A legjobb gépi tanulási modellek magyarázata

A gépi tanulás (ML) olyan technológiai innováció, amely számos ágazatban továbbra is bevált.

A gépi tanulás a mesterséges intelligenciához és a mély tanuláshoz kapcsolódik. Mivel egy folyamatosan fejlődő technológiai korszakban élünk, most már lehetséges megjósolni, hogy mi következik, és tudjuk, hogyan változtassuk meg megközelítésünket az ML használatával.

Így Ön nem korlátozódik a kézi módszerekre; Manapság szinte minden feladat automatizált. Különböző munkákhoz különféle gépi tanulási algoritmusokat terveztek. Ezek az algoritmusok összetett problémákat oldhatnak meg, és órákat takaríthatnak meg az üzleti életben.

Ilyen lehet például a sakkozás, az adatok kitöltése, a műtétek elvégzése, a legjobb lehetőség kiválasztása a bevásárlólistáról és még sok más.

Ebben a cikkben részletesen elmagyarázom a gépi tanulási algoritmusokat és modelleket.

Essünk neki!

Mi az a gépi tanulás?

A gépi tanulás olyan készség vagy technológia, amelyben a gépnek (például egy számítógépnek) statisztikai modellek és algoritmusok használatával kell kiépítenie tanulási és alkalmazkodási képességét anélkül, hogy túlságosan programozott lenne.

Ennek eredményeként a gépek az emberekhez hasonlóan viselkednek. Ez a mesterséges intelligencia egy fajtája, amely lehetővé teszi a szoftveralkalmazások számára, hogy pontosabbá tegyenek előrejelzéseket és különböző feladatokat hajtsanak végre az adatok kihasználásával és önmaguk fejlesztésével.

Mivel a számítástechnikai technológiák gyorsan fejlődnek, a mai gépi tanulás nem ugyanaz, mint a korábbi gépi tanulás. A gépi tanulás bizonyítja létezését a mintafelismeréstől a bizonyos feladatok elvégzéséhez szükséges tanulás elméletéig.

A gépi tanulással a számítógépek tanulnak a korábbi számításokból, hogy megismételhető, megbízható döntéseket és eredményeket hozzanak létre. Más szóval, a gépi tanulás új lendületet kapott tudomány.

Bár sok algoritmust régóta használnak, az a képesség, hogy összetett számításokat automatikusan, gyorsabban és gyorsabban, újra és újra alkalmazzanak, egy újabb fejlesztés.

Néhány nyilvánosságra hozott példa a következő:

• Online ajánlási kedvezmények és ajánlatok, például a Netflixtől és az Amazontól
• Önvezető és erősen felkapott Google-autó
• A csalások felderítése és néhány módszer javaslata a problémák kihagyására

És még sok más.

Miért van szüksége gépi tanulásra?

A gépi tanulás egy fontos koncepció, amelyet minden cégtulajdonos alkalmaz szoftveralkalmazásaiban, hogy megismerje vásárlói viselkedését, üzleti működési mintáit stb. Támogatja a legújabb termékek fejlesztését.

Számos vezető vállalat, mint például a Google, az Uber, az Instagram, az Amazon stb., a gépi tanulást a működés központi részévé teszi. A nagy mennyiségű adaton dolgozó iparágak azonban ismerik a gépi tanulási modellek fontosságát.

A szervezetek hatékonyan tudnak dolgozni ezzel a technológiával. Az olyan iparágak, mint a pénzügyi szolgáltatások, a kormányzat, az egészségügy, a kiskereskedelem, a szállítás és az olaj-gáz, gépi tanulási modelleket használnak az ügyfelek számára értékesebb eredmények elérése érdekében.

Ki használja a gépi tanulást?

A gépi tanulást manapság számos alkalmazásban használják. A legismertebb példa az ajánlómotor Instagramon, Facebookon, Twitteren stb.

A Facebook gépi tanulást alkalmaz, hogy személyre szabja a tagok hírfolyamaikkal kapcsolatos élményeit. Ha egy felhasználó gyakran megáll az azonos kategóriájú bejegyzések ellenőrzésére, az ajánlómotor több azonos kategóriájú bejegyzést kezd megjeleníteni.

A képernyő mögött az ajánlómotor a tagok online viselkedését próbálja tanulmányozni mintáikon keresztül. A hírfolyam automatikusan igazodik, amikor a felhasználó módosítja a műveletét.

Az ajánlómotorokhoz kapcsolódóan sok vállalat ugyanazt a koncepciót használja kritikus üzleti folyamatainak futtatásához. Ők:

• Customer Relationship Management (CRM) szoftver: Gépi tanulási modellek segítségével elemzi a látogatók e-mailjeit, és arra készteti az értékesítési csapatot, hogy először azonnal válaszoljon a legfontosabb üzenetekre.
• Üzleti intelligencia (BI): Az Analytics és a BI-szállítók a technológiát használják a lényeges adatpontok, minták és anomáliák azonosítására.
• Emberi Erőforrás Információs Rendszerek (HRIS): A szoftverében gépi tanulási modelleket használ, hogy kiszűrje alkalmazásait, és felismerje a legjobb jelölteket a kívánt pozícióra.
• Önvezető autók: A gépi tanulási algoritmusok lehetővé teszik az autógyártó vállalatok számára, hogy azonosítsák az objektumot, vagy érzékeljék a vezető viselkedését, hogy azonnal figyelmeztessenek a balesetek megelőzése érdekében.
• Virtuális asszisztensek: A virtuális asszisztensek olyan intelligens asszisztensek, amelyek felügyelt és nem felügyelt modelleket kombinálnak a beszéd és a kontextus értelmezésére.

Mik azok a gépi tanulási modellek?

Az ML modell egy számítógépes szoftver vagy alkalmazás, amely bizonyos minták megítélésére és felismerésére van kiképezve. A modellt adatok segítségével betaníthatja, és elláthatja az algoritmussal, hogy azokból az adatokból tanuljon.

Például olyan alkalmazást szeretne készíteni, amely a felhasználó arckifejezése alapján felismeri az érzelmeket. Itt meg kell etetni a modellt különböző érzelmekkel megjelölt arcképekkel, és jól kell képeznie modelljét. Most már használhatja ugyanazt a modellt az alkalmazásban, hogy könnyen meghatározza a felhasználó hangulatát.

Egyszerűen fogalmazva, a gépi tanulási modell egy egyszerűsített folyamatábrázolás. Ez a legegyszerűbb módja annak, hogy meghatározzon valamit, vagy ajánljon valamit a fogyasztónak. A modellben minden közelítésként működik.

Például amikor egy földgömböt rajzolunk vagy gyártunk, gömb alakot adunk neki. De a tényleges földgömb nem gömb alakú, mint tudjuk. Itt feltételezzük az alakzatot, hogy építsünk valamit. Az ML modellek hasonlóan működnek.

Folytassuk a különböző gépi tanulási modellekkel és algoritmusokkal.

A gépi tanulási modellek típusai

Az összes gépi tanulási modell felügyelt, nem felügyelt és megerősített tanulási kategóriába sorolható. A felügyelt és nem felügyelt tanulást a továbbiakban különböző kifejezések közé soroljuk. Beszéljük meg mindegyiket részletesen.

#1. Felügyelt tanulás

A felügyelt tanulás egy egyszerű gépi tanulási modell, amely magában foglalja egy alapvető funkció megtanulását. Ez a funkció egy bemenetet képez le a kimenethez. Például, ha van egy adatkészlete, amely két változóból áll, az életkort bemenetként és a magasságot kimenetként.

A felügyelt tanulási modell segítségével könnyen megjósolhatja egy személy magasságát az adott személy életkora alapján. Ennek a tanulási modellnek a megértéséhez végig kell mennie az alkategóriákon.

#2. Osztályozás

Az osztályozás egy széles körben használt prediktív modellezési feladat a gépi tanulás területén, ahol egy címkét jósolnak meg egy adott bemeneti adathoz. Ez szükségessé teszi a betanítási adatkészletet a bemenetek és kimenetek széles skálájával, amelyekből a modell tanul.

A betanítási adatkészletet arra használják, hogy megtalálják a bemeneti adatminták meghatározott osztálycímkékre való leképezésének minimális módját. Végül a betanítási adatkészlet jelenti azt a problémát, amely nagyszámú kimeneti mintát tartalmaz.

Levélszemét-szűrésre, dokumentumkeresésre, kézzel írt karakterfelismerésre, csalások felderítésére, nyelvi azonosításra és hangulatelemzésre használják. A kimenet ebben az esetben diszkrét.

#3. Regresszió

Ebben a modellben a kimenet mindig folyamatos. A regressziós elemzés alapvetően egy statisztikai megközelítés, amely egy vagy több független változó és egy cél- vagy függő változó közötti kapcsolatot modellezi.

A regresszió lehetővé teszi, hogy megnézzük, hogyan változik a függő változó száma a független változóhoz képest, miközben a többi független változó állandó. A fizetés, az életkor, a hőmérséklet, az ár és más valós adatok előrejelzésére szolgál.

A regressziós elemzés egy „legjobb tipp” módszer, amely előrejelzést generál az adatok halmazából. Egyszerűen fogalmazva, különböző pontok illesztése egy grafikonba a legpontosabb érték elérése érdekében.

Példa: A repülőjegy árának előrejelzése gyakori regressziós feladat.

#4. Felügyelet nélküli tanulás

A felügyelet nélküli tanulást alapvetően arra használják, hogy következtetéseket vonjanak le, valamint mintákat találjanak a bemeneti adatokból anélkül, hogy a megjelölt eredményekre utalnának. Ez a technika rejtett adatcsoportok és minták felfedezésére szolgál emberi beavatkozás nélkül.

Különbségeket és hasonlóságokat fedezhet fel az információkban, így ez a technika ideális az ügyfelek szegmentálásához, feltáró adatelemzéshez, minta- és képfelismeréshez, valamint keresztértékesítési stratégiákhoz.

A felügyelet nélküli tanulást arra is használják, hogy csökkentsék a modell véges számú jellemzőjét a dimenziócsökkentési folyamat segítségével, amely két megközelítést tartalmaz: szinguláris érték dekompozíciót és főkomponens elemzést.

#5. Klaszterezés

A klaszterezés egy nem felügyelt tanulási modell, amely magában foglalja az adatpontok csoportosítását. Gyakran használják csalások felderítésére, dokumentumok osztályozására és ügyfélszegmentálására.

A leggyakoribb klaszterezési vagy csoportosítási algoritmusok közé tartozik a hierarchikus klaszterezés, a sűrűség alapú klaszterezés, az átlagos eltolási klaszterezés és a k-közép klaszterezés. Minden algoritmust másként használunk a klaszterek keresésére, de a cél minden esetben ugyanaz.

#6. Dimenziócsökkentés

Ez egy módszer a különböző valószínűségi változók csökkentésére, amelyeket figyelembe veszünk, hogy megkapjuk a fő változók halmazát. Más szóval, a jellemzőkészlet dimenziójának csökkentésének folyamatát dimenziócsökkentésnek nevezzük. Ennek a modellnek a népszerű algoritmusát főkomponens-elemzésnek nevezik.

Ennek átka arra utal, hogy több inputot kell hozzáadni a prediktív modellezési tevékenységekhez, ami még nehezebbé teszi a modellezést. Általában adatvizualizációra használják.

#7. Megerősítő gépi tanulás

Ez egy hasonló modell a felügyelt gépi tanuláshoz. Ezt viselkedési gépi tanulási modellnek nevezik. Az egyetlen különbség a felügyelt tanulástól, hogy az algoritmus nem a mintaadatok felhasználásával van betanítva.

A megerősítő tanulási modell tanul, ahogy halad előre a próba és hiba módszerrel. A sikeres eredmények sorozata arra kényszerítette a modellt, hogy az adott problémára a legjobb ajánlást dolgozza ki. Ezt gyakran használják játékokban, navigációban, robotikában stb.

A gépi tanulási algoritmusok típusai

#1. Lineáris regresszió

Itt az az ötlet, hogy találjunk egy sort, amely a lehető legjobban illeszkedik a szükséges adatokhoz. A lineáris regressziós modellben vannak olyan kiterjesztések, amelyek többszörös lineáris regressziót és polinomiális regressziót tartalmaznak. Ez azt jelenti, hogy meg kell találni a legjobb síkot, amely illeszkedik az adatokhoz, illetve az adatokhoz legjobban illeszkedő görbét.

#2. Logisztikus regresszió

A logisztikus regresszió nagyon hasonlít a lineáris regressziós algoritmushoz, de lényegében véges számú, mondjuk kettő kimenetelére használják. A logisztikus regressziót a lineáris regresszióval szemben alkalmazzák az eredmények valószínűségének modellezésekor.

Itt egy logisztikai egyenletet zseniális módon építenek fel úgy, hogy a kimeneti változó 0 és 1 között legyen.

#3. Döntési fa

A döntési fa modellt széles körben használják a stratégiai tervezésben, a gépi tanulásban és az operációkutatásban. Csomópontokból áll. Ha több csomópontja van, pontosabb eredményeket kap. A döntési fa utolsó csomópontja olyan adatokból áll, amelyek segítik a gyorsabb döntéshozatalt.

Így az utolsó csomópontokat a fák leveleinek is nevezik. A döntési fákat könnyű és intuitív módon felépíteni, de a pontosság tekintetében elmaradnak.

#4. Random Forest

Ez egy együttes tanulási technika. Egyszerűen fogalmazva, döntési fákból épül fel. A véletlenszerű erdők modellje több döntési fát is magában foglal, a valódi adatok rendszerbetöltési adatkészleteinek használatával. A fa minden lépésében véletlenszerűen választja ki a változók részhalmazát.

A véletlenszerű erdőmodell minden döntési fa előrejelzési módját választja ki. Ezért a „többség nyer” modellre támaszkodva csökkenti a hiba kockázatát.

Például, ha létrehoz egy egyedi döntési fát, és a modell 0-t jósol a végén, akkor nem lesz semmi. De ha egyszerre 4 döntési fát hoz létre, akkor 1-es értéket kaphat. Ez a véletlenszerű erdőtanulási modell ereje.

#5. Támogatja a Vector gépet

A Support Vector Machine (SVM) egy felügyelt gépi tanulási algoritmus, amely bonyolult, de intuitív, ha a legalapvetőbb szintről beszélünk.

Például, ha kétféle adat vagy osztály létezik, az SVM algoritmus határt vagy hipersíkot talál az adatosztályok között, és maximalizálja a kettő közötti margót. Sok sík vagy határvonal van, amely elválaszt két osztályt, de egy sík maximalizálhatja az osztályok közötti távolságot vagy margót.

#6. Főkomponens-elemzés (PCA)

A főkomponens-elemzés azt jelenti, hogy nagyobb dimenziójú információkat, például 3 dimenziót vetítenek ki egy kisebb térbe, például 2 dimenzióba. Ez minimális adatméretet eredményez. Így megőrizheti az eredeti értékeket a modellben anélkül, hogy a pozíciót akadályozná, de csökkentené a méreteket.

Egyszerűen fogalmazva, ez egy dimenziócsökkentési modell, amelyet különösen arra használnak, hogy az adathalmazban jelen lévő több változót a legkevesebb változóra csökkentsék. Megtehető úgy, hogy összeadjuk azokat a változókat, amelyek mérési skálája megegyezik és magasabb korrelációkkal rendelkezik, mint másoké.

Ennek az algoritmusnak az elsődleges célja, hogy megmutassa az új változócsoportokat, és elegendő hozzáférést biztosítson a munka elvégzéséhez.

A PCA például segít értelmezni a sok kérdést vagy változót tartalmazó felméréseket, mint például a jólétre, a tanulmányi kultúrára vagy a viselkedésre vonatkozó felméréseket. Ennek minimális változóit láthatjuk a PCA modellnél.

#7. Naiv Bayes

A Naive Bayes algoritmust az adattudományban használják, és számos iparágban népszerű modell. Az ötlet a Bayes-tételből származik, amely megmagyarázza a valószínűségi egyenletet, például: „mennyi a Q (kimeneti változó) valószínűsége P adott esetben.

Ez egy matematikai magyarázat, amelyet a mai technológiai korszakban használnak.

Ezeken kívül néhány, a regressziós részben említett modell, beleértve a döntési fát, a neurális hálózatot és a véletlen erdőt, szintén az osztályozási modell alá tartozik. Az egyetlen különbség a kifejezések között, hogy a kimenet diszkrét, nem pedig folyamatos.

#8. Neurális hálózat

A neurális hálózat ismét a leggyakrabban használt modell az iparágakban. Ez lényegében különböző matematikai egyenletek hálózata. Először egy vagy több változót vesz fel bemenetként, és átmegy az egyenlethálózaton. Végül egy vagy több kimeneti változóban ad eredményt.

Más szóval, egy neurális hálózat felveszi a bemenetek vektorát, és visszaadja a kimenetek vektorát. Hasonló a mátrixokhoz a matematikában. Rejtett rétegei vannak a bemeneti és kimeneti rétegek közepén, amelyek lineáris és aktiválási funkciókat egyaránt képviselnek.

#9. K-Legközelebbi szomszédok (KNN) algoritmusa

A KNN algoritmust osztályozási és regressziós problémákra egyaránt használják. Az adattudományi iparban széles körben használják osztályozási problémák megoldására. Sőt, az összes rendelkezésre álló esetet eltárolja, és a következő eseteket k szomszédjai szavazatai alapján osztályozza.

A távolságfüggvény végzi a mérést. Ha például adatokat szeretne egy személyről, beszélnie kell az adott személyhez legközelebbi személyekkel, például barátokkal, kollégákkal stb. Hasonló módon működik a KNN algoritmusa is.

A KNN-algoritmus kiválasztása előtt három dolgot kell figyelembe vennie.

• Az adatokat elő kell feldolgozni.
• A változókat normalizálni kell, különben a magasabb változók torzíthatják a modellt.
• A KNN számítási szempontból drága.

#10. K-Means klaszterezés

Felügyelt gépi tanulási modell alá tartozik, amely megoldja a fürtözési feladatokat. Itt az adatkészleteket több klaszterbe (mondjuk K-be) osztályozzuk és kategorizáljuk, így a klaszteren belüli összes pont heterogén és homogén az adatokból.

A K-Means a következőhöz hasonló klasztereket alkot:

• A K-Means kiválasztja a K számú adatpontot, amelyeket centroidoknak nevezünk minden klaszterhez.
• Minden adatpont egy klasztert alkot a legközelebbi klaszterrel (centroidokkal), azaz K klaszterrel.
• Ez új centroidokat hoz létre.
• Ezután minden ponthoz meghatározzuk a legközelebbi távolságot. Ez a folyamat addig ismétlődik, amíg a centroidok meg nem változnak.

Következtetés

A gépi tanulási modellek és algoritmusok nagyon meghatározóak a kritikus folyamatok számára. Ezek az algoritmusok megkönnyítik és egyszerűvé teszik mindennapjainkat. Így a leggigantikusabb folyamatokat is könnyebbé válik másodpercek alatt előhozni.

Így az ML egy hatékony eszköz, amelyet manapság számos iparág használ, és kereslete folyamatosan növekszik. És nincs messze a nap, amikor még pontosabb válaszokat kaphatunk összetett problémáinkra.