10 лучших алгоритмов машинного обучения для начинающих: под присмотром и многое другое

В мире, где почти все ручные задачи автоматизируются, определение ручного управления меняется. Сейчас существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, некоторые из которых могут помочь компьютерам играть в шахматы, выполнять операции, а также становиться умнее и персональнее.

Мы живем в эпоху постоянного технического прогресса, и, глядя на то, как компьютеры развивались за последние годы, мы можем предсказать, что произойдет в ближайшие дни.

Одной из главных особенностей этой революции является демократизация вычислительных инструментов и технологий. За последние 5 лет ученые, работающие с данными, создали сложные машины для обработки данных, безупречно применяя передовые методы. Результаты были поразительными.

В такие динамичные времена было разработано множество различных типов алгоритмов машинного обучения, чтобы помочь решать сложные реальные проблемы. Алгоритмы машинного обучения автоматизированы и самомодифицируются и со временем продолжают совершенствоваться. Прежде чем мы углубимся в 10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые вам следует знать, давайте взглянем на различные типы алгоритмов машинного обучения и на то, как они классифицируются.

Посмотрите видео Simplilearn об «Алгоритме машинного обучения». С нетерпением ждем успешной карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь в нашей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Учитесь бесплатно! Подпишитесь на наш канал YouTube и станьте частью более чем 400 тысяч счастливых учеников.

Какие‌ ‌являются‌ ‌10 ‌Популярных‌ ‌Машинных‌ ‌Алгоритмов обучения?‌

Ниже приведен список 10 наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения (ML):

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Древо решений
• Алгоритм SVM
• Наивный алгоритм Байеса
• Алгоритм КНН
• K-средства
• Алгоритм случайного леса
• Алгоритмы уменьшения размерности
• Алгоритм повышения градиента и алгоритм AdaBoosting

Типы алгоритмов машинного обучения

1. Обучение под наблюдением

Алгоритмы контролируемого обучения обучаются с использованием помеченных данных, что означает, что входные данные помечены правильными выходными данными. Цель этих алгоритмов — изучить сопоставление входных данных и выходных данных, что позволяет прогнозировать выходные данные для новых данных. Общие алгоритмы обучения с учителем включают в себя:

• Линейная регрессия: используется для прогнозирования непрерывных результатов. Он моделирует взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными, подгоняя линейное уравнение к наблюдаемым данным.

• Логистическая регрессия: используется для задач двоичной классификации (например, прогнозирование результатов «да» или «нет»). Он оценивает вероятности, используя логистическую функцию.

• Деревья решений: эти модели прогнозируют значение целевой переменной, изучая простые правила принятия решений, выведенные из характеристик данных.

• Случайные леса: ансамбль деревьев решений, обычно используемый для классификации и регрессии, повышения точности модели и контроля переобучения.

• Машины опорных векторов (SVM): эффективны в многомерных пространствах, SVM в основном используется для классификации, но также может использоваться для регрессии.

• Нейронные сети: это мощные модели, которые могут фиксировать сложные нелинейные отношения. Они широко используются в приложениях глубокого обучения.

2. Обучение без присмотра

Алгоритмы обучения без учителя используются с наборами данных без помеченных ответов. Цель здесь — определить естественную структуру, присутствующую в наборе точек данных. К распространенным методам обучения без присмотра относятся:

• Кластеризация. Такие алгоритмы, как K-средние, иерархическая кластеризация и DBSCAN, группируют набор объектов таким образом, что объекты в одной группе больше похожи друг на друга, чем на объекты в других группах.

• Ассоциация. Эти алгоритмы находят правила, которые описывают большие части ваших данных, например анализ потребительской корзины.

• Анализ главных компонентов (PCA): статистическая процедура, которая использует ортогональное преобразование для преобразования набора наблюдений возможно коррелирующих переменных в набор значений линейно некоррелированных переменных.

• Автоэнкодеры: особый тип нейронной сети, используемый для обучения эффективному кодированию немаркированных данных.

3. Обучение с подкреплением

Алгоритмы обучения с подкреплением учатся принимать последовательность решений. Алгоритм учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением агент принимает решения, следуя политике, основанной на том, какие действия следует предпринять, и учится на последствиях этих действий посредством вознаграждений или наказаний.

• Q-learning: это безмодельный алгоритм обучения с подкреплением, который изучает ценность действия в определенном состоянии.

• Deep Q-Networks (DQN): он сочетает в себе Q-обучение с глубокими нейронными сетями, что позволяет изучать успешную политику непосредственно на основе многомерных сенсорных входных данных.

• Градиентные методы политики. Эти методы напрямую оптимизируют параметры политики, а не оценивают ценность действий.

• Поиск по дереву Монте-Карло (MCTS): используется в процессах принятия решений для поиска оптимальных решений путем разыгрывания сценариев, особенно в таких играх, как го.

Эти категории предоставляют широкий обзор наиболее распространенных типов алгоритмов машинного обучения. У каждого из них есть свои сильные стороны и идеальные варианты использования, что делает их более подходящими для определенных типов задач по сравнению с другими.

Подробнее: Как стать инженером по машинному обучению?

Список популярных алгоритмов машинного обучения

1. Линейная регрессия

Чтобы понять принцип работы линейной регрессии, представьте, как вы расположите случайные бревна в порядке возрастания их веса. Есть загвоздка; однако – вы не можете взвесить каждое бревно. Его вес предстоит угадать, просто взглянув на высоту и обхват бревна (визуальный анализ) и расположив их по комбинации этих видимых параметров. Вот что такое линейная регрессия в машинном обучении.

В этом процессе между независимыми и зависимыми переменными устанавливается связь путем подгонки их к линии. Эта линия известна как линия регрессии и представлена ​​линейным уравнением Y= a *X + b.

В этом уравнении:

• Y – зависимая переменная
• а – наклон
• X – независимая переменная
• б – Перехват

Коэффициенты a и b получаются путем минимизации суммы квадратов разницы расстояний между точками данных и линией регрессии.

2. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия используется для оценки дискретных значений (обычно двоичных значений, таких как 0/1) на основе набора независимых переменных. Это помогает предсказать вероятность события, подгоняя данные к логит-функции. Ее еще называют логит-регрессией.

Эти методы, перечисленные ниже, часто используются для улучшения моделей логистической регрессии:

• включить условия взаимодействия
• устранить особенности
• упорядочить методы
• использовать нелинейную модель

3. Дерево решений

Алгоритм дерева решений в машинном обучении — один из самых популярных алгоритмов, используемых сегодня; это контролируемый алгоритм обучения, который используется для классификации проблем. Он хорошо работает при классификации как категориальных, так и непрерывных зависимых переменных. Этот алгоритм делит совокупность на два или более однородных набора на основе наиболее значимых атрибутов/независимых переменных.

4. Алгоритм SVM (машина опорных векторов).

Алгоритм SVM — это метод алгоритма классификации, в котором вы отображаете необработанные данные в виде точек в n-мерном пространстве (где n — количество имеющихся у вас признаков). Значение каждого признака затем привязывается к определенной координате, что упрощает классификацию данных. Линии, называемые классификаторами, можно использовать для разделения данных и построения их на графике.

5. Наивный алгоритм Байеса

Наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенного признака в классе не связано с наличием какого-либо другого признака.

Даже если эти характеристики связаны друг с другом, наивный байесовский классификатор будет учитывать все эти свойства независимо при расчете вероятности определенного результата.

Наивную байесовскую модель легко построить, и она полезна для больших наборов данных. Он прост и, как известно, превосходит даже самые сложные методы классификации.

6. Алгоритм KNN (K-ближайшие соседи)

Этот алгоритм можно применять как к задачам классификации, так и к задачам регрессии. Судя по всему, в индустрии Data Science он более широко используется для решения задач классификации. Это простой алгоритм, который хранит все доступные случаи и классифицирует любые новые случаи, принимая большинство голосов от k соседей. Затем случай присваивается тому классу, с которым он имеет больше всего общего. Функция расстояния выполняет это измерение.

KNN легко понять сравнивая это с реальной жизнью. Например, если вам нужна информация о человеке, имеет смысл поговорить с его друзьями и коллегами!

Что следует учитывать перед выбором алгоритма K ближайших соседей:

• KNN требует больших вычислительных затрат
• Переменные должны быть нормализованы, иначе переменные более высокого диапазона могут исказить алгоритм.
• Данные все еще требуют предварительной обработки.

7. K-средние

Это алгоритм обучения без учителя, который решает проблемы кластеризации. Наборы данных классифицируются на определенное количество кластеров (назовем это число K) таким образом, что все точки данных внутри кластера однородны и неоднородны по сравнению с данными в других кластерах.

Как K-средние формируют кластеры:

• Алгоритм K-средних выбирает k точек, называемых центроидами, для каждого кластера.
• Каждая точка данных образует кластер с ближайшими центроидами, т. е. K кластеров.
• Теперь он создает новые центроиды на основе существующих членов кластера.
• С помощью этих новых центроидов определяется ближайшее расстояние для каждой точки данных. Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды не изменятся.

8. Алгоритм случайного леса

Совокупность деревьев решений называется случайным лесом. Чтобы классифицировать новый объект на основе его атрибутов, каждое дерево классифицируется, и дерево «голосует» за этот класс. Лес выбирает классификацию, имеющую наибольшее количество голосов (по всем деревьям в лесу).

Каждое дерево сажают и выращивают следующим образом:

• Если количество случаев в обучающей выборке равно N, то выборка из N случаев берется случайным образом. Этот образец будет обучающим набором для выращивания дерева.
• Если имеется M входных переменных, указывается число m<
• Каждое дерево выращивается в максимально возможной степени. Обрезки нет.

9. Алгоритмы уменьшения размерности

В современном мире огромные объемы данных хранятся и анализируются корпорациями, государственными учреждениями и исследовательскими организациями. Как специалист по данным, вы знаете, что эти необработанные данные содержат много информации — задача состоит в том, чтобы выявить существенные закономерности и переменные.

Алгоритмы уменьшения размерности, такие как дерево решений, факторный анализ, коэффициент пропущенных значений и случайный лес, могут помочь вам найти важные детали.

10. Алгоритм повышения градиента и алгоритм AdaBoosting

Алгоритм повышения градиента и алгоритм AdaBoosting — это алгоритмы повышения, используемые, когда необходимо обрабатывать огромные объемы данных, чтобы делать прогнозы с высокой точностью. Повышение — это алгоритм ансамблевого обучения, который сочетает в себе прогнозирующую силу нескольких базовых оценщиков для повышения надежности.

Короче говоря, он объединяет несколько слабых или средних предикторов для создания сильного предиктора. Эти алгоритмы повышения всегда хорошо работают на соревнованиях по науке о данных, таких как Kaggle, AV Hackathon, CrowdAnalytix. На сегодняшний день это наиболее предпочтительные алгоритмы машинного обучения. Используйте их вместе с кодами Python и R для достижения точных результатов.

Как изучение этих жизненно важных алгоритмов может улучшить ваши навыки в машинном обучении

Если вы специалист по данным или энтузиаст машинного обучения, вы можете использовать эти методы для создания функциональных проектов машинного обучения.

Существует три типа наиболее популярных алгоритмов машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Все три метода используются в этом списке из 10 распространенных алгоритмов машинного обучения:

Читайте также: Обучение карьере в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Выберите правильную программу

Улучшите свою карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных курсов Simplilearn. Получите навыки и знания, которые помогут преобразовать отрасли и раскрыть свой истинный потенциал. Зарегистрируйтесь сейчас и откройте безграничные возможности!

Заключение

Если вы хотите построить карьеру в области машинного обучения, начните прямо сейчас. Область расширяется, и чем раньше вы поймете возможности инструментов машинного обучения, тем скорее вы сможете предлагать решения сложных рабочих задач. Однако, если у вас есть опыт в этой области и вы хотите сделать карьеру, вы можете пройти программу последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения в партнерстве с Университетом Пердью и IBM. Эта программа дает вам глубокие знания Python, алгоритма глубокого обучения с тензорным потоком, обработки естественного языка, распознавания речи, компьютерного зрения и обучения с подкреплением.

Кроме того, подготовьтесь к вопросам на собеседовании по машинному обучению, чтобы получить работу своей мечты!

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое алгоритм в машинном обучении?

Алгоритмы в машинном обучении — это математические процедуры и методы, которые позволяют компьютерам учиться на данных, выявлять закономерности, делать прогнозы или выполнять задачи без явного программирования. Эти алгоритмы можно разделить на различные типы, такие как обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и другие.

2. Какие три типа алгоритмов машинного обучения существуют?

Три основных алгоритма машинного обучения:

1. Обучение под контролем: алгоритмы учатся на помеченных данных, чтобы делать прогнозы или классифицировать новые данные.
2. Обучение без учителя. Алгоритмы анализируют немаркированные данные, чтобы обнаружить закономерности, сгруппировать схожие данные или уменьшить размерность.
3. Обучение с подкреплением. Здесь алгоритмы учатся методом проб и ошибок, взаимодействуя с окружающей средой для максимизации вознаграждения.

3. Каковы 4 алгоритма машинного обучения?

Четыре алгоритма машинного обучения:

• Контролируемый алгоритм
• Неконтролируемый алгоритм
• Полуконтролируемый алгоритм
• Алгоритм армирования

4. Какой алгоритм машинного обучения лучше всего подходит для прогнозирования?

Выбор лучшего алгоритма машинного обучения для прогнозирования зависит от множества факторов, таких как характер проблемы, тип данных и конкретные требования. Популярные алгоритмы для задач прогнозирования включают методы опорных векторов, случайные леса и методы повышения градиента. Однако выбор алгоритма должен основываться на экспериментах и ​​оценке конкретной проблемы и имеющегося набора данных.

5. В чем разница между алгоритмами обучения с учителем и без учителя?

Основное различие между контролируемым и неконтролируемым обучением заключается в типе данных, используемых для обучения. Алгоритмы контролируемого обучения используют помеченные данные, где известен целевой результат, для изучения закономерностей и прогнозирования. Алгоритмы обучения без учителя работают с немаркированными данными, полагаясь на внутренние закономерности и связи для группировки точек данных или обнаружения скрытых структур.

6. Является ли CNN алгоритмом машинного обучения?

Сверточная нейронная сеть (CNN или connet) — это тип искусственной нейронной сети, используемый для различных задач, особенно с изображениями и видео. Это часть машинного обучения и работает с различными типами данных.