Mašīnmācīšanās algoritmi ir skaitļošanas modeļi, kas ļauj datoriem izprast modeļus un prognozēt vai pieņemt spriedumus, pamatojoties uz datiem, bez īpašas programmēšanas. Šie algoritmi veido mūsdienu mākslīgā intelekta pamatu un tiek izmantoti plašā lietojumprogrammu klāstā, tostarp attēlu un runas atpazīšanā, dabiskās valodas apstrādē, ieteikumu sistēmās, krāpšanas atklāšanā, autonomajos automobiļos utt.

Šis Mašīnmācīšanās algoritmi rakstā tiks apskatīti visi būtiskie mašīnmācības algoritmi, piemēram Atbalsta vektora mašīnu, lēmumu pieņemšanu, loģistikas regresiju, naivu bayees klasifikatoru, nejaušu mežu, k-vidējo klasterizāciju, pastiprināšanas mācīšanos, vektoru, hierarhisko klasterizāciju, xgboost, adaboost, loģistika utt.

Mašīnmācīšanās algoritmu veidi

Ir trīs veidu mašīnmācīšanās algoritmi.

1. Uzraudzīta mācīšanās
   • Regresija
   • Klasifikācija
2. Mācības bez uzraudzības
   • Klasterizācija
   • Izmēru samazināšana
3. Pastiprināšanas mācības

1. Uzraudzītas mācīšanās algoritms

Uzraudzīta mācīšanās ir mašīnmācīšanās algoritmu veids, kurā modeļa vai algoritmu apmācīšanai izmantojām marķētu datu kopu. Algoritma mērķis ir iemācīties kartēšanu no ievades datiem uz izvades etiķetēm, ļaujot tam veikt prognozes vai klasifikācijas par jauniem, neredzētiem datiem.

2. Nepārraudzīts mācību algoritms

Mācības bez uzraudzības ir mašīnmācīšanās algoritmu veids, kurā algoritmi tiek izmantoti, lai atrastu modeļus, struktūru vai attiecības datu kopā, izmantojot neiezīmētu datu kopu. Tā pēta datiem raksturīgo struktūru bez iepriekš definētām kategorijām vai etiķetēm.

3. Pastiprināšanas mācības

Pastiprināšanas mācības ir mašīnmācīšanās algoritmu veids, kurā aģents mācās pieņemt secīgus lēmumus, mijiedarbojoties ar apkārtējo vidi. Aģents saņem atgriezenisko saiti stimulu vai sodu veidā, pamatojoties uz viņa darbībām. Aģenta mērķis ir atklāt optimālu taktiku, kas laika gaitā maksimāli palielina kumulatīvo atlīdzību, izmantojot izmēģinājumus un kļūdas. Mācību pastiprināšana bieži tiek izmantota scenārijos, kuros aģentam jāiemācās orientēties vidē, spēlēt spēles, pārvaldīt robotus vai pieņemt lēmumus neskaidrās situācijās.

Populāru mašīnmācīšanās algoritmu saraksts

Šeit ir saraksts ar 10 populārākajiem mašīnmācīšanās algoritmiem.

1. Lineārā regresija

Lineārā regresija ir vienkāršs algoritms, ko izmanto, lai kartētu lineārās attiecības starp ievades līdzekļiem un nepārtrauktu mērķa mainīgo. Tas darbojas, pielāgojot datiem līniju un pēc tam izmantojot līniju, lai prognozētu jaunas vērtības.

2. Loģistiskā regresija

Loģistiskā regresija ir lineārās regresijas paplašinājums, ko izmanto klasifikācijas uzdevumos, lai novērtētu iespējamību, ka gadījums pieder noteiktai klasei.

3. SVM (Support Vector Machine)

SVM ir uzraudzīti mācību algoritmi, kas var veikt klasifikācijas un regresijas uzdevumus. Tā atrod hiperplakni, kas vislabāk atdala klases iezīmju telpā.

4. KNN (K tuvākais kaimiņš)

KNN ir neparametrisks paņēmiens, ko var izmantot gan klasifikācijai, gan regresijai. Tas darbojas, identificējot k līdzīgākos datu punktus jaunam datu punktam un pēc tam paredzot jaunā datu punkta etiķeti, izmantojot šo datu punktu etiķetes.

5. Lēmumu koks

Lēmumu koki ir pārraudzītas mācīšanās tehnikas veids, ko var izmantot gan klasifikācijai, gan regresijai. Tas darbojas, segmentējot datus mazākās un mazākās grupās, līdz katru grupu var klasificēt vai prognozēt ar augstu precizitātes pakāpi.

6. Random Forest

Nejaušie meži ir ansambļa mācīšanās metodes veids, kas izmanto lēmumu pieņemšanas koku kopu, lai veiktu prognozes, apkopojot prognozes no atsevišķiem kokiem. Tas uzlabo viena lēmuma koku precizitāti un noturību. To var izmantot gan klasifikācijas, gan regresijas uzdevumiem.

7. Naivai Beiji

Naive Bayes ir varbūtības klasifikators, kura pamatā ir Beijesa teorēma, ko izmanto klasifikācijas uzdevumiem. Tas darbojas, pieņemot, ka datu punkta līdzekļi ir neatkarīgi viens no otra.

8. PCA (galveno komponentu analīze)

PCA ir izmēru samazināšanas paņēmiens, ko izmanto, lai pārveidotu datus zemākas dimensijas telpā, vienlaikus saglabājot pēc iespējas lielāku dispersiju. Tas darbojas, atrodot norādes datos, kas satur visvairāk variāciju, un pēc tam projicējot datus uz šiem virzieniem.

9. Apriori algoritmi

Apriori algoritms ir tradicionāls datu ieguves paņēmiens asociācijas noteikumu ieguvei darījumu datu bāzēs vai datu kopās. Tas ir paredzēts, lai atklātu saiknes un modeļus starp lietām, kas regulāri notiek darījumos. Apriori nosaka biežas vienumu kopas, kas ir vienumu grupas, kas parādās kopā darījumos ar noteiktu minimālo atbalsta līmeni.

java virknes vērtība

10. K-Means klasterizācija

K-Means klasterizācija ir neuzraudzīta mācīšanās pieeja, ko var izmantot datu punktu grupēšanai. Tas darbojas, datos atrodot k klasterus, lai datu punkti katrā klasterī būtu pēc iespējas līdzīgi viens otram, vienlaikus paliekot pēc iespējas atšķirīgi no datu punktiem citos klasteros.

Atklājiet pamatjēdzienus, kas virza mašīnmācīšanos, apgūstot 10 populārākie algoritmi , piemēram, lineārā regresija, lēmumu koki un neironu tīkli.

Mašīnmācīšanās algoritms — FAQ

1. Kas ir mašīnmācības algoritms?

Mašīnmācīšanās algoritmi ir metodes, kuru pamatā ir statistikas jēdzieni, kas ļauj datoriem mācīties no datiem, atklāt modeļus, veikt prognozes vai veikt uzdevumus bez īpašas programmēšanas. Šie algoritmi ir plaši iedalīti trīs veidos, t.i., uzraudzīta mācīšanās, neuzraudzīta mācīšanās un pastiprinoša mācīšanās.

2. Kādi ir mašīnmācīšanās veidi?

Ir galvenokārt trīs mašīnmācības veidi:

• Uzraudzīts algoritms
• Nepārraudzīts algoritms
• Pastiprināšanas algoritms

3. Kurš ML algoritms ir vislabākais prognozēšanai?

Ideālo mašīnmācīšanās metodi prognozēšanai nosaka a kritēriju skaits , tostarp problēmas būtību, datu veidu un unikālās prasības. Atbalsta vektoru mašīnas, izlases meži un gradienta pastiprināšanas pieejas ir populāras prognozēšanas darba slodzei. No otras puses, algoritma izvēlei jābalstās uz konkrētās problēmas un datu kopas pārbaudi un novērtēšanu.

4. Kādi ir 10 populārie mašīnu mācīšanās algoritmi?

Zemāk ir saraksts ar 10 populārākajiem mašīnmācības (ML) algoritmiem:

1. Lineārā regresija
2. Loģistiskā regresija
3. SVM (atbalsta vektora mašīna)
4. KNN (K tuvākais kaimiņš)
5. Lēmumu koks
6. Nejaušais mežs
7. Naivai Beiji
8. PCA (galveno komponentu analīze)
9. Apriori algoritmi
10. K-Means klasterizācija