Topp maskinlæringsmodeller forklart

Machine Learning (ML) er en teknologisk innovasjon som fortsetter å bevise sin verdi i mange sektorer.

Maskinlæring er relatert til kunstig intelligens og dyp læring. Siden vi lever i en stadig fremadskridende teknologisk æra, er det nå mulig å forutsi hva som kommer videre og vite hvordan vi kan endre tilnærmingen vår ved å bruke ML.

Dermed er du ikke begrenset til manuelle måter; nesten hver oppgave i dag er automatisert. Det finnes forskjellige maskinlæringsalgoritmer designet for forskjellig arbeid. Disse algoritmene kan løse komplekse problemer og spare timer med arbeidstid.

Eksempler på dette kan være å spille sjakk, fylle ut data, utføre operasjoner, velge det beste alternativet fra handlelisten og mange flere.

Jeg vil forklare maskinlæringsalgoritmer og modeller i detalj i denne artikkelen.

Her går vi!

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er en ferdighet eller teknologi der en maskin (som en datamaskin) trenger å bygge evnen til å lære og tilpasse seg ved å bruke statistiske modeller og algoritmer uten å være svært programmert.

Som et resultat av dette oppfører maskiner seg på samme måte som mennesker. Det er en type kunstig intelligens som lar programvareapplikasjoner bli mer nøyaktige i spådommer og utføre forskjellige oppgaver ved å utnytte data og forbedre seg selv.

Siden datateknologi vokser raskt, er ikke dagens maskinlæring det samme som tidligere maskinlæring. Maskinlæring beviser sin eksistens fra mønstergjenkjenning til teorien om å lære å utføre visse oppgaver.

Med maskinlæring lærer datamaskiner av tidligere beregninger for å produsere repeterbare, pålitelige avgjørelser og resultater. Maskinlæring er med andre ord en vitenskap som har fått ny fart.

Selv om mange algoritmer har blitt brukt i lang tid, er muligheten til å bruke komplekse beregninger automatisk på store data, raskere og raskere, om og om igjen, en nylig utvikling.

Noen publiserte eksempler er som følger:

• Online anbefalinger rabatter og tilbud, for eksempel fra Netflix og Amazon
• Selvkjørende og kraftig hypet Google-bil
• Oppdagelse av svindel og foreslå noen måter å hoppe over disse problemene

Og mange flere.

Hvorfor trenger du maskinlæring?

Maskinlæring er et viktig konsept som enhver bedriftseier implementerer i sine programvareapplikasjoner for å kjenne deres kundeatferd, forretningsdriftsmønstre og mer. Den støtter utviklingen av de nyeste produktene.

Mange ledende selskaper, som Google, Uber, Instagram, Amazon, etc., gjør maskinlæring til sin sentrale del av driften. Imidlertid vet bransjer som jobber med en stor mengde data viktigheten av maskinlæringsmodeller.

Organisasjoner er i stand til å jobbe effektivt med denne teknologien. Bransjer som finansielle tjenester, myndigheter, helsevesen, detaljhandel, transport og olje-gass bruker maskinlæringsmodeller for å levere mer verdifulle kunderesultater.

Hvem bruker maskinlæring?

Maskinlæring brukes i dag i en rekke applikasjoner. Det mest kjente eksemplet er anbefalingsmotoren på Instagram, Facebook, Twitter osv.

Facebook bruker maskinlæring for å tilpasse medlemmenes opplevelser på nyhetsfeedene deres. Hvis en bruker ofte stopper for å sjekke den samme kategorien med innlegg, begynner anbefalingsmotoren å vise flere innlegg i samme kategori.

Bak skjermen forsøker anbefalingsmotoren å studere medlemmenes nettadferd gjennom deres mønstre. Nyhetsstrømmen justeres automatisk når brukeren endrer handlingen.

Relatert til anbefalingsmotorer bruker mange bedrifter det samme konseptet for å kjøre sine kritiske forretningsprosedyrer. De er:

• Programvare for Customer Relationship Management (CRM): Den bruker maskinlæringsmodeller for å analysere besøkendes e-poster og be salgsteamet om å svare umiddelbart på de viktigste meldingene først.
• Business Intelligence (BI): Analytics- og BI-leverandører bruker teknologien til å identifisere viktige datapunkter, mønstre og avvik.
• Human Resource Information Systems (HRIS): Den bruker maskinlæringsmodeller i programvaren for å filtrere gjennom applikasjonene og gjenkjenne de beste kandidatene for den nødvendige stillingen.
• Selvkjørende biler: Maskinlæringsalgoritmer gjør det mulig for bilprodusenter å identifisere objektet eller fornemme førerens oppførsel for å varsle umiddelbart for å forhindre ulykker.
• Virtuelle assistenter: Virtuelle assistenter er smarte assistenter som kombinerer overvåkede og uovervåkede modeller for å tolke tale- og formidlingskontekst.

Hva er maskinlæringsmodeller?

En ML-modell er en dataprogramvare eller applikasjon som er opplært til å bedømme og gjenkjenne noen mønstre. Du kan trene modellen ved hjelp av data og forsyne den med algoritmen slik at den lærer av disse dataene.

Du vil for eksempel lage en applikasjon som gjenkjenner følelser basert på brukerens ansiktsuttrykk. Her må du mate modellen med forskjellige bilder av ansikter merket med forskjellige følelser og trene modellen din godt. Nå kan du bruke samme modell i applikasjonen din for enkelt å bestemme brukerens humør.

Enkelt sagt er en maskinlæringsmodell en forenklet prosessrepresentasjon. Dette er den enkleste måten å finne ut noe på eller anbefale noe til en forbruker. Alt i modellen fungerer som en tilnærming.

Når vi for eksempel tegner en globus eller produserer den, gir vi den formen av en kule. Men selve kloden er ikke sfærisk som vi vet. Her antar vi formen for å bygge noe. ML-modellene fungerer på samme måte.

La oss gå videre med de forskjellige maskinlæringsmodellene og algoritmene.

Typer maskinlæringsmodeller

Alle maskinlæringsmodellene er kategorisert som overvåket, uovervåket og forsterkende læring. Veiledet og uovervåket læring klassifiseres videre som forskjellige begreper. La oss diskutere hver enkelt av dem i detalj.

#1. Veiledet læring

Overvåket læring er en enkel maskinlæringsmodell som innebærer å lære en grunnleggende funksjon. Denne funksjonen tilordner en inngang til utgangen. For eksempel, hvis du har et datasett som består av to variabler, alder som input og høyde som output.

Med en overvåket læringsmodell kan du enkelt forutsi høyden til en person basert på personens alder. For å forstå denne læringsmodellen må du gå gjennom underkategoriene.

#2. Klassifisering

Klassifisering er en mye brukt prediktiv modelleringsoppgave innen maskinlæring der en etikett er forutsagt for en gitt inngangsdata. Det nødvendiggjør treningsdatasettet med et bredt spekter av forekomster av input og output som modellen lærer av.

Treningsdatasettet brukes til å finne minimumsmåten for å kartlegge inndataprøver til de angitte klasseetikettene. Til slutt representerer treningsdatasettet problemet som inneholder et stort antall utdataprøver.

Den brukes til spamfiltrering, dokumentsøk, håndskrevne tegngjenkjenning, svindeldeteksjon, språkidentifikasjon og sentimentanalyse. Utgangen er diskret i dette tilfellet.

#3. Regresjon

I denne modellen er utgangen alltid kontinuerlig. Regresjonsanalyse er i hovedsak en statistisk tilnærming som modellerer en sammenheng mellom en eller flere variabler som er uavhengige og en mål- eller avhengig variabel.

Regresjon lar deg se hvordan antallet av den avhengige variabelen endres i forhold til den uavhengige variabelen mens de andre uavhengige variablene er konstante. Den brukes til å forutsi lønn, alder, temperatur, pris og andre reelle data.

Regresjonsanalyse er en «beste gjetning»-metode som genererer en prognose fra settet med data. Med enkle ord, tilpasse ulike datapunkter i en graf for å få den mest nøyaktige verdien.

Eksempel: Å forutsi prisen på en flybillett er en vanlig regresjonsjobb.

#4. Uovervåket læring

Uovervåket læring brukes i hovedsak til å trekke slutninger samt finne mønstre fra inndataene uten noen referanser til de merkede resultatene. Denne teknikken brukes til å oppdage skjulte datagrupperinger og mønstre uten behov for menneskelig innblanding.

Den kan oppdage forskjeller og likheter i informasjon, noe som gjør denne teknikken ideell for kundesegmentering, utforskende dataanalyse, mønster- og bildegjenkjenning og krysssalgsstrategier.

Uovervåket læring brukes også til å redusere en modells endelige antall funksjoner ved å bruke dimensjonalitetsreduksjonsprosessen som inkluderer to tilnærminger: singular verdidekomponering og hovedkomponentanalyse.

#5. Gruppering

Clustering er en uovervåket læringsmodell som inkluderer gruppering av datapunktene. Den brukes ofte for svindeloppdagelse, dokumentklassifisering og kundesegmentering.

De vanligste klyngings- eller grupperingsalgoritmene inkluderer hierarkisk klynging, tetthetsbasert klynging, gjennomsnittlig skift klynging og k-betyr klynging. Hver algoritme brukes forskjellig for å finne klynger, men målet er det samme i alle tilfeller.

#6. Dimensjonsreduksjon

Det er en metode for å redusere ulike tilfeldige variabler som er under vurdering for å få et sett med hovedvariabler. Med andre ord, prosessen med å redusere dimensjonen til funksjonssettet kalles dimensjonalitetsreduksjon. Den populære algoritmen til denne modellen kalles Principal Component Analysis.

Forbannelsen av dette refererer til det faktum å legge til mer input til prediktive modelleringsaktiviteter, noe som gjør det enda vanskeligere å modellere. Det brukes vanligvis til datavisualisering.

#7. Maskinlæring for forsterkning

Det er en lignende modell som overvåket maskinlæring. Det omtales som den atferdsmessige maskinlæringsmodellen. Den eneste forskjellen fra overvåket læring er at algoritmen ikke trenes opp ved å bruke prøvedataene.

Forsterkende læringsmodellen lærer etter hvert som den går videre med prøving og feiling-metoden. Sekvensen av vellykkede resultater tvang modellen til å utvikle den beste anbefalingen for et gitt problem. Dette brukes ofte i spill, navigasjon, robotikk og mer.

Typer maskinlæringsalgoritmer

#1. Lineær regresjon

Her er tanken å finne en linje som passer til dataene du trenger på best mulig måte. Det er utvidelser i den lineære regresjonsmodellen som inkluderer multippel lineær regresjon og polynomregresjon. Dette betyr å finne det beste planet som passer til dataene og den beste kurven som passer til dataene.

#2. Logistisk regresjon

Logistisk regresjon er veldig lik den lineære regresjonsalgoritmen, men brukes i hovedsak for å få et begrenset antall utfall, la oss si to. Logistisk regresjon brukes over lineær regresjon mens sannsynligheten for utfall modelleres.

Her bygges en logistisk ligning på en glimrende måte slik at utgangsvariabelen blir mellom 0 og 1.

#3. Beslutningstre

Beslutningstremodellen er mye brukt i strategisk planlegging, maskinlæring og operasjonsforskning. Den består av noder. Hvis du har flere noder, vil du få mer nøyaktige resultater. Den siste noden i beslutningstreet består av data som hjelper til med å ta beslutninger raskere.

Dermed blir de siste nodene også referert til som trærnes blader. Beslutningstrær er enkle og intuitive å bygge, men de kommer til kort når det gjelder nøyaktighet.

#4. Tilfeldig skog

Det er en ensemblelæringsteknikk. Enkelt sagt er det bygget av beslutningstrær. Den tilfeldige skogmodellen involverer flere beslutningstrær ved å bruke bootstrapped datasett med de sanne dataene. Den velger tilfeldig delsettet av variablene ved hvert trinn i treet.

Den tilfeldige skogmodellen velger prediksjonsmodus for hvert beslutningstre. Å stole på «majority wins»-modellen reduserer derfor risikoen for feil.

For eksempel, hvis du oppretter et individuelt beslutningstre og modellen spår 0 på slutten, vil du ikke ha noe. Men hvis du oppretter 4 beslutningstrær om gangen, kan du få verdi 1. Dette er kraften til den tilfeldige skoglæringsmodellen.

#5. Støtte Vector Machine

En Support Vector Machine (SVM) er en overvåket maskinlæringsalgoritme som er komplisert, men intuitiv når vi snakker om det mest grunnleggende nivået.

For eksempel, hvis det er to typer data eller klasser, vil SVM-algoritmen finne en grense eller et hyperplan mellom disse dataklassene og maksimerer marginen mellom de to. Det er mange fly eller grenser som skiller to klasser, men ett fly kan maksimere avstanden eller marginen mellom klassene.

#6. Hovedkomponentanalyse (PCA)

Hovedkomponentanalyse betyr å projisere høyere dimensjonal informasjon, for eksempel 3 dimensjoner, til et mindre rom, for eksempel 2 dimensjoner. Dette resulterer i en minimal dimensjon av data. På denne måten kan du beholde de opprinnelige verdiene i modellen uten å hemme posisjonen, men redusere dimensjonene.

Med enkle ord er det en dimensjonsreduksjonsmodell som er spesielt brukt for å bringe flere variabler som er tilstede i datasettet ned til de minste variablene. Det kan gjøres ved å sette sammen de variablene hvis måleskala er den samme og har høyere korrelasjoner enn andre.

Hovedmålet med denne algoritmen er å vise deg de nye gruppene av variabler og gi deg nok tilgang til å få arbeidet gjort.

For eksempel hjelper PCA med å tolke undersøkelser som inkluderer mange spørsmål eller variabler, for eksempel undersøkelser om trivsel, studiekultur eller atferd. Du kan se minimale variabler av dette med PCA-modellen.

#7. Naiv Bayes

Naive Bayes-algoritmen brukes i datavitenskap og er en populær modell som brukes i mange bransjer. Ideen er hentet fra Bayes-teoremet som forklarer sannsynlighetsligningen som «hva er sannsynligheten for Q (utdatavariabel) gitt P.

Det er en matematisk forklaring som brukes i dagens teknologiske tid.

Bortsett fra disse, kommer noen modeller nevnt i regresjonsdelen, inkludert beslutningstre, nevrale nettverk og tilfeldig skog, også inn under klassifiseringsmodellen. Den eneste forskjellen mellom begrepene er at utgangen er diskret i stedet for kontinuerlig.

#8. Nevrale nettverket

Et nevralt nettverk er igjen den mest brukte modellen i bransjer. Det er egentlig et nettverk av ulike matematiske ligninger. Først tar den en eller flere variabler som input og går gjennom nettverket av ligninger. Til slutt gir det deg resultater i en eller flere utdatavariabler.

Med andre ord tar et nevralt nettverk en vektor av innganger og returnerer vektoren av utganger. Det ligner på matriser i matematikk. Den har skjulte lag i midten av input- og output-lagene som representerer både lineære og aktiveringsfunksjoner.

#9. K-Nærmeste Naboer (KNN) Algoritme

KNN-algoritmen brukes til både klassifiserings- og regresjonsproblemer. Det er mye brukt i datavitenskapsindustrien for å løse klassifiseringsproblemer. Dessuten lagrer den alle tilgjengelige saker og klassifiserer kommende saker ved å ta stemmene til sine k naboer.

Avstandsfunksjonen utfører målingen. Hvis du for eksempel ønsker data om en person, må du snakke med personene som er nærmest personen, som venner, kollegaer osv. På lignende måte fungerer KNN-algoritmen.

Du må vurdere tre ting før du velger KNN-algoritmen.

• Data må forhåndsbehandles.
• Variabler må normaliseres, ellers kan høyere variabler påvirke modellen.
• KNN er beregningsmessig dyrt.

#10. K-Means Clustering

Den kommer under en uovervåket maskinlæringsmodell som løser klyngeoppgavene. Her er datasett klassifisert og kategorisert i flere klynger (la oss si K) slik at alle punktene i en klynge er heterogene og homogene fra dataene.

K-Means danner klynger som dette:

• K-Means velger K antall datapunkter, kalt centroider, for hver klynge.
• Hvert datapunkt danner en klynge med den nærmeste klyngen (centroider), dvs. K-klynger.
• Dette skaper nye sentroider.
• Den nærmeste avstanden for hvert punkt bestemmes deretter. Denne prosessen gjentas til tyngdepunktene ikke endres.

Konklusjon

Maskinlæringsmodeller og algoritmer er svært avgjørende for kritiske prosesser. Disse algoritmene gjør hverdagen vår enkel og enkel. På denne måten blir det lettere å få frem de mest gigantiske prosessene på sekunder.

Dermed er ML et kraftig verktøy som mange bransjer bruker i dag, og etterspørselen øker kontinuerlig. Og dagen er ikke langt da vi kan få enda mer presise svar på våre komplekse problemer.