7 Algorithmen für maschinelles Lernen, die Sie nicht verpassen dürfen – KDnuggets

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7 Algorithmen für maschinelles Lernen, die Sie nicht verpassen dürfen
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Data Science ist ein wachsendes und vielfältiges Feld und Ihre Arbeit als Data Scientist kann viele Aufgaben und Ziele abdecken. Wenn Sie lernen, welche Algorithmen in verschiedenen Szenarien am besten funktionieren, können Sie diese unterschiedlichen Anforderungen erfüllen.

Es ist praktisch unmöglich, ein Experte für jede Art von Modellen des maschinellen Lernens zu sein, aber Sie sollten die gängigsten verstehen. Hier sind sieben wesentliche ML-Algorithmen, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte.

Viele Unternehmen bevorzugen überwachte Lernmodelle wegen ihrer Genauigkeit und einfachen Anwendung in der Praxis. Während das unbeaufsichtigte Lernen auf dem Vormarsch ist, sind überwachte Techniken ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für die Karriere eines Datenwissenschaftlers.

1. Lineare Regression

Lineare Regression ist die grundlegendstes Modell zur Vorhersage von Werten basierend auf kontinuierlichen Variablen. Es geht davon aus, dass zwischen zwei Variablen eine lineare Beziehung besteht, und verwendet diese, um Ergebnisse basierend auf einer bestimmten Eingabe darzustellen.

Mit dem richtigen Datensatz sind diese Modelle einfach zu trainieren und zu implementieren und relativ zuverlässig. Allerdings sind Beziehungen in der realen Welt oft nicht linear, sodass sie in vielen Geschäftsanwendungen nur von begrenzter Relevanz sind. Außerdem werden Ausreißer nicht gut verwaltet und sind daher nicht ideal für große, vielfältige Datensätze.

2. Logistische Regression

Ein ähnlicher, aber eigenständiger Algorithmus für maschinelles Lernen, den Sie kennen sollten, ist die logistische Regression. Trotz der Namensähnlichkeit zur linearen Regression Es ist ein Klassifizierungsalgorithmus, keine Schätzung. Während die lineare Regression einen kontinuierlichen Wert vorhersagt, sagt die logistische Regression die Wahrscheinlichkeit voraus, dass Daten in eine bestimmte Kategorie fallen.

Logistische Regression wird häufig bei der Vorhersage der Kundenabwanderung, der Wetterprognose und der Prognose von Produkterfolgsraten eingesetzt. Wie die lineare Regression ist sie leicht zu implementieren und zu trainieren, neigt jedoch zu Überanpassungen und hat Probleme mit komplexen Beziehungen.

3. Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind ein grundlegendes Modell, das Sie zur Klassifizierung und Regression verwenden können. Sie teilen Daten in homogene Gruppen auf und segmentieren sie immer wieder in weitere Kategorien.

Da Entscheidungsbäume wie Flussdiagramme funktionieren, eignen sie sich ideal für komplexe Entscheidungen oder die Erkennung von Anomalien. Obwohl sie relativ einfach sind, kann das Training einige Zeit in Anspruch nehmen.

4. Naive Bayes

Naive Bayes ist ein weiterer einfacher, aber effektiver Klassifizierungsalgorithmus. Diese Modelle basieren auf dem Satz von Bayes, was die bedingte Wahrscheinlichkeit bestimmt — die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses basierend auf ähnlichen Ereignissen in der Vergangenheit.

Diese Modelle sind bei der textbasierten Klassifizierung und Bildklassifizierung beliebt. Für prädiktive Analysen in der realen Welt mögen sie zu einfach sein, aber sie eignen sich hervorragend für diese Anwendungen und verarbeiten große Datenmengen gut.

Datenwissenschaftler sollten auch grundlegende Modelle des unbeaufsichtigten Lernens verstehen. Dies sind einige der beliebtesten dieser weniger verbreiteten, aber dennoch wichtigen Kategorie.

5. K-Means-Clustering

K-Means-Clustering ist einer der beliebtesten unbeaufsichtigten Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese Modelle klassifizieren Daten, indem sie sie basierend auf ihrer Ähnlichkeit in Cluster gruppieren.

K-Means-Clustering ist ideal für die Kundensegmentierung. Das macht es wertvoll für Unternehmen, die ihr Marketing verfeinern oder das Onboarding beschleunigen möchten Reduzierung ihrer Kosten und Abwanderungsraten dabei. Es ist auch nützlich für die Erkennung von Anomalien. Es ist jedoch wichtig, die Daten zu standardisieren, bevor sie diesen Algorithmen zugeführt werden.

6. Zufälliger Wald

Wie der Name schon vermuten lässt, bestehen Zufallswälder aus mehreren Entscheidungsbäumen. Durch das Training jedes Baums anhand randomisierter Daten und die Gruppierung der Ergebnisse können diese Modelle zuverlässigere Ergebnisse liefern.

Zufällige Wälder sind resistenter gegen Überanpassung als Entscheidungsbäume und in realen Anwendungen genauer. Diese Zuverlässigkeit hat jedoch ihren Preis, da sie auch langsam sein und mehr Rechenressourcen erfordern können.

7. Singularwertzerlegung

SVD-Modelle (Singular Value Decomposition) zerlegen komplexe Datensätze in leichter verständliche Teile, indem sie sie in ihre Grundbestandteile zerlegen und redundante Informationen entfernen.

Bildkomprimierung und Rauschunterdrückung gehören zu den beliebtesten Anwendungen für SVD. Überlegen Sie, wie Die Dateigrößen nehmen ständig zu, werden diese Anwendungsfälle mit der Zeit immer wertvoller. Allerdings kann die Erstellung und Anwendung dieser Modelle zeitaufwändig und komplex sein.

Diese sieben Algorithmen für maschinelles Lernen stellen keine erschöpfende Liste dessen dar, was Sie als Datenwissenschaftler verwenden können. Sie gehören jedoch zu den grundlegendsten Modelltypen. Wenn Sie diese verstehen, können Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft ankurbeln und andere, komplexere Algorithmen, die auf diesen Grundlagen aufbauen, leichter verstehen.

April Müller ist Chefredakteur von Consumer Technology bei ReHack Zeitschrift. Sie hat eine Erfolgsbilanz bei der Erstellung hochwertiger Inhalte, die den Verkehr zu den Publikationen, mit denen ich arbeite, ankurbeln.