Uvod u tehnike strojnog učenja

Strojno učenje je znanstveni pristup rješavanju određenih zadataka pomoću različitih algoritama i predviđanja. Prije nego što se model primijeni, podaci o treningu ili matematički model grade se koristeći određene algoritme temeljene na računalnoj statistici za izradu predviđanja, a da ih zapravo ne programiraju. Iskopavanje podataka, optimizacija, vizualizacija i statistika povezani su sa Strojnim učenjem i AI-om. Za to postoji puno tehnika i drugih pristupa u ML-u. Kako ML ima puno primjena u stvarnom životu, koriste se različite metode prema potrebama. Ove metode primjenjuju određene algoritme za predviđanje i dobivanje najtočnijih rezultata. U ovom ćemo postu detaljno razmotriti različite tehnike strojnog učenja.

Tehnike strojnog učenja

Postoji nekoliko metoda koje utječu na promociju sustava za automatsko učenje i poboljšanje prema iskustvu. Ali podliježu raznim kategorijama ili vrstama kao što su nadzirano učenje, nekontrolirano učenje, ojačavanje učenja, reprezentacijsko učenje itd. Ispod su tehnike koje spadaju pod strojno učenje:

1. regresija

Regresijski algoritmi se uglavnom koriste za predviđanje brojeva, tj. Kada je izlaz stvarna ili kontinuirana vrijednost. Budući da potpada pod nadzirano učenje, on radi s obučenim podacima kako bi predvidio nove podatke testa. Na primjer, starost može biti kontinuirana vrijednost s vremenom se povećava. Postoje neki regresijski modeli kao što je prikazano u nastavku:

Neki široko korišteni algoritmi u tehnikama regresije

  • Model jednostavne linearne regresije : To je statistička metoda koja analizira odnos između dvije kvantitativne varijable. Ova se tehnika uglavnom koristi u financijskim područjima, nekretninama itd.
  • Lasso regresija : Operator skupljanja sa najmanjim apsolutnim odabirom ili LASSO koristi se kada postoji potreba za podskup prediktora da bi minimizirao pogrešku predviđanja u kontinuiranoj varijabli.
  • Logistička regresija : Provodi se u slučajevima otkrivanja prijevara, kliničkim ispitivanjima itd., Gdje god je izlaz binarni.
  • Regresija vektora podrške : SVR se malo razlikuje od SVM-a. Jednostavnom regresijom cilj je minimizirati pogrešku, dok u SVR-u pogrešku prilagođavamo unutar praga.
  • Algoritam multivarijantne regresije : Ova se tehnika koristi u slučaju više varijabli prediktora. Može se upravljati operacijama s matricom i Pythonovom Numpy knjižnicom.
  • Algoritam višestruke regresije : djeluje s više kvantitativnih varijabli u algoritmima linearne i nelinearne regresije.

2. Razvrstavanje

Model klasifikacije, metoda nadziranog učenja, iz promatranih vrijednosti izvodi zaključak kao jedan ili više ishoda u kategoričkom obliku. Na primjer, e-pošta ima filtre poput ulazne pošte, skice, neželjene pošte itd. U klasifikacijskom modelu postoji niz algoritama poput Logističke regresije, stabla odluka, slučajne šume, višeslojnog opažanja itd. U ovom modelu klasificiramo naše podatke posebno i dodijeliti oznake u skladu s tim razredima. Klasifikatori su dvije vrste:

  • Binarni klasifikatori : Klasifikacija s 2 različite klase i 2 izlaza.
  • Klasifikator s više klasa : Klasifikacija s više od 2 klase.

3. Klasteriranje

Grupiranje je tehnika strojnog učenja koja uključuje razvrstavanje podatkovnih točaka u određene skupine. Ako imamo neke objekte ili podatkovne točke, tada možemo primijeniti algoritme grupiranja da ih analiziramo i grupiramo prema njihovim svojstvima i značajkama. Ova metoda nenadzirane tehnike koristi se zbog statističkih tehnika. Algoritmi klastera predviđaju na temelju podataka o treningu i stvaraju klastere na temelju sličnosti ili nepoznavanja.

Metode klasteriranja:

  • Metode temeljene na gustoći : U ovoj se metodi grozdovi smatraju gustim regijama ovisno o njihovoj sličnosti i razlici u odnosu na područje niže guste regije.
  • Heirarhijske metode : Grozdovi formirani ovom metodom su strukture poput stabala. Ovom se metodom formiraju stabla ili grozdovi iz prethodnog klastera. Postoje dvije vrste hijerarhijskih metoda: aglomerativna (pristup odozdo prema gore) i razdjelna (pristup odozgo prema dolje).
  • Načini particioniranja : Ova metoda dijeli objekte temeljene na k-klasterima, a svaka metoda tvore jedan klaster.
  • Metode temeljene na Gris-u : U ovoj se metodi podaci kombiniraju u veći broj ćelija koje čine mrežu sličnu strukturu.

4. Otkrivanje anomalije

Detekcija anomalije je postupak otkrivanja neočekivanih predmeta ili događaja u skupu podataka. Neka područja u kojima se koristi ova tehnika su otkrivanje prijevara, otkrivanje kvarova, nadzor zdravlja sustava itd. Otkrivanje nepravilnosti može se široko kategorizirati kao:

  1. Anomalije točaka : Anomalije točaka definiraju se kada neočekivani pojedinačni podaci.
  2. Kontekstualne anomalije : Kad su anomalije specifične za kontekst, to se naziva kontekstualnim anomalijama.
  3. Kolektivne anomalije : Kada su zbirka ili skupina srodnih podataka neovisna, onda se to naziva kolektivno anomalozno.

Postoje određene tehnike otkrivanja anomalije kako slijedi:

  • Statističke metode : Pomaže u identificiranju anomalija navođenjem podataka koji odstupaju od statističkih metoda poput prosjeka, medijane, načina itd.
  • Otkrivanje anomalije na temelju gustoće : temelji se na k-algoritmu najbližeg susjeda.
  • Algoritam utemeljen na klasteriranju : Podaci točke prikupljaju se kao klaster kada spadaju u istu skupinu i određuju se iz lokalnih centroida.
  • Super vektorski stroj : Algoritam trenira sam za grupiranje normalnih instanci podataka i identificira anomalije koristeći podatke treninga.

Rad na tehnikama strojnog učenja

Strojno učenje koristi puno algoritama za rukovanje i rad s velikim i složenim skupovima podataka radi predviđanja prema potrebi.

Na primjer, pretražujemo sliku autobusa na Googleu. Dakle, Google u osnovi dobiva niz primjera ili skupova podataka označeni kao sabirnica, a sustav pronalazi obrasce piksela i boja koji će vam pomoći u pronalaženju ispravnih slika sabirnice.

Google-ov sustav će uz pomoć uzoraka nasumično pretpostaviti slike poput sabirnice. Ako se dogodi neka greška, onda se prilagođava točnosti. Na kraju će te uzorke naučiti veliki računalni sustav po uzoru na ljudski mozak ili Deep Neural Network (Mreža dubokih neuronskih mreža) da identificira točne rezultate na slikama. Ovako ML tehnike rade kako bi postigle najbolji rezultat uvijek.

Zaključak

Strojno učenje ima različite aplikacije u stvarnom životu kako bi pomoglo poslovnim kućama, pojedincima itd. Da postignu određene rezultate po potrebi. Da biste postigli najbolje rezultate, važne su određene tehnike koje su gore spomenute. Ove su tehnike moderne, futurističke i potiču automatizaciju stvari s manje radne snage i troškova.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za tehnike strojnog učenja. Ovdje ćemo razgovarati o različitim tehnikama strojnog učenja s njegovim radom. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -

  1. Tehnike ansambla
  2. Tehnike umjetne inteligencije
  3. Pojmovi i tehnike rudarstva podataka
  4. Strojno učenje podataka o znanosti
  5. Jednostavni načini za stvaranje stabla odluka
  6. Važnost stabla odluka u iskopavanju podataka
  7. Linearna regresija vs logistička regresija | Ključne razlike

Kategorija:

Veliki podaci