Matematika za strojnim učenjem

Regresija v strojnem učenju vključuje razumevanje razmerja med neodvisnimi spremenljivkami ali značilnostmi in odvisno spremenljivko ali rezultatom. Primarni cilj regresije je predvideti stalne rezultate na podlagi vzpostavljenega razmerja med spremenljivkami.

Strojno učenje je revolucioniralo način pridobivanja vpogledov in napovedovanja iz podatkov. Med različnimi tehnikami, ki se uporabljajo na tem področju, je regresija temeljni pristop.

Regresijski modeli igrajo ključno vlogo v napovedni analitiki, saj nam omogočajo napovedovanje trendov in napovedovanje rezultatov z izjemno natančnostjo. Z uporabo označenih podatkov o usposabljanju se ti modeli naučijo osnovnih vzorcev in povezav med vhodnimi funkcijami in želenim rezultatom. To znanje omogoča modelom, da naredijo informirane napovedi za nove in še nevidene podatke, kar odpira svet možnosti na različnih področjih, kot so finance, zdravstvo, maloprodaja in več.

Kaj je regresija v strojnem učenju?

Regresija, statistična metoda, igra ključno vlogo pri razumevanju odnosa med neodvisnimi spremenljivkami ali značilnostmi in odvisno spremenljivko ali izidom. Ko je to razmerje ocenjeno, postanejo možne napovedi rezultatov. Na področju strojnega učenja predstavlja regresija pomembno področje študija in je bistvena komponenta napovednih modelov.

Z uporabo regresije kot pristopa je mogoče napovedati stalne rezultate, kar zagotavlja dragocene vpoglede za napovedovanje in napovedovanje rezultatov iz podatkov.

Regresija pri strojnem učenju običajno vključuje risanje črte najboljšega prileganja skozi podatkovne točke, s ciljem zmanjšanja razdalje med vsako točko in črto, da se doseže optimalno prileganje. Ta tehnika omogoča natančno oceno odnosov med spremenljivkami, kar olajša natančne napovedi in informirano odločanje.

V povezavi s klasifikacijo predstavlja regresija eno od primarnih aplikacij nadzorovanega strojnega učenja. Medtem ko klasifikacija vključuje kategorizacijo predmetov na podlagi naučenih lastnosti, se regresija osredotoča na napovedovanje stalnih rezultatov. Tako klasifikacija kot regresija sta problema napovednega modeliranja, ki temeljita na označenih vhodnih in izhodnih podatkih o usposabljanju. Natančno označevanje je ključnega pomena, saj omogoča modelu razumevanje razmerja med značilnostmi in rezultati.

Regresijska analiza se v veliki meri uporablja za razumevanje razmerja med različnimi neodvisnimi spremenljivkami in odvisno spremenljivko ali izidom. Modeli, usposobljeni z regresijskimi tehnikami, se uporabljajo za napovedovanje in napovedovanje trendov in rezultatov. Ti modeli pridobijo znanje o razmerju med vhodnimi in izhodnimi podatki prek označenih podatkov za usposabljanje, kar jim omogoča napovedovanje prihodnjih trendov, napovedovanje rezultatov iz nevidnih podatkov ali premostitev vrzeli v preteklih podatkih.

Pri nadzorovanem strojnem učenju je treba paziti, da zagotovimo, da so označeni podatki o usposabljanju reprezentativni za celotno populacijo. Če podatki o usposabljanju niso reprezentativni, lahko napovedni model postane preveč primeren za podatke, ki ne odražajo natančno novih in nevidenih podatkov, kar povzroči netočne napovedi ob uvedbi. Glede na naravo regresijske analize je ključnega pomena, da izberete ustrezne značilnosti, da zagotovite natančno modeliranje.

Vrste regresije v strojnem učenju

Pri strojnem učenju je mogoče uporabiti različne vrste regresije. Ti algoritmi se razlikujejo glede na število neodvisnih spremenljivk, ki jih upoštevajo, in vrste podatkov, ki jih obdelujejo. Poleg tega različne vrste regresijskih modelov strojnega učenja predpostavljajo različna razmerja med neodvisnimi in odvisnimi spremenljivkami. Tehnike linearne regresije na primer predpostavljajo linearno razmerje in morda niso primerne za nize podatkov z nelinearnimi razmerji.

Tukaj je nekaj pogostih vrst regresije v strojnem učenju:

• Enostavna linearna regresija: Ta tehnika vključuje risanje ravne črte med podatkovnimi točkami, da se zmanjša napaka med črto in podatki. Je ena najpreprostejših oblik regresije v strojnem učenju, ki predpostavlja linearno razmerje med odvisno spremenljivko in eno samo neodvisno spremenljivko. Enostavna linearna regresija lahko naleti na odstopanja zaradi zanašanja na ravno črto, ki se najbolje prilega.
• Večkratna linearna regresija: Večkratna linearna regresija se uporablja, kadar je vključenih več neodvisnih spremenljivk. Polinomska regresija je primer tehnike večkratne linearne regresije. Ponuja boljše prileganje v primerjavi s preprosto linearno regresijo, če upoštevamo več neodvisnih spremenljivk. Dobljena črta, če bi bila narisana v dveh dimenzijah, bi bila ukrivljena, da bi se prilagodila podatkovnim točkam.
• Logistična regresija: Logistična regresija se uporablja, kadar ima lahko odvisna spremenljivka eno od dveh vrednosti, na primer resnično ali napačno, uspeh ali neuspeh. Omogoča napovedovanje verjetnosti pojava odvisne spremenljivke. Logistični regresijski modeli zahtevajo binarne izhodne vrednosti in uporabljajo sigmoidno krivuljo za preslikavo razmerja med odvisno spremenljivko in neodvisnimi spremenljivkami.

Te vrste regresijskih tehnik zagotavljajo dragocena orodja za analizo odnosov med spremenljivkami in napovedovanje v različnih aplikacijah strojnega učenja.

Interakcija regresije v strojnem učenju

Regresija v strojnem učenju se uporablja predvsem za napovedno analitiko, ki omogoča napovedovanje trendov in napovedovanje rezultatov. Z usposabljanjem regresijskih modelov za razumevanje odnosa med neodvisnimi spremenljivkami in izidom je mogoče prepoznati in analizirati različne dejavnike, ki prispevajo k želenemu izidu. Ti modeli najdejo aplikacije v različnih okoljih in jih je mogoče uporabiti na več načinov.

Ena od ključnih uporab regresije v modelih strojnega učenja je napovedovanje rezultatov na podlagi novih in še nevidenih podatkov. Z usposabljanjem modela na označenih podatkih, ki zajamejo razmerje med značilnostmi podatkov in odvisno spremenljivko, lahko model poda natančne napovedi za prihodnje scenarije. Organizacije lahko na primer uporabijo regresijsko strojno učenje za napovedovanje prodaje za naslednji mesec z upoštevanjem različnih dejavnikov. Na medicinskem področju lahko regresijski modeli napovedujejo zdravstvene trende splošne populacije v določenem obdobju.

Regresijski modeli se usposabljajo z nadzorovanimi tehnikami strojnega učenja, ki se običajno uporabljajo pri težavah s klasifikacijo in regresijo. Pri klasifikaciji so modeli usposobljeni za kategorizacijo predmetov na podlagi njihovih lastnosti, kot je prepoznavanje obraza ali zaznavanje vsiljene e-pošte. Po drugi strani pa se regresija osredotoča na napovedovanje stalnih rezultatov, kot so spremembe plač, cene stanovanj ali prodaja na drobno. Moč odnosov med podatkovnimi značilnostmi in izhodno spremenljivko je zajeta z označenimi podatki o usposabljanju.

Regresijska analiza pomaga prepoznati vzorce in razmerja znotraj nabora podatkov, kar omogoča uporabo teh vpogledov v nove in še nevidene podatke. Posledično igra regresija ključno vlogo v aplikacijah, povezanih s financami, kjer so modeli usposobljeni za razumevanje odnosov med različnimi značilnostmi in želenimi rezultati. To olajša napovedovanje uspešnosti portfelja, stroškov delnic in tržnih trendov. Vendar je pomembno razmisliti o razložljivosti modelov strojnega učenja, saj vplivajo na proces odločanja v organizaciji in razumevanje utemeljitve napovedi postane ključnega pomena.

Regresija v modelih strojnega učenja se pogosto uporablja v različnih aplikacijah, vključno z:

Napovedovanje stalnih rezultatov: Regresijski modeli se uporabljajo za napovedovanje stalnih rezultatov, kot so cene stanovanj, cene delnic ali prodaje. Ti modeli analizirajo zgodovinske podatke in spoznavajo razmerja med vhodnimi funkcijami in želenim rezultatom, kar omogoča natančne napovedi.

Napovedovanje prodaje na drobno in trženjskega uspeha: Regresijski modeli pomagajo napovedati uspeh prihodnjih maloprodajnih ali marketinških kampanj. Z analizo preteklih podatkov in upoštevanjem dejavnikov, kot so demografski podatki, izdatki za oglaševanje ali sezonski trendi, ti modeli pomagajo pri učinkovitem dodeljevanju virov in optimiziranju tržnih strategij.

Napovedovanje trendov strank/uporabnikov: Regresijski modeli se uporabljajo za napovedovanje trendov strank ali uporabnikov na platformah, kot so storitve pretakanja ali spletna mesta za e-trgovino. Z analizo vedenja uporabnikov, preferenc in različnih funkcij ti modeli zagotavljajo vpogled v prilagojena priporočila, ciljano oglaševanje ali strategije zadrževanja uporabnikov.

Vzpostavitev relacij v nizih podatkov: Regresijska analiza se uporablja za analizo naborov podatkov in vzpostavitev odnosov med spremenljivkami in rezultatom. Z ugotavljanjem korelacije in razumevanjem vpliva različnih dejavnikov regresija v strojnem učenju pomaga odkriti vpoglede in informira procese odločanja.

Napovedovanje obrestnih mer ali tečajev delnic: Regresijske modele je mogoče uporabiti za napovedovanje obrestnih mer ali cen delnic z upoštevanjem različnih dejavnikov. Ti modeli analizirajo pretekle tržne podatke, ekonomske kazalnike in druge pomembne spremenljivke za oceno prihodnjih trendov in pomoč pri odločanju o naložbah.

Ustvarjanje vizualizacij časovnih vrst: Regresijski modeli se uporabljajo za ustvarjanje vizualizacij časovnih vrst, kjer so podatki narisani skozi čas. S prilagajanjem regresijske črte ali krivulje podatkovnim točkam ti modeli zagotavljajo vizualno predstavitev trendov in vzorcev ter pomagajo pri razlagi in analizi časovno odvisnih podatkov.

To je le nekaj primerov pogostih aplikacij, kjer ima regresija v strojnem učenju ključno vlogo pri napovedovanju, odkrivanju odnosov in omogočanju sprejemanja odločitev na podlagi podatkov.

Regresija proti klasifikaciji v strojnem učenju

Regresija in klasifikacija sta dve glavni nalogi v nadzorovanem strojnem učenju, vendar služita različnim namenom:

regresija se osredotoča na napovedovanje zveznih številčnih vrednosti kot izhod. Cilj je vzpostaviti razmerje med vhodnimi spremenljivkami (imenovanimi tudi neodvisne spremenljivke ali značilnosti) in neprekinjeno ciljno spremenljivko (znano tudi kot odvisna spremenljivka ali rezultat). Regresijski modeli se učijo iz označenih podatkov o usposabljanju, da ocenijo to razmerje in naredijo napovedi za nove, še nevidene podatke.

Primeri regresijskih nalog vključujejo napovedovanje cen stanovanj, borznih cen ali napovedovanje temperature.

Razvrstitev, na drugi strani pa se ukvarja z napovedovanjem kategoričnih oznak ali pripadnosti razredom. Naloga vključuje dodeljevanje vhodnih podatkovnih točk vnaprej določenim razredom ali kategorijam na podlagi njihovih značilnosti. Izhod klasifikacijskega modela je diskreten in predstavlja oznako razreda ali verjetnosti razreda.

Primeri nalog razvrščanja vključujejo odkrivanje neželene e-pošte (binarna klasifikacija) ali prepoznavanje slik (večrazredna klasifikacija). Klasifikacijski modeli se učijo iz označenih podatkov o usposabljanju in uporabljajo različne algoritme za napovedovanje nevidnih podatkov.

---

Ustvarjanje umetne inteligence 101

---

Medtem ko sta tako regresija kot klasifikacija nadzorovani učni nalogi in imata podobnosti v smislu uporabe označenih podatkov o usposabljanju, se razlikujeta glede na naravo rezultata, ki ga ustvarita. Regresija v strojnem učenju napoveduje neprekinjene številčne vrednosti, medtem ko klasifikacija dodeli podatkovne točke diskretnim razredom ali kategorijam.

Izbira med regresijo in klasifikacijo je odvisna od obravnavanega problema in narave ciljne spremenljivke. Če je želeni rezultat stalna vrednost, je primerna regresija. Če rezultat vključuje ločene kategorije ali oznake razreda, je bolj primerna klasifikacija.

Področja dela, ki uporabljajo regresijo v strojnem učenju

Podjetja v različnih panogah široko uporabljajo regresijo v strojnem učenju, da pridobijo dragocene vpoglede, naredijo natančne napovedi in optimizirajo svoje delovanje. V finančnem sektorju se banke in investicijska podjetja zanašajo na regresijske modele za napovedovanje cen delnic, napovedovanje tržnih trendov in oceno tveganja, povezanega z naložbenimi portfelji. Ti modeli omogočajo finančnim institucijam, da sprejemajo odločitve na podlagi informacij in optimizirajo svoje naložbene strategije.

Velikani e-trgovine kot Amazon in Alibaba močno uporabljajo regresijo v strojnem učenju za napovedovanje vedenja strank, personalizacijo priporočil, optimizacijo cenovnih strategij in napovedovanje povpraševanja po izdelkih. Z analizo ogromnih količin podatkov o strankah lahko ta podjetja zagotovijo prilagojene nakupovalne izkušnje, izboljšajo zadovoljstvo strank in povečajo prodajo.

v zdravstvena industrija, organizacije uporabljajo regresijo za analizo podatkov o pacientih, napovedovanje izidov bolezni, ocenjevanje učinkovitosti zdravljenja in optimizacijo dodeljevanja virov. Z uporabo regresijskih modelov lahko ponudniki zdravstvenega varstva in farmacevtska podjetja izboljšajo oskrbo pacientov, prepoznajo posameznike z visokim tveganjem in razvijejo ciljno usmerjene posege.

Trgovske verige, Kot je Walmart in ciljna, uporabiti regresijo za napovedovanje prodaje, optimizirati upravljanje zalog in razumeti dejavnike, ki vplivajo na nakupovalno vedenje potrošnikov. Ti vpogledi omogočajo trgovcem na drobno, da optimizirajo svojo ponudbo izdelkov, cenovne strategije in tržne akcije, da učinkovito izpolnjujejo zahteve strank.

Logistična in transportna podjetja kot UPS in FedEx izkoristite regresijo za optimizacijo dostavnih poti, predvidevanje časa pošiljanja in izboljšanje upravljanja dobavne verige. Z analizo preteklih podatkov in upoštevanjem različnih dejavnikov lahko ta podjetja izboljšajo operativno učinkovitost, zmanjšajo stroške in izboljšajo zadovoljstvo strank.

Marketinške in oglaševalske agencije zanašajo se na regresijske modele za analizo podatkov o strankah, napovedovanje uspešnosti oglaševalske akcije, optimizacijo porabe za trženje in ciljanje na specifične segmente strank. Ti vpogledi jim omogočajo prilagajanje tržnih strategij, izboljšanje učinkovitosti kampanj in povečanje donosnosti naložbe.

Zavarovalnice uporabite regresijo za oceno dejavnikov tveganja, določitev premijskih cen in napovedovanje rezultatov zahtevkov na podlagi preteklih podatkov in značilnosti strank. Z uporabo regresijskih modelov lahko zavarovalnice natančno ocenijo tveganje, sprejmejo sklepe o sklepanju zavarovanj na podlagi podatkov in optimizirajo svoje cenovne strategije.

Energetska in komunalna podjetja uporabite regresijo za napovedovanje povpraševanja po energiji, optimizacijo dodeljevanja virov in napovedovanje okvare opreme. Ti vpogledi jim omogočajo učinkovito upravljanje procesov proizvodnje, distribucije in vzdrževanja energije, kar ima za posledico izboljšano operativno učinkovitost in prihranek stroškov.

Telekomunikacijska podjetja uporabite regresijo za analizo podatkov o strankah, predvidevanje odliva strank, optimizacijo delovanja omrežja in napoved povpraševanja po storitvah. Ti modeli pomagajo telekomunikacijskim podjetjem izboljšati zadrževanje strank, izboljšati kakovost storitev in optimizirati načrtovanje omrežne infrastrukture.

Tehnološki velikani kot google, Microsoftin Facebook močno zanašajo na regresijo v strojnem učenju za optimizacijo iskalnih algoritmov, izboljšanje sistemov priporočil in izboljšanje uporabniške izkušnje na svojih platformah. Ta podjetja nenehno analizirajo uporabniške podatke in vedenje, da svojim uporabnikom zagotovijo prilagojeno in ustrezno vsebino.

Zavijanje

Regresija v strojnem učenju služi kot močna tehnika za razumevanje in napovedovanje stalnih rezultatov. Z možnostjo vzpostavljanja odnosov med neodvisnimi spremenljivkami in odvisnimi spremenljivkami so regresijski modeli postali nepogrešljivo orodje na področju napovedne analitike.

Z uporabo označenih podatkov o usposabljanju lahko ti modeli zagotovijo dragocene vpoglede in natančne napovedi na različnih področjih, vključno s financami, zdravstvenim varstvom in prodajo.

Različne vrste regresijskih modelov, ki so na voljo, kot so preprosta linearna regresija, večkratna linearna regresija in logistična regresija, ponujajo prilagodljivost pri zajemanju različnih odnosov in optimizaciji napovedne natančnosti.

Ker bomo še naprej izkoriščali potencial regresije v strojnem učenju, bo njen vpliv na odločanje in napovedovanje nedvomno oblikoval prihodnost praks, ki temeljijo na podatkih.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• Kupujte in prodajajte delnice podjetij pred IPO s PREIPO®. Dostopite tukaj.
• vir: https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/