaisia, niin sitä kutsutaan kontekstuaalisiin poikkeavuuksiin.
- Kollektiiviset poikkeamat : Kun kokoelma tai siihen liittyvien tietoyksiköiden ryhmä on epänormaali, niin sitä kutsutaan kollektiiviseksi poikkeavaksi.
Anomalian havaitsemisessa on tiettyjä tekniikoita:
- Tilastolliset menetelmät : Se auttaa poikkeamien tunnistamisessa osoittamalla tiedot, jotka poikkeavat tilastollisista menetelmistä, kuten keskiarvo, mediaani, tila jne.
- Tiheyspohjainen poikkeaman havaitseminen : Se perustuu k-lähimmän naapurin algoritmiin.
- Klusterointipohjainen poikkeavuusalgoritmi : Tietopisteet kerätään klusterina, kun ne kuuluvat samaan ryhmään ja määritetään paikallisista keskikohdista.
- Supervektorikone : Algoritmi harjoittelee klusteroimaan normaalit tietoilmentymät ja tunnistaa poikkeamat harjoitustietojen avulla.
Koneoppimistekniikoiden käsittely
Koneoppimisessa käytetään paljon algoritmeja käsitellä ja työskennellä suurten ja monimutkaisten tietojoukkojen kanssa ennusteiden tekemiseksi tarpeen mukaan.
Etsimme esimerkiksi bussikuvaa Googlessa. Joten Google saa periaatteessa useita esimerkkejä tai tietojoukkoja, jotka on merkitty väyläksi, ja järjestelmä löytää pikseli- ja värimalleja, jotka auttavat löytämään oikeat kuvat väylästä.
Googlen järjestelmä tekee satunnaisen arvauksen väylästä kuin kuvista kuvioiden avulla. Jos tapahtuu virhe, se säätää itsensä tarkkuuden suhteen. Lopulta nämä mallit oppii suuri tietokonejärjestelmä, joka on mallinnettu kuten ihmisen aivot tai syvähermoverkko, tunnistamaan kuvien oikeat tulokset. Näin ML-tekniikat toimivat parhaan tuloksen saavuttamiseksi aina.
johtopäätös
Koneoppimisella on todellisessa elämässä erilaisia sovelluksia, jotka auttavat yritystoimintaa, yksityishenkilöitä jne. Saavuttamaan tietyt tarpeita koskevat tulokset. Parhaan tuloksen saamiseksi tietyt tekniikat ovat tärkeitä, joista on keskusteltu edellä. Nämä tekniikat ovat moderneja, futuristisia ja edistävät asioiden automatisointia vähemmän työvoimaa ja kustannuksia.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas koneoppimistekniikoihin. Tässä keskustellaan koneoppimisen eri tekniikoista sen työskentelyn kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Yhtyetekniikat
- Keinotekoinen älykkyystekniikat
- Tietojen louhinnan käsitteet ja tekniikat
- Data Science Machine Learning
- Yksinkertaiset tavat päätöksentekopuun luomiseen
- Päätöksen puun merkitys tiedon louhinnassa
- Lineaarinen regressio vs. logistinen regressio | Keskeiset erot