Introduktion till maskininlärningstekniker
Machine Learning är en vetenskaplig strategi för att lösa vissa uppgifter med olika algoritmer och förutsägelser. Innan modellen distribueras byggs träningsdata eller en matematisk modell med hjälp av vissa algoritmer baserade på beräkningsstatistik för att göra förutsägelser utan att faktiskt programmera den. Data mining, optimering, visualisering och statistik är alla kopplade till Machine Learning och AI. Det finns många tekniker och andra metoder i ML för detta. Eftersom ML har många tillämpningar i verkligheten, används olika metoder enligt behov. Dessa metoder tillämpar vissa algoritmer för att förutsäga och få det mest exakta resultatet. I det här inlägget kommer vi att titta på de olika maskininlärningsteknikerna djup.
Tekniker för maskininlärning
Det finns några metoder som är inflytelserika för att marknadsföra systemen för att automatiskt lära sig och förbättra enligt erfarenheten. Men de faller under olika kategorier eller typer som Supervised Learning, Unsupervised Learning, Armering Learning, Representation Learning, etc. Nedan finns de tekniker som faller under Machine Learning:
1. Regression
Regressionsalgoritmer används mest för att göra förutsägelser om siffror, dvs när utgången är ett verkligt eller kontinuerligt värde. Eftersom det faller under Supervised Learning, fungerar det med utbildade data för att förutsäga nya testdata. Ålder kan till exempel vara ett kontinuerligt värde när det ökar med tiden. Det finns några Regression-modeller som visas nedan:
Några allmänt använda algoritmer i regressionstekniker
- Enkel linjär regressionsmodell : Det är en statistisk metod som analyserar förhållandet mellan två kvantitativa variabler. Denna teknik används mest inom finansiella områden, fastigheter etc.
- Lasso-regression : Least Absolute Selection Shrinkage Operator eller LASSO används när det finns ett behov av en delmängd av prediktorn för att minimera prediktionsfelet i en kontinuerlig variabel.
- Logistisk regression : Det utförs i fall av upptäckt av bedrägeri, kliniska prövningar etc. varhelst utgången är binär.
- Support Vector Regression : SVR skiljer sig lite från SVM. I enkel regression är syftet att minimera felet, medan vi i SVR justerar felet inom en tröskel.
- Multivariat regressionsalgoritm : Den här tekniken används för flera prediktorvariabler. Det kan hanteras med matrisoperationer och Pythons Numpy-bibliotek.
- Multipel regressionsalgoritm : Det fungerar med flera kvantitativa variabler i både linjära och icke-linjära regressionsalgoritmer.
2. Klassificering
En klassificeringsmodell, en metod för Supervised Learning, drar en slutsats från observerade värden som ett eller flera resultat i en kategorisk form. Till exempel har e-post filter som inkorg, utkast, skräppost osv. Det finns ett antal algoritmer i klassificeringsmodellen som logistisk regression, beslutsträd, slumpmässig skog, flerskiktsuppfattning, etc. I denna modell klassificerar vi våra data specifikt och tilldela etiketter i enlighet med dessa klasser. Klassificerare är av två typer:
- Binary Classifiers : Klassificering med 2 distinkta klasser och 2 utgångar.
- Klassificerare i flera klasser: Klassificering med mer än 2 klasser.
3. Clustering
Clustering är en maskininlärningsteknik som involverar klassificering av datapunkter i specifika grupper. Om vi har några objekt eller datapunkter kan vi tillämpa klusteralgoritmen för att analysera och gruppera dem enligt deras egenskaper och funktioner. Denna metod för oövervakad teknik används på grund av dess statistiska tekniker. Klusteralgoritmer gör förutsägelser baserade på träningsdata och skapar kluster på grundval av likhet eller okunnighet.
Klusteringsmetoder:
- Täthetsbaserade metoder : I denna metod anses kluster vara täta regioner beroende på deras likhet och skillnad från den nedre täta regionen.
- Heirarkiska metoder : De kluster som bildas i denna metod är de trädliknande strukturerna. Denna metod bildar träd eller kluster från föregående kluster. Det finns två typer av hierarkiska metoder: Agglomerativ (bottom-up-metod) och Divisive (Top-down-metod).
- Partitionsmetoder : Denna metod partitionerar föremålen baserade på k-kluster och varje metod bildar ett enda kluster.
- Grisbaserade metoder : I den här metoden kombineras data till ett antal celler som bildar en rutliknande struktur.
4. Avvikelse av anomali
Anomali-upptäckt är processen för att upptäcka oväntade objekt eller händelser i en datamängd. Vissa områden där denna teknik används är bedrägeri upptäckt, feldetektering, övervakning av systemhälsa, etc. Anomali upptäckt kan i stort sett kategoriseras som
- Punktavvik : Pekavvikelser definieras när en enda data är oväntad.
- Kontextuella avvikelser : När avvikelser är kontextspecifika kallas det för kontextuella anomalier.
- Kollektiva avvikelser : När en samling eller grupp relaterade dataobjekt är avvikande, kallas det kollektiva anomala.
Det finns vissa tekniker för att upptäcka avvikelser enligt följande:
- Statistiska metoder : Det hjälper till att identifiera avvikelser genom att peka de data som avviker från statistiska metoder som medelvärde, median, läge etc.
- Densitetsbaserad anomalidetektion : Den baseras på k-närmaste grannalgoritm.
- Clustering-baserad anomalygoritm : Datapunkter samlas in som ett kluster när de faller under samma grupp och bestäms utifrån de lokala centroiderna.
- Supervektormaskin : Algoritmen tränar sig själv att klustera de normala datainstanserna och identifierar avvikelserna med träningsdata.
Arbetar med maskininlärningstekniker
Machine Learning använder många algoritmer för att hantera och arbeta med stora och komplexa datasätt för att göra förutsägelser enligt behov.
Till exempel söker vi en bussbild på Google. Så får Google i princip ett antal exempel eller datasätt märkta som buss och systemet hittar mönster för pixlar och färger som hjälper till att hitta korrekta bilder av bussen.
Googles system kommer att göra en slumpvis gissning av bussen som bilder med hjälp av mönster. Om något misstag inträffar, justerar det sig för noggrannhet. I slutändan kommer dessa mönster att lära sig av ett stort datorsystem modellerat som en mänsklig hjärna eller Deep Neural Network för att identifiera de exakta resultaten från bilderna. Så här fungerar ML-tekniker för att alltid få bästa resultat.
Slutsats
Machine Learning har olika tillämpningar i verkligheten för att hjälpa företag, individer etc. att uppnå vissa resultat enligt behov. För att få bästa resultat är vissa tekniker viktiga som har diskuterats ovan. Dessa tekniker är moderna, futuristiska och främjar automatisering av saker med mindre arbetskraft och kostnad.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till maskininlärningstekniker. Här diskuterar vi de olika teknikerna för maskininlärning med dess arbete. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer–
- Ensembeltekniker
- Artificiell intelligens tekniker
- Databehandlingskoncept och tekniker
- Data Science Machine Learning
- Enkla sätt att skapa beslutsträd
- Betydelsen av beslutsträd vid dataanläggning
- Linjär regression vs logistisk regression | Viktiga skillnader