Bevezetés a gépi tanulási technikákba

A gépi tanulás tudományos megközelítés bizonyos feladatok megoldására különféle algoritmusok és előrejelzések felhasználásával. A modell üzembe helyezése előtt a képzési adatokat vagy egy matematikai modellt felépítik bizonyos algoritmusok segítségével, amelyek számítási statisztikán alapulnak, hogy előrejelzéseket készítsenek azok tényleges programozása nélkül. Az adatbányászat, az optimalizálás, a megjelenítés és a statisztika mind kapcsolódnak a gépi tanuláshoz és az AI-hez. Ehhez nagyon sok technika és egyéb megközelítés létezik az ML-ben. Mivel az ML-nek nagyon sok alkalmazása van a valós életben, igényeinek megfelelően különféle módszereket alkalmaznak. Ezek a módszerek bizonyos algoritmusokat alkalmaznak a legpontosabb eredmény kiszámítására és elérésére. Ebben a bejegyzésben mélyebben megvizsgáljuk a különféle gépi tanulási technikákat.

Gépi tanulás technikái

Van néhány módszer, amely befolyásolja a rendszerek előmozdítását, hogy automatikusan megtanulják és továbbfejlesszék a tapasztalatok szerint. De különféle kategóriákba vagy típusokba tartoznak, például felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás, megerősítéses tanulás, reprezentációs tanulás stb. Az alábbiakban bemutatjuk azokat a technikákat, amelyek a gépi tanulás alá tartoznak:

1. Regresszió

A regressziós algoritmusokat elsősorban a számokra vonatkozó előrejelzések készítésére használják, azaz amikor a kimenet valós vagy folyamatos érték. Mivel a felügyelt tanulás alá tartozik, képzett adatokkal működik az új teszt adatok előrejelzésében. Például az életkor lehet folyamatos érték, mivel az idővel növekszik. Van néhány regressziós modell, amint az alább látható:

Néhány széles körben alkalmazott algoritmus a regressziós technikákban

  • Egyszerű lineáris regressziós modell : Ez egy statisztikai módszer, amely két kvantitatív változó közötti kapcsolatot elemzi. Ezt a technikát leginkább pénzügyi területeken, ingatlanügyekben stb. Használják.
  • Lasso regresszió : A legkevesebb abszolút választási zsugorodási operátort vagy a LASSO-t akkor használják, ha szükség van egy prediktor egy részhalmazára a folyamatos változóban az előrejelzési hiba minimalizálása érdekében.
  • Logisztikus regresszió : csalás észlelése, klinikai vizsgálatok stb. Esetén hajtják végre, bárhol a kimenet bináris.
  • Támogatja a vektor regressziót : Az SVR kissé különbözik az SVM-től. Egyszerű regresszió esetén a hiba minimalizálása a cél, míg az SVR-ben a hibát egy küszöbértékön belül módosítjuk.
  • Többváltozós regressziós algoritmus : Ezt a technikát több prediktív változó esetében alkalmazzák. Mátrixműveletekkel és Python Numpy könyvtárával működtethető.
  • Többszörös regressziós algoritmus : Több kvantitatív változóval működik, mind lineáris, mind nemlineáris regressziós algoritmusokban.

2. Besorolás

Az osztályozási modell, a felügyelt tanulás módszere a megfigyelt értékekből következtetéseket von le, egy vagy több eredmény kategorikus formában. Például az e-mailben vannak olyan szűrők, mint a beérkező levelek, vázlatok, spam stb. A besorolási modellben számos algoritmus található, mint például a logisztikus regresszió, a döntési fa, a véletlenszerű erdő, a többrétegű észlelés stb. Ebben a modellben az adatokat kifejezetten osztályozzuk, és az osztályoknak megfelelően rendeljen címkéket. Az osztályozók kétféleek:

  • Bináris osztályozók : Osztályozás 2 különálló osztálytal és 2 kimenettel.
  • Többosztályú osztályozó : Több mint 2 osztályba sorolás.

3. Fürtözés

A klaszterezés egy gépi tanulási módszer, amely magában foglalja az adatpontok meghatározott csoportokba sorolását. Ha van néhány objektum vagy adatpont, akkor a klaszterezési algoritmust alkalmazhatjuk elemzésre és csoportosításukra tulajdonságaik és jellemzőik szerint. A nem felügyelt technika ezt a módszert statisztikai technikái miatt használják. A klaszter algoritmusok előrejelzéseket készítenek az edzési adatok alapján és klasztereket hoznak létre a hasonlóság vagy ismeretlenség alapján.

Klaszterezési módszerek:

  • Sűrűség-alapú módszerek : Ebben a módszerben a klasztereket sűrű régióknak tekintik, hasonlóságuktól és az alsó sűrűségű régiótól való eltéréstől függően.
  • Heirarchikus módszerek : Az ebben a módszerben kialakult klaszterek a faszerű struktúrák. Ez a módszer fákat vagy klasztereket hoz létre az előző klaszterből. A hierarchikus módszereknek két típusa létezik: agglomerációs (alulról felfelé irányuló megközelítés) és megosztó (felülről lefelé történő megközelítés).
  • Partíciós módszerek : Ez a módszer particionálja az objektumokat a k-klaszterek alapján, és minden módszer egyetlen fürtöt alkot.
  • Gris-alapú módszerek : Ebben a módszerben az adatokat számos cellába egyesítik, amelyek rácsszerű struktúrát alkotnak.

4. Anomália észlelése

A rendellenességek észlelése az adatkészletben lévő váratlan elemek vagy események észlelésének folyamata. Néhány terület, ahol ezt a technikát alkalmazzák, a csalás észlelése, a hiba észlelése, a rendszer állapotának ellenőrzése stb. Az anomália észlelését nagyjából a következő kategóriákba lehet sorolni:

  1. Pont anomáliák : A pont anomáliákat akkor határozzuk meg, amikor egyetlen adat váratlan.
  2. Kontextuális anomáliák : Ha a rendellenességek kontextus-specifikusak, akkor kontextuális anomáliáknak nevezzük.
  3. Kollektív rendellenességek : Ha egy gyűjtemény vagy a kapcsolódó adatelemek csoportja rendellenes, akkor kollektív anomáliának nevezzük.

Vannak bizonyos technikák az anomália észlelésére, az alábbiak szerint:

  • Statisztikai módszerek : Segít azonosítani a rendellenességeket azáltal, hogy megmutatja az adatokat, amelyek eltérnek a statisztikai módszerektől, például középérték, medián, mód, stb.
  • Sűrűség-alapú rendellenesség észlelése : Ez a k-legközelebbi szomszéd algoritmuson alapul.
  • Klasztereken alapuló anomália algoritmus : Az adatpontokat klaszterként gyűjtik, amikor ugyanahhoz a csoporthoz tartoznak, és a helyi centridok alapján kerülnek meghatározásra.
  • Szupervektorgép : Az algoritmus kiképzi a normál adatpéldányok csoportosítását, és az edzési adatok segítségével azonosítja a rendellenességeket.

Gépi tanulási technikák kidolgozása

A Machine Learning sok algoritmust használ a nagy és összetett adatkészletek kezelésére és kezelésére, hogy szükség szerint előrejelzéseket készítsen.

Például egy buszképet keresünk a Google-on. Tehát a Google alapvetően számos példát vagy adathalmazt kap, amelyek buszonként vannak címkézve, és a rendszer megtalálja a pixelek és színek mintáit, amelyek segítenek megtalálni a busz helyes képeit.

A Google rendszer minták segítségével véletlenszerűen kitalálja a buszt, mint a képeket. Ha bármilyen hiba történik, akkor beállítja a pontosságot. Végül ezeket a mintákat egy nagy számítógépes rendszer megtanulja, mint például az emberi agy vagy a Deep Neural Network, hogy azonosítsa a képek pontos eredményeit. Így működnek az ML technikák a legjobb eredmény elérése érdekében.

Következtetés

A gépi tanulás a valós életben különféle alkalmazásokat kínál az üzleti házak, magánszemélyek stb. Számára, hogy szükség szerint bizonyos eredményeket érjenek el. A legjobb eredmények elérése érdekében fontos bizonyos technikák, amelyeket fentebb tárgyaltak. Ezek a technikák modern, futurisztikusak és elősegítik a dolgok automatizálását kevesebb munkaerővel és költséggel.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a gépi tanulási technikákhoz. Itt tárgyaljuk a gépi tanulás különböző technikáit és annak működését. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -

  1. Együttes technikák
  2. Mesterséges intelligencia technikák
  3. Adatbányászati ​​koncepciók és technikák
  4. Adattudományi gépi tanulás
  5. A döntési fa létrehozásának egyszerű módjai
  6. A döntési fa fontossága az adatbányászatban
  7. Lineáris regresszió vs logisztikus regresszió | Főbb különbségek

Kategória:

Nagy adat