Introduksjon til maskinlæringsteknikker
Maskinlæring er en vitenskapelig tilnærming for å løse visse oppgaver ved bruk av forskjellige algoritmer og prediksjoner. Før modellen er utplassert, bygges treningsdata eller en matematisk modell ved hjelp av visse algoritmer basert på beregningsstatistikk for å lage forutsigelser uten å egentlig programmere den. Databehandling, optimalisering, visualisering og statistikk er alle knyttet til Machine Learning og AI. Det er mange teknikker og andre tilnærminger i ML for dette. Siden ML har mange bruksområder i det virkelige liv, brukes forskjellige metoder etter behov. Disse metodene bruker visse algoritmer for å forutsi og få et mest mulig nøyaktig resultat. I dette innlegget skal vi se på de forskjellige maskinlæringsteknikkene i dybden.
Teknikker for maskinlæring
Det er noen få metoder som er innflytelsesrike for å promotere systemene for automatisk å lære og forbedre i henhold til opplevelsen. Men de faller inn under forskjellige kategorier eller typer som Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Representation Learning, etc. Nedenfor er teknikkene som faller inn under Machine Learning:
1. Regresjon
Regresjonsalgoritmer brukes for det meste for å lage forutsigelser om tall, dvs. når utgangen er en reell eller kontinuerlig verdi. Siden det faller inn under Supervised Learning, fungerer det med trente data for å forutsi nye testdata. For eksempel kan alder være en kontinuerlig verdi når den øker med tiden. Det er noen regresjonsmodeller som vist nedenfor:
Noen mye brukte algoritmer i regresjonsteknikker
- Enkel lineær regresjonsmodell : Det er en statistisk metode som analyserer forholdet mellom to kvantitative variabler. Denne teknikken brukes mest innen økonomiske felt, eiendommer, etc.
- Lasso Regression : Minst Absolute Selection Shrinkage Operator eller LASSO brukes når det er behov for en delmengde av prediktoren for å minimere prediksjonsfeilen i en kontinuerlig variabel.
- Logistisk regresjon : Det utføres i tilfeller av svindeloppdagelse, kliniske studier osv. Uansett hvor produksjonen er binær.
- Support Vector Regression : SVR er litt annerledes enn SVM. I enkel regresjon er målet å minimere feilen, mens vi i SVR justerer feilen innenfor en terskel.
- Multivariat regresjonsalgoritme : Denne teknikken brukes i tilfelle av flere prediktorvariabler. Det kan betjenes med matriseoperasjoner og Pythons Numpy-bibliotek.
- Flere regresjonsalgoritmer : Det fungerer med flere kvantitative variabler i både lineære og ikke-lineære regresjonsalgoritmer.
2. Klassifisering
En klassifiseringsmodell, en metode for Supervised Learning, trekker en konklusjon fra observerte verdier som ett eller flere utfall i en kategorisk form. For eksempel har e-post filtre som innboks, utkast, spam, etc. Det er en rekke algoritmer i klassifiseringsmodellen som Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perception, etc. I denne modellen klassifiserer vi dataene våre spesifikt og tilordne etiketter tilsvarende til disse klassene. Klassifiseringer er av to typer:
- Binære klassifisere : Klassifisering med 2 forskjellige klasser og 2 utganger.
- Klasseklassifisering i flere klasser : Klassifisering med mer enn 2 klasser.
3. Clustering
Clustering er en maskinlæringsteknikk som innebærer å klassifisere datapunkter i bestemte grupper. Hvis vi har noen objekter eller datapunkter, kan vi bruke grupperingsalgoritmen (er) for å analysere og gruppere dem etter deres egenskaper og funksjoner. Denne metoden for uovervåket teknikk brukes på grunn av dens statistiske teknikker. Klyngealgoritmer lager prediksjoner basert på treningsdata og lager klynger på grunnlag av likhet eller ukjenthet.
Clustering metoder:
- Tetthetsbaserte metoder : I denne metoden regnes klynger som tette regioner avhengig av likhet og forskjell fra den nedre tette regionen.
- Heirarkiske metoder : Klyngene dannet i denne metoden er de tre-lignende strukturer. Denne metoden danner trær eller klynger fra forrige klynge. Det er to typer hierarkiske metoder: Agglomerative (Bottom-up-tilnærming) og Divisive (Top-down-tilnærming).
- Partisjonsmetoder : Denne metoden partisjonerer objektene basert på k-klynger, og hver metode danner en enkelt klynge.
- Gris-baserte metoder : I denne metoden blir data kombinert i et antall celler som danner en rutenettlignende struktur.
4. Anomali påvisning
Anomali-deteksjon er prosessen med å oppdage uventede elementer eller hendelser i et datasett. Noen områder der denne teknikken brukes er falske gjenkjenning, feildeteksjon, overvåking av systemhelsen, etc. Anomalideteksjon kan bredt kategoriseres som:
- Punktavvik : Punktavvik blir definert når en enkelt data er uventet.
- Kontekstuelle anomalier : Når anomalier er kontekstspesifikke, kalles det kontekstuelle anomalier.
- Kollektive avvik : Når en samling eller gruppe av relaterte dataelementer er anomale, kalles det kollektive anomale.
Det er visse teknikker for påvisning av avvik som følger:
- Statistiske metoder : Det hjelper med å identifisere avvik ved å peke på dataene som avviker fra statistiske metoder som gjennomsnitt, median, modus osv.
- Tetthetsbasert anomalideteksjon : Den er basert på k-nærmeste naboalgoritme.
- Klyngebasert anomaliealgoritme : Datapunkter samles som en klynge når de faller inn under samme gruppe og bestemmes ut fra de lokale centroids.
- Supervektor-maskin : Algoritmen trener seg for å klynge de normale dataforekomstene og identifiserer avvikene ved å bruke treningsdataene.
Arbeider med maskinlæringsteknikker
Maskinlæring bruker mange algoritmer for å håndtere og jobbe med store og komplekse datasett for å lage forutsigelser etter behov.
Vi søker for eksempel på et bussbilde på Google. Så får Google i utgangspunktet en rekke eksempler eller datasett merket som buss, og systemet finner mønstrene på piksler og farger som vil hjelpe til med å finne riktige bilder av bussen.
Googles system vil gjøre en tilfeldig gjetning av bussen som bilder ved hjelp av mønstre. Hvis det oppstår noen feil, justerer den seg for nøyaktighet. Til slutt vil disse mønstrene bli lært av et stort datasystem som er modellert som en menneskelig hjerne eller Deep Neural Network for å identifisere de nøyaktige resultatene fra bildene. Slik fungerer ML-teknikker for å oppnå best mulig resultat.
Konklusjon
Machine Learning har forskjellige bruksområder i det virkelige liv for å hjelpe bedriftshus, enkeltpersoner osv. Med å oppnå visse resultater etter behov. For å oppnå best mulig resultat er visse teknikker viktige som har blitt diskutert over. Disse teknikkene er moderne, futuristiske og fremmer automatisering av ting med mindre arbeidskraft og kostnader.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Machine Learning Techniques. Her diskuterer vi de forskjellige teknikkene for maskinlæring når det fungerer. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer–
- Ensembleteknikker
- Kunstig intelligens teknikker
- Databehandlingskonsepter og teknikker
- Data Science Machine Learning
- Enkle måter å lage beslutningstreet på
- Betydningen av beslutningstreet i datamining
- Linear Regression vs Logistic Regression | Viktige forskjeller