Sissejuhatus masinõppe tehnikatesse

Masinõpe on teaduslik lähenemisviis teatud ülesannete lahendamiseks, kasutades erinevaid algoritme ja ennustusi. Enne mudeli kasutuselevõttu ehitatakse treeningandmed või matemaatiline mudel, kasutades arvutusstatistikal põhinevaid teatud algoritme prognooside tegemiseks ilma seda tegelikult programmeerimata. Andmete kaevandamine, optimeerimine, visualiseerimine ja statistika on kõik seotud masinõppe ja AI-ga. ML-is on selle jaoks palju tehnikaid ja muid lähenemisviise. Kuna ML-il on reaalses elus palju rakendusi, kasutatakse vastavalt vajadusele erinevaid meetodeid. Need meetodid rakendavad teatud algoritme, et ennustada ja saada kõige täpsem tulemus. Selles postituses vaatleme põhjalikult erinevaid masinõppe tehnikaid.

Masinõppe tehnikad

On mõned meetodid, mis mõjutavad süsteemide automaatset õppimist ja täiustamist vastavalt kogemusele. Kuid nad kuuluvad erinevatesse kategooriatesse või tüüpidesse nagu juhendatud õpe, juhendamata õpe, tugevdusõpe, esindusõpe jne. Allpool on masinõppe alla kuuluvad tehnikad:

1. Regressioon

Regressioonialgoritme kasutatakse enamasti numbrite ennustamiseks, st kui väljund on tegelik või pidev väärtus. Kuna see kuulub juhendatud õppe alla, töötab see koolitatud andmetega uute katseandmete ennustamiseks. Näiteks võib vanus olla pidev väärtus, kuna see aja jooksul suureneb. Allpool näidatud on mõned regressioonimudelid:

Mõned regressioonitehnikates laialdaselt kasutatavad algoritmid

  • Lihtne lineaarse regressiooni mudel : see on statistiline meetod, mis analüüsib kahe kvantitatiivse muutuja vahelist suhet. Seda tehnikat kasutatakse enamasti finantsvaldkonnas, kinnisvaras jne.
  • Lasso regressioon : väikseima absoluutse valiku kahanemise operaatorit või LASSO kasutatakse juhul, kui on vaja ennustaja alamhulka, et minimeerida prognoosimisviga pidevas muutujas.
  • Logistiline regressioon : seda viiakse läbi pettuste avastamise, kliiniliste uuringute jms korral, kõikjal, kus väljund on binaarne.
  • Toetage vektorregressiooni : SVR erineb pisut SVM-ist. Lihtsa regressiooni korral on eesmärk vea minimeerimine, SVR-is kohandame vea läve piires.
  • Mitmemõõtmeline regressioonialgoritm : seda tehnikat kasutatakse mitme ennustaja muutuja korral. Seda saab kasutada maatriksoperatsioonide ja Pythoni Numpy raamatukogu abil.
  • Mitme regressiooni algoritm : see töötab mitmete kvantitatiivsete muutujatega nii lineaarses kui ka mittelineaarses regressioonialgoritmis.

2. Klassifikatsioon

Klassifikatsioonimudel ehk juhendatud õppe meetod teeb vaadeldud väärtuste põhjal järelduse ühe või mitme tulemusena kategoorilises vormis. Näiteks meilil on filtrid nagu postkast, mustandid, rämpspost jne. Klassifitseerimismudelis on mitmeid algoritme, näiteks logistiline regressioon, otsustuspuu, juhuslik mets, mitmekihiline taju jne. Selles mudelis liigitame oma andmed konkreetselt ja määrake neile klassidele sildid. Klassifikaatoreid on kahte tüüpi:

  • Binaarsed klassifikaatorid : klassifikatsioon, millel on 2 erinevat klassi ja 2 väljundit.
  • Mitmeklassiline klassifikaator : liigitamine enam kui 2 klassiga.

3. klastrid

Klasterdamine on masinõppe tehnika, mis hõlmab andmepunktide klassifitseerimist konkreetsetesse rühmadesse. Kui meil on objekte või andmepunkte, siis saame klastrialgoritmi (de) abil neid analüüsida ja grupeerida vastavalt omadustele ja omadustele. Seda järelevalveta tehnikat kasutatakse selle statistiliste meetodite tõttu. Klastri algoritmid teevad treeningandmete põhjal ennustusi ja loovad klastrid sarnasuse või tundmatuse põhjal.

Klastrimeetodid:

  • Tiheduspõhised meetodid : Selle meetodi puhul peetakse klastrid tihedaks piirkonnaks sõltuvalt nende sarnasusest ja erinevusest madalama tiheda piirkonnaga.
  • Heirarhilised meetodid : Selle meetodi abil moodustatud klastrid on puusarnased struktuurid. Selle meetodi abil moodustatakse eelmisest klastrist puud või klastrid. Hierarhilisi meetodeid on kahte tüüpi: aglomeratiivne (alt üles lähenemine) ja jagamine (ülalt alla lähenemine).
  • Jaotusmeetodid : see meetod jagab objektid k-klastrite alusel ja iga meetod moodustab ühe klastri.
  • Grisil põhinevad meetodid : Selle meetodi korral ühendatakse andmed arvukateks lahtriteks, mis moodustavad ruudustiku struktuuri.

4. Anomaalia tuvastamine

Anomaalia tuvastamine on andmekogumis ootamatute üksuste või sündmuste tuvastamise protsess. Mõned valdkonnad, kus seda tehnikat kasutatakse, on pettuste avastamine, rikete tuvastamine, süsteemi tervise jälgimine jne. Kõrvalekalde tuvastamist võib laias laastus liigitada järgmiselt:

  1. Punkti anomaaliad : Punkti anomaaliad määratletakse siis, kui üksikud andmed on ootamatud.
  2. Kontekstuaalsed anomaaliad : kui anomaaliad on konkreetses kontekstis, nimetatakse seda kontekstuaalseteks anomaaliateks.
  3. Kollektiivsed kõrvalekalded : kui kogum või seotud andmeühikute rühm on anomaalsed, nimetatakse seda kollektiivseks anomaaliaks.

Anomaalia tuvastamisel on järgmised tehnikad:

  • Statistilised meetodid : see aitab kõrvalekallete tuvastamisel, osutades statistilistest meetoditest (nt keskmine, mediaan, režiim jne) erinevatele andmetele.
  • Tihedusel põhineva anomaalia tuvastamine : see põhineb k-lähima naabri algoritmil.
  • Klastripõhine anomaalia algoritm : Andmepunkte kogutakse klastrina, kui nad kuuluvad samasse rühma ja määratakse kohalikest keskpunktidest.
  • Supervektorimasin : algoritm treenib end tavaliste andmekogude rühmitamiseks ja treeningandmete abil tuvastab kõrvalekalded.

Töötamine masinõppe tehnikate kallal

Masinõppimine kasutab palju algoritme suurte ja keerukate andmekogumitega töötamiseks ja nendega töötamiseks, et vajaduse järgi prognoose teha.

Näiteks otsime Google'is bussipilti. Niisiis, Google saab põhimõtteliselt mitmeid näiteid või andmekogu, mis on märgistatud bussiga ja süsteem leiab pikslite ja värvide mustrid, mis aitavad siinist õigeid pilte leida.

Google'i süsteem teeb mustri abil juhusliku arvamise siinist nagu pildid. Kui mõni viga ilmneb, kohandab see ennast täpsusega. Lõpuks õpib neid mustreid suur ajusüsteem või inimese sügava närvivõrgu moodustisega arvutisüsteem, et tuvastada piltide täpsed tulemused. Nii toimivad ML-tehnikad alati parima tulemuse saavutamiseks.

Järeldus

Masinõppel on reaalses elus mitmesuguseid rakendusi, mis aitavad ärimajadel, eraisikutel jne saavutada teatud tulemusi vastavalt vajadusele. Parimate tulemuste saamiseks on olulised teatud tehnikad, millest on eespool juttu olnud. Need tehnikad on kaasaegsed, futuristlikud ja edendavad väiksema tööjõu ja kuludega asjade automatiseerimist.

Soovitatavad artiklid

See on olnud masinõppe tehnikate juhend. Siin käsitleme masinõppe erinevaid tehnikaid selle töötamisega. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Ansamblitehnika
  2. Tehisintellekti tehnikad
  3. Andmekaevandamise kontseptsioonid ja tehnikad
  4. Andmeteaduse masinõpe
  5. Lihtsad viisid otsustuspuu loomiseks
  6. Otsustuspuu tähtsus andmete kaevandamisel
  7. Lineaarne regressioon vs logistiline regressioon | Peamised erinevused

Kategooria:

Suured andmed