Общеизвестно, что люди в настоящее время живут в эпоху, когда технологии постоянно развиваются. Изучая, как компьютеры развивались с течением времени, мы можем прогнозировать или предсказывать будущее.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (МО) — это своего рода искусственный интеллект (ИИ), который позволяет программам улучшать свою способность предвидеть будущие события или события без явного указания на это. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве источника для прогнозирования будущих выходных значений.
Ключевым преимуществом машинного обучения является то, что оно позволяет компаниям выявлять тенденции в поведении клиентов и модели корпоративной деятельности, а также помогает в разработке новых продуктов. В самых успешных современных организациях, таких как Facebook, Google и Uber, машинное обучение лежит в основе их деятельности. Машинное обучение стало важным источником конкурентного преимущества для многих фирм.
Алгоритмы машинного обучения могут позволить компьютерным системам играть в игры, проводить операции и становиться еще более сложными и персонализированными.
Алгоритмы машинного обучения делятся на 2 типа:
· Контроль и
· Неконтролируемое обучение
Каковы пять наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения?
Алгоритмы машинного обучения, которые наиболее широко используются, включают следующее:
1. Линейная регрессия
Чтобы понять, как работает этот алгоритм, подумайте о том, как бы вы расположили случайные бревна в порядке возрастания их веса. Если вы хотите взвесить каждое бревно, есть проблема. Вы не можете этого сделать. Вы должны выяснить, сколько он весит, посмотрев на высоту и окружность бревна (визуальный анализ). Затем вы должны расположить журналы так, как вам нравится. Вот как выглядит линейная регрессия в машинном обучении и как это работает.
В этой процедуре связь между независимыми и зависимыми переменными создается путем подгонки их к линии. Линия регрессии — это прямая линия, которую можно представить линейным уравнением
Y= a *X + c.
В этом уравнении:
Y — зависимая переменная
а — наклон
X — Независимая переменная
в - Перехват
Коэффициенты a и c получаются путем минимизации суммы квадратов разности
2. Логистическая регрессия
Логистическая регрессия используется для оценки дискретных значений (обычно двоичных значений, таких как 0/1) из набора независимых переменных. Он помогает прогнозировать вероятность возникновения события, подгоняя данные к логит-функции. Логит-регрессия — это другое название.
Эти подходы часто используются для улучшения моделей логистической регрессии:
· использовать нелинейную модель;
· включать условия взаимодействия;
· удалить функции; и
· упорядочить приемы.
3. Алгоритм SVM (Машина опорных векторов)
Алгоритм SVM — это подход к классификации, который отображает необработанные данные в виде точек в n-мерном пространстве (где n — количество имеющихся у вас признаков). Затем значение каждой характеристики связывается с конкретным местоположением, что упрощает категоризацию данных. Классификаторы — это линии, которые разделяют данные и отображают их на графике.
4. Наивный алгоритм Байеса
Наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие одного признака в классе не зависит от наличия любого другого признака. Несмотря на то, что эти признаки связаны между собой, наивный байесовский классификатор будет учитывать каждый из них независимо при оценке вероятности определенного исхода. Наивную байесовскую модель легко построить, и ее можно использовать для оценки больших наборов данных. Он прост в использовании и, как было показано, превосходит даже самые сложные системы классификации.
5. Алгоритм KNN (K-ближайших соседей)
Этот метод может быть использован для решения проблем классификации и регрессии. Кажется, что он более широко используется в отрасли Data Science для решения проблем категоризации. Это простой алгоритм, который запоминает все существующие выборки и классифицирует любые новые на основе голосов своих k соседей. Затем дело относят к классу, имеющему наибольшее сходство с ним. Для этого измерения используется функция расстояния. Это становится очевидным при сравнении KNN с реальной жизнью. Например, если вы хотите узнать о ком-то больше, поговорите с его друзьями и коллегами!
Прежде чем остановиться на методе K ближайших соседей, учтите следующее: Алгоритм KNN требует больших вычислительных ресурсов. Метод будет смещен, если переменные более высокого диапазона не будут нормализованы. Предварительная обработка данных по-прежнему требуется.
Вы можете связаться с нами для вашего проекта по анализу данных в SPSS, STATA, R и R Studio по ссылке: http://www.fiverr.com/trusted_ib/do-data-analysis-in-spss-excel-r-r -студия-и-стата
