7 Machine Learning Algorithms You Can't Miss - KDnuggets

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

7 koneoppimisalgoritmia, joita et voi missata
Kuvan toimittaja

Datatiede on kasvava ja monipuolinen ala, ja työsi datatieteilijänä voi kattaa monia tehtäviä ja tavoitteita. Oppimalla, mitkä algoritmit toimivat parhaiten erilaisissa skenaarioissa, voit vastata näihin erilaisiin tarpeisiin.

On käytännössä mahdotonta olla asiantuntija kaikenlaisissa koneoppimismalleissa, mutta sinun pitäisi ymmärtää yleisimmät. Tässä on seitsemän olennaista ML-algoritmia, jotka jokaisen datatieteilijän tulisi tietää.

Monet yritykset haluavat käyttää ohjattuja oppimismalleja tarkkuuden ja yksinkertaisten tosielämän sovellusten vuoksi. Vaikka ohjaamaton oppiminen lisääntyy, ohjatut tekniikat ovat erinomainen paikka aloittaa tietotieteilijä.

1. Lineaarinen regressio

Lineaarinen regressio on perustavanlaatuisin malli arvojen ennustamiseen jatkuvien muuttujien perusteella. Se olettaa, että kahden muuttujan välillä on lineaarinen suhde, ja käyttää sitä tulosten kuvaamiseen tietyn syötteen perusteella.

Oikean tietojoukon ansiosta nämä mallit ovat helppoja kouluttaa ja toteuttaa ja suhteellisen luotettavia. Reaalimaailman suhteet eivät kuitenkaan usein ole lineaarisia, joten niillä on rajallinen merkitys monissa yrityssovelluksissa. Se ei myöskään hallitse poikkeavuuksia hyvin, joten se ei ole ihanteellinen suurille ja vaihteleville tietojoukoille.

2. Logistinen regressio

Samanlainen mutta erillinen koneoppimisalgoritmi, joka sinun pitäisi tietää, on logistinen regressio. Huolimatta nimen samankaltaisuudesta lineaarisen regression kanssa, se on luokittelualgoritmi, ei arvio. Lineaarinen regressio ennustaa jatkuvan arvon, kun taas logistinen regressio ennustaa todennäköisyyden, että data joutuu tiettyyn luokkaan.

Logistinen regressio on yleistä asiakkaiden vaihtuvuuden ennustamisessa, sään ennustamisessa ja tuotteiden onnistumisasteiden ennustamisessa. Kuten lineaarista regressiota, se on helppo toteuttaa ja harjoitella, mutta se on altis liiallisuudelle ja kamppailee monimutkaisten suhteiden kanssa.

3. Päätöspuut

Päätöspuut ovat perusmalli, jota voit käyttää luokittelussa ja regressiossa. Ne jakavat tiedot homogeenisiin ryhmiin ja segmentoivat niitä edelleen muihin luokkiin.

Koska päätöspuut toimivat kuten vuokaaviot, ne ovat ihanteellisia monimutkaiseen päätöksentekoon tai poikkeamien havaitsemiseen. Suhteellisesta yksinkertaisuudestaan huolimatta niiden harjoittelu voi kuitenkin viedä aikaa.

4. Naivisti Bayes

Naive Bayes on toinen yksinkertainen mutta tehokas luokittelualgoritmi. Nämä mallit toimivat Bayesin lauseella, joka määrittää ehdollisen todennäköisyyden — lopputuloksen todennäköisyys, joka perustuu samankaltaisiin menneisyyteen tapahtumiin.

Nämä mallit ovat suosittuja teksti- ja kuvaluokittelussa. Ne saattavat olla liian yksinkertaisia todelliseen ennustavaan analytiikkaan, mutta ne ovat erinomaisia näissä sovelluksissa ja käsittelevät hyvin suuria tietojoukkoja.

Tietojen tutkijoiden tulisi myös ymmärtää ohjaamattomia oppimismalleja. Nämä ovat joitakin suosituimmista tästä harvinaisemmasta mutta silti tärkeästä kategoriasta.

5. K-Means Clustering

K-means-klusterointi on yksi suosituimmista valvomattomista koneoppimisalgoritmeista. Nämä mallit luokittelevat tiedot ryhmittelemällä ne klustereihin niiden samankaltaisuuksien perusteella.

K-kean klusterointi on ihanteellinen asiakassegmentointiin. Tämä tekee siitä arvokasta yrityksille, jotka haluavat parantaa markkinointia tai nopeuttaa käyttöönottoa vähentää kustannuksiaan ja vaihtuvuusasteita työn alla. Se on hyödyllinen myös poikkeamien havaitsemiseen. On kuitenkin tärkeää standardoida tiedot ennen niiden syöttämistä näihin algoritmeihin.

6. Random Forest

Kuten nimestä voi arvata, satunnaiset metsät koostuvat useista päätöspuista. Kunkin puun harjoitteleminen satunnaistetuilla tiedoilla ja tulosten ryhmittely antaa näille malleille mahdollisuuden tuottaa luotettavampia tuloksia.

Satunnaiset metsät kestävät ylisovitusta paremmin kuin päätöspuut ja ovat tarkempia tosielämän sovelluksissa. Tämä luotettavuus maksaa kuitenkin, koska ne voivat myös olla hitaita ja vaatia enemmän laskentaresursseja.

7. Singular Value Decomposition

Singular value decomposition (SVD) -mallit jakavat monimutkaiset tietojoukot helpommin ymmärrettäviksi biteiksi erottamalla ne perusosiinsa ja poistamalla tarpeettomia tietoja.

Kuvan pakkaus ja kohinan poisto ovat SVD:n suosituimpia sovelluksia. Ottaen huomioon kuinka tiedostokoot kasvavat jatkuvasti, näistä käyttötapauksista tulee ajan myötä yhä arvokkaampia. Näiden mallien rakentaminen ja soveltaminen voi kuitenkin olla aikaa vievää ja monimutkaista.

Nämä seitsemän koneoppimisalgoritmia eivät ole tyhjentävä luettelo siitä, mitä voit käyttää datatieteilijänä. Ne ovat kuitenkin joitain perustavanlaatuisimmista mallityypeistä. Näiden ymmärtäminen auttaa käynnistämään urasi datatieteen parissa ja helpottaa muiden, monimutkaisempien algoritmien ymmärtämistä, jotka perustuvat näihin perusteisiin.

April Miller on kuluttajateknologian päätoimittaja osoitteessa ReHack Aikakauslehti. Hänellä on kokemusta laadukkaan sisällön luomisesta, joka ohjaa liikennettä julkaisuihin, joiden kanssa työskentelen.