Toán học Đằng sau Học máy

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Hồi quy trong học máy liên quan đến việc hiểu mối quan hệ giữa các biến hoặc tính năng độc lập và một biến hoặc kết quả phụ thuộc. Mục tiêu chính của hồi quy là dự đoán các kết quả liên tục dựa trên mối quan hệ được thiết lập giữa các biến.

Công nghệ máy học đã cách mạng hóa cách chúng ta trích xuất thông tin chuyên sâu và đưa ra dự đoán từ dữ liệu. Trong số các kỹ thuật khác nhau được sử dụng trong lĩnh vực này, hồi quy là một cách tiếp cận cơ bản.

Các mô hình hồi quy đóng một vai trò quan trọng trong phân tích dự đoán, cho phép chúng tôi dự báo xu hướng và dự đoán kết quả với độ chính xác đáng kể. Bằng cách tận dụng dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, các mô hình này tìm hiểu các mẫu và mối liên hệ cơ bản giữa các tính năng đầu vào và kết quả mong muốn. Kiến thức này trao quyền cho các mô hình đưa ra dự đoán sáng suốt cho dữ liệu mới và chưa từng thấy, mở ra một thế giới khả năng trong các lĩnh vực khác nhau như tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, v.v.

Hồi quy trong học máy là gì?

Hồi quy, một phương pháp thống kê, đóng một vai trò quan trọng trong việc hiểu mối quan hệ giữa các biến hoặc tính năng độc lập và một biến hoặc kết quả phụ thuộc. Khi mối quan hệ này được ước tính, dự đoán kết quả trở nên khả thi. Trong lĩnh vực học máy, hồi quy tạo thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và là một thành phần thiết yếu của các mô hình dự báo.

Bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy, các kết quả liên tục có thể được dự đoán, cung cấp những hiểu biết có giá trị để dự báo và dự đoán kết quả từ dữ liệu.

Hồi quy trong học máy thường liên quan đến việc vẽ một đường phù hợp nhất thông qua các điểm dữ liệu, nhằm giảm thiểu khoảng cách giữa mỗi điểm và đường để đạt được sự phù hợp tối ưu. Kỹ thuật này cho phép ước tính chính xác mối quan hệ giữa các biến, tạo điều kiện cho các dự đoán chính xác và ra quyết định sáng suốt.

Cùng với phân loại, hồi quy đại diện cho một trong những ứng dụng chính của học máy có giám sát. Trong khi phân loại liên quan đến việc phân loại các đối tượng dựa trên các tính năng đã học, thì hồi quy tập trung vào việc dự báo các kết quả liên tục. Cả phân loại và hồi quy đều là các vấn đề về mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu đào tạo đầu vào và đầu ra được dán nhãn. Ghi nhãn chính xác là rất quan trọng vì nó cho phép mô hình hiểu được mối quan hệ giữa các tính năng và kết quả.

Phân tích hồi quy được sử dụng rộng rãi để hiểu mối quan hệ giữa các biến độc lập khác nhau và biến phụ thuộc hoặc kết quả. Các mô hình được đào tạo với các kỹ thuật hồi quy được sử dụng để dự báo và dự đoán các xu hướng và kết quả. Các mô hình này có được kiến thức về mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra thông qua dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, cho phép chúng dự đoán xu hướng trong tương lai, dự đoán kết quả từ dữ liệu chưa nhìn thấy hoặc thu hẹp khoảng cách trong dữ liệu lịch sử.

Cần phải cẩn thận trong quá trình học máy có giám sát để đảm bảo rằng dữ liệu đào tạo được gắn nhãn là đại diện cho toàn bộ dân số. Nếu dữ liệu huấn luyện thiếu tính đại diện, thì mô hình dự đoán có thể trở nên quá khớp với dữ liệu không phản ánh chính xác dữ liệu mới và chưa nhìn thấy, dẫn đến dự đoán không chính xác khi triển khai. Do bản chất của phân tích hồi quy, điều quan trọng là chọn các tính năng phù hợp để đảm bảo mô hình hóa chính xác.

Các loại hồi quy trong học máy

Có nhiều loại hồi quy khác nhau trong học máy có thể được sử dụng. Các thuật toán này khác nhau về số lượng biến độc lập mà chúng xem xét và loại dữ liệu mà chúng xử lý. Hơn nữa, các loại mô hình hồi quy học máy khác nhau giả định mối quan hệ khác biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Ví dụ, các kỹ thuật hồi quy tuyến tính giả định mối quan hệ tuyến tính và có thể không phù hợp với các bộ dữ liệu có mối quan hệ phi tuyến tính.

Dưới đây là một số loại hồi quy phổ biến trong học máy:

Hồi quy tuyến tính cơ bản: Kỹ thuật này liên quan đến việc vẽ một đường thẳng giữa các điểm dữ liệu để giảm thiểu lỗi giữa đường thẳng và dữ liệu. Đây là một trong những dạng hồi quy đơn giản nhất trong học máy, giả định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và một biến độc lập duy nhất. Hồi quy tuyến tính đơn giản có thể gặp phải các ngoại lệ do nó phụ thuộc vào một đường thẳng phù hợp nhất.
Hồi quy nhiều tuyến tính: Hồi quy tuyến tính bội được sử dụng khi có nhiều biến độc lập. Hồi quy đa thức là một ví dụ về kỹ thuật hồi quy tuyến tính bội. Nó phù hợp hơn so với hồi quy tuyến tính đơn giản khi nhiều biến độc lập được xem xét. Đường kết quả, nếu được vẽ trên hai chiều, sẽ được uốn cong để phù hợp với các điểm dữ liệu.
Hồi quy logistic: Hồi quy logistic được sử dụng khi biến phụ thuộc có thể có một trong hai giá trị, chẳng hạn như đúng hoặc sai, thành công hoặc thất bại. Nó cho phép dự đoán xác suất xảy ra của biến phụ thuộc. Các mô hình hồi quy logistic yêu cầu các giá trị đầu ra nhị phân và sử dụng đường cong sigmoid để ánh xạ mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.

Các loại kỹ thuật hồi quy này cung cấp các công cụ có giá trị để phân tích mối quan hệ giữa các biến và đưa ra dự đoán trong các ứng dụng học máy khác nhau.

Tương tác của hồi quy trong học máy

Hồi quy trong học máy chủ yếu được sử dụng cho phân tích dự đoán, cho phép dự đoán xu hướng và dự đoán kết quả. Bằng cách đào tạo các mô hình hồi quy để hiểu mối quan hệ giữa các biến độc lập và kết quả, các yếu tố khác nhau góp phần tạo ra kết quả mong muốn có thể được xác định và phân tích. Các mô hình này tìm thấy các ứng dụng trong các cài đặt đa dạng và có thể được tận dụng theo nhiều cách.

Một trong những ứng dụng chính của hồi quy trong các mô hình học máy là dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu mới và chưa từng thấy. Bằng cách đào tạo một mô hình trên dữ liệu được gắn nhãn nắm bắt mối quan hệ giữa các tính năng dữ liệu và biến phụ thuộc, mô hình có thể đưa ra dự đoán chính xác cho các tình huống trong tương lai. Ví dụ: các tổ chức có thể sử dụng công nghệ máy học hồi quy để dự đoán doanh số bán hàng trong tháng tới bằng cách xem xét các yếu tố khác nhau. Trong lĩnh vực y tế, các mô hình hồi quy có thể dự báo xu hướng sức khỏe trong dân số nói chung trong một khoảng thời gian xác định.

Các mô hình hồi quy được đào tạo bằng kỹ thuật học máy có giám sát, thường được sử dụng trong cả bài toán phân loại và hồi quy. Trong phân loại, các mô hình được đào tạo để phân loại các đối tượng dựa trên các tính năng của chúng, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt hoặc phát hiện thư rác. Mặt khác, hồi quy tập trung vào việc dự đoán các kết quả liên tục, chẳng hạn như thay đổi tiền lương, giá nhà hoặc doanh số bán lẻ. Sức mạnh của mối quan hệ giữa các tính năng dữ liệu và biến đầu ra được nắm bắt thông qua dữ liệu đào tạo được dán nhãn.

Phân tích hồi quy giúp xác định các mẫu và mối quan hệ trong tập dữ liệu, cho phép áp dụng những hiểu biết sâu sắc này vào dữ liệu mới và chưa thấy. Do đó, hồi quy đóng một vai trò quan trọng trong các ứng dụng liên quan đến tài chính, nơi các mô hình được đào tạo để hiểu mối quan hệ giữa các tính năng khác nhau và kết quả mong muốn. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc dự báo hiệu suất danh mục đầu tư, chi phí cổ phiếu và xu hướng thị trường. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải xem xét khả năng giải thích của các mô hình máy học, vì chúng ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định của một tổ chức và việc hiểu cơ sở lý luận đằng sau các dự đoán trở nên quan trọng.

Hồi quy trong các mô hình học máy được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng khác nhau, bao gồm:

Dự báo kết quả liên tục: Các mô hình hồi quy được sử dụng để dự đoán các kết quả liên tục như giá nhà, giá cổ phiếu hoặc doanh số. Các mô hình này phân tích dữ liệu lịch sử và tìm hiểu mối quan hệ giữa các tính năng đầu vào và kết quả mong muốn, cho phép dự đoán chính xác.

Dự đoán doanh số bán lẻ và thành công tiếp thị: Các mô hình hồi quy giúp dự đoán sự thành công của các chiến dịch tiếp thị hoặc bán lẻ trong tương lai. Bằng cách phân tích dữ liệu trong quá khứ và xem xét các yếu tố như nhân khẩu học, chi phí quảng cáo hoặc xu hướng theo mùa, các mô hình này hỗ trợ phân bổ nguồn lực hiệu quả và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị.

Dự đoán xu hướng khách hàng/người dùng: Các mô hình hồi quy được sử dụng để dự đoán xu hướng của khách hàng hoặc người dùng trên các nền tảng như dịch vụ phát trực tuyến hoặc trang web thương mại điện tử. Bằng cách phân tích hành vi, sở thích và các tính năng khác nhau của người dùng, các mô hình này cung cấp thông tin chi tiết cho các đề xuất được cá nhân hóa, quảng cáo được nhắm mục tiêu hoặc chiến lược giữ chân người dùng.

Thiết lập mối quan hệ trong tập dữ liệu: Phân tích hồi quy được sử dụng để phân tích tập dữ liệu và thiết lập mối quan hệ giữa các biến và đầu ra. Bằng cách xác định mối tương quan và hiểu tác động của các yếu tố khác nhau, hồi quy trong học máy giúp khám phá những hiểu biết sâu sắc và cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định.

Dự đoán lãi suất hoặc giá cổ phiếu: Các mô hình hồi quy có thể được áp dụng để dự đoán lãi suất hoặc giá cổ phiếu bằng cách xem xét nhiều yếu tố khác nhau. Các mô hình này phân tích dữ liệu thị trường trong quá khứ, các chỉ số kinh tế và các biến số liên quan khác để ước tính các xu hướng trong tương lai và hỗ trợ quá trình ra quyết định đầu tư.

Tạo trực quan hóa chuỗi thời gian: Các mô hình hồi quy được sử dụng để tạo trực quan hóa chuỗi thời gian, trong đó dữ liệu được vẽ theo thời gian. Bằng cách khớp một đường hồi quy hoặc đường cong với các điểm dữ liệu, các mô hình này cung cấp biểu diễn trực quan về xu hướng và mẫu, hỗ trợ diễn giải và phân tích dữ liệu phụ thuộc vào thời gian.

Đây chỉ là một vài ví dụ về các ứng dụng phổ biến trong đó hồi quy trong học máy đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra dự đoán, khám phá các mối quan hệ và cho phép ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Hồi quy so với phân loại trong học máy

Hồi quy và phân loại là hai nhiệm vụ chính trong học máy có giám sát, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau:

Hồi quy tập trung vào việc dự đoán các giá trị số liên tục làm đầu ra. Mục tiêu là thiết lập mối quan hệ giữa các biến đầu vào (còn được gọi là biến độc lập hoặc tính năng) và biến mục tiêu liên tục (còn được gọi là biến phụ thuộc hoặc kết quả). Các mô hình hồi quy học hỏi từ dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn để ước tính mối quan hệ này và đưa ra dự đoán cho dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Ví dụ về các nhiệm vụ hồi quy bao gồm dự đoán giá nhà, giá thị trường chứng khoán hoặc dự báo nhiệt độ.

phân loạimặt khác, đề cập đến việc dự đoán các nhãn phân loại hoặc tư cách thành viên lớp. Nhiệm vụ liên quan đến việc gán các điểm dữ liệu đầu vào cho các lớp hoặc danh mục được xác định trước dựa trên các tính năng của chúng. Đầu ra của một mô hình phân loại là rời rạc và đại diện cho nhãn lớp hoặc xác suất của lớp.

Ví dụ về các tác vụ phân loại bao gồm phát hiện thư rác email (phân loại nhị phân) hoặc nhận dạng hình ảnh (phân loại đa lớp). Các mô hình phân loại học từ dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn và sử dụng các thuật toán khác nhau để đưa ra dự đoán về dữ liệu chưa nhìn thấy.

Tạo trí tuệ nhân tạo 101

Mặc dù cả hồi quy và phân loại đều là các nhiệm vụ học tập có giám sát và chia sẻ những điểm tương đồng về cách sử dụng dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, nhưng chúng khác nhau về bản chất của đầu ra mà chúng tạo ra. Hồi quy trong học máy dự đoán các giá trị số liên tục, trong khi phân loại gán các điểm dữ liệu cho các lớp hoặc danh mục riêng biệt.

Sự lựa chọn giữa hồi quy và phân loại phụ thuộc vào vấn đề hiện tại và bản chất của biến mục tiêu. Nếu kết quả mong muốn là một giá trị liên tục, hồi quy là phù hợp. Nếu kết quả liên quan đến các danh mục hoặc nhãn lớp rời rạc, thì việc phân loại sẽ phù hợp hơn.

Các lĩnh vực công việc sử dụng hồi quy trong học máy

Hồi quy trong học máy được các công ty trong các ngành khác nhau sử dụng rộng rãi để thu được thông tin chi tiết có giá trị, đưa ra dự đoán chính xác và tối ưu hóa hoạt động của họ. Trong lĩnh vực tài chính, các ngân hàng và công ty đầu tư dựa vào mô hình hồi quy để dự báo giá cổ phiếu, dự đoán xu hướng thị trường và đánh giá rủi ro liên quan đến danh mục đầu tư. Những mô hình này cho phép các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt và tối ưu hóa các chiến lược đầu tư của họ.

đại gia thương mại điện tử Lượt thích đàn bà gan dạ và Alibaba sử dụng rất nhiều hồi quy trong học máy để dự đoán hành vi của khách hàng, cá nhân hóa các đề xuất, tối ưu hóa chiến lược định giá và dự báo nhu cầu về sản phẩm. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng, các công ty này có thể mang lại trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tối đa hóa doanh số bán hàng.

Trong tạp chí ngành chăm sóc sức khỏe, hồi quy được các tổ chức sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân, dự đoán kết quả bệnh, đánh giá hiệu quả điều trị và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Bằng cách tận dụng các mô hình hồi quy, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và các công ty dược phẩm có thể cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân, xác định các cá nhân có nguy cơ cao và phát triển các biện pháp can thiệp có mục tiêu.

Hệ thống bán lẻ, Chẳng hạn như Walmart và Mục tiêu, sử dụng hồi quy để dự đoán doanh số bán hàng, tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng của người tiêu dùng. Những thông tin chi tiết này cho phép các nhà bán lẻ tối ưu hóa việc cung cấp sản phẩm, chiến lược định giá và chiến dịch tiếp thị của họ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả.

Các công ty hậu cần và vận tải Lượt thích UPS và FedEx tận dụng hồi quy để tối ưu hóa các tuyến giao hàng, dự đoán thời gian vận chuyển và cải thiện quản lý chuỗi cung ứng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xem xét các yếu tố khác nhau, các công ty này có thể nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Cơ quan tiếp thị và quảng cáo dựa vào các mô hình hồi quy để phân tích dữ liệu khách hàng, dự đoán hiệu suất chiến dịch, tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị và nhắm mục tiêu các phân khúc khách hàng cụ thể. Những thông tin chi tiết này cho phép họ điều chỉnh các chiến lược tiếp thị, cải thiện hiệu quả của chiến dịch và tối đa hóa lợi tức đầu tư.

Các công ty bảo hiểm sử dụng hồi quy để đánh giá các yếu tố rủi ro, xác định giá cao cấp và dự đoán kết quả yêu cầu bồi thường dựa trên dữ liệu lịch sử và đặc điểm của khách hàng. Bằng cách tận dụng các mô hình hồi quy, các công ty bảo hiểm có thể đánh giá chính xác rủi ro, đưa ra các quyết định bảo hiểm dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa các chiến lược định giá của họ.

Các công ty năng lượng và tiện ích sử dụng hồi quy để dự báo nhu cầu năng lượng, tối ưu hóa phân bổ tài nguyên và dự đoán lỗi thiết bị. Những hiểu biết sâu sắc này cho phép họ quản lý hiệu quả các quy trình sản xuất, phân phối và bảo trì năng lượng, giúp cải thiện hiệu quả hoạt động và tiết kiệm chi phí.

Công ty viễn thông sử dụng hồi quy để phân tích dữ liệu khách hàng, dự đoán sự rời bỏ của khách hàng, tối ưu hóa hiệu suất mạng và dự báo nhu cầu dịch vụ. Những mô hình này giúp các công ty viễn thông tăng cường giữ chân khách hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa quy hoạch hạ tầng mạng.

Những gã khổng lồ công nghệ như Google, microsoftvà Facebook chủ yếu dựa vào hồi quy trong học máy để tối ưu hóa thuật toán tìm kiếm, cải thiện hệ thống đề xuất và nâng cao trải nghiệm người dùng trên các nền tảng của họ. Các công ty này liên tục phân tích dữ liệu và hành vi của người dùng để cung cấp nội dung phù hợp và được cá nhân hóa cho người dùng của họ.

Kết thúc

Hồi quy trong học máy đóng vai trò là một kỹ thuật mạnh mẽ để hiểu và dự đoán kết quả liên tục. Với khả năng thiết lập mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, mô hình hồi quy đã trở thành công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực phân tích dự báo.

Bằng cách tận dụng dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, các mô hình này có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị và dự báo chính xác trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, chăm sóc sức khỏe và bán hàng.

Các loại mô hình hồi quy đa dạng có sẵn, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính đơn giản, hồi quy tuyến tính bội và hồi quy logistic, mang lại sự linh hoạt trong việc nắm bắt các mối quan hệ khác nhau và tối ưu hóa độ chính xác của dự đoán.

Khi chúng tôi tiếp tục khai thác tiềm năng của hồi quy trong học máy, tác động của nó đối với việc ra quyết định và dự báo chắc chắn sẽ định hình tương lai của các phương pháp dựa trên dữ liệu.