7 อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่คุณไม่ควรพลาด - KDnuggets

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

7 อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่คุณไม่ควรพลาด
รูปภาพโดยบรรณาธิการ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่กำลังเติบโตและหลากหลาย และงานของคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถครอบคลุมงานและเป้าหมายได้มากมาย การเรียนรู้ว่าอัลกอริทึมใดทำงานได้ดีที่สุดในสถานการณ์ที่แตกต่างกันจะช่วยให้คุณตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันเหล่านี้ได้

แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะเป็นผู้เชี่ยวชาญในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงทุกประเภท แต่คุณควรเข้าใจโมเดลที่พบบ่อยที่สุด ต่อไปนี้เป็นอัลกอริธึม ML ที่จำเป็นเจ็ดประการที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรรู้

บริษัทหลายแห่งนิยมใช้โมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอนเพื่อความแม่นยำและการใช้งานจริงที่ตรงไปตรงมา ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลกำลังเติบโต เทคนิคภายใต้การดูแลถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเยี่ยมในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. การถดถอยเชิงเส้น

การถดถอยเชิงเส้นคือ แบบจำลองพื้นฐานที่สุดสำหรับการทำนายค่า ขึ้นอยู่กับตัวแปรต่อเนื่อง โดยถือว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรสองตัว และใช้เพื่อพล็อตผลลัพธ์ตามอินพุตที่กำหนด

ด้วยชุดข้อมูลที่ถูกต้อง โมเดลเหล่านี้จึงฝึกและนำไปใช้ได้ง่าย และค่อนข้างเชื่อถือได้ อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงมักไม่เชิงเส้น ดังนั้นจึงมีความเกี่ยวข้องที่จำกัดในแอปพลิเคชันทางธุรกิจจำนวนมาก นอกจากนี้ยังจัดการค่าผิดปกติได้ไม่ดีนัก จึงไม่เหมาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย

2. การถดถอยโลจิสติก

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่คล้ายกันแต่แตกต่างที่คุณควรรู้คือการถดถอยโลจิสติก แม้ว่าชื่อจะคล้ายคลึงกับการถดถอยเชิงเส้นก็ตาม มันเป็นอัลกอริธึมการจำแนกประเภทไม่ใช่การประมาณค่า ในขณะที่การถดถอยเชิงเส้นทำนายค่าต่อเนื่อง การถดถอยโลจิสติกจะทำนายความน่าจะเป็นที่ข้อมูลจะจัดอยู่ในหมวดหมู่ที่กำหนด

การถดถอยแบบลอจิสติกเป็นเรื่องปกติในการทำนายการเลิกใช้งานของลูกค้า การพยากรณ์อากาศ และการคาดการณ์อัตราความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ เช่นเดียวกับการถดถอยเชิงเส้น ง่ายต่อการนำไปใช้และฝึกฝน แต่มีแนวโน้มที่จะมีความเหมาะสมมากเกินไปและมีปัญหากับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน

3. ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

แผนผังการตัดสินใจเป็นแบบจำลองพื้นฐานที่คุณสามารถใช้เพื่อจำแนกประเภทและการถดถอย พวกเขาแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกันและแบ่งกลุ่มออกเป็นหมวดหมู่อื่นๆ ต่อไป

เนื่องจากแผนผังการตัดสินใจทำงานเหมือนกับผังงาน จึงเหมาะสำหรับการตัดสินใจที่ซับซ้อนหรือการตรวจจับความผิดปกติ แม้ว่าพวกเขาจะค่อนข้างเรียบง่าย แต่พวกเขาก็สามารถใช้เวลาในการฝึกฝนได้

4. อ่าวไร้เดียงสา

Naive Bayes เป็นอีกหนึ่งอัลกอริธึมการจำแนกประเภทที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพ โมเดลเหล่านี้ทำงานบนทฤษฎีบทของเบย์ ซึ่งกำหนดความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข — ความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ตามเหตุการณ์ที่คล้ายกันในอดีต

โมเดลเหล่านี้ได้รับความนิยมในการจัดประเภทข้อความและรูปภาพ มันอาจจะง่ายเกินไปสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง แต่ก็เป็นเลิศในแอปพลิเคชันเหล่านี้และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ดี

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรเข้าใจโมเดลการเรียนรู้ขั้นพื้นฐานแบบไม่มีผู้ดูแลด้วย เหล่านี้คือหมวดหมู่ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในหมวดหมู่ที่ไม่ค่อยพบบ่อยแต่ยังคงมีความสำคัญ

5. การจัดกลุ่ม K-Means

การจัดกลุ่ม K-means เป็นหนึ่งในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่ได้รับการดูแลที่ได้รับความนิยมมากที่สุด โมเดลเหล่านี้จัดประเภทข้อมูลโดยการจัดกลุ่มเป็นกลุ่มตามความคล้ายคลึงกัน

การจัดกลุ่ม K-means เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแบ่งส่วนลูกค้า นั่นทำให้มันมีคุณค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องการปรับปรุงการตลาดหรือเพิ่มความเร็วในการเริ่มต้นใช้งาน ลดต้นทุนและอัตราการปั่นป่วน ในกระบวนการ. นอกจากนี้ยังมีประโยชน์สำหรับการตรวจจับความผิดปกติอีกด้วย อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องสร้างมาตรฐานให้กับข้อมูลก่อนที่จะป้อนเข้าสู่อัลกอริธึมเหล่านี้

6. ป่าสุ่ม

ดังที่คุณอาจเดาได้จากชื่อ ป่าสุ่มประกอบด้วยแผนผังการตัดสินใจหลายแผนผัง การฝึกต้นไม้แต่ละต้นโดยใช้ข้อมูลแบบสุ่มและการจัดกลุ่มผลลัพธ์ช่วยให้แบบจำลองเหล่านี้สร้างผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้มากขึ้น

ฟอเรสต์สุ่มมีความทนทานต่อการติดตั้งมากเกินไปมากกว่าแผนผังการตัดสินใจ และมีความแม่นยำมากกว่าในการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง ความน่าเชื่อถือนั้นต้องแลกมาด้วยต้นทุน เนื่องจากอาจช้าและต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลมากขึ้น

7. การสลายตัวของค่าเอกพจน์

โมเดลการแยกย่อยค่าเอกพจน์ (SVD) แบ่งชุดข้อมูลที่ซับซ้อนออกเป็นบิตที่เข้าใจง่ายกว่าโดยแยกออกเป็นส่วนพื้นฐานและลบข้อมูลที่ซ้ำซ้อนออก

การบีบอัดภาพและการกำจัดสัญญาณรบกวนเป็นแอปพลิเคชั่นยอดนิยมสำหรับ SVD พิจารณาอย่างไร ขนาดไฟล์เพิ่มขึ้นเรื่อยๆกรณีการใช้งานเหล่านั้นจะมีคุณค่ามากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเวลาผ่านไป อย่างไรก็ตาม การสร้างและการใช้โมเดลเหล่านี้อาจใช้เวลานานและซับซ้อน

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทั้งเจ็ดนี้ไม่ได้เป็นเพียงรายการสิ่งที่คุณอาจใช้เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ครบถ้วน อย่างไรก็ตาม มันเป็นประเภทโมเดลพื้นฐานที่สุดบางประเภท การทำความเข้าใจสิ่งเหล่านี้จะช่วยเริ่มต้นอาชีพของคุณในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และทำให้ง่ายต่อการเข้าใจอัลกอริธึมอื่นๆ ที่ซับซ้อนมากขึ้นที่สร้างจากพื้นฐานเหล่านี้

เอพริล มิลเลอร์ เป็นบรรณาธิการบริหารของ Consumer Technology ที่ แฮ็ค นิตยสาร. เธอมีประวัติในการสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพซึ่งกระตุ้นการเข้าชมสิ่งพิมพ์ที่ฉันทำงานด้วย