Introduktion til maskinlæringsteknikker

Machine Learning er en videnskabelig tilgang til at løse visse opgaver ved hjælp af forskellige algoritmer og forudsigelser. Før modellen implementeres, bygges træningsdata eller en matematisk model ved hjælp af visse algoritmer baseret på beregningsstatistikker til at fremsætte forudsigelser uden egentlig at programmere den. Data mining, optimering, visualisering og statistik er alle forbundet med Machine Learning og AI. Der er mange teknikker og andre tilgange i ML til dette. Da ML har mange applikationer i det virkelige liv, bruges forskellige metoder efter behov. Disse metoder anvender visse algoritmer for at forudsige og få det mest nøjagtige resultat. I dette indlæg vil vi se dybt på de forskellige maskinlæringsteknikker.

Teknikker til maskinlæring

Der er nogle få metoder, der er indflydelsesrige til at promovere systemerne til automatisk at lære og forbedre alt efter oplevelsen. Men de falder ind under forskellige kategorier eller typer som Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Representation Learning, osv. Nedenfor er de teknikker, der falder ind under Machine Learning:

1. Regression

Regressionsalgoritmer bruges mest til at fremsætte forudsigelser om tal, dvs. når output er en reel eller kontinuerlig værdi. Da det falder ind under Supervised Learning, fungerer det med træne data til at forudsige nye testdata. For eksempel kan alder være en kontinuerlig værdi, når den stiger med tiden. Der er nogle regressionsmodeller som vist nedenfor:

Nogle vidt anvendte algoritmer i regressionsteknikker

  • Enkel lineær regressionsmodel : Det er en statistisk metode, der analyserer forholdet mellem to kvantitative variabler. Denne teknik bruges for det meste inden for økonomiske områder, fast ejendom osv.
  • Lasso-regression : Mindst absolutt valg krympningsoperatør eller LASSO bruges, når der er behov for en delmængde af prediktoren for at minimere forudsigelsesfejlen i en kontinuerlig variabel.
  • Logistisk regression : Det udføres i tilfælde af svigopdagelse, kliniske forsøg osv., Uanset hvor output er binært.
  • Support Vector Regression : SVR er lidt anderledes end SVM. I simpel regression er målet at minimere fejlen, mens vi i SVR justerer fejlen inden for en tærskel.
  • Multivariat Regression Algoritme: Denne teknik anvendes i tilfælde af flere prediktorvariabler. Det kan betjenes med matrixoperationer og Pythons Numpy-bibliotek.
  • Multipel regressionsalgoritme : Det fungerer med flere kvantitative variabler i både lineære og ikke-lineære regressionsalgoritmer.

2. Klassificering

En klassificeringsmodel, en metode til Supervised Learning, drager en konklusion fra observerede værdier som et eller flere resultater i en kategorisk form. For eksempel har e-mail filtre som indbakke, kladder, spam osv. Der er et antal algoritmer i klassificeringsmodellen som logistisk regression, beslutningstræ, tilfældig skov, flerlags perception osv. I denne model klassificerer vi vores data specifikt og tildel etiketter i overensstemmelse hermed til disse klasser. Klassifikatorer er af to typer:

  • Binære klassifikatorer : Klassificering med 2 forskellige klasser og 2 output.
  • Klasseklassificering i flere klasser : Klassificering med mere end 2 klasser.

3. Clustering

Clustering er en Machine Learning-teknik, der involverer at klassificere datapunkter i specifikke grupper. Hvis vi har nogle objekter eller datapunkter, kan vi anvende klyngeralgoritmen til at analysere og gruppere dem efter deres egenskaber og funktioner. Denne metode til uovervåget teknik anvendes på grund af dens statistiske teknikker. Klynge-algoritmer laver forudsigelser baseret på træningsdata og skaber klynger på grundlag af lighed eller ukendelse.

Clustering metoder:

  • Tæthedsbaserede metoder : I denne metode betragtes klynger som tette regioner afhængigt af deres lighed og forskel fra den nedre tætte region.
  • Heirarkiske metoder : Klyngerne, der dannes ved denne metode, er de trælignende strukturer. Denne metode danner træer eller klynger fra den forrige klynge. Der er to typer hierarkiske metoder: Agglomerativ (bottom-up-tilgang) og divisiv (top-down-tilgang).
  • Opdelingsmetoder : Denne metode opdeler objekterne baseret på k-klynger og hver metode danner en enkelt klynge.
  • Gris-baserede metoder : I denne metode kombineres data i et antal celler, der danner en gitterlignende struktur.

4. Påvisning af anomali

Anomali-detektion er processen til at detektere uventede elementer eller begivenheder i et datasæt. Nogle områder, hvor denne teknik anvendes, er bedrageridetektion, fejldetektering, overvågning af systemsundhed osv. Anomalidetektion kan bredt kategoriseres som:

  1. Punktanomalier : Punktanomalier defineres, når en enkelt data er uventet.
  2. Kontekstuelle anomalier : Når anomalier er kontekstspecifikke, kaldes det kontekstuelle anomalier.
  3. Kollektive anomalier: Når en samling eller en gruppe af relaterede dataelementer er unormale, så det hedder kollektiv anomal.

Der er visse teknikker til påvisning af anomali som følger:

  • Statistiske metoder : Det hjælper med at identificere anomalier ved at pege de data, der afviger fra statistiske metoder som middelværdi, median, tilstand osv.
  • Densitetsbaseret anomali-detektion : Den er baseret på den k-nærmeste nabo-algoritme.
  • Klyngebaseret anomaliealgoritme : Datapunkter indsamles som en klynge, når de falder ind under den samme gruppe og bestemmes ud fra de lokale centroider.
  • Supervektormaskine : Algoritmen træner sig til at klynge de normale dataforekomster og identificerer afvigelserne ved hjælp af træningsdataene.

Arbejder med maskinlæringsteknikker

Machine Learning bruger en masse algoritmer til at håndtere og arbejde med store og komplekse datasæt til at fremsætte forudsigelser efter behov.

For eksempel søger vi et busbillede på Google. Så Google får grundlæggende en række eksempler eller datasæt mærket som bus, og systemet finder mønstrene af pixels og farver, der kan hjælpe med at finde rigtige billeder af bussen.

Googles system vil foretage en tilfældig gæt af bussen som billeder ved hjælp af mønstre. Hvis der opstår en fejl, justerer den sig for nøjagtighed. I sidste ende læres disse mønstre af et stort computersystem, der er modelleret som en menneskelig hjerne eller Deep Neural Network for at identificere de nøjagtige resultater fra billederne. Dette er, hvordan ML-teknikker altid arbejder for at få det bedste resultat.

Konklusion

Machine Learning har forskellige applikationer i det virkelige liv til at hjælpe forretningshuse, enkeltpersoner osv. Med at nå visse resultater efter behov. For at opnå de bedste resultater er visse teknikker vigtige, som er blevet diskuteret ovenfor. Disse teknikker er moderne, futuristiske og fremmer automatisering af ting med mindre arbejdskraft og omkostninger.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Machine Learning Techniques. Her diskuterer vi de forskellige teknikker til maskinlæring med dens arbejde. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere–

  1. Ensembleteknikker
  2. Kunstig intelligens teknikker
  3. Databehandling koncepter og teknikker
  4. Data Science Machine Learning
  5. Enkle måder at oprette beslutningstræ på
  6. Betydningen af ​​beslutningstræet i dataudvinding
  7. Lineær regression vs logistisk regression | Vigtige forskelle

Kategori:

Big Data