7 אלגוריתמים של למידת מכונה שאתה לא יכול לפספס - KDnuggets

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

7 אלגוריתמים של למידת מכונה שאתה לא יכול לפספס
תמונה מאת עורך

מדע נתונים הוא תחום צומח ומגוון, והעבודה שלך כמדען נתונים יכולה לכסות משימות ויעדים רבים. ללמוד אילו אלגוריתמים עובדים בצורה הטובה ביותר בתרחישים משתנים יעזור לך לענות על צרכים שונים אלה.

זה כמעט בלתי אפשרי להיות מומחה בכל סוג של מודל למידת מכונה, אבל אתה צריך להבין את הנפוצים ביותר. להלן שבעה אלגוריתמי ML חיוניים שכל מדען נתונים צריך לדעת.

חברות רבות מעדיפות להשתמש במודלים של למידה מפוקחת לצורך הדיוק והיישומים הפשוטים שלהם בעולם האמיתי. בעוד למידה ללא פיקוח הולכת וגדלה, טכניקות בפיקוח הן מקום מצוין להתחיל בו כמדען נתונים.

1. רגרסיה לינארית

רגרסיה לינארית היא המודל הבסיסי ביותר לחיזוי ערכים מבוסס על משתנים מתמשכים. הוא מניח שיש קשר ליניארי בין שני משתנים ומשתמש בו כדי לשרטט תוצאות על סמך קלט נתון.

בהינתן מערך הנתונים הנכון, מודלים אלו קלים לאימון ויישום ואמינים יחסית. עם זאת, מערכות יחסים בעולם האמיתי אינן לרוב ליניאריות, ולכן יש לה רלוונטיות מוגבלת ביישומים עסקיים רבים. הוא גם לא מנהל טוב חריגים, כך שהוא לא אידיאלי עבור מערכי נתונים גדולים ומגוונים.

2. רגרסיה לוגיסטית

אלגוריתם למידת מכונה דומה אך מובחן שכדאי להכיר הוא רגרסיה לוגיסטית. למרות הדמיון בשם לרגרסיה ליניארית, זה אלגוריתם סיווג, לא הערכה. בעוד רגרסיה ליניארית מנבאת ערך מתמשך, רגרסיה לוגיסטית מנבאת את ההסתברות של נתונים ליפול לקטגוריה נתונה.

רגרסיה לוגיסטית נפוצה בחיזוי נטישת לקוחות, חיזוי מזג אוויר והקרנת אחוזי הצלחה של מוצרים. כמו רגרסיה ליניארית, קל ליישם ולאמן אך נוטה להתאמת יתר ולמאבקים במערכות יחסים מורכבות.

3. עצי החלטה

עצי החלטה הם מודל בסיסי שבו אתה יכול להשתמש לסיווג ורגרסיה. הם מחלקים נתונים לקבוצות הומוגניות וממשיכים לפלח אותם לקטגוריות נוספות.

מכיוון שעצי החלטה עובדים כמו תרשימי זרימה, הם אידיאליים לקבלת החלטות מורכבות או זיהוי חריגות. למרות הפשטות היחסית שלהם, הם יכולים לקחת זמן להתאמן.

4. נאיב בייס

Naive Bayes הוא אלגוריתם סיווג פשוט אך יעיל נוסף. מודלים אלה פועלים על פי משפט בייס, מה שקובע הסתברות מותנית - הסבירות לתוצאה המבוססת על התרחשויות דומות בעבר.

מודלים אלה פופולריים בסיווג מבוסס טקסט ותמונה. הם אולי פשטניים מדי עבור ניתוח חזוי בעולם האמיתי, אבל הם מצוינים ביישומים אלה ומטפלים היטב במערכות נתונים גדולות.

מדעני נתונים צריכים גם להבין מודלים בסיסיים של למידה ללא פיקוח. אלה הם כמה מהפופולריים ביותר בקטגוריה הפחות נפוצה אך עדיין חשובה זו.

5. K-Means Clustering

K-means clustering הוא אחד האלגוריתמים הפופולריים ביותר של למידת מכונה ללא פיקוח. מודלים אלה מסווגים נתונים על ידי קיבוץ אותם לאשכולות בהתבסס על קווי הדמיון ביניהם.

K-means clustering אידיאלי לפילוח לקוחות. זה עושה את זה בעל ערך לעסקים שרוצים לחדד את השיווק או להאיץ את ההטמעה, ובכך הפחתת העלויות ושיעורי הנטישה שלהם בתהליך. זה גם שימושי לזיהוי חריגות. עם זאת, חיוני לתקן את הנתונים לפני הזנתם לאלגוריתמים אלה.

6. יער אקראי

כפי שניתן לנחש מהשם, יערות אקראיים מורכבים ממספר עצי החלטה. אימון כל עץ על נתונים אקראי וקיבוץ התוצאות מאפשר למודלים אלה להפיק תוצאות אמינות יותר.

יערות אקראיים עמידים יותר בפני התאמת יתר מאשר עצי החלטה והם מדויקים יותר ביישומים בעולם האמיתי. עם זאת, לאמינות זו יש מחיר, מכיוון שהם יכולים להיות גם איטיים ודורשים משאבי מחשוב רבים יותר.

7. פירוק ערך יחיד

מודלים של פירוק ערך יחיד (SVD) מפרקים מערכי נתונים מורכבים לביטים קל יותר להבנה על ידי הפרדתם לחלקים הבסיסיים שלהם והסרת מידע מיותר.

דחיסת תמונה והסרת רעשים הם חלק מהיישומים הפופולריים ביותר עבור SVD. בהתחשב איך גדלי הקבצים ממשיכים לגדול, מקרי שימוש אלה יהפכו ליותר ויותר בעלי ערך עם הזמן. עם זאת, בנייה ויישום של מודלים אלה יכולים להיות גוזלים זמן ומורכבים.

שבעת האלגוריתמים הללו של למידת מכונה אינם רשימה ממצה של מה שאתה עשוי להשתמש בו כמדען נתונים. עם זאת, הם חלק מסוגי המודל הבסיסיים ביותר. הבנת אלה תעזור להניע את הקריירה שלך במדעי הנתונים ותקל על הבנת אלגוריתמים אחרים ומורכבים יותר המבוססים על יסודות אלה.

אפריל מילר הוא עורך מנהל טכנולוגיית צרכנים ב ReHack מגזין. יש לה רקורד של יצירת תוכן איכותי שמניע תנועה לפרסומים איתם אני עובד.