Продвижение вашего пути к успеху
Добро пожаловать, студенты, исследователи и все, кто когда-либо смотрел на компьютер и думал: Я хочу сделать вас умнее! Машинное обучение (МО), подмножество искусственного интеллекта, похоже на то, чтобы научить ваш компьютер ловить рыбу, а не просто давать ему рыбу.
Только замените слово «рыба» словом «способность решать проблемы». Забавная аналогия, не так ли? Приготовьтесь к захватывающему путешествию по дикому западу алгоритмов машинного обучения.
№1. Линейная регрессия: старичок, но хороший
Кто сказал, что старое не может быть золотым? Не я! Первым в нашем списке стоит вечная классика — линейная регрессия. Это как часы вашего дедушки, надежные и простые, но они могут рассказать вам гораздо больше, чем просто время.
Линейная регрессия в ее простейшей форме соответствует прямой линии ваших данных. Речь идет о поиске наилучшего соотношения между зависимыми и независимыми переменными.
«Какие отношения?» ты спрашиваешь.
Что ж, представьте, что вы пытаетесь предсказать, сколько пиццы съедят ваши друзья, исходя из их веса. В этом случае пицца — зависимая переменная, а вес — независимая переменная.
Просто, не так ли?
№ 2. Логистическая регрессия: дело не только в цифрах
Во-вторых, у нас есть логистическая регрессия, экстравертный родственник линейной регрессии. Этот болтливый алгоритм используется для задач бинарной классификации — думайте о нем как о принятии решения «да или нет».
«Почему мы называем это логистической регрессией, если она используется для классификации?» Отличный вопрос, дорогой читатель!
Ну, он назван в честь логистической функции, используемой в расчетах. Это не математическая вечеринка без небольшой путаницы, верно?
Логистическая регрессия похожа на хамелеона. Хотя его основной функцией является бинарная классификация, он также может адаптироваться для решения задач мультиклассовой классификации.
Это как ваш друг, который может вписаться в любую социальную ситуацию, будь то комическая конвенция или чтение стихов.
№3. Деревья решений: делайте выбор как машина
В-третьих, мы представляем деревья решений, незаменимых помощников в принятии решений. Эти алгоритмы работают точно так же, как игра «20 вопросов» — вы знаете, в которой вам разрешено задавать 20 вопросов «да» или «нет», чтобы угадать, о чем думает другой человек?
Деревья решений работают аналогичным образом, разбивая данные на более мелкие подмножества, принимая решения в каждом узле, пока они не придут к прогнозу.
Это как перемещаться по лабиринту, делая один ход за раз, и, прежде чем вы это осознаете — вуаля! — Вы нашли сыр.
Но подождите, это еще не все! Деревья решений могут обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Независимо от того, имеете ли вы дело с «да» или «нет» или числами вроде «1, 2, 3», деревья решений прикроют вашу спину.
Разговор о том, чтобы быть универсальным!
№ 4. Наивный Байес: искренний подход к классификации
Ах, Наивный Байес, алгоритм, который берет жизнь с щепоткой соли. Этот классификатор работает на основе наивного предположения (понятно?), что все признаки в наборе данных одинаково важны и независимы.
Простой, но эффективный!
Почему это наивно? Представьте себе фруктовый салат. Наивный Байес рассматривает каждый фрукт отдельно, игнорируя тот факт, что вместе они создают вкусное, гармоничное блюдо.
Разве это не просто, ну, наивно?
Несмотря на свою наивность, Наивный Байес исключительно эффективен и быстр, что делает его отличным выбором для прогнозов в реальном времени. Это похоже на друга, который несколько доверчив, но всегда умудряется быть первым, кто получает лучшие предложения во время распродажи.
№ 5. K-ближайшие соседи (K-NN): птицы одного пера
Теперь у нас есть K-ближайшие соседи (K-NN). Мантра этого алгоритма: «Рыбак рыбака слетается в стаю», или, выражаясь более техническими терминами, похожие вещи близки друг к другу.
Этот алгоритм классифицирует точку данных на основе мажоритарной классификации ее ближайших «K» соседей.
Помните, как вы могли угадать любимый фильм вашего друга, основываясь на том, что нравится другим его друзьям? Что ж, у вас много общего с K-NN! (Может быть, вам стоит добавить это в свое резюме?)
K-NN также может работать как алгоритм регрессии! Вместо того, чтобы принимать простое большинство голосов, он вычисляет среднее значение результатов своих соседей. Итак, если вы пытаетесь предсказать число, а не категорию, K-NN все равно прикроет вашу спину.
Это как обнаружить, что ваш друг, который всегда знает лучшую музыку, также обладает удивительным талантом рекомендовать книги!
№ 6. Методы опорных векторов (SVM): игра на поле
Переходя к шестому претенденту, мы представляем машины опорных векторов (SVM). Представьте, что вы играете в вышибалы. Ваша команда с одной стороны, противник с другой.
Цель? Найдите максимально широкую линию (или, в мире алгоритмов, гиперплоскость), которая разделяет две команды без игроков посередине. Это то, что делают SVM, за исключением того, что игроки являются точками данных. «Вышибалы с данными», говорите вы? Рассчитывайте на меня!
SVM особенно хороши при обработке многомерных данных. Если вы играете в вышибалы в спортзале (3D), представьте, что вы играете в 4D, 5D или даже 100D! Звучит ошеломляюще? Это SVM для вас.
Сила SVM в его универсальности. Он может одинаково хорошо обрабатывать линейные и нелинейные данные. Думайте об этом как об игре в вышибалы, в которой игроки могут уворачиваться в любом направлении — не только влево или вправо, но и вверх, вниз, по диагонали — вы получаете дрейф.
№ 7. Кластеризация K-средних: поиск своего племени
Седьмое место занимает печально известная кластеризация K-средних, алгоритм обучения без учителя. Почему без присмотра? Потому что, как и тот загадочный школьник, вокруг которого всегда толпа, K-Means не нуждается в присмотре (или ярлыках) для классификации данных.
Он просто знает, куда должны идти точки данных, исходя из их сходства. Это как найти свое племя на вечеринке, полной незнакомцев. «Эй, ты тоже любишь пиццу с ананасами? Давай будем друзьями!"
K-Means отлично подходит для кластерного анализа при интеллектуальном анализе данных. Подумайте о сегментации рынка, сжатии изображений или даже астрономии для классификации звезд, галактик и многого другого.
Всегда помните, что «K» в K-Means — это количество кластеров, на которые вы хотите разделить свои данные. Но выбирайте с умом. Если вы не знаете социальной динамики на вечеринке, вы можете поставить ненавистников пиццы с ананасами в одну группу с любителями.
№8. Случайный лес: больше деревьев, пожалуйста!
Восьмое место — это алгоритм прямо из заколдованного леса — Случайный лес. Это похоже на совет деревьев решений, каждое из которых имеет право голоса. «Как мы должны классифицировать эту точку данных?» — спрашивает одно дерево.
Все деревья отдают свои голоса, и большинство побеждает. Это классический случай демократии в машинном обучении.
Random Forest — любимец публики за то, что он справляется с переоснащением. Консультируясь с несколькими деревьями (чем больше, тем лучше!), это гарантирует, что вы не будете слишком сильно полагаться на одну функцию.
Здесь нет фаворитизма!
Random Forest также предлагает важность функций, сообщая нам, какие функции оказали наибольшее влияние на прогноз. Как будто наш совет деревьев решений также предоставляет подробный отчет об их процессе принятия решений.
Расскажите о прозрачности!
№ 9. Нейронные сети: имитация человеческого мозга
Наш предпоследний герой — Нейронная сеть, вдохновленная нашим собственным человеческим мозгом. Нейронные сети похожи на шумный город — со взаимосвязанными узлами (нейронами), которые обмениваются данными и направляют информационный поток.
Каждый узел обрабатывает ввод и передает свой вывод следующему, и так далее, пока мы не получим результат. Нейронные сети известны своей выдающейся производительностью в задачах распознавания образов. Распознавание изображений, распознавание речи, вы называете это!
Этот сложный, но увлекательный алгоритм лежит в основе многих современных систем искусственного интеллекта. В следующий раз, когда распознавание лиц вашего телефона разблокирует экран, не забудьте поблагодарить нейронные сети.
Замечательной особенностью нейронных сетей является их способность учиться и совершенствоваться с течением времени. Как будто узлы вашего города постоянно изучают наиболее эффективные маршруты движения, корректируя и оптимизируя их для достижения наилучших результатов.
№10. Усиление градиента и AdaBoost: ускорение вашего пути к успеху
Наконец, мы подошли к Gradient Boosting и AdaBoost, двум надежным ансамблевым методам, которые работают путем создания и объединения нескольких слабых моделей обучения для формирования одной сильной модели.
Знаете поговорку: «Если с первого раза не получилось, пробуй, пробуй еще раз»? Это их мантра!
Представьте, что вы участвуете в эстафете. Каждый бегун улучшает результаты предыдущего, и вместе они выигрывают гонку. Вот как работают эти алгоритмы — каждая новая модель компенсирует недостатки предыдущих, и конечным результатом является составная модель, которую часто трудно превзойти.
AdaBoost и Gradient Boosting часто хвалят за точность и аккуратность. Они как эстафетные бегуны, которые не только стараются обогнать предыдущего бегуна, но и следят за тем, чтобы не уронить эстафетную палочку — ведь что толку в скорости без точности?
Завершение нашего дикого путешествия по миру машинного обучения
Вот так, народ! Мы бродили по шумным лесам деревьев случайных решений, баловались играми в вышибалы с помощью машин опорных векторов, путешествовали по нейронным городам нейронных сетей и даже нашли свое племя с кластеризацией K-средних.
Пока наше путешествие по стране алгоритмов машинного обучения подходит к концу, помните: ни один алгоритм не является лучшим во всех случаях. Это инструменты в вашем наборе инструментов для обработки данных, и хитрость заключается в том, чтобы знать, когда и как использовать каждый из них.
Как и в случае с начинкой для пиццы, универсальной начинки не существует. Иногда вам захочется классической Маргариты (линейная регрессия). В других случаях вы захотите оживить ситуацию ананасом (кто-нибудь с нейронными сетями?). Какой бы алгоритм вы ни выбрали, продолжайте исследовать, экспериментировать и учиться.
Имейте в виду, даже если поначалу это кажется пугающим, это не ракетостроение; это просто наука о пицце (и немного машинного обучения).
Итак, в следующий раз, когда вы столкнетесь со свежим набором данных, вспомните этот обзор наших 10 лучших алгоритмов машинного обучения. Засучите рукава, выберите инструменты и приготовьтесь извлечь эти восхитительные идеи.
Оставайтесь любопытными, дорогие читатели, и продолжайте оставлять свой след в мире машинного обучения. Ведь мир — это ваша пицца!
На этом мы заканчиваем. Оставайтесь с нами для более захватывающих путешествий по миру технологий, где единственным ограничением является ваше любопытство!
Повышение уровня кодирования
Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:
- 👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
- 📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
- 💰 Бесплатный курс собеседования по программированию ⇒ Просмотреть курс
- 🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"
🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу
