7 الگوریتم یادگیری ماشینی که نمی توانید از دست بدهید - KDnuggets

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

7 الگوریتم یادگیری ماشینی که نمی توانید از دست بدهید
تصویر توسط ویرایشگر

علم داده یک حوزه در حال رشد و متنوع است و کار شما به عنوان یک دانشمند داده می تواند وظایف و اهداف بسیاری را پوشش دهد. یادگیری اینکه کدام الگوریتم ها در سناریوهای مختلف بهتر کار می کنند به شما کمک می کند تا این نیازهای متفاوت را برآورده کنید.

عملا غیرممکن است که در هر نوع مدل یادگیری ماشینی متخصص باشید، اما باید رایج ترین آنها را بدانید. در اینجا هفت الگوریتم ضروری ML وجود دارد که هر دانشمند داده باید بداند.

بسیاری از شرکت‌ها ترجیح می‌دهند از مدل‌های یادگیری نظارت شده برای دقت و کاربردهای واقعی واقعی خود استفاده کنند. در حالی که یادگیری بدون نظارت در حال رشد است، تکنیک های نظارت شده مکانی عالی برای شروع به عنوان یک دانشمند داده است.

1. رگرسیون خطی

رگرسیون خطی است اساسی ترین مدل برای پیش بینی مقادیر بر اساس متغیرهای پیوسته فرض می کند که یک رابطه خطی بین دو متغیر وجود دارد و از آن برای ترسیم نتایج بر اساس یک ورودی داده شده استفاده می کند.

با توجه به مجموعه داده های مناسب، آموزش و پیاده سازی این مدل ها آسان و نسبتاً قابل اعتماد هستند. با این حال، روابط دنیای واقعی اغلب خطی نیستند، بنابراین در بسیاری از کاربردهای تجاری ارتباط محدودی دارد. همچنین مقادیر پرت را به خوبی مدیریت نمی کند، بنابراین برای مجموعه داده های بزرگ و متنوع ایده آل نیست.

2. رگرسیون لجستیک

یک الگوریتم یادگیری ماشین مشابه اما متمایز که باید بدانید رگرسیون لجستیک است. با وجود شباهت نام به رگرسیون خطی، این یک الگوریتم طبقه بندی است، نه یک تخمین. در حالی که رگرسیون خطی یک مقدار پیوسته را پیش‌بینی می‌کند، رگرسیون لجستیک احتمال قرار گرفتن داده‌ها در یک دسته معین را پیش‌بینی می‌کند.

رگرسیون لجستیک در پیش بینی ریزش مشتری، پیش بینی آب و هوا و پیش بینی نرخ موفقیت محصول رایج است. مانند رگرسیون خطی، اجرا و آموزش آن آسان است، اما مستعد بیش از حد برازش و مبارزه با روابط پیچیده است.

3. درختان تصمیم

درختان تصمیم یک مدل اساسی هستند که می توانید برای طبقه بندی و رگرسیون استفاده کنید. آنها داده ها را به گروه های همگن تقسیم می کنند و آنها را به دسته های بیشتر تقسیم می کنند.

از آنجایی که درخت های تصمیم مانند نمودارهای جریان کار می کنند، برای تصمیم گیری های پیچیده یا تشخیص ناهنجاری ایده آل هستند. با وجود سادگی نسبی آنها، آنها می توانند برای آموزش زمان بگذارند.

4. بیز ساده لوح

Naive Bayes یکی دیگر از الگوریتم های طبقه بندی ساده و در عین حال موثر است. این مدل ها بر اساس قضیه بیز عمل می کنند، که احتمال شرطی را تعیین می کند - احتمال یک نتیجه بر اساس اتفاقات مشابه در گذشته.

این مدل ها در طبقه بندی متنی و تصویری محبوب هستند. آنها ممکن است برای تجزیه و تحلیل های پیش بینی در دنیای واقعی بسیار ساده باشند، اما در این برنامه ها عالی هستند و مجموعه داده های بزرگ را به خوبی مدیریت می کنند.

دانشمندان داده همچنین باید مدل‌های اساسی یادگیری بدون نظارت را درک کنند. اینها برخی از محبوب ترین این دسته کمتر رایج اما همچنان مهم هستند.

5. K-Means Clustering

خوشه بندی K-means یکی از محبوب ترین الگوریتم های یادگیری ماشینی بدون نظارت است. این مدل ها داده ها را با گروه بندی آنها در خوشه ها بر اساس شباهت هایشان طبقه بندی می کنند.

خوشه بندی K-means برای تقسیم بندی مشتریان ایده آل است. بنابراین برای کسب‌وکارهایی که می‌خواهند بازاریابی را بهبود ببخشند یا سرعت ورود را انجام دهند، ارزشمند می‌شود کاهش هزینه ها و نرخ ریزش آنها در این فرآیند همچنین برای تشخیص ناهنجاری مفید است. با این حال، استانداردسازی داده‌ها قبل از تغذیه با این الگوریتم‌ها ضروری است.

6. جنگل تصادفی

همانطور که ممکن است از نام آن حدس بزنید، جنگل های تصادفی از چندین درخت تصمیم تشکیل شده اند. آموزش هر درخت بر روی داده های تصادفی و گروه بندی نتایج به این مدل ها اجازه می دهد تا نتایج قابل اعتمادتری تولید کنند.

جنگل‌های تصادفی نسبت به درخت‌های تصمیم‌گیر در برابر بیش‌برازش مقاوم‌تر هستند و در کاربردهای دنیای واقعی دقیق‌تر هستند. با این حال، این قابلیت اطمینان هزینه دارد، زیرا آنها همچنین می توانند کند باشند و به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارند.

7. تجزیه ارزش مفرد

مدل‌های تجزیه ارزش منفرد (SVD) مجموعه داده‌های پیچیده را با جدا کردن آن‌ها در بخش‌های اساسی و حذف اطلاعات اضافی، به بیت‌های قابل درک‌تر تقسیم می‌کنند.

فشرده سازی تصویر و حذف نویز برخی از محبوب ترین برنامه های SVD هستند. با توجه به چگونگی اندازه فایل ها همچنان در حال رشد هستند، این موارد استفاده با گذشت زمان به طور فزاینده ای ارزشمند خواهند شد. با این حال، ساخت و به کارگیری این مدل ها می تواند زمان بر و پیچیده باشد.

این هفت الگوریتم یادگیری ماشینی فهرست کاملی از آنچه شما می توانید به عنوان یک دانشمند داده استفاده کنید نیست. با این حال، آنها برخی از اساسی ترین انواع مدل هستند. درک این موارد به شروع حرفه شما در علم داده کمک می کند و درک سایر الگوریتم های پیچیده تر را که بر اساس این اصول پایه ریزی شده اند آسان تر می کند.

آوریل میلر ویرایشگر مدیریت فناوری مصرف کننده در هک مجدد مجله. او سابقه ای در ایجاد محتوای باکیفیت دارد که ترافیک را به سمت انتشاراتی که من با آنها کار می کنم هدایت می کند.