7 Machine Learning Algorithms You Can't Miss - KDnuggets

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Kaçırmayacağınız 7 Makine Öğrenimi Algoritması
Editöre göre resim

Veri bilimi büyüyen ve çeşitlilik gösteren bir alandır ve bir veri bilimcisi olarak göreviniz birçok görevi ve hedefi kapsayabilir. Değişen senaryolarda hangi algoritmaların en iyi şekilde çalıştığını öğrenmek, bu farklı ihtiyaçları karşılamanıza yardımcı olacaktır.

Her tür makine öğrenimi modelinde uzman olmak neredeyse imkansızdır ancak en yaygın olanları anlamalısınız. İşte her veri bilimcinin bilmesi gereken yedi temel makine öğrenimi algoritması.

Pek çok şirket, doğrulukları ve basit gerçek dünya uygulamaları için denetimli öğrenme modellerini kullanmayı tercih ediyor. Denetimsiz öğrenme büyürken denetimli teknikler bir veri bilimci olarak başlamak için mükemmel bir yerdir.

1. Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon Değerleri tahmin etmek için en temel model sürekli değişkenlere dayanmaktadır. İki değişken arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar ve bunu belirli bir girdiye dayalı sonuçları çizmek için kullanır.

Doğru veri seti göz önüne alındığında, bu modellerin eğitilmesi ve uygulanması kolaydır ve nispeten güvenilirdir. Ancak gerçek dünya ilişkileri çoğu zaman doğrusal değildir, dolayısıyla birçok iş uygulamasında sınırlı bir öneme sahiptir. Aynı zamanda aykırı değerleri iyi yönetemediğinden büyük ve çeşitli veri kümeleri için ideal değildir.

2. Lojistik Regresyon

Bilmeniz gereken benzer ancak farklı bir makine öğrenimi algoritması lojistik regresyondur. Doğrusal regresyona isim benzerliğine rağmen, bu bir sınıflandırma algoritmasıdır, bir tahmin değil. Doğrusal regresyon sürekli bir değeri tahmin ederken, lojistik regresyon verilerin belirli bir kategoriye girme olasılığını tahmin eder.

Lojistik regresyon, müşteri kaybını tahmin etmede, hava durumunu tahmin etmede ve ürün başarı oranlarını tahmin etmede yaygındır. Doğrusal regresyon gibi, uygulanması ve eğitilmesi kolaydır ancak aşırı uyum sağlamaya ve karmaşık ilişkilerle mücadele etmeye eğilimlidir.

3. Karar Ağaçları

Karar ağaçları sınıflandırma ve regresyon için kullanabileceğiniz temel bir modeldir. Verileri homojen gruplara ayırıp daha ileri kategorilere ayırmaya devam ediyorlar.

Karar ağaçları akış şemaları gibi çalıştığından karmaşık karar verme veya anormallik tespiti için idealdir. Göreceli basitliklerine rağmen eğitimleri zaman alabilir.

4. Naif Bayes

Naive Bayes başka bir basit ama etkili sınıflandırma algoritmasıdır. Bu modeller Bayes Teoremine göre çalışır, koşullu olasılığı belirleyen - Geçmişteki benzer olaylara dayalı bir sonucun olasılığı.

Bu modeller metin tabanlı ve görüntü sınıflandırmada popülerdir. Gerçek dünyadaki tahmine dayalı analizler için fazla basit olabilirler ancak bu uygulamalarda mükemmeldirler ve büyük veri kümelerini iyi bir şekilde işlerler.

Veri bilimcileri aynı zamanda temel denetimsiz öğrenme modellerini de anlamalıdır. Bunlar, daha az yaygın olan ancak yine de önemli olan bu kategorinin en popülerlerinden bazılarıdır.

5. K-Means Kümeleme

K-means kümelemesi en popüler denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarından biridir. Bu modeller, verileri benzerliklerine göre kümeler halinde gruplandırarak sınıflandırır.

K-means kümelemesi müşteri segmentasyonu için idealdir. Bu, pazarlamayı geliştirmek veya işe alım sürecini hızlandırmak isteyen işletmeler için onu değerli kılıyor, dolayısıyla maliyetlerini ve kayıp oranlarını azaltmak süreç içerisinde. Aynı zamanda anormallik tespiti için de faydalıdır. Ancak verileri bu algoritmalara beslemeden önce standartlaştırmak önemlidir.

6. Rastgele Orman

Adından da anlaşılacağı gibi rastgele ormanlar birden fazla karar ağacından oluşur. Her ağacın rastgele veriler üzerinde eğitilmesi ve sonuçların gruplandırılması, bu modellerin daha güvenilir sonuçlar üretmesini sağlar.

Rastgele ormanlar, karar ağaçlarından daha fazla uyum sağlamaya karşı daha dirençlidir ve gerçek dünya uygulamalarında daha doğrudur. Ancak bu güvenilirliğin de bir bedeli vardır; çünkü bunlar aynı zamanda yavaş olabilir ve daha fazla bilgi işlem kaynağı gerektirebilir.

7. Tekil Değer Ayrışımı

Tekil değer ayrıştırma (SVD) modelleri, karmaşık veri kümelerini temel parçalarına ayırarak ve gereksiz bilgileri kaldırarak anlaşılması daha kolay bitlere böler.

Görüntü sıkıştırma ve gürültü giderme, SVD için en popüler uygulamalardan bazılarıdır. Nasıl olduğunu düşünürsek dosya boyutları büyümeye devam ediyor, bu kullanım senaryoları zamanla giderek daha değerli hale gelecektir. Ancak bu modellerin oluşturulması ve uygulanması zaman alıcı ve karmaşık olabilir.

Bu yedi makine öğrenimi algoritması, bir veri bilimci olarak kullanabileceğiniz şeylerin kapsamlı bir listesi değildir. Ancak bunlar en temel model türlerinden bazılarıdır. Bunları anlamak, veri bilimi alanındaki kariyerinize hızlı bir başlangıç yapmanıza yardımcı olacak ve bu temelleri temel alan diğer, daha karmaşık algoritmaları anlamanızı kolaylaştıracaktır.

Nisan Miller şirketinde tüketici teknolojisinin yönetici editörüdür. Yeniden Hack dergi. Birlikte çalıştığım yayınlara trafik çeken kaliteli içerik oluşturma konusunda bir geçmişi var.