De bästa maskininlärningsmodellerna förklaras

Machine Learning (ML) är en teknisk innovation som fortsätter att bevisa sitt värde inom många sektorer.

Maskininlärning är relaterat till artificiell intelligens och djupinlärning. Eftersom vi lever i en ständigt framskridande teknologisk era är det nu möjligt att förutsäga vad som kommer härnäst och veta hur vi kan ändra vårt tillvägagångssätt med ML.

Således är du inte begränsad till manuella sätt; nästan varje uppgift nuförtiden är automatiserad. Det finns olika maskininlärningsalgoritmer designade för olika arbeten. Dessa algoritmer kan lösa komplexa problem och spara timmar av affärstid.

Exempel på detta kan vara att spela schack, fylla i data, utföra operationer, välja det bästa alternativet från inköpslistan och många fler.

Jag kommer att förklara maskininlärningsalgoritmer och modeller i detalj i den här artikeln.

Nu kör vi!

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är en färdighet eller teknik där en maskin (som en dator) behöver bygga upp förmågan att lära sig och anpassa sig genom att använda statistiska modeller och algoritmer utan att vara mycket programmerad.

Som ett resultat av detta beter sig maskiner på samma sätt som människor. Det är en typ av artificiell intelligens som tillåter mjukvaruapplikationer att bli mer exakta vid förutsägelser och utföra olika uppgifter genom att utnyttja data och förbättra sig själv.

Eftersom datorteknik växer snabbt är dagens maskininlärning inte detsamma som tidigare maskininlärning. Maskininlärning bevisar sin existens från mönsterigenkänning till teorin om att lära sig att utföra vissa uppgifter.

Med maskininlärning lär sig datorer av tidigare beräkningar för att producera repeterbara, tillförlitliga beslut och resultat. Maskininlärning är med andra ord en vetenskap som har fått ny fart.

Även om många algoritmer har använts under lång tid, är möjligheten att tillämpa komplexa beräkningar automatiskt på big data, snabbare och snabbare, om och om igen, en ny utveckling.

Några publicerade exempel är följande:

Online rekommendationer rabatter och erbjudanden, som från Netflix och Amazon
Självkörande och kraftigt hajpad Google-bil
Upptäcka bedrägerier och föreslå några sätt att hoppa över dessa problem

Och många fler.

Varför behöver du maskininlärning?

Maskininlärning är ett viktigt koncept som varje företagsägare implementerar i sina mjukvaruapplikationer för att känna till deras kundbeteende, affärsmönster och mer. Det stödjer utvecklingen av de senaste produkterna.

Många ledande företag, som Google, Uber, Instagram, Amazon, etc., gör maskininlärning till sin centrala del av verksamheten. Men branscher som arbetar med en stor mängd data vet vikten av maskininlärningsmodeller.

Organisationer kan arbeta effektivt med denna teknik. Branscher som finansiella tjänster, myndigheter, hälsovård, detaljhandel, transporter och oljegas använder maskininlärningsmodeller för att leverera mer värdefulla kundresultat.

Vem använder Machine Learning?

Maskininlärning används idag i många applikationer. Det mest kända exemplet är rekommendationsmotorn på Instagram, Facebook, Twitter etc.

Facebook använder maskininlärning för att anpassa medlemmars upplevelser på sina nyhetsflöden. Om en användare ofta stannar för att kontrollera samma kategori av inlägg, börjar rekommendationsmotorn att visa fler inlägg av samma kategori.

Bakom skärmen försöker rekommendationsmotorn studera medlemmarnas beteende online genom deras mönster. Nyhetsflödet justeras automatiskt när användaren ändrar sin åtgärd.

När det gäller rekommendationsmotorer använder många företag samma koncept för att driva sina kritiska affärsrutiner. Dom är:

Programvara för Customer Relationship Management (CRM): Den använder maskininlärningsmodeller för att analysera besökarnas e-postmeddelanden och uppmana säljteamet att svara omedelbart på de viktigaste meddelandena först.
Business Intelligence (BI): Analytics- och BI-leverantörer använder tekniken för att identifiera viktiga datapunkter, mönster och anomalier.
Human Resource Information Systems (HRIS): Den använder maskininlärningsmodeller i sin programvara för att filtrera igenom sina applikationer och känna igen de bästa kandidaterna för den önskade positionen.
Självkörande bilar: Maskininlärningsalgoritmer gör det möjligt för biltillverkningsföretag att identifiera föremålet eller känna av förarens beteende för att varna omedelbart för att förhindra olyckor.
Virtuella assistenter: Virtuella assistenter är smarta assistenter som kombinerar övervakade och oövervakade modeller för att tolka tal och tillhandahålla sammanhang.

Vad är maskininlärningsmodeller?

En ML-modell är en datorprogramvara eller applikation tränad att bedöma och känna igen vissa mönster. Du kan träna modellen med hjälp av data och förse den med algoritmen så att den lär sig av den datan.

Till exempel vill du göra en applikation som känner igen känslor utifrån användarens ansiktsuttryck. Här måste du mata modellen med olika bilder av ansikten märkta med olika känslor och träna din modell väl. Nu kan du använda samma modell i din applikation för att enkelt fastställa användarens humör.

Enkelt uttryckt är en maskininlärningsmodell en förenklad processrepresentation. Detta är det enklaste sättet att fastställa något eller rekommendera något till en konsument. Allt i modellen fungerar som en approximation.

Till exempel, när vi ritar en jordglob eller tillverkar den ger vi den formen av en sfär. Men själva jordklotet är inte sfäriskt som vi vet. Här antar vi formen för att bygga något. ML-modellerna fungerar på liknande sätt.

Låt oss gå vidare med de olika maskininlärningsmodellerna och algoritmerna.

Typer av maskininlärningsmodeller

Alla maskininlärningsmodeller är kategoriserade som övervakad, oövervakad och förstärkningsinlärning. Övervakat och oövervakat lärande klassificeras vidare som olika termer. Låt oss diskutera var och en av dem i detalj.

#1. Övervakat lärande

Supervised learning är en enkel maskininlärningsmodell som innebär att man lär sig en grundläggande funktion. Denna funktion mappar en ingång till utgången. Till exempel, om du har en datauppsättning som består av två variabler, ålder som indata och höjd som utdata.

Med en övervakad inlärningsmodell kan du enkelt förutsäga längden på en person baserat på den personens ålder. För att förstå denna inlärningsmodell måste du gå igenom underkategorierna.

#2. Klassificering

Klassificering är en allmänt använd prediktiv modelleringsuppgift inom området maskininlärning där en etikett förutsägs för en given indata. Det kräver träningsdatauppsättningen med ett brett utbud av instanser av input och output som modellen lär sig från.

Träningsdatauppsättningen används för att hitta det minsta sättet att mappa indataprover till de specificerade klassetiketterna. Slutligen representerar träningsdatauppsättningen problemet som innehåller ett stort antal utdatasampel.

Den används för skräppostfiltrering, dokumentsökning, handskriven teckenigenkänning, bedrägeriupptäckt, språkidentifiering och sentimentanalys. Utgången är diskret i detta fall.

#3. Regression

I denna modell är utmatningen alltid kontinuerlig. Regressionsanalys är i huvudsak ett statistiskt tillvägagångssätt som modellerar ett samband mellan en eller flera variabler som är oberoende och en målvariabel eller beroende variabel.

Regression gör det möjligt att se hur antalet beroende variabeln förändras i förhållande till den oberoende variabeln medan de andra oberoende variablerna är konstanta. Det används för att förutsäga lön, ålder, temperatur, pris och andra verkliga data.

Regressionsanalys är en ”bästa gissningsmetod” som genererar en prognos från datauppsättningen. I enkla ord, passa in olika datapunkter i en graf för att få det mest exakta värdet.

Exempel: Att förutsäga priset på en flygbiljett är ett vanligt regressionsjobb.

#4. Oövervakat lärande

Oövervakat lärande används huvudsakligen för att dra slutsatser och hitta mönster från indata utan några referenser till de märkta resultaten. Denna teknik används för att upptäcka dolda datagrupperingar och mönster utan behov av mänskligt ingripande.

Den kan upptäcka skillnader och likheter i information, vilket gör denna teknik idealisk för kundsegmentering, utforskande dataanalys, mönster- och bildigenkänning och korsförsäljningsstrategier.

Oövervakad inlärning används också för att reducera en modells ändliga antal funktioner med hjälp av dimensionsreduktionsprocessen som inkluderar två tillvägagångssätt: singulära värdenedbrytning och huvudkomponentanalys.

#5. Klustring

Clustering är en oövervakad inlärningsmodell som inkluderar gruppering av datapunkterna. Det används ofta för att upptäcka bedrägerier, dokumentklassificering och kundsegmentering.

De vanligaste klustrings- eller grupperingsalgoritmerna inkluderar hierarkisk klustring, densitetsbaserad klustring, medelförskjutningsklustring och k-medelklustring. Varje algoritm används på olika sätt för att hitta kluster, men syftet är detsamma i alla fall.

#6. Dimensionalitetsminskning

Det är en metod för att reducera olika slumpvariabler som övervägs för att få en uppsättning huvudvariabler. Med andra ord, processen att minska dimensionen av funktionsuppsättningen kallas dimensionsreduktion. Den populära algoritmen för denna modell kallas Principal Component Analysis.

Förbannelsen av detta hänvisar till det faktum att lägga till mer input till prediktiva modelleringsaktiviteter, vilket gör det ännu svårare att modellera. Det används vanligtvis för datavisualisering.

#7. Maskininlärning för förstärkning

Det är en liknande modell som övervakad maskininlärning. Det kallas den beteendemässiga maskininlärningsmodellen. Den enda skillnaden från övervakad inlärning är att algoritmen inte tränas med hjälp av exempeldata.

Förstärkningsinlärningsmodellen lär sig allteftersom den går framåt med försök och felmetoden. Sekvensen av framgångsrika resultat tvingade modellen att utveckla den bästa rekommendationen för ett givet problem. Detta används ofta inom spel, navigering, robotteknik och mer.

Typer av maskininlärningsalgoritmer

#1. Linjär regression

Här är tanken att hitta en linje som passar den data du behöver på bästa sätt. Det finns utökningar i den linjära regressionsmodellen som inkluderar multipel linjär regression och polynomregression. Detta innebär att hitta det bästa planet som passar data respektive den bästa kurvan som passar data.

#2. Logistisk tillbakagång

Logistisk regression är mycket lik den linjära regressionsalgoritmen men används i huvudsak för att få ett begränsat antal utfall, låt oss säga två. Logistisk regression används över linjär regression samtidigt som sannolikheten för utfall modelleras.

Här byggs en logistisk ekvation upp på ett briljant sätt så att utgångsvariabeln blir mellan 0 och 1.

#3. Beslutsträd

Beslutsträdsmodellen används i stor utsträckning inom strategisk planering, maskininlärning och operationsforskning. Den består av noder. Om du har fler noder får du mer exakta resultat. Den sista noden i beslutsträdet består av data som hjälper till att fatta beslut snabbare.

De sista noderna kallas alltså också för trädens löv. Beslutsträd är enkla och intuitiva att bygga, men de faller kort när det gäller noggrannhet.

#4. Random Forest

Det är en ensembleinlärningsteknik. Enkelt uttryckt är det byggt av beslutsträd. Modellen för slumpmässiga skogar involverar flera beslutsträd genom att använda bootstrappade datamängder med sann data. Den väljer slumpmässigt delmängden av variablerna vid varje steg i trädet.

Den slumpmässiga skogsmodellen väljer prediktionsläge för varje beslutsträd. Att förlita sig på modellen ”majoritet vinner” minskar därför risken för fel.

Till exempel, om du skapar ett individuellt beslutsträd och modellen förutsäger 0 i slutet, kommer du inte att ha någonting. Men om du skapar 4 beslutsträd åt gången kan du få värde 1. Detta är kraften i den slumpmässiga skogsinlärningsmodellen.

#5. Stöd Vector Machine

En Support Vector Machine (SVM) är en övervakad maskininlärningsalgoritm som är komplicerad men intuitiv när vi talar om den mest grundläggande nivån.

Till exempel, om det finns två typer av data eller klasser, kommer SVM-algoritmen att hitta en gräns eller ett hyperplan mellan dessa klasser av data och maximera marginalen mellan de två. Det finns många plan eller gränser som skiljer två klasser åt, men ett plan kan maximera avståndet eller marginalen mellan klasserna.

#6. Principal Component Analysis (PCA)

Principiell komponentanalys innebär att projicera information med högre dimensioner, såsom 3 dimensioner, till ett mindre utrymme, såsom 2 dimensioner. Detta resulterar i en minimal dimension av data. På så sätt kan du behålla de ursprungliga värdena i modellen utan att försvåra positionen utan att minska måtten.

Med enkla ord är det en dimensionsreduktionsmodell som speciellt används för att få ner flera variabler som finns i datamängden till de minsta variablerna. Det kan göras genom att sätta ihop de variabler vars mätskala är densamma och har högre korrelationer än andra.

Det primära målet med denna algoritm är att visa dig de nya grupperna av variabler och ge dig tillräckligt med tillgång för att få ditt arbete gjort.

PCA hjälper till exempel att tolka undersökningar som innehåller många frågor eller variabler, såsom undersökningar om välbefinnande, studiekultur eller beteende. Du kan se minimala variabler av detta med PCA-modellen.

#7. Naiv Bayes

Naive Bayes-algoritmen används inom datavetenskap och är en populär modell som används i många branscher. Idén är hämtad från Bayes-satsen som förklarar sannolikhetsekvationen som ”vad är sannolikheten för Q (utdatavariabel) givet P.

Det är en matematisk förklaring som används i dagens teknologiska era.

Förutom dessa faller även vissa modeller som nämns i regressionsdelen, inklusive beslutsträd, neuralt nätverk och slumpmässig skog, under klassificeringsmodellen. Den enda skillnaden mellan termerna är att utmatningen är diskret istället för kontinuerlig.

#8. Neuralt nätverk

Ett neuralt nätverk är återigen den mest använda modellen i industrier. Det är i huvudsak ett nätverk av olika matematiska ekvationer. Först tar den en eller flera variabler som indata och går igenom nätverket av ekvationer. I slutändan ger det dig resultat i en eller flera utdatavariabler.

Med andra ord tar ett neuralt nätverk en vektor av ingångar och returnerar vektorn av utgångar. Det liknar matriser i matematik. Den har dolda lager i mitten av in- och utlagren som representerar både linjära och aktiveringsfunktioner.

#9. K-Nearest Neighbors (KNN) Algoritm

KNN-algoritmen används för både klassificerings- och regressionsproblem. Det används ofta inom datavetenskapsindustrin för att lösa klassificeringsproblem. Dessutom lagrar den alla tillgängliga ärenden och klassificerar kommande fall genom att ta rösterna från dess k grannar.

Avståndsfunktionen utför mätningen. Om du till exempel vill ha data om en person behöver du prata med de personer som ligger närmast den personen, som vänner, kollegor etc. På liknande sätt fungerar KNN-algoritmen.

Du måste överväga tre saker innan du väljer KNN-algoritmen.

Data måste förbehandlas.
Variabler måste normaliseras, annars kan högre variabler påverka modellen.
KNN är beräkningsmässigt dyrt.

#10. K-Means Clustering

Det kommer under en oövervakad maskininlärningsmodell som löser klustringsuppgifterna. Här klassificeras och kategoriseras datamängder i flera kluster (låt oss säga K) så att alla punkter inom ett kluster är heterogena och homogena från datan.

K-Means bildar kluster så här:

K-Means väljer K-antalet datapunkter, kallade centroider, för varje kluster.
Varje datapunkt bildar ett kluster med det närmaste klustret (centroider), dvs K-kluster.
Detta skapar nya centroider.
Det närmaste avståndet för varje punkt bestäms sedan. Denna process upprepas tills tyngdpunkterna inte ändras.

Slutsats

Maskininlärningsmodeller och algoritmer är mycket avgörande för kritiska processer. Dessa algoritmer gör vårt dagliga liv enkelt och enkelt. På så sätt blir det lättare att få fram de mest gigantiska processerna på några sekunder.

Därför är ML ett kraftfullt verktyg som många branscher nuförtiden använder, och dess efterfrågan växer kontinuerligt. Och dagen är inte långt borta då vi kan få ännu mer exakta svar på våra komplexa problem.