Модель машинного обучения и ее 8 различных типов

Сегодняшний мир информационных технологий все чаще использует машинное обучение и искусственный интеллект. В результате все больше отраслей осознают преимущества того, что машины и компьютеры принимают решения относительно повторяющихся работ без вмешательства человека, тем самым освобождая людей для выполнения более важных задач.

Доступны различные типы машинного обучения, но сегодня мы сосредоточимся на шаблонах или, точнее, на моделях машинного обучения. В этой статье описаны модели машин, их типы и характеристики, а также способы их сборки.

Итак, приготовьтесь ознакомиться с моделями машинного обучения. Эта статья расширит ваши знания в области машинного обучения, что пригодится, если вы подаете заявку на работу, связанную с машинным обучением. Кроме того, вы хотите уверенно отвечать на вопросы собеседования по машинному обучению.

Что такое модель машинного обучения?

Прежде чем мы рассмотрим модели машинного обучения, давайте рассмотрим базовое определение машинного обучения. Машинное обучение — это ответвление искусственного интеллекта, которое анализирует данные и автоматизирует построение аналитических моделей. Машинное обучение говорит нам, что системы, если они обучены, могут выявлять закономерности, учиться на данных и принимать решения практически без вмешательства человека.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

С другой стороны, модели машинного обучения — это файлы, обученные распознавать определенные типы шаблонов. Модели также известны как результат процесса обучения и считаются математическим представлением реальных процессов.

Ученые, работающие с данными, обучают модель на наборе данных, давая ей необходимый алгоритм для анализа и обучения на основе данных. Во-первых, обучающие данные должны включать правильный ответ, также известный как «целевой атрибут» или просто «цель». Затем алгоритм обучения ищет в обучающих данных закономерности, которые сопоставляют соответствующие атрибуты данных с правильным ответом, также известным как цель. Затем алгоритм выводит модель машинного обучения, предназначенную для выявления этих закономерностей. Весь этот процесс является одним из наиболее важных этапов машинного обучения.

В конечном счете, эффективно обученная машинная модель может анализировать данные, с которыми она никогда раньше не сталкивалась, и делать прогнозы, связанные с этими данными, и все это без вмешательства человека. Например, вы можете обучить модель машинного обучения прогнозировать, является ли электронное письмо законным или спамом. Специалист по обработке данных предоставит машинному обучению обучающие данные, содержащие метку, которая определяет, является ли электронное письмо спамом или законным. Затем машинная модель обучается прогнозировать, будут ли будущие электронные письма спамом или нет.

Типы моделей машинного обучения

Модели машинного обучения существуют во многих версиях, как и существует множество различных классификаций машинного обучения. Конечно, не все согласны с точным количеством или разбивкой моделей машинного обучения, но мы представляем два наиболее распространенных резюме.

Во-первых, некоторые люди делят модели машинного обучения на три типа:

Наборы данных включают желаемые выходные данные или метки, чтобы функция могла вычислить ошибку для любого заданного прогноза. Часть контроля вступает в игру, когда создается прогноз и возникает ошибка, требующая изменения функции и изучения сопоставления. Цель контролируемого обучения — создать функцию, которая эффективно обобщает данные, которые она никогда не видела.

Бывают случаи, когда набор данных не имеет желаемого результата, поэтому нет средств контроля за функцией. Вместо этого процесс пытается сегментировать набор данных на «классы», чтобы каждый класс имел сегмент набора данных с общими характеристиками. Обучение без учителя направлено на создание функции сопоставления, которая классифицирует данные на основе особенностей, обнаруженных в них.

При обучении с подкреплением алгоритм пытается изучить действия для заданного набора состояний, которые приводят к целевому состоянию. Таким образом, ошибки отмечаются не после каждого примера, а при получении сигнала подкрепления, например достижения целевого состояния. Этот процесс очень похож на человеческое обучение, где обратная связь предоставляется не для каждого действия, а только тогда, когда ситуация требует вознаграждения.

В качестве альтернативы мы можем разбить модели машинного обучения на пять типов. Этот подход дает более конкретный и глубокий взгляд на характеристики машинного обучения.

Классификация предсказывает класс или тип объекта в соответствии с конечным числом вариантов. Выходная переменная классификации всегда является категорией. Например, является ли это письмо спамом или нет?

Регрессия — это набор задач, в котором выходные переменные могут принимать непрерывные значения. Например, прогнозирование цены за баррель нефти на товарном рынке является стандартной задачей регрессии. Регрессионные модели подразделяются на:

o Деревья решений

o Случайные леса

o Линейная регрессия

Эта модель предполагает объединение похожих объектов в группы. Этот процесс помогает автоматически идентифицировать похожие объекты без вмешательства человека. Эффективные модели машинного обучения с учителем, в том числе модели, которые необходимо обучать с помощью размеченных или вручную отобранных данных, требуют однородных данных, а кластеризация обеспечивает более разумный способ сделать это.

Иногда количество возможных переменных в наборах реальных данных слишком велико, что приводит к проблемам. Не все эти бесчисленные переменные вносят существенный вклад в достижение цели. Таким образом, мы переходим к уменьшению размерности, сохраняющему дисперсии при меньшем числе переменных.

Этот тип машинного обучения включает в себя нейронные сети. Нейронные сети — это сети математических уравнений. Сеть принимает входные переменные, пропускает их через уравнения и создает выходные переменные. Наиболее значимыми моделями глубокого обучения являются:

o Автоэнкодеры

o Машина Больцмана

o Сверточные нейронные сети

o Многослойный перцептрон

o Рекуррентные нейронные сети

Как построить модель машинного обучения

Есть семь шагов для создания хорошей модели машинного обучения.

Понять бизнес-проблему и понять, что такое успех. Вам необходимо понять проблему, прежде чем вы сможете ее решить. Это понимание предполагает работу с владельцем проекта и определение требований и целей. Затем выясните, какие части бизнес-цели требуют решения машинного обучения и как узнать, что вы добились успеха.
Понять данные и идентифицировать их. Модели машинного обучения для обучения полагаются на чистые и многочисленные обучающие данные. Выясните, какие данные вам нужны и находятся ли они в достаточно хорошем состоянии для проекта. Это поможет установить, откуда берутся данные, сколько вам нужно и их состояние. Кроме того, вы должны понимать, как и будет ли модель машинного обучения работать с данными в реальном времени.
Соберите и подготовьте данные. Теперь, когда вы знаете свои источники данных, вам нужно обработать данные во что-то подходящее для обучения машинному обучению. Этот процесс включает в себя сбор данных из многочисленных источников, их стандартизацию, поиск и замену ошибочной информации, удаление повторяющейся и посторонней информации и разделение данных на обучающие, тестовые и проверочные наборы.
Обучите свою модель. Теперь самое интересное. Вы должны научить свою модель учиться на данных хорошего качества, которые вы собрали и обработали. Этот шаг включает в себя выбор метода модели, обучение модели, выбор алгоритмов и оптимизацию модели. Ознакомьтесь с типами моделей машинного обучения, упомянутыми выше, чтобы узнать свои варианты.
Оцените производительность модели и настройте тесты. Этот шаг аналогичен аспекту обеспечения качества при разработке приложений. Вы должны оценить производительность вашей модели в соответствии с установленными требованиями и показателями, что, в свою очередь, определяет, насколько хорошо вы можете ожидать ее работы в реальном мире.
Опробуйте модель и убедитесь, что она работает так, как ожидалось. Этот шаг также известен как операционализация модели. Затем разверните модель таким образом, чтобы вы могли постоянно измерять и отслеживать ее производительность. Облачные среды идеально подходят для этого. Затем разработайте тесты, которые вы сможете использовать для измерения будущих итераций вашей модели. Затем постоянно повторяйте различные аспекты вашей модели, чтобы улучшить ее общую производительность.
Продолжайте корректировать и повторять свою модель. Продолжайте отслеживать и улучшать свою модель. В конце концов, технологии развиваются и меняются, требования бизнеса меняются, а реальный мир иногда вносит свои коррективы. Любой из этих факторов потенциально может означать новые требования. Продолжайте улучшать точность и производительность модели. Думайте о своей модели машинного обучения как о мобильном приложении. Приложение всегда будет нуждаться в настройке, обновлении и улучшении. То же самое относится и к вашей модели машинного обучения.

Хотите карьеру в области машинного обучения?

Поскольку популярность искусственного интеллекта и машинного обучения продолжает расти, потребность в специалистах по машинному обучению растет. Simplilearn предлагает сертификацию AI ML, которая может дать толчок новой захватывающей карьере, если эта область вас интересует.

Программа прикладного машинного обучения, проводимая совместно с Университетом Пердью, предназначена как для выпускников, так и для работающих специалистов и включает обучение мирового уровня, учебные лагеря, ориентированные на результат, и практические проекты. Программа охватывает концепции науки о данных и машинного обучения, такие как анализ данных, Python и обработка данных. Вы также изучите разработку функций, выбор функций, статистику, моделирование временных рядов, контролируемое и неконтролируемое обучение, системы рекомендаций, ансамблевое обучение, дерево решений и случайный лес.

Действительно сообщает, что инженеры по машинному обучению в США зарабатывают в среднем 150 660 долларов США в год. Кроме того, Payscale показывает, что инженеры ML в Индии зарабатывают в среднем 703 084 фунта стерлингов в год.

Сообщается, что инженеры машинного обучения одна из десяти самых востребованных профессий в области искусственного интеллекта. Это карьерный путь, который предлагает отличные вознаграждения, захватывающие задачи, гарантию занятости и блестящее будущее. Позвольте Simplilearn помочь вам сделать первые шаги к лучшему будущему. Ознакомьтесь со всеми нашими курсами по искусственному интеллекту и машинному обучению сегодня!