Algoritmy strojového učenia sú výpočtové modely, ktoré umožňujú počítačom porozumieť vzorcom a predpovedať alebo robiť úsudky na základe údajov bez potreby explicitného programovania. Tieto algoritmy tvoria základ modernej umelej inteligencie a používajú sa v širokej škále aplikácií vrátane rozpoznávania obrazu a reči, spracovania prirodzeného jazyka, systémov odporúčaní, detekcie podvodov, autonómnych áut atď.

Toto Algoritmy strojového učenia Článok sa bude zaoberať všetkými základnými algoritmami strojového učenia Podporný vektorový stroj, rozhodovanie, logistická regresia, naivný klasifikátor bayees, náhodný les, klastrovanie k-mean, učenie zosilnenia, vektor, hierarchické zhlukovanie, xgboost, adaboost, logistika atď.

Typy algoritmov strojového učenia

Existujú tri typy algoritmov strojového učenia.

1. Učenie pod dohľadom
   • Regresia
   • Klasifikácia
2. Učenie bez dozoru
   • Zhlukovanie
   • Zníženie rozmerov
3. Posilňovacie učenie

1. Algoritmus kontrolovaného učenia

Učenie pod dohľadom je typ algoritmu strojového učenia, kde sme na trénovanie modelu alebo algoritmov použili označenú množinu údajov. Cieľom algoritmu je naučiť sa mapovanie zo vstupných údajov na výstupné štítky, čo mu umožňuje predpovedať alebo klasifikovať nové, neviditeľné údaje.

2. Algoritmus učenia bez dozoru

Učenie bez dozoru je typ algoritmu strojového učenia, kde sa algoritmy používajú na nájdenie vzorov, štruktúry alebo vzťahu v rámci súboru údajov pomocou súboru údajov bez označenia. Skúma vlastnú štruktúru údajov bez vopred definovaných kategórií alebo štítkov.

3. Posilňovacie učenie

Posilňovacie učenie je typ algoritmu strojového učenia, kde sa agent učí robiť postupné rozhodnutia interakciou s okolím. Agent dostáva spätnú väzbu vo forme stimulov alebo trestov na základe svojich činov. Účelom agenta je objaviť optimálne taktiky, ktoré maximalizujú kumulatívne odmeny v priebehu času prostredníctvom pokusov a omylov. Posilňovacie učenie sa často používa v scenároch, v ktorých sa agent musí naučiť, ako sa pohybovať v prostredí, hrať hry, riadiť roboty alebo robiť rozhodnutia v neistých situáciách.

Zoznam populárnych algoritmov strojového učenia

Tu je zoznam 10 najpopulárnejších algoritmov strojového učenia.

príklad binárneho vyhľadávacieho stromu

1. Lineárna regresia

Lineárna regresia je jednoduchý algoritmus používaný na mapovanie lineárneho vzťahu medzi vstupnými znakmi a spojitou cieľovou premennou. Funguje to tak, že sa k údajom pripojí riadok a potom sa pomocou neho predpovedajú nové hodnoty.

2. Logistická regresia

Logistická regresia je rozšírením lineárnej regresie, ktorá sa používa pri klasifikačných úlohách na odhad pravdepodobnosti, že inštancia patrí do špecifickej triedy.

3. SVM (podporný vektorový stroj)

SVM sú kontrolované učebné algoritmy, ktoré môžu vykonávať klasifikačné a regresné úlohy. Nájde nadrovinu, ktorá najlepšie oddeľuje triedy v priestore funkcií.

4. KNN (K-najbližší sused)

KNN je neparametrická technika, ktorú možno použiť na klasifikáciu aj regresiu. Funguje tak, že identifikuje k najpodobnejších údajových bodov novému údajovému bodu a potom predpovedá označenie nového údajového bodu pomocou štítkov týchto údajových bodov.

5. Rozhodovací strom

Rozhodovacie stromy sú typom techniky učenia pod dohľadom, ktorú možno použiť na klasifikáciu aj regresiu. Funguje tak, že údaje rozdeľuje do menších a menších skupín, kým sa každá skupina nedá klasifikovať alebo predpovedať s vysokým stupňom presnosti.

6. Náhodný les

Náhodné lesy sú typom metódy učenia súboru, ktorá využíva súbor rozhodovacích stromov na vytváranie predpovedí agregovaním predpovedí z jednotlivých stromov. Zlepšuje presnosť a odolnosť jednotlivých rozhodovacích stromov. Môže byť použitý pre klasifikačné aj regresné úlohy.

názov mesta v usa

7. Naivný Bayes

Naive Bayes je pravdepodobnostný klasifikátor založený na Bayesovej vete, ktorý sa používa na klasifikačné úlohy. Funguje to tak, že sa predpokladá, že vlastnosti dátového bodu sú navzájom nezávislé.

8. PCA (analýza hlavných komponentov)

PCA je technika redukcie rozmerov, ktorá sa používa na transformáciu údajov do priestoru nižšej dimenzie pri zachovaní čo najväčšieho rozptylu. Funguje to tak, že v údajoch nájdete smery, ktoré obsahujú najviac variácií, a potom údaje premietnete do týchto smerov.

9. Apriori algoritmy

Apriori algoritmus je tradičná technika dolovania údajov na dolovanie asociačných pravidiel v transakčných databázach alebo množinách údajov. Je navrhnutý tak, aby odhalil prepojenia a vzory medzi vecami, ktoré sa pravidelne vyskytujú v transakciách. Apriori zisťuje časté množiny položiek, čo sú skupiny položiek, ktoré sa objavujú spolu v transakciách s danou minimálnou úrovňou podpory.

10. Klastrovanie K-Means

Klastrovanie K-Means je prístup učenia bez dozoru, ktorý možno použiť na zoskupenie údajových bodov. Funguje tak, že v údajoch nájde k klastrov, takže údajové body v každom klastri sú si navzájom čo najviac podobné, pričom zostávajú čo najviac odlišné od údajových bodov v iných klastroch.

Objavte základné koncepty strojového učenia učením sa 10 najlepších algoritmov , ako je lineárna regresia, rozhodovacie stromy a neurónové siete.

Algoritmus strojového učenia – často kladené otázky

1. Čo je to algoritmus strojového učenia?

Algoritmy strojového učenia sú techniky založené na štatistických konceptoch, ktoré umožňujú počítačom učiť sa z údajov, objavovať vzory, robiť predpovede alebo vykonávať úlohy bez potreby explicitného programovania. Tieto algoritmy sú vo všeobecnosti rozdelené do troch typov, t. j. učenie pod dohľadom, učenie bez dozoru a učenie sa posilňovaním.

2. Aké sú typy strojového učenia?

Existujú hlavne tri typy strojového učenia:

• Riadený algoritmus
• Algoritmus bez dozoru
• Algoritmus vystuženia

3. Ktorý algoritmus ML je najlepší na predikciu?

Ideálna metóda strojového učenia na predikciu je určená a počet kritérií vrátane povahy problému, typu údajov a jedinečných požiadaviek. Prístupy Support Vector Machines, Random Forests a Gradient Boosting sú obľúbené pre predikčné pracovné zaťaženia. Na druhej strane výber algoritmu by mal byť založený na testovaní a hodnotení konkrétneho problému a súboru údajov.

4. Aké sú 10 populárnych algoritmov strojového učenia?

Nižšie je uvedený zoznam 10 najčastejšie používaných algoritmov strojového učenia (ML):

1. Lineárna regresia
2. Logistická regresia
3. SVM (podporný vektorový stroj)
4. KNN (K-najbližší sused)
5. Rozhodovací strom
6. Náhodný les
7. Naivný Bayes
8. PCA (analýza hlavných komponentov)
9. Apriori algoritmy
10. K-Means Clustering