המתמטיקה מאחורי למידת מכונה

רגרסיה בלמידת מכונה כוללת הבנת הקשר בין משתנים או תכונות בלתי תלויים לבין משתנה או תוצאה תלויים. המטרה העיקרית של הרגרסיה היא לחזות תוצאות מתמשכות על סמך הקשר שנקבע בין משתנים.

למידת מכונה חוללה מהפכה באופן שבו אנו מחלצים תובנות ומבצעים תחזיות מנתונים. בין הטכניקות השונות המופעלות בתחום זה, רגרסיה עומדת כגישה בסיסית.

מודלים של רגרסיה ממלאים תפקיד חיוני בניתוח חיזוי, ומאפשרים לנו לחזות מגמות ולחזות תוצאות בדיוק מדהים. על ידי מינוף נתוני אימון מסומנים, מודלים אלה לומדים את הדפוסים הבסיסיים והקשרים בין תכונות הקלט לתוצאה הרצויה. ידע זה מעצים את המודלים ליצור תחזיות מושכלות עבור נתונים חדשים ובלתי נראים, ופותח עולם של אפשרויות בתחומים מגוונים כגון פיננסים, בריאות, קמעונאות ועוד.

מהי רגרסיה בלמידת מכונה?

רגרסיה, שיטה סטטיסטית, ממלאת תפקיד מכריע בהבנת הקשר בין משתנים או תכונות בלתי תלויים לבין משתנה או תוצאה תלויים. לאחר הערכת קשר זה, תחזיות של תוצאות מתאפשרות. בתחום למידת המכונה, רגרסיה מהווה תחום מחקר משמעותי ומהווה מרכיב חיוני במודלים של תחזיות.

על ידי שימוש ברגרסיה כגישה, ניתן לחזות תוצאות מתמשכות, המספקות תובנות חשובות לחיזוי וחיזוי תוצאות מנתונים.

רגרסיה בלמידת מכונה כוללת בדרך כלל שרטוט של קו בהתאמה הטובה ביותר דרך נקודות הנתונים, במטרה למזער את המרחק בין כל נקודה לקו כדי להשיג את ההתאמה האופטימלית. טכניקה זו מאפשרת הערכה מדויקת של קשרים בין משתנים, מאפשרת תחזיות מדויקות וקבלת החלטות מושכלת.

בשילוב עם סיווג, רגרסיה מייצגת את אחד היישומים העיקריים של למידת מכונה מפוקחת. בעוד שסיווג כולל סיווג של אובייקטים על סמך תכונות נלמדות, רגרסיה מתמקדת בחיזוי תוצאות מתמשכות. גם סיווג וגם רגרסיה הן בעיות דוגמנות חזויות המסתמכות על נתוני אימון קלט ופלט מסומנים. תיוג מדויק הוא חיוני מכיוון שהוא מאפשר למודל להבין את הקשר בין תכונות ותוצאות.

נעשה שימוש נרחב בניתוח רגרסיה כדי להבין את הקשר בין משתנים בלתי תלויים שונים למשתנה או תוצאה תלויים. מודלים מאומנים בטכניקות רגרסיה משמשים לחיזוי ולניבוי מגמות ותוצאות. מודלים אלה רוכשים ידע על הקשר בין נתוני קלט ותפוקה באמצעות נתוני אימון מסומנים, המאפשרים להם לחזות מגמות עתידיות, לחזות תוצאות מנתונים בלתי נראים, או לגשר על פערים בנתונים היסטוריים.

יש להקפיד על למידת מכונה מפוקחת כדי להבטיח שנתוני ההדרכה המסומנים מייצגים את כלל האוכלוסייה. אם נתוני האימון חסרים ייצוגיות, מודל הניבוי עלול להפוך להתאמה יתרה לנתונים שאינם משקפים במדויק נתונים חדשים ובלתי נראים, מה שיוביל לתחזיות לא מדויקות בעת הפריסה. בהתחשב באופי של ניתוח רגרסיה, חיוני לבחור את התכונות המתאימות כדי להבטיח מידול מדויק.

סוגי רגרסיה בלמידת מכונה

ניתן להשתמש בסוגים שונים של רגרסיה בלמידת מכונה. אלגוריתמים אלה נבדלים זה מזה מבחינת מספר המשתנים הבלתי תלויים שהם מחשיבים וסוגי הנתונים שהם מעבדים. יתר על כן, סוגים שונים של מודלים של רגרסיה למידת מכונה מניחים קשרים ברורים בין משתנים בלתי תלויים ותלויים. טכניקות רגרסיה ליניארית, למשל, מניחות קשר ליניארי וייתכן שאינן מתאימות למערכי נתונים עם קשרים לא ליניאריים.

להלן כמה סוגים נפוצים של רגרסיה בלמידת מכונה:

• רגרסיה לינארית פשוטה: טכניקה זו כוללת שרטוט של קו ישר בין נקודות הנתונים כדי למזער את השגיאה בין הקו לנתונים. זוהי אחת הצורות הפשוטות ביותר של רגרסיה בלמידת מכונה, בהנחה של קשר ליניארי בין המשתנה התלוי למשתנה בלתי תלוי בודד. רגרסיה ליניארית פשוטה עשויה להיתקל בחריגים בשל הסתמכותה על קו ישר בהתאמה הטובה ביותר.
• רגרסיה לינארית מרובה: רגרסיה לינארית מרובה משמשת כאשר מעורבים מספר משתנים בלתי תלויים. רגרסיה פולינומית היא דוגמה לטכניקת רגרסיה ליניארית מרובה. הוא מציע התאמה טובה יותר בהשוואה לרגרסיה ליניארית פשוטה כאשר לוקחים בחשבון מספר משתנים בלתי תלויים. הקו המתקבל, אם יתווה על שני ממדים, יהיה מעוקל כדי להכיל את נקודות הנתונים.
• רגרסיה לוגיסטית: רגרסיה לוגיסטית מנוצלת כאשר למשתנה התלוי יכול להיות אחד משני ערכים, כגון נכון או לא נכון, הצלחה או כישלון. הוא מאפשר לחזות את ההסתברות להתרחשות המשתנה התלוי. מודלים של רגרסיה לוגיסטית דורשים ערכי פלט בינאריים ומשתמשים בעקומת סיגמואידית כדי למפות את הקשר בין המשתנה התלוי למשתנים הבלתי תלויים.

סוגים אלה של טכניקות רגרסיה מספקות כלים חשובים לניתוח קשרים בין משתנים וביצוע תחזיות ביישומי למידת מכונה שונים.

אינטראקציה של רגרסיה בלמידת מכונה

רגרסיה בלמידת מכונה משמשת בעיקר לניתוח חזוי, המאפשרת חיזוי מגמות וחיזוי תוצאות. על ידי אימון מודלים של רגרסיה להבנת הקשר בין משתנים בלתי תלויים לתוצאה, ניתן לזהות ולנתח גורמים שונים התורמים לתוצאה רצויה. מודלים אלה מוצאים יישומים במסגרות מגוונות וניתן למנף אותם בכמה דרכים.

אחד השימושים המרכזיים של רגרסיה במודלים של למידת מכונה הוא חיזוי תוצאות על סמך נתונים חדשים ובלתי נראים. על ידי אימון מודל על נתונים מסומנים אשר לוכד את הקשר בין תכונות הנתונים והמשתנה התלוי, המודל יכול לבצע תחזיות מדויקות לתרחישים עתידיים. לדוגמה, ארגונים יכולים להשתמש בלמידת מכונה של רגרסיה כדי לחזות מכירות לחודש הבא על ידי התחשבות בגורמים שונים. בתחום הרפואי, מודלים של רגרסיה יכולים לחזות מגמות בריאות באוכלוסייה הכללית על פני תקופה מוגדרת.

מודלים של רגרסיה מאומנים באמצעות טכניקות למידת מכונה מפוקחת, המופעלות בדרך כלל הן בבעיות סיווג והן בבעיות רגרסיה. בסיווג, מודלים מאומנים לסווג אובייקטים על סמך תכונותיהם, כגון זיהוי פנים או זיהוי דואר זבל. רגרסיה, לעומת זאת, מתמקדת בחיזוי תוצאות מתמשכות, כגון שינויי שכר, מחירי בתים או מכירות קמעונאיות. חוזק הקשרים בין תכונות הנתונים למשתנה הפלט נתפס באמצעות נתוני אימון מסומנים.

ניתוח רגרסיה עוזר לזהות דפוסים ויחסים בתוך מערך נתונים, ומאפשר את היישום של תובנות אלו על נתונים חדשים ובלתי נראים. כתוצאה מכך, רגרסיה משחקת תפקיד חיוני ביישומים הקשורים לפיננסים, שבהם מודלים מאומנים להבין את הקשרים בין תכונות שונות ותוצאות רצויות. זה מקל על חיזוי ביצועי התיק, עלויות המניות ומגמות השוק. עם זאת, חשוב לקחת בחשבון את יכולת ההסבר של מודלים של למידת מכונה, מכיוון שהם משפיעים על תהליך קבלת ההחלטות של הארגון, והבנת הרציונל מאחורי התחזיות הופכת חיונית.

רגרסיה במודלים של למידת מכונה מוצאת שימוש נפוץ ביישומים שונים, כולל:

חיזוי תוצאות מתמשכות: מודלים של רגרסיה משמשים כדי לחזות תוצאות מתמשכות כגון מחירי בתים, מחירי מניות או מכירות. מודלים אלה מנתחים נתונים היסטוריים ולומדים את הקשרים בין תכונות הקלט לתוצאה הרצויה, ומאפשרים תחזיות מדויקות.

חיזוי מכירות קמעונאיות והצלחה שיווקית: מודלים של רגרסיה עוזרים לחזות את הצלחת מכירות קמעונאיות או קמפיינים שיווקיים עתידיים. על ידי ניתוח נתוני עבר והתחשבות בגורמים כגון דמוגרפיה, הוצאות פרסום או מגמות עונתיות, מודלים אלו מסייעים בהקצאת משאבים ביעילות ובאופטימיזציה של אסטרטגיות שיווק.

חיזוי מגמות של לקוחות/משתמשים: מודלים של רגרסיה משמשים כדי לחזות מגמות של לקוחות או משתמשים בפלטפורמות כמו שירותי סטרימינג או אתרי מסחר אלקטרוני. על ידי ניתוח התנהגות משתמשים, העדפות ותכונות שונות, מודלים אלה מספקים תובנות להמלצות מותאמות אישית, פרסום ממוקד או אסטרטגיות שימור משתמשים.

יצירת קשרים במערך נתונים: ניתוח רגרסיה משמש לניתוח מערכי נתונים וליצירת קשרים בין משתנים לפלט. על ידי זיהוי מתאמים והבנת ההשפעה של גורמים שונים, רגרסיה בלמידת מכונה עוזרת לחשוף תובנות וליידע את תהליכי קבלת ההחלטות.

חיזוי ריביות או מחירי מניות: ניתן ליישם מודלים של רגרסיה כדי לחזות ריביות או מחירי מניות על ידי התחשבות במגוון גורמים. מודלים אלה מנתחים נתוני שוק היסטוריים, אינדיקטורים כלכליים ומשתנים רלוונטיים אחרים כדי להעריך מגמות עתידיות ולסייע בקבלת החלטות השקעה.

יצירת הדמיות של סדרות זמן: מודלים של רגרסיה משמשים ליצירת הדמיות של סדרות זמן, שבהן נתונים מתווים לאורך זמן. על ידי התאמת קו רגרסיה או עקומה לנקודות הנתונים, מודלים אלה מספקים ייצוג חזותי של מגמות ודפוסים, ומסייעים בפירוש וניתוח של נתונים תלויי זמן.

אלו הן רק כמה דוגמאות ליישומים הנפוצים שבהם רגרסיה בלמידת מכונה משחקת תפקיד מכריע בביצוע תחזיות, חשיפת קשרים ומאפשרת קבלת החלטות מונעת נתונים.

רגרסיה מול סיווג בלמידת מכונה

רגרסיה וסיווג הן שתי משימות עיקריות בלמידת מכונה מפוקחת, אך הן משרתות מטרות שונות:

נסיגה מתמקד בחיזוי ערכים מספריים מתמשכים כפלט. המטרה היא ליצור קשר בין משתני קלט (הנקראים גם משתנים או מאפיינים בלתי תלויים) לבין משתנה יעד מתמשך (הידוע גם בתור המשתנה התלוי או התוצאה). מודלים של רגרסיה לומדים מנתוני אימון מסומנים כדי להעריך את הקשר הזה ולבצע תחזיות לנתונים חדשים שלא נראים.

דוגמאות למשימות רגרסיה כוללות חיזוי מחירי בתים, מחירי בורסה או חיזוי טמפרטורה.

מִיוּן, לעומת זאת, עוסק בחיזוי תוויות קטגוריות או חברות בכיתה. המשימה כוללת הקצאת נקודות נתוני קלט למחלקות או קטגוריות מוגדרות מראש על סמך התכונות שלהן. הפלט של מודל סיווג הוא בדיד ומייצג את תווית המחלקה או הסתברויות המחלקה.

דוגמאות למשימות סיווג כוללות זיהוי דואר זבל בדואר אלקטרוני (סיווג בינארי) או זיהוי תמונות (סיווג מרובה מחלקות). מודלים של סיווג לומדים מנתוני אימון מסומנים ומשתמשים באלגוריתמים שונים כדי לבצע תחזיות על נתונים בלתי נראים.

---

יצירת בינה מלאכותית 101

---

בעוד שגם הרגרסיה וגם הסיווג הם משימות למידה מפוקחות וחולקות קווי דמיון במונחים של שימוש בנתוני הכשרה מתויגים, הם שונים זה מזה מבחינת אופי התפוקה שהם מייצרים. רגרסיה בלמידת מכונה מנבאת ערכים מספריים מתמשכים, בעוד שהסיווג מקצה נקודות נתונים למחלקות או קטגוריות נפרדות.

הבחירה בין רגרסיה לסיווג תלויה בבעיה שעל הפרק ובאופי משתנה היעד. אם התוצאה הרצויה היא ערך מתמשך, רגרסיה מתאימה. אם התוצאה כוללת קטגוריות בדידות או תוויות כיתות, הסיווג מתאים יותר.

תחומי עבודה המשתמשים ברגרסיה בלמידת מכונה

רגרסיה בלמידת מכונה מנוצלת באופן נרחב על ידי חברות בתעשיות שונות כדי לקבל תובנות חשובות, לבצע תחזיות מדויקות ולייעל את פעילותן. במגזר הפיננסי, בנקים וחברות השקעות מסתמכים על מודלים של רגרסיה כדי לחזות את מחירי המניות, לחזות מגמות בשוק ולהעריך את הסיכון הקשור בתיקי השקעות. מודלים אלו מאפשרים למוסדות פיננסיים לקבל החלטות מושכלות ולייעל את אסטרטגיות ההשקעה שלהם.

ענקיות מסחר אלקטרוני כמו אמזון בעברית ו Alibaba השתמש רבות ברגרסיה בלמידת מכונה כדי לחזות את התנהגות הלקוחות, להתאים אישית המלצות, לייעל אסטרטגיות תמחור ולחזות את הביקוש למוצרים. על ידי ניתוח כמויות עצומות של נתוני לקוחות, חברות אלו יכולות לספק חוויות קניות מותאמות אישית, לשפר את שביעות רצון הלקוחות ולמקסם את המכירות.

ב תעשיית הבריאות, רגרסיה משמשת על ידי ארגונים לניתוח נתוני חולים, לחזות תוצאות מחלה, להעריך את יעילות הטיפול ולייעל את הקצאת המשאבים. על ידי מינוף מודלים של רגרסיה, ספקי שירותי בריאות וחברות תרופות יכולים לשפר את הטיפול בחולים, לזהות אנשים בסיכון גבוה ולפתח התערבויות ממוקדות.

רשתות קמעונאיות, כמו Walmart ו יעד, השתמש ברגרסיה כדי לחזות מכירות, לייעל את ניהול המלאי ולהבין את הגורמים המשפיעים על התנהגות הרכישה של הצרכנים. תובנות אלו מאפשרות לקמעונאים לבצע אופטימיזציה של היצע המוצרים, אסטרטגיות התמחור והקמפיינים השיווקיים שלהם כדי לענות על דרישות הלקוחות ביעילות.

חברות לוגיסטיקה ותחבורה כמו יו פי אס ו FedEx למנף רגרסיה כדי לייעל את נתיבי המשלוח, לחזות זמני משלוח ולשפר את ניהול שרשרת האספקה. על ידי ניתוח נתונים היסטוריים והתחשבות בגורמים שונים, חברות אלו יכולות לשפר את היעילות התפעולית, להפחית עלויות ולשפר את שביעות רצון הלקוחות.

משרדי שיווק ופרסום להסתמך על מודלים של רגרסיה כדי לנתח נתוני לקוחות, לחזות את ביצועי הקמפיינים, לייעל את הוצאות השיווק ולמקד לפלחי לקוחות ספציפיים. תובנות אלו מאפשרות להם להתאים אסטרטגיות שיווקיות, לשפר את יעילות הקמפיין ולמקסם את ההחזר על ההשקעה.

חברות ביטוח להשתמש ברגרסיה כדי להעריך גורמי סיכון, לקבוע תמחור פרמיה ולחזות תוצאות תביעה בהתבסס על נתונים היסטוריים ומאפייני לקוחות. על ידי מינוף מודלים של רגרסיה, מבטחים יכולים להעריך במדויק סיכונים, לקבל החלטות חיתום מונעות נתונים ולבצע אופטימיזציה של אסטרטגיות התמחור שלהם.

חברות אנרגיה ושירותים השתמש ברגרסיה כדי לחזות את הביקוש לאנרגיה, לייעל את הקצאת המשאבים ולחזות כשל בציוד. תובנות אלו מאפשרות להם לנהל ביעילות תהליכי ייצור, הפצה ותחזוקה של אנרגיה, וכתוצאה מכך שיפור היעילות התפעולית וחסכון בעלויות.

חברות תקשורת השתמש ברגרסיה כדי לנתח נתוני לקוחות, לחזות נטייה של לקוחות, לייעל את ביצועי הרשת ולחזות את הביקוש לשירותים. מודלים אלה מסייעים לחברות טלקום לשפר את שימור הלקוחות, לשפר את איכות השירות ולייעל את תכנון תשתית הרשת.

ענקיות טכנולוגיה אוהבות Google, מיקרוסופט, ו פייסבוק מסתמכים במידה רבה על רגרסיה בלמידת מכונה כדי לייעל אלגוריתמי חיפוש, לשפר מערכות המלצות ולשפר את חווית המשתמש בפלטפורמות שלהם. חברות אלו מנתחות ללא הרף נתוני משתמשים והתנהגות כדי לספק תוכן מותאם אישית ורלוונטי למשתמשים שלהן.

גלישה את

רגרסיה בלמידת מכונה משמשת כטכניקה רבת עוצמה להבנה ולניבוי תוצאות מתמשכות. עם היכולת לבסס קשרים בין משתנים בלתי תלויים ומשתנים תלויים, מודלים של רגרסיה הפכו לכלים חיוניים בתחום הניתוח הניבוי.

על ידי מינוף נתוני הדרכה מסומנים, מודלים אלה יכולים לספק תובנות חשובות ותחזיות מדויקות בתחומים שונים, כולל פיננסים, שירותי בריאות ומכירות.

הסוגים המגוונים של מודלים של רגרסיה הזמינים, כגון רגרסיה ליניארית פשוטה, רגרסיה לינארית מרובה ורגרסיה לוגיסטית, מציעים גמישות בלכידת קשרים שונים ואופטימיזציה של דיוק הניבוי.

ככל שאנו ממשיכים לרתום את הפוטנציאל של רגרסיה בלמידת מכונה, השפעתה על קבלת החלטות וחיזוי ללא ספק תעצב את עתיד הפרקטיקות מונעות נתונים.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• הטבעת העתיד עם אדריאן אשלי. גישה כאן.
• קנה ומכירה של מניות בחברות PRE-IPO עם PREIPO®. גישה כאן.
• מקור: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/