Home-theater-designers
Přemýšleli jste někdy nad tím, jak fungují samořídící auta, chatboti a automatizovaná doporučení Netflixu? Tyto praktické technologické pokroky jsou produkty strojového učení.
Tento typ umělé inteligence trénuje počítače, aby studovaly lidské chování a využívaly algoritmy k přijímání chytrých rozhodnutí bez zásahu. Algoritmy se učí nezávisle na vstupních datech a předpovídají logický výstup na základě dynamiky trénovací datové sady.
VYUŽÍVÁNÍ VIDEA DNE
Zde je několik nejlepších algoritmů strojového učení, které pomáhají vytvářet a trénovat inteligentní počítačové systémy.
Význam algoritmů ve strojovém učení
A algoritmus strojového učení je soubor instrukcí, které pomáhají počítači napodobovat lidské chování. Takové algoritmy mohou provádět složité úkoly s malou nebo nulovou lidskou pomocí.
Namísto psaní kódu pro každý úkol, algoritmus vytváří logiku z dat, která do modelu zavedete. Vzhledem k dostatečně velkému souboru dat identifikuje vzor, který mu umožňuje dělat logická rozhodnutí a předvídat hodnotný výstup.
Moderní systémy používají několik algoritmů strojového učení, z nichž každý má své vlastní výkonnostní výhody. Algoritmy se také liší přesností, vstupními daty a případy použití. Vědět, který algoritmus použít, je proto nejdůležitějším krokem k vytvoření úspěšného modelu strojového učení.
1. Logistická regrese
Také známý jako binomická logistická regrese, tento algoritmus najde pravděpodobnost úspěchu nebo selhání události. Obecně se jedná o metodu go-to, když je závislá proměnná binární. Navíc jsou výsledky obvykle zpracovány jako jednoduše pravda/nepravda nebo ano/ne.
Chcete-li použít tento statistický model, musíte prostudovat a kategorizovat označené datové sady do samostatných kategorií. Působivou funkcí je, že můžete rozšířit logistickou regresi na více tříd a poskytnout realistický pohled na předpovědi tříd na základě pravděpodobností.
Logistická regrese je velmi rychlá a přesná pro klasifikaci neznámých záznamů a jednoduchých souborů dat. Je také výjimečný při interpretaci modelových koeficientů. Logistická regrese navíc funguje nejlépe ve scénářích, kde je soubor dat lineárně oddělitelný.
Pomocí tohoto algoritmu můžete snadno aktualizovat modely tak, aby odrážely nová data, a pomocí odvození určit vztah mezi funkcemi. Je také méně náchylný k přemontování, má v případě jednoho regularizační techniku a vyžaduje malý výpočetní výkon.
Jedním velkým omezením logistické regrese je, že předpokládá lineární vztah mezi závislými a nezávislými proměnnými. To jej činí nevhodným pro nelineární problémy, protože pouze předpovídá diskrétní funkce pomocí lineární rozhodovací plochy. Výsledkem je, že výkonnější algoritmy mohou lépe vyhovovat vašim složitějším úkolům.
digitální zvuk spdif žádný zvuk windows 10
2. Rozhodovací strom
Název je odvozen od jeho stromové struktury. Rámec rozhodovacího stromu můžete použít pro klasifikační a regresní problémy. Přesto je funkčnější pro řešení klasifikačních problémů.
Stejně jako strom začíná kořenovým uzlem reprezentujícím datovou sadu. Větve představují pravidla řídící proces učení. Tyto větve, nazývané rozhodovací uzly, jsou otázky typu ano nebo ne, které vedou k dalším větvím nebo končí na listových uzlech.
Každý listový uzel představuje možný výsledek nahromadění rozhodnutí. Listové uzly a rozhodovací uzly jsou dvě hlavní entity, které se podílejí na předpovídání výsledku z daných informací. Konečný výstup nebo rozhodnutí je tedy založeno na vlastnostech datové sady.
Rozhodovací stromy jsou řízené algoritmy strojového učení. Tyto typy algoritmů vyžadují, aby uživatel vysvětlil, co je vstup. Potřebují také popis očekávaného výstupu z tréninkových dat.
Jednoduše řečeno, tento algoritmus je grafickým znázorněním různých možností řízených přednastavenými podmínkami, aby se získala všechna možná řešení problému. Jako takové jsou kladené otázky přípravou k nalezení řešení. Rozhodovací stromy napodobují proces lidského myšlení, aby dospěli k logickému verdiktu pomocí jednoduchých pravidel.
Hlavní nevýhodou tohoto algoritmu je, že je náchylný k nestabilitě; nepatrná změna v datech může způsobit velké narušení struktury. Jako takový byste měli prozkoumat různé způsoby, jak získat konzistentní datové sady pro vaše projekty .
3. Algoritmus K-NN
K-NN se ukázal jako mnohostranný algoritmus užitečný pro řešení mnoha reálných problémů. Přestože se jedná o jeden z nejjednodušších algoritmů strojového učení, je užitečný pro mnoho průmyslových odvětví, od bezpečnosti po finance a ekonomiku.
Jak název napovídá, K-Nearest Neighbor funguje jako klasifikátor na základě předpokladu podobnosti mezi novými a existujícími sousedními daty. Poté zařadí nový případ do stejné nebo podobné kategorie jako nejbližší dostupná data.
jak opravit externí pevný disk nebyl detekován
Je důležité poznamenat, že K-NN je neparametrický algoritmus; nevytváří předpoklady o podkladových datech. Také nazývaný algoritmus líného žáka, neučí se okamžitě z trénovacích dat. Místo toho ukládá aktuální datové sady a čeká, dokud neobdrží nová data. Poté provede klasifikaci na základě blízkosti a podobnosti.
K-NN je praktický a lidé ho používají napříč různými obory. Ve zdravotnictví může tento algoritmus předvídat možná zdravotní rizika na základě nejpravděpodobnějších genových projevů jedince. Ve financích používají odborníci K-NN k předpovědi akciového trhu a dokonce i směnných kurzů.
Hlavní nevýhodou použití tohoto algoritmu je, že je náročnější na paměť než jiné algoritmy strojového učení. Má také potíže se zpracováním složitých, vysokorozměrných datových vstupů.
K-NN však zůstává dobrou volbou, protože se snadno přizpůsobuje, snadno identifikuje vzory a umožňuje upravovat data za běhu bez ovlivnění přesnosti predikce.
4. K-Means
K-Means je algoritmus učení bez dozoru, který seskupuje neoznačené datové sady do jedinečných shluků. Přijímá vstup, minimalizuje vzdálenost mezi datovými body a agreguje data na základě společných prvků.
Pro přehlednost je shluk souborem datových bodů seskupených do jednoho kvůli určitým podobnostem. Faktor 'K' říká systému, kolik shluků potřebuje.
Praktická ukázka toho, jak to funguje, zahrnuje analýzu očíslované skupiny fotbalistů. Tento algoritmus můžete použít k vytvoření a rozdělení fotbalistů do dvou skupin: profesionální fotbalisté a amatérské fotbalisty.
Algoritmus K-Means má několik reálných aplikací. Můžete jej použít ke kategorizaci známek studentů, provádění lékařských diagnóz a zobrazení výsledků vyhledávače. Stručně řečeno, vyniká v analýze velkého množství dat a jejich rozdělení do logických shluků.
Jedním z důsledků použití tohoto algoritmu je, že výsledky jsou často nekonzistentní. Závisí na pořadí, takže jakákoli změna pořadí existujícího souboru dat může ovlivnit jeho výsledek. Navíc postrádá jednotný efekt a zvládne pouze číselná data.
Navzdory těmto omezením je K-Means jedním z nejvýkonnějších algoritmů strojového učení. Je ideální pro segmentaci datových sad a je důvěryhodný pro svou přizpůsobivost.
Výběr nejlepšího algoritmu pro vás
Jako začátečník možná budete potřebovat pomoc s nastavením nejlepšího algoritmu. Toto rozhodnutí je náročné ve světě plném fantastických možností. Pro začátek byste však měli svůj výběr založit na něčem jiném, než jsou fantastické vlastnosti algoritmu.
Spíše byste měli zvážit velikost algoritmu, povahu dat, naléhavost úlohy a požadavky na výkon. Tyto faktory vám mimo jiné pomohou určit dokonalý algoritmus pro váš projekt.