Машинное обучение стало мощной областью, которая позволяет компьютерам учиться и делать прогнозы или принимать решения на основе данных. Машинное обучение играет решающую роль в самых разных областях, начиная от распознавания изображений и заканчивая обнаружением мошенничества. В этой статье представлено глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, включая алгоритмы обучения с учителем, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия и деревья решений, а также алгоритмы обучения без учителя, такие как кластеризация K-средних, иерархическая кластеризация и анализ основных компонентов (PCA). ).

Категории алгоритмов машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения можно разделить на четыре основные категории: алгоритмы обучения с учителем, алгоритмы обучения без учителя, алгоритмы обучения с полуучителем и обучение с подкреплением. В этой статье основное внимание уделяется алгоритмам обучения с учителем и без учителя.

  1. Алгоритмы обучения с учителем. Обучение с учителем включает в себя модели обучения на размеченных данных, где известны входные функции и соответствующие им целевые значения. Эти алгоритмы изучают сопоставление между входными функциями и целевыми значениями, что позволяет им делать прогнозы на невидимых данных. Ключевые алгоритмы контролируемого обучения включают модели регрессии и классификации.
  2. Алгоритмы обучения без учителя. Обучение без учителя фокусируется на поиске закономерностей и структур в неразмеченных данных. Эти алгоритмы нацелены на раскрытие скрытых идей, обнаружение взаимосвязей или группировку похожих экземпляров без какой-либо предопределенной целевой переменной. Общие алгоритмы обучения без учителя включают методы кластеризации и уменьшения размерности.

Алгоритмы обучения с учителем

Алгоритмы обучения с учителем используются, когда целевая переменная известна или может быть получена с помощью размеченных данных. Вот семь популярных алгоритмов обучения с учителем и варианты их использования:

  1. Линейная регрессия: Линейная регрессия используется для прогнозирования непрерывного числового значения на основе входных признаков. Он предполагает линейную связь между входными объектами и целевой переменной. Он подходит для таких задач, как прогнозирование продаж или анализ фондового рынка.
  2. Логистическая регрессия: Логистическая регрессия используется для задач бинарной или мультиклассовой классификации. Он моделирует взаимосвязь между входными признаками и вероятностью принадлежности к определенному классу. Он находит применение в анализе настроений, обнаружении спама или диагностике заболеваний.
  3. Деревья решений. Деревья решений — это универсальные алгоритмы, которые можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они строят древовидную модель, принимая решения на основе входных признаков. Деревья решений подходят для таких задач, как сегментация клиентов или кредитный скоринг.
  4. Случайный лес: случайный лес — это метод ансамбля, который объединяет несколько деревьев решений для повышения точности прогнозирования. Он эффективен для таких задач, как обнаружение мошенничества, системы рекомендаций или медицинская диагностика.
  5. Машины опорных векторов (SVM): SVM — это мощный алгоритм, используемый как для классификации, так и для регрессии. Он создает гиперплоскость или набор гиперплоскостей для разделения экземпляров разных классов. SVM подходит для таких задач, как классификация изображений, категоризация текста или анализ экспрессии генов.
  6. Наивный Байес: Наивный Байес — это вероятностный алгоритм, основанный на теореме Байеса. Он предполагает независимость между признаками и вычисляет вероятность принадлежности экземпляра к определенному классу. Наивный байесовский метод широко используется для классификации текстов, фильтрации спама или анализа настроений.
  7. Усиление градиента: Усиление градиента — это метод ансамбля, который последовательно объединяет слабых учеников, где каждая новая модель исправляет ошибки, допущенные предыдущими моделями. Он эффективен для таких задач, как прогнозирование рейтинга кликов, ранжирование или обнаружение аномалий.

Алгоритмы обучения без учителя

Алгоритмы обучения без учителя используются, когда данные не размечены или когда цель состоит в том, чтобы исследовать и обнаруживать скрытые закономерности или структуры. Вот семь популярных алгоритмов обучения без учителя и варианты их использования:

  1. Кластеризация K-средних: Кластеризация K-средних группирует точки данных в k кластеров на основе их сходства. Это полезно для таких задач, как сегментация клиентов, сжатие изображений или кластеризация документов.
  2. Иерархическая кластеризация. Иерархическая кластеризация создает иерархию кластеров путем их последовательного слияния или разделения на основе их сходства. Он подходит для таких задач, как анализ экспрессии генов, анализ поведения клиентов или анализ социальных сетей.
  3. Анализ основных компонентов (PCA): PCA — это метод уменьшения размерности, используемый для преобразования данных высокой размерности в представление с меньшей размерностью. Он эффективен для таких задач, как визуализация данных, шумоподавление или извлечение признаков.
  4. DBSCAN: DBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности) группирует точки данных в кластеры на основе плотности. Это полезно для таких задач, как обнаружение выбросов, обнаружение мошенничества или сегментация изображений.
  5. Изучение правил ассоциации: изучение правил ассоциации обнаруживает интересные взаимосвязи или закономерности в данных. Он обычно используется в анализе потребительской корзины, системах рекомендаций или анализе веб-посещений.
  6. t-SNE: t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbour Embedded) — это метод уменьшения размерности, используемый для визуализации многомерных данных. Он часто применяется в таких задачах, как визуализация встраивания слов, анализ сходства изображений или исследование данных.
  7. Автоэнкодеры: автоэнкодеры — это модели на основе нейронных сетей, используемые для неконтролируемого обучения и уменьшения размерности. Они эффективны для таких задач, как обнаружение аномалий, шумоподавление изображения или изучение признаков.

Более подробное объяснение упомянутых выше моделей можно найти здесь.

Регрессия и классификация. Регрессия и классификация — это две фундаментальные задачи обучения с учителем:

  1. Регрессия: Регрессия используется, когда цель состоит в том, чтобы предсказать непрерывное числовое значение. Он направлен на поиск взаимосвязи между входными функциями и целевой переменной. Линейная регрессия, деревья решений и случайный лес являются широко используемыми алгоритмами регрессии.
  2. Классификация. Классификация используется, когда целью является отнесение экземпляров к определенным классам или категориям. Он предсказывает метку класса на основе входных признаков. Популярными алгоритмами классификации являются логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, машины опорных векторов, наивный байесовский метод и повышение градиента.

Заключение

Алгоритмы машинного обучения являются важными инструментами для построения прогностических моделей и выявления закономерностей в данных. Понимание категорий алгоритмов машинного обучения, в частности обучения с учителем и без учителя, наряду с различием между регрессией и классификацией, имеет решающее значение для выбора подходящего алгоритма для данной задачи. Рассмотрев семь обсуждаемых моделей для каждой категории и их соответствующие варианты использования, специалисты-практики могут сделать осознанный выбор при применении машинного обучения в различных областях.