Home-theater-designers
Да ли сте се икада запитали како функционишу самовозећи аутомобили, чет-ботови и аутоматизоване Нетфлик препоруке? Ова згодна технолошка достигнућа су производи машинског учења.
Ова врста вештачке интелигенције обучава рачунаре да проучавају људско понашање и користе алгоритме за доношење паметних одлука без интервенције. Алгоритми уче независно од улазних података и предвиђају логички излаз на основу динамике скупа података за обуку.
МАКЕУСЕОФ ВИДЕО ДАНА
Ево неколико најбољих алгоритама за машинско учење који помажу у стварању и обучавању интелигентних рачунарских система.
Важност алгоритама у машинском учењу
А алгоритам машинског учења је скуп упутстава која се користе да помогну рачунару да имитира људско понашање. Такви алгоритми могу да извршавају сложене задатке са мало или нултом људском помоћи.
Уместо писања кода за сваки задатак, алгоритам гради логику од података које уносите у модел. С обзиром на довољно велики скуп података, он идентификује образац, омогућавајући му да доноси логичне одлуке и предвиди вредне резултате.
Савремени системи користе неколико алгоритама машинског учења, од којих сваки има своје предности у погледу перформанси. Алгоритми се такође разликују по тачности, улазним подацима и случајевима коришћења. Као такво, сазнање који алгоритам користити је најважнији корак у изградњи успешног модела машинског учења.
1. Логистичка регресија
Такође познат као биномна логистичка регресија, овај алгоритам проналази вероватноћу успеха или неуспеха догађаја. То је генерално најважнија метода када је зависна променљива бинарна. Штавише, резултати се обично обрађују као једноставно тачно/нетачно или да/не.
Да бисте користили овај статистички модел, морате проучити и категоризовати означене скупове података у дискретне категорије. Импресивна карактеристика је да можете проширити логистичку регресију на више класа и дати реалан поглед на предвиђања класа на основу вероватноћа.
Логистичка регресија је веома брза и прецизна за класификацију непознатих записа и једноставних скупова података. Такође је изузетан у тумачењу коефицијената модела. Поред тога, логистичка регресија најбоље функционише у сценаријима где је скуп података линеарно одвојив.
Помоћу овог алгоритма можете лако ажурирати моделе да одражавају нове податке и користити закључивање да бисте утврдили однос између карактеристика. Такође је мање склон претераном прилагођавању, има технику регуларизације у случају једне и захтева малу рачунарску снагу.
Једно велико ограничење логистичке регресије је то што она претпоставља линеарну везу између зависних и независних варијабли. Ово га чини неприкладним за нелинеарне проблеме јер предвиђа само дискретне функције користећи линеарну површину одлучивања. Као резултат тога, моћнији алгоритми могу боље одговарати вашим сложенијим задацима.
шта треба да надоградим на рачунару за игре
2. Стабло одлучивања
Име потиче од његовог приступа структурираног дрвета. Можете користити оквир стабла одлучивања за проблеме класификације и регресије. Ипак, функционалнији је за решавање проблема класификације.
Као дрво, почиње са коренским чвором који представља скуп података. Огранци представљају правила која воде процес учења. Ове гране, које се називају чворови одлуке, су питања са да или не која воде до других грана или се завршавају на листовима чворова.
Сваки листни чвор представља могући исход нагомилавања одлука. Листни чворови и чворови одлуке су два главна ентитета укључена у предвиђање исхода на основу датих информација. Дакле, коначни резултат или одлука је заснована на карактеристикама скупа података.
Стабла одлучивања су надгледани алгоритми машинског учења. Ови типови алгоритама захтевају од корисника да објасни шта је улаз. Такође им је потребан опис очекиваних резултата из података о обуци.
Једноставно речено, овај алгоритам је графички приказ различитих опција вођених унапред постављеним условима како би се добила сва могућа решења проблема. Као таква, постављена питања представљају надоградњу да се дође до решења. Стабла одлучивања опонашају људски мисаони процес да би дошли до логичне пресуде користећи једноставна правила.
Главни недостатак овог алгоритма је тај што је склон нестабилности; мала промена података може изазвати велики поремећај у структури. Као такав, требало би да истражите разне начине добијања конзистентних скупова података за ваше пројекте .
3. К-НН алгоритам
К-НН се показао као вишеструки алгоритам користан за решавање многих проблема из стварног света. Упркос томе што је један од најједноставнијих алгоритама за машинско учење, користан је за многе индустрије, од безбедности до финансија и економије.
Као што му име говори, К-Неарест Неигхбор ради као класификатор претпостављајући сличност између нових и постојећих суседних података. Затим ставља нови случај у исту или сличну категорију као и најближи доступни подаци.
Важно је напоменути да је К-НН непараметарски алгоритам; не даје претпоставке о основним подацима. Такође се назива алгоритам за лењи ученик, он не учи одмах из података обуке. Уместо тога, он чува тренутне скупове података и чека док не прими нове податке. Затим врши класификације на основу близине и сличности.
К-НН је практичан и људи га користе у различитим областима. У здравству, овај алгоритам може предвидети могуће здравствене ризике на основу највероватнијих експресија гена појединца. У финансијама, професионалци користе К-НН за предвиђање тржишта акција, па чак и курса валута.
Главни недостатак коришћења овог алгоритма је тај што он захтева више меморије од других алгоритама машинског учења. Такође има потешкоћа у руковању сложеним, високодимензионалним уносом података.
Ипак, К-НН остаје добар избор јер се лако прилагођава, лако идентификује обрасце и омогућава вам да модификујете податке о времену извршавања без утицаја на тачност предвиђања.
4. К-средња
К-Меанс је алгоритам за учење без надзора који групише неозначене скупове података у јединствене кластере. Он прима улазне податке, минимизира растојање између тачака података и агрегира податке на основу заједничких карактеристика.
Ради јасноће, кластер је скуп тачака података груписаних у једну због одређених сличности. Фактор 'К' говори систему колико кластера му је потребно.
како избрисати рачун за телеграм
Практична илустрација како ово функционише укључује анализу нумерисане групе фудбалера. Можете користити овај алгоритам да креирате и поделите фудбалере у два кластера: професионални фудбалери и фудбалери аматери.
К-Меанс алгоритам има неколико апликација у стварном животу. Можете га користити за категоризацију оцена ученика, обављање медицинских дијагноза и приказивање резултата претраживача. Укратко, истиче се у анализи великих количина података и разбијању у логичке групе.
Једна од последица коришћења овог алгоритма је да су резултати често недоследни. Зависи од редоследа, тако да свака промена редоследа постојећег скупа података може утицати на његов исход. Штавише, недостаје му униформан ефекат и може да обрађује само нумеричке податке.
Упркос овим ограничењима, К-Меанс је један од алгоритама машинског учења са најбољим учинком. Савршен је за сегментирање скупова података и поуздан је због његове прилагодљивости.
Одабир најбољег алгоритма за вас
Као почетнику, можда ће вам требати помоћ да се одлучите за најбољи алгоритам. Ова одлука је изазовна у свету пуном фантастичних избора. Међутим, за почетак, требало би да свој избор заснивате на нечему другом осим на фенси карактеристикама алгоритма.
Уместо тога, требало би да узмете у обзир величину алгоритма, природу података, хитност задатка и захтеве перформанси. Ови фактори ће вам, између осталог, помоћи да утврдите савршен алгоритам за ваш пројекат.