Læsere som dig hjælper med at støtte MUO. Når du foretager et køb ved hjælp af links på vores websted, kan vi optjene en affiliate-kommission.
Har du nogensinde spekuleret på, hvordan selvkørende biler, chatbots og automatiserede Netflix-anbefalinger fungerer? Disse praktiske teknologiske fremskridt er produkterne af maskinlæring.
Denne type kunstig intelligens træner computere til at studere menneskelig adfærd og bruge algoritmer til at træffe smarte beslutninger uden indblanding. Algoritmerne lærer uafhængigt af inputdataene og forudsiger logisk output baseret på dynamikken i et træningsdatasæt.
Her er et par af de bedste maskinlæringsalgoritmer, der hjælper med at skabe og træne intelligente computersystemer.
Vigtigheden af algoritmer i maskinlæring
EN maskinlæringsalgoritme er et sæt instruktioner, der bruges til at hjælpe en computer med at efterligne menneskelig adfærd. Sådanne algoritmer kan udføre komplekse opgaver med ringe eller ingen menneskelig assistance.
I stedet for at skrive kode til hver opgave, bygger algoritmen logik ud fra de data, du introducerer til modellen. Givet et stort nok datasæt identificerer det et mønster, så det kan træffe logiske beslutninger og forudsige det værdifulde output.
Moderne systemer bruger flere maskinlæringsalgoritmer, hver med sine egne præstationsfordele. Algoritmer adskiller sig også i nøjagtighed, inputdata og anvendelsestilfælde. Som sådan er at vide, hvilken algoritme der skal bruges, det vigtigste skridt til at opbygge en succesfuld maskinlæringsmodel.
1. Logistisk regression
Også kendt som binomial logistisk regression, finder denne algoritme sandsynligheden for en begivenheds succes eller fiasko. Det er generelt go-to-metoden, når den afhængige variabel er binær. Desuden behandles resultaterne normalt som blot sandt/falskt eller ja/nej.
For at bruge denne statistiske model skal du studere og kategorisere mærkede datasæt i diskrete kategorier. En imponerende funktion er, at du kan udvide logistisk regression til flere klasser og give et realistisk billede af klasseforudsigelser baseret på sandsynligheder.
Logistisk regression er meget hurtig og præcis til klassificering af ukendte poster og simple datasæt. Den er også enestående til at fortolke modelkoefficienter. Derudover fungerer logistisk regression bedst i scenarier, hvor datasættet er lineært adskilleligt.
Med denne algoritme kan du nemt opdatere modeller for at afspejle nye data og bruge inferens til at bestemme forholdet mellem funktioner. Den er også mindre tilbøjelig til overtilpasning, har en regulariseringsteknik i tilfælde af en og kræver lidt regnekraft.
En stor begrænsning af logistisk regression er, at den antager et lineært forhold mellem afhængige og uafhængige variable. Dette gør det uegnet til ikke-lineære problemer, fordi det kun forudsiger diskrete funktioner ved hjælp af en lineær beslutningsoverflade. Som et resultat kan mere kraftfulde algoritmer bedre passe til dine mere komplekse opgaver.
2. Beslutningstræ
Navnet stammer fra dets træstrukturerede tilgang. Du kan bruge Decision Tree-rammen til klassifikations- og regressionsproblemer. Alligevel er det mere funktionelt til at løse klassifikationsproblemer.
Ligesom et træ starter det med rodknuden, der repræsenterer datasættet. Grenerne repræsenterer de regler, der styrer læringsprocessen. Disse grene, kaldet beslutningsknuder, er ja eller nej-spørgsmål, der fører til andre grene eller ender ved bladknuder.
Hver bladknude repræsenterer det mulige resultat fra en opbygning af beslutninger. Bladknudepunkter og beslutningsknuder er de to store enheder, der er involveret i at forudsige et resultat fra den givne information. Derfor er det endelige output eller beslutning baseret på datasættets funktioner.
Beslutningstræer er overvågede maskinlæringsalgoritmer. Disse typer algoritmer kræver, at brugeren forklarer, hvad inputtet er. De har også brug for en beskrivelse af det forventede output fra træningsdataene.
Kort sagt er denne algoritme en grafisk repræsentation af forskellige muligheder styret af forudindstillede betingelser for at få alle mulige løsninger på et problem. Som sådan er de stillede spørgsmål en opbygning til at nå frem til en løsning. Beslutningstræer efterligner den menneskelige tankeproces for at nå frem til en logisk dom ved hjælp af simple regler.
Den største ulempe ved denne algoritme er, at den er tilbøjelig til ustabilitet; en lille ændring i data kan forårsage en stor forstyrrelse i strukturen. Som sådan bør du udforske forskellige måder at opnå ensartede datasæt til dine projekter på.
3. K-NN algoritme
K-NN har vist sig at være en mangefacetteret algoritme, der er nyttig til at tackle mange problemer i den virkelige verden. På trods af at den er en af de enkleste maskinlæringsalgoritmer, er den nyttig for mange industrier, lige fra sikkerhed til finans og økonomi.
Som navnet antyder, fungerer K-Nearest Neighbor som en klassifikator ved at antage lighed mellem nye og eksisterende nabodata. Den placerer så den nye sag i samme eller lignende kategori som de nærmeste tilgængelige data.
Det er vigtigt at bemærke, at K-NN er en ikke-parametrisk algoritme; den gør ikke antagelser om underliggende data. Også kaldet en lazy learning-algoritme, lærer den ikke umiddelbart af træningsdataene. I stedet gemmer den aktuelle datasæt og venter, indtil den modtager nye data. Derefter udfører den klassifikationer baseret på nærhed og ligheder.
K-NN er praktisk, og folk bruger det på tværs af forskellige områder. I sundhedsvæsenet kan denne algoritme forudsige mulige sundhedsrisici baseret på en persons mest sandsynlige genudtryk. Inden for finans bruger fagfolk K-NN til at forudsige aktiemarkedet og endda valutakurser.
Den største ulempe ved at bruge denne algoritme er, at den er mere hukommelsesintensiv end andre maskinlæringsalgoritmer. Det har også svært ved at håndtere komplekse, højdimensionelle datainput.
Ikke desto mindre forbliver K-NN et godt valg, da det let tilpasser sig, let identificerer mønstre og giver dig mulighed for at ændre runtime-data uden at påvirke forudsigelsesnøjagtigheden.
4. K-midler
K-Means er en uovervåget læringsalgoritme, der grupperer umærkede datasæt i unikke klynger. Den modtager input, minimerer afstanden mellem datapunkter og samler data baseret på fællestræk.
For klarhedens skyld er en klynge en samling af datapunkter grupperet i ét på grund af visse ligheder. "K"-faktoren fortæller systemet, hvor mange klynger det har brug for.
En praktisk illustration af, hvordan dette fungerer, involverer at analysere en nummereret gruppe af fodboldspillere. Du kan bruge denne algoritme til at oprette og opdele fodboldspillerne i to klynger: ekspertfodboldspillere og amatørfodboldspillere.
K-Means-algoritmen har flere virkelige applikationer. Du kan bruge det til at kategorisere elevernes karakterer, udføre medicinske diagnoser og vise søgemaskineresultater. Sammenfattende udmærker den sig ved at analysere store mængder data og opdele dem i logiske klynger.
En konsekvens af at bruge denne algoritme er, at resultaterne ofte er inkonsistente. Det er ordreafhængigt, så enhver ændring i rækkefølgen af et eksisterende datasæt kan påvirke dets resultat. Desuden mangler den en ensartet effekt og kan kun håndtere numeriske data.
På trods af disse begrænsninger er K-Means en af de bedst ydende maskinlæringsalgoritmer. Det er perfekt til at segmentere datasæt og er betroet for dets tilpasningsevne.
At vælge den bedste algoritme til dig
Som nybegynder har du måske brug for hjælp til at finde den bedste algoritme. Denne beslutning er udfordrende i en verden fuld af fantastiske valg. Til at begynde med bør du dog basere dit valg på noget andet end de smarte funktioner i algoritmen.
I stedet bør du overveje algoritmens størrelse, arten af data, opgavens hastende karakter og ydeevnekrav. Disse faktorer vil blandt andre hjælpe dig med at finde den perfekte algoritme til dit projekt.
