7 gépi tanulási algoritmus, amelyet nem szabad kihagyni - KDnuggets

Újra kiadta Platón

Követő: 0

7 gépi tanulási algoritmus, amelyet nem szabad kihagyni
Kép a szerkesztőtől

Az adattudomány növekvő és változatos terület, és adattudósként végzett munkája számos feladatot és célt lefedhet. Ha megtanulja, hogy különböző forgatókönyvekben mely algoritmusok működnek a legjobban, az segít kielégíteni ezeket az eltérő igényeket.

Gyakorlatilag lehetetlen szakértőnek lenni mindenféle gépi tanulási modellben, de meg kell értenie a leggyakoribbakat. Íme hét alapvető ML algoritmus, amelyet minden adatkutatónak ismernie kell.

Sok vállalat szívesebben használja felügyelt tanulási modelleket a pontosság és az egyszerű valós alkalmazások érdekében. Miközben a felügyelet nélküli tanulás egyre terjed, a felügyelt technikák kiváló kiindulópontot jelentenek adattudósként.

1. Lineáris regresszió

A lineáris regresszió az Az értékek előrejelzésének legalapvetőbb modellje folytonos változók alapján. Feltételezi, hogy két változó között lineáris kapcsolat van, és ezt használja az eredmények egy adott bemenet alapján történő ábrázolására.

A megfelelő adatkészlettel ezek a modellek könnyen betaníthatók és megvalósíthatók, és viszonylag megbízhatóak. A valós kapcsolatok azonban gyakran nem lineárisak, ezért számos üzleti alkalmazásban korlátozott a jelentősége. A kiugró értékeket sem kezeli jól, ezért nem ideális nagy, változatos adatkészletekhez.

2. Logisztikai regresszió

Egy hasonló, de eltérő gépi tanulási algoritmus, amelyet tudnia kell, a logisztikus regresszió. Annak ellenére, hogy a név hasonló a lineáris regresszióhoz, ez egy osztályozási algoritmus, nem becslés. Míg a lineáris regresszió folytonos értéket jósol, a logisztikus regresszió azt jelzi, hogy az adatok milyen valószínűséggel esnek egy adott kategóriába.

A logisztikai regresszió gyakori az ügyfelek lemorzsolódásának előrejelzésében, az időjárás előrejelzésében és a termék sikerének előrejelzésében. A lineáris regresszióhoz hasonlóan könnyen megvalósítható és edzhető, de hajlamos a túlillesztésre és bonyolult kapcsolatokkal küzd.

3. Döntési fák

A döntési fák az osztályozáshoz és a regresszióhoz használható alapvető modellek. Az adatokat homogén csoportokra osztják, és folyamatosan további kategóriákba szegmentálják.

Mivel a döntési fák folyamatábrákként működnek, ideálisak összetett döntéshozatalhoz vagy anomáliák észleléséhez. Viszonylagos egyszerűségük ellenére azonban időbe telhet a képzésük.

4. Naiv Bayes

A Naive Bayes egy másik egyszerű, de hatékony osztályozási algoritmus. Ezek a modellek a Bayes-tételen alapulnak, amely a feltételes valószínűséget határozza meg — a múltbeli hasonló eseményeken alapuló kimenetel valószínűsége.

Ezek a modellek népszerűek a szöveges és képi osztályozásban. Lehet, hogy túlságosan leegyszerűsítettek a valós prediktív elemzéshez, de ezekben az alkalmazásokban kiválóak, és jól kezelik a nagy adatkészleteket.

Az adattudósoknak meg kell érteniük az alapvető, felügyelet nélküli tanulási modelleket is. Ezek a legnépszerűbbek ebből a kevésbé gyakori, de még mindig fontos kategóriából.

5. K-Means klaszterezés

A K-means klaszterezés az egyik legnépszerűbb felügyelt gépi tanulási algoritmus. Ezek a modellek az adatokat hasonlóságuk alapján klaszterekbe csoportosítva osztályozzák.

A K-means klaszterezés ideális az ügyfelek szegmentálásához. Ez értékessé teszi azokat a vállalkozásokat, amelyek szeretnék finomítani a marketinget vagy felgyorsítani a bevezetést költségeik és lemorzsolódási arányuk csökkentése a folyamat. Anomáliák észlelésére is hasznos. Alapvető fontosságú azonban az adatok szabványosítása, mielőtt ezekhez az algoritmusokhoz továbbítaná azokat.

6. Random Forest

Ahogy a névből sejthető, a véletlenszerű erdők több döntési fából állnak. Az egyes fák véletlenszerű adatokon való betanítása és az eredmények csoportosítása lehetővé teszi, hogy ezek a modellek megbízhatóbb eredményeket hozzanak létre.

A véletlenszerű erdők jobban ellenállnak a túlillesztésnek, mint a döntési fák, és pontosabbak a valós alkalmazásokban. Ennek a megbízhatóságnak azonban ára van, mivel lassúak is lehetnek, és több számítási erőforrást igényelnek.

7. Szinguláris érték dekompozíció

A szingular value decomposition (SVD) modellek az összetett adatkészleteket könnyebben érthető bitekre bontják azáltal, hogy alapvető részekre osztják fel őket, és eltávolítják a redundáns információkat.

A képtömörítés és a zajeltávolítás az SVD legnépszerűbb alkalmazásai. Figyelembe véve, hogyan a fájlméretek folyamatosan nőnek, ezek a használati esetek idővel egyre értékesebbek lesznek. E modellek felépítése és alkalmazása azonban időigényes és bonyolult lehet.

Ez a hét gépi tanulási algoritmus nem teljes körű listája annak, amit adattudósként használhat. Ezek azonban a legalapvetőbb modelltípusok közé tartoznak. Ezek megértése segít beindítani az adattudományi karrierjét, és könnyebben megértheti az ezekre az alapokra építő, összetettebb algoritmusokat.

April Miller a fogyasztói technológia ügyvezető szerkesztője ReHack Magazin. Eddigi tapasztalatai vannak a minőségi tartalom létrehozásában, amely forgalmat irányít azokhoz a kiadványokhoz, amelyekkel dolgozom.