Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Существует множество различных типов алгоритмов и приложений машинного обучения, в том числе:

1. Обучение с учителем: тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на размеченном наборе данных, где для каждого примера в обучающем наборе предоставляется правильный результат. Примеры алгоритмов обучения с учителем включают линейную регрессию, логистическую регрессию и машины опорных векторов.

2. Обучение без учителя: тип машинного обучения, при котором алгоритму не даются помеченные обучающие примеры, и он должен самостоятельно находить закономерности и взаимосвязи в данных. Примеры алгоритмов обучения без учителя включают кластеризацию k-средних и анализ основных компонентов.

3. Обучение с подкреплением: тип машинного обучения, при котором агент учится, взаимодействуя с окружающей средой и получая вознаграждение или наказание за определенные действия.

4. Глубокое обучение: тип машинного обучения, в котором для обучения и принятия решений используются многослойные искусственные нейронные сети.

5. Деревья решений: тип алгоритма машинного обучения, который создает древовидную модель решений и их возможных последствий, используемых для классификации и регрессии.

6. Случайные леса: ансамблевый алгоритм машинного обучения, который состоит из множества деревьев решений и выводит класс, который является режимом вывода класса по отдельным деревьям.

7. Повышение: метаалгоритм ансамбля машинного обучения, предназначенный в первую очередь для уменьшения предвзятости, а также дисперсии в обучении с учителем, а также семейство алгоритмов машинного обучения, которые превращают слабых учеников в сильных.

8. Повышение градиента: метод машинного обучения для задач регрессии и классификации, который создает модель прогнозирования в виде ансамбля слабых моделей прогнозирования, обычно деревьев решений.

9. Наивный байесовский классификатор: простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса с сильными (наивными) предположениями о независимости.

10. K-ближайших соседей (KNN): непараметрический метод, используемый для классификации и регрессии.

11. Нейронные сети: тип алгоритма машинного обучения, смоделированный по образцу структуры и функции мозга, используемый для классификации и регрессии.

12. Сверточные нейронные сети (CNN): тип нейронной сети, предназначенный для обработки данных с топологией в виде сетки, обычно используемый для анализа изображений и видео.

13. Рекуррентные нейронные сети (RNN): тип нейронной сети, предназначенный для обработки последовательных данных, обычно используемый для обработки естественного языка и анализа временных рядов.

14. Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM): тип RNN с ячейками памяти, которые могут хранить информацию в течение длительных периодов времени, что позволяет сети изучать долгосрочные зависимости в данных.

15. Самоорганизующиеся карты (SOM): тип неконтролируемой нейронной сети, используемый для уменьшения размерности и визуализации сложных наборов данных.

16. Машины опорных векторов (SVM): тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать для классификации и регрессии.

17. Линейная регрессия: статистический метод, используемый для моделирования линейной зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными.

18. Логистическая регрессия: статистический метод, используемый для бинарной классификации (прогнозирование результата, который может иметь только два возможных значения).

19. Кластеризация: тип обучения без учителя, который делит набор данных на группы (называемые кластерами) на основе шаблонов в данных.

20. Изучение правил ассоциации: тип алгоритма машинного обучения, который обнаруживает отношения между переменными в больших наборах данных.

21. Анализ основных компонентов (PCA): статистический метод, используемый для уменьшения размерности набора данных путем проецирования его на пространство меньшей размерности.

22. Разложение по сингулярным числам (SVD): метод матричного разложения, используемый для уменьшения размерности набора данных.

23. Анализ независимых компонентов (ICA): статистический метод, используемый для разделения многомерного сигнала на его независимые источники.

24. Факторный анализ: статистический метод, используемый для выявления основных взаимосвязей между переменными в наборе данных.

25. Многомерная линейная регрессия: статистический метод, используемый для моделирования линейной зависимости между несколькими независимыми переменными и зависимой переменной.

26. Полиномиальная регрессия: тип регрессионного анализа, в котором взаимосвязь между независимой переменной x и зависимой переменной y моделируется как полином n-й степени.

27. Пошаговая регрессия: тип регрессионного анализа, при котором переменные добавляются в модель или удаляются из нее в зависимости от степени их связи с зависимой переменной.

28. Гребневая регрессия: тип регрессионного анализа, в котором используется регуляризация L2 для предотвращения переобучения и улучшения интерпретируемости модели.

29. Регрессия Лассо: тип регрессионного анализа, в котором используется регуляризация L1 для предотвращения переобучения и улучшения интерпретируемости модели.

30. Эластичная сетевая регрессия: тип регрессионного анализа, который сочетает в себе регуляризацию L1 и L2 и может использоваться при наличии в модели нескольких коррелирующих переменных.

31. AdaBoost: алгоритм машинного обучения, который объединяет несколько слабых учеников для создания сильного ученика.

32. XGBoost: оптимизированная реализация алгоритма повышения градиента, который особенно эффективен для крупномасштабных данных.

33. LightGBM: еще одна оптимизированная реализация алгоритма повышения градиента, которая быстрее XGBoost и часто используется в соревнованиях Kaggle.

34. Cat Boost: библиотека повышения градиента с открытым исходным кодом, которая особенно эффективна при обработке категорийных данных.

35. Случайные леса выживания: расширение алгоритма случайного леса, которое используется для анализа выживания и предсказания времени события.

36. Многослойный персептрон (MLP): тип нейронной сети с несколькими слоями искусственных нейронов.

37. Сверточные нейронные сети (CNN): тип нейронной сети, предназначенный для обработки данных с топологией в виде сетки, обычно используемый для анализа изображений и видео.

38. Рекуррентные нейронные сети (RNN): тип нейронной сети, предназначенный для обработки последовательных данных, обычно используемый для обработки естественного языка и анализа временных рядов.

Некоторые примеры приложений машинного обучения включают:

1. Обнаружение мошенничества

2. Фильтрация спама

3. Распознавание изображений и речи

4. Системы рекомендаций (например, используемые Netflix и Amazon)

5. Прогноз цены акций

6. Сегментация клиентов

7. Обработка естественного языка (например, языковой перевод)

8. Профилактическое обслуживание

9. Медицинская диагностика и рекомендации по лечению

10. Прогностическое обслуживание клиентов (например, чат-боты)

11. Прогнозирование спроса

12. Контроль качества (например, обнаружение дефектов в производстве)

13. Реклама в реальном времени

14. Персональные рекомендации по питанию и фитнесу

15. Профилактическое обслуживание транспорта (например, автономных транспортных средств)

16. Синтез речи

17. Компьютерное зрение

19. Прогностическое моделирование (например, прогнозирование вероятности наступления события)

20. Генерация естественного языка (например, генерация текста или речи из данных)

21. Анализ тональности (например, определение тональности фрагмента текста)

22. Предиктивная аналитика (например, предсказание будущих результатов или тенденций)

23. Прогнозирование временных рядов (например, прогнозирование цен на акции или продаж)

24. Выявление мошенничества в финансовых операциях

25. Моделирование кредитного риска

26. Профилактическое обслуживание оборудования (например, прогнозирование отказа машины).

Первоначально опубликовано на https://theaifuture2022.blogspot.com 18 марта 2023 г.