Home-theater-designers
Ste se kdaj vprašali, kako delujejo samovozeči avtomobili, klepetalni roboti in avtomatizirana priporočila Netflix? Ti priročni tehnološki napredki so produkti strojnega učenja.
Ta vrsta umetne inteligence usposablja računalnike za preučevanje človeškega vedenja in uporabo algoritmov za sprejemanje pametnih odločitev brez posredovanja. Algoritmi se učijo neodvisno od vhodnih podatkov in napovedujejo logične rezultate na podlagi dinamike nabora podatkov za usposabljanje.
MAKEUSEOF VIDEO DNEVA
Tukaj je nekaj najboljših algoritmov strojnega učenja, ki pomagajo pri ustvarjanju in urjenju inteligentnih računalniških sistemov.
Pomen algoritmov v strojnem učenju
A algoritem strojnega učenja je niz navodil, ki se uporabljajo za pomoč računalniku pri posnemanju človeškega vedenja. Takšni algoritmi lahko izvajajo zapletene naloge z malo ali nič človeške pomoči.
Namesto pisanja kode za vsako nalogo, algoritem gradi logiko iz podatkov, ki jih vnesete v model. Glede na dovolj velik nabor podatkov identificira vzorec, kar mu omogoča sprejemanje logičnih odločitev in napovedovanje dragocenega rezultata.
Sodobni sistemi uporabljajo več algoritmov strojnega učenja, od katerih ima vsak svoje prednosti glede zmogljivosti. Algoritmi se razlikujejo tudi po natančnosti, vhodnih podatkih in primerih uporabe. Zato je vedeti, kateri algoritem uporabiti, najpomembnejši korak pri izgradnji uspešnega modela strojnega učenja.
1. Logistična regresija
Ta algoritem, znan tudi kot binomska logistična regresija, ugotavlja verjetnost uspeha ali neuspeha dogodka. Običajno je ta metoda najboljša, ko je odvisna spremenljivka binarna. Poleg tega so rezultati običajno obdelani kot preprosto drži/ne drži ali da/ne.
Če želite uporabiti ta statistični model, morate preučiti in kategorizirati označene nize podatkov v ločene kategorije. Impresivna lastnost je, da lahko logistično regresijo razširite na več razredov in podate realističen pogled na napovedi razreda na podlagi verjetnosti.
pospešite Windows 10 za igre na srečo
Logistična regresija je zelo hitra in natančna za razvrščanje neznanih zapisov in preprostih nizov podatkov. Izjemen je tudi pri interpretaciji koeficientov modela. Poleg tega logistična regresija najbolje deluje v scenarijih, kjer je niz podatkov linearno ločljiv.
S tem algoritmom lahko preprosto posodobite modele, da odražajo nove podatke, in uporabite sklepanje za določitev razmerja med funkcijami. Prav tako je manj nagnjen k prekomernemu opremljanju, ima tehniko regulacije v primeru enega in zahteva malo računske moči.
Ena velika omejitev logistične regresije je, da predpostavlja linearno razmerje med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami. Zaradi tega ni primeren za nelinearne probleme, ker napove samo diskretne funkcije z uporabo linearne odločitvene površine. Posledično lahko zmogljivejši algoritmi bolje ustrezajo vašim zahtevnejšim nalogam.
2. Odločitveno drevo
Ime izhaja iz drevesno strukturiranega pristopa. Za težave s klasifikacijo in regresijo lahko uporabite okvir Decision Tree. Kljub temu je bolj funkcionalen za reševanje težav s klasifikacijo.
Tako kot drevo se začne s korenskim vozliščem, ki predstavlja nabor podatkov. Veje predstavljajo pravila, ki vodijo učni proces. Te veje, imenovane odločitvena vozlišča, so vprašanja z da ali ne, ki vodijo do drugih vej ali se končajo na listnih vozliščih.
Vsako listno vozlišče predstavlja možen rezultat kopičenja odločitev. Listna vozlišča in odločitvena vozlišča sta dve glavni entiteti, ki sodelujeta pri napovedovanju izida na podlagi danih informacij. Zato končni rezultat ali odločitev temelji na značilnostih nabora podatkov.
Odločitvena drevesa so nadzorovani algoritmi strojnega učenja. Te vrste algoritmov zahtevajo, da uporabnik razloži, kaj je vnos. Potrebujejo tudi opis pričakovanega rezultata iz podatkov o usposabljanju.
Preprosto povedano, ta algoritem je grafična predstavitev različnih možnosti, ki jih vodijo prednastavljeni pogoji, da bi dobili vse možne rešitve problema. Kot taka so zastavljena vprašanja nadgradnja za doseganje rešitve. Odločitvena drevesa posnemajo človeški miselni proces, da pridejo do logične razsodbe z uporabo preprostih pravil.
Glavna pomanjkljivost tega algoritma je, da je nagnjen k nestabilnosti; najmanjša sprememba podatkov lahko povzroči veliko motnjo v strukturi. Kot tak bi morali raziskati različne načine pridobivanja doslednih nizov podatkov za vaše projekte .
3. Algoritem K-NN
K-NN se je izkazal kot večplasten algoritem, uporaben za reševanje številnih težav v resničnem svetu. Kljub temu, da je eden najpreprostejših algoritmov strojnega učenja, je uporaben v mnogih panogah, od varnosti do financ in ekonomije.
Kot pove že ime, K-Nearest Neighbor deluje kot klasifikator s predpostavko podobnosti med novimi in obstoječimi sosednjimi podatki. Nato nov primer uvrsti v isto ali podobno kategorijo kot najbližji razpoložljivi podatki.
ali lahko nadgradim svoj macbook pro ram
Pomembno je omeniti, da je K-NN neparametričen algoritem; ne daje predpostavk o osnovnih podatkih. Imenuje se tudi algoritem lenega učenca in se ne uči takoj iz podatkov o usposabljanju. Namesto tega shrani trenutne nize podatkov in počaka, da prejme nove podatke. Nato izvede klasifikacije na podlagi bližine in podobnosti.
K-NN je praktičen in ljudje ga uporabljajo na različnih področjih. V zdravstvu lahko ta algoritem predvidi morebitna zdravstvena tveganja na podlagi najverjetnejšega genskega izražanja posameznika. V financah strokovnjaki uporabljajo K-NN za napovedovanje borznega trga in celo menjalnih tečajev.
Glavna pomanjkljivost uporabe tega algoritma je, da je bolj pomnilniški kot drugi algoritmi strojnega učenja. Prav tako ima težave pri ravnanju s kompleksnimi, visokodimenzionalnimi vnosi podatkov.
Kljub temu K-NN ostaja dobra izbira, saj se enostavno prilagaja, zlahka identificira vzorce in vam omogoča spreminjanje podatkov med izvajanjem, ne da bi to vplivalo na natančnost napovedi.
4. K-sredstva
K-Means je algoritem za nenadzorovano učenje, ki združuje neoznačene nize podatkov v edinstvene gruče. Sprejema vnose, zmanjšuje razdaljo med podatkovnimi točkami in združuje podatke na podlagi skupnih značilnosti.
Ali je mogoče aplikacije premakniti na sd kartico
Zaradi jasnosti je gruča zbirka podatkovnih točk, združenih v eno zaradi določenih podobnosti. Faktor 'K' pove sistemu, koliko gruč potrebuje.
Praktična ponazoritev tega, kako to deluje, vključuje analizo oštevilčene skupine nogometašev. S tem algoritmom lahko ustvarite in razdelite nogometaše v dve skupini: strokovnjake in amaterje.
Algoritem K-Means ima več aplikacij v resničnem življenju. Uporabite ga lahko za kategorizacijo ocen študentov, opravljanje zdravstvenih diagnoz in prikaz rezultatov iskalnikov. Če povzamemo, je odličen pri analizi velikih količin podatkov in njihovem razdeljevanju v logične skupine.
Ena od posledic uporabe tega algoritma je, da so rezultati pogosto nedosledni. Odvisen je od vrstnega reda, zato lahko vsaka sprememba vrstnega reda obstoječega niza podatkov vpliva na njegov rezultat. Poleg tega nima enotnega učinka in lahko obravnava samo numerične podatke.
Kljub tem omejitvam je K-Means eden najuspešnejših algoritmov strojnega učenja. Popoln je za segmentiranje naborov podatkov in je znan zaradi svoje prilagodljivosti.
Izbira najboljšega algoritma za vas
Kot začetnik boste morda potrebovali pomoč pri izbiri najboljšega algoritma. Ta odločitev je v svetu, polnem fantastičnih izbir, zahtevna. Vendar bi morali za začetek svojo izbiro utemeljiti na nečem drugem kot na modnih funkcijah algoritma.
Namesto tega bi morali upoštevati velikost algoritma, naravo podatkov, nujnost opravila in zahteve glede zmogljivosti. Ti dejavniki vam bodo med drugim pomagali določiti popoln algoritem za vaš projekt.