Inleiding tot technieken voor machinaal leren
Machine Learning is een wetenschappelijke benadering om bepaalde taken op te lossen met behulp van verschillende algoritmen en voorspellingen. Voordat het model wordt geïmplementeerd, worden trainingsgegevens of een wiskundig model gebouwd met behulp van bepaalde algoritmen op basis van computationele statistieken om voorspellingen te doen zonder het daadwerkelijk te programmeren. Datamining, optimalisatie, visualisatie en statistieken zijn allemaal gekoppeld aan Machine Learning en AI. Hiervoor zijn veel technieken en andere benaderingen in ML. Omdat ML in het echte leven veel toepassingen heeft, worden er naar behoefte verschillende methoden gebruikt. Deze methoden passen bepaalde algoritmen toe om het meest nauwkeurige resultaat te voorspellen en te krijgen. In deze post zullen we de verschillende machine learning-technieken diepgaand bekijken.
Technieken van machinaal leren
Er zijn een paar methoden die invloed hebben op het bevorderen van de systemen om automatisch te leren en te verbeteren volgens de ervaring. Maar ze vallen onder verschillende categorieën of types zoals Supervised Learning, Unsupervised Learning, Versterkingsleren, Representation Learning, etc. Hieronder staan de technieken die vallen onder Machine Learning:
1. Regressie
Regressie-algoritmen worden meestal gebruikt om voorspellingen te doen over getallen, bijvoorbeeld wanneer de uitvoer een reële of continue waarde is. Omdat het onder Supervised Learning valt, werkt het met getrainde gegevens om nieuwe testgegevens te voorspellen. Leeftijd kan bijvoorbeeld een continue waarde zijn naarmate deze met de tijd toeneemt. Er zijn enkele Regression-modellen zoals hieronder weergegeven:
Enkele veel gebruikte algoritmen in regressietechnieken
- Eenvoudig lineair regressiemodel : het is een statistische methode die de relatie tussen twee kwantitatieve variabelen analyseert. Deze techniek wordt meestal gebruikt in financiële velden, onroerend goed, enz.
- Lasso-regressie : Minimale absolute selectie Krimpoperator of LASSO wordt gebruikt wanneer er een subset van de voorspeller nodig is om de voorspellingsfout in een continue variabele te minimaliseren.
- Logistieke regressie : het wordt uitgevoerd in gevallen van fraudedetectie, klinische proeven, enz. Overal waar de output binair is.
- Ondersteuning van vectorregressie : SVR is een beetje anders dan SVM. In eenvoudige regressie is het doel om de fout te minimaliseren, terwijl we in SVR de fout binnen een drempel aanpassen.
- Multivariate regressie-algoritme : deze techniek wordt gebruikt in het geval van meerdere voorspellende variabelen. Het kan worden bediend met matrixbewerkingen en de Numpy-bibliotheek van Python.
- Meervoudig regressie-algoritme : het werkt met meerdere kwantitatieve variabelen in zowel lineaire als niet-lineaire regressie-algoritmen.
2. Classificatie
Een classificatiemodel, een methode voor begeleid leren, trekt een conclusie uit waargenomen waarden als een of meer resultaten in een categorische vorm. E-mail heeft bijvoorbeeld filters zoals inbox, concepten, spam, enz. Er is een aantal algoritmen in het classificatiemodel zoals logistieke regressie, beslissingsboom, willekeurig bos, meerlagige waarneming, enz. In dit model classificeren we onze gegevens specifiek en wijs labels toe aan die klassen. Classificeerders zijn van twee soorten:
- Binaire Classificaties : Classificatie met 2 verschillende klassen en 2 uitvoer.
- Multi-class Classifier s: Classificatie met meer dan 2 klassen.
3. Clustering
Clustering is een machine learning-techniek waarbij gegevenspunten in specifieke groepen worden ingedeeld. Als we enkele objecten of gegevenspunten hebben, kunnen we de clusteringalgoritmen toepassen om ze te analyseren en te groeperen op basis van hun eigenschappen en kenmerken. Deze methode van niet-gecontroleerde techniek wordt gebruikt vanwege de statistische technieken. Clusteralgoritmen maken voorspellingen op basis van trainingsgegevens en maken clusters op basis van gelijkenis of onbekendheid.
Clustering methoden:
- Op dichtheid gebaseerde methoden : bij deze methode worden clusters beschouwd als dichte regio's, afhankelijk van hun gelijkenis en verschil met de lagere dichte regio.
- Hiërarchische methoden : de clusters gevormd in deze methode zijn de boomachtige structuren. Deze methode vormt bomen of clusters uit de vorige cluster. Er zijn twee soorten hiërarchische methoden: Agglomerative (Bottom-up benadering) en Divisive (Top-down benadering).
- Partitioneermethoden : deze methode partitioneert de objecten op basis van k-clusters en elke methode vormt een enkele cluster.
- Op Gris gebaseerde methoden : bij deze methode worden gegevens gecombineerd in een aantal cellen die een rasterachtige structuur vormen.
4. Anomalie detectie
Afwijkingsdetectie is het proces van het detecteren van onverwachte items of gebeurtenissen in een gegevensset. Sommige gebieden waar deze techniek wordt gebruikt, zijn fraudedetectie, foutdetectie, systeemmonitoring, etc. Anomaliedetectie kan grofweg worden gecategoriseerd als:
- Puntafwijkingen : puntafwijkingen worden gedefinieerd wanneer een enkele gegevens onverwacht zijn.
- Contextuele anomalieën : wanneer anomalieën contextspecifiek zijn, worden deze contextuele anomalieën genoemd.
- Collectieve afwijkingen : wanneer een verzameling of een groep gerelateerde gegevensitems afwijkend zijn, wordt dit collectieve afwijking genoemd.
Er zijn bepaalde technieken voor het detecteren van afwijkingen als volgt:
- Statistische methoden : het helpt bij het identificeren van afwijkingen door de gegevens aan te wijzen die afwijken van statistische methoden zoals gemiddelde, mediaan, modus, enz.
- Op dichtheid gebaseerde anomaliedetectie : gebaseerd op het k-dichtstbijzijnde buuralgoritme.
- Op clustering gebaseerd anomalie-algoritme : gegevenspunten worden verzameld als een cluster wanneer ze onder dezelfde groep vallen en worden bepaald op basis van de lokale zwaartepunten.
- Super Vector Machine : het algoritme traint zichzelf om de normale gegevensinstanties te clusteren en identificeert de afwijkingen met behulp van de trainingsgegevens.
Werken aan technieken voor machinaal leren
Machine Learning maakt gebruik van veel algoritmen om grote en complexe datasets af te handelen en te gebruiken om voorspellingen te doen per behoefte.
We zoeken bijvoorbeeld een busafbeelding op Google. Google krijgt dus in feite een aantal voorbeelden of datasets die als bus zijn gelabeld en het systeem vindt de patronen van pixels en kleuren die helpen bij het vinden van de juiste afbeeldingen van de bus.
Het systeem van Google maakt een willekeurige schatting van de busachtige afbeeldingen met behulp van patronen. Als er een fout optreedt, past deze zichzelf aan voor de nauwkeurigheid. Uiteindelijk zullen die patronen worden geleerd door een groot computersysteem gemodelleerd als een menselijk brein of Deep Neural Network om de juiste resultaten van de beelden te identificeren. Dit is hoe ML-technieken werken om altijd het beste resultaat te krijgen.
Conclusie
Machine Learning heeft verschillende toepassingen in het echte leven om bedrijven, particulieren, enz. Te helpen bepaalde resultaten te bereiken als dat nodig is. Om de beste resultaten te krijgen, zijn bepaalde technieken belangrijk die hierboven zijn besproken. Deze technieken zijn modern, futuristisch en bevorderen automatisering van dingen met minder mankracht en kosten.
Aanbevolen artikelen
Dit is een leidraad geweest voor Machine Learning-technieken. Hier bespreken we de verschillende technieken van machine learning met zijn werking. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie–
- Ensemble technieken
- Kunstmatige intelligentie technieken
- Datamining concepten en technieken
- Data Science Machine Learning
- Eenvoudige manieren om beslisboom te maken
- Belang van beslissingsboom in datamining
- Lineaire regressie versus logistieke regressie | Belangrijkste verschillen