Čitatelji poput vas podržavaju MUO. Kada kupite putem poveznica na našoj stranici, možemo zaraditi partnersku proviziju.
Jeste li se ikada zapitali kako funkcioniraju samovozeći automobili, chatbotovi i automatizirane Netflixove preporuke? Ova praktična tehnološka dostignuća proizvodi su strojnog učenja.
Ova vrsta umjetne inteligencije obučava računala da proučavaju ljudsko ponašanje i koriste algoritme za donošenje pametnih odluka bez intervencije. Algoritmi uče neovisno o ulaznim podacima i predviđaju logički izlaz na temelju dinamike skupa podataka za obuku.
Evo nekoliko najboljih algoritama strojnog učenja koji pomažu u stvaranju i obuci inteligentnih računalnih sustava.
Važnost algoritama u strojnom učenju
A algoritam strojnog učenja je skup uputa koje se koriste da pomognu računalu oponašati ljudsko ponašanje. Takvi algoritmi mogu izvršavati složene zadatke s malo ili bez ljudske pomoći.
Umjesto pisanja koda za svaki zadatak, algoritam gradi logiku iz podataka koje uvedete u model. S obzirom na dovoljno velik skup podataka, identificira obrazac, omogućujući mu donošenje logičnih odluka i predviđanje vrijednih rezultata.
Moderni sustavi koriste nekoliko algoritama strojnog učenja, od kojih svaki ima svoje prednosti. Algoritmi se također razlikuju po točnosti, ulaznim podacima i slučajevima upotrebe. Kao takvo, znati koji algoritam koristiti najvažniji je korak za izgradnju uspješnog modela strojnog učenja.
1. Logistička regresija
Također poznat kao binomna logistička regresija, ovaj algoritam pronalazi vjerojatnost uspjeha ili neuspjeha događaja. Općenito je to metoda prijelaza kada je zavisna varijabla binarna. Štoviše, rezultati se obično obrađuju jednostavno kao točno/netočno ili da/ne.
Da biste koristili ovaj statistički model, morate proučiti i kategorizirati označene skupove podataka u zasebne kategorije. Impresivna značajka je da možete proširiti logističku regresiju na više klasa i dati realan prikaz predviđanja klasa na temelju vjerojatnosti.
Logistička regresija je vrlo brza i točna za klasificiranje nepoznatih zapisa i jednostavnih skupova podataka. Također je izuzetan u tumačenju koeficijenata modela. Osim toga, logistička regresija najbolje funkcionira u scenarijima u kojima je skup podataka linearno odvojiv.
S ovim algoritmom možete jednostavno ažurirati modele kako bi odražavali nove podatke i koristiti zaključivanje za određivanje odnosa između značajki. Također je manje sklon prekomjernom opremanju, ima tehniku regularizacije u slučaju takve i zahtijeva malo računalne snage.
Jedno veliko ograničenje logističke regresije je to što pretpostavlja linearni odnos između zavisnih i nezavisnih varijabli. To ga čini neprikladnim za nelinearne probleme jer predviđa samo diskretne funkcije pomoću linearne površine odlučivanja. Kao rezultat toga, snažniji algoritmi mogu bolje odgovarati vašim složenijim zadacima.
2. Stablo odluke
Naziv potječe od njegovog stablo-strukturiranog pristupa. Okvir stabla odlučivanja možete koristiti za probleme klasifikacije i regresije. Ipak, funkcionalniji je za rješavanje problema klasifikacije.
Poput stabla, počinje s korijenskim čvorom koji predstavlja skup podataka. Grane predstavljaju pravila koja vode proces učenja. Ove grane, koje se nazivaju čvorovi odluke, su pitanja da ili ne koja vode do drugih grana ili završavaju na lisnim čvorovima.
Svaki lisni čvor predstavlja mogući ishod skupa odluka. Listni čvorovi i čvorovi odlučivanja dva su glavna entiteta uključena u predviđanje ishoda na temelju danih informacija. Stoga se konačni rezultat ili odluka temelji na značajkama skupa podataka.
Stabla odlučivanja su nadzirani algoritmi strojnog učenja. Ove vrste algoritama zahtijevaju od korisnika da objasni što je unos. Također im je potreban opis očekivanih rezultata iz podataka o obuci.
Jednostavno rečeno, ovaj algoritam je grafički prikaz različitih opcija vođenih unaprijed postavljenim uvjetima kako bi se dobila sva moguća rješenja problema. Kao takva, postavljena pitanja su nadogradnja kako bi se došlo do rješenja. Stabla odlučivanja oponašaju ljudski misaoni proces kako bi se došlo do logične presude pomoću jednostavnih pravila.
Glavna mana ovog algoritma je da je sklon nestabilnosti; mala promjena u podacima može uzrokovati veliki poremećaj u strukturi. Kao takav, trebali biste istražiti razne načine dobivanja dosljednih skupova podataka za vaše projekte.
3. K-NN algoritam
K-NN se pokazao kao višestrani algoritam koristan za rješavanje mnogih problema iz stvarnog svijeta. Unatoč tome što je jedan od najjednostavnijih algoritama strojnog učenja, koristan je za mnoge industrije, od sigurnosti do financija i ekonomije.
Kao što mu ime govori, K-Nearest Neighbor radi kao klasifikator pretpostavljajući sličnost između novih i postojećih susjednih podataka. Zatim stavlja novi slučaj u istu ili sličnu kategoriju kao i najbliži dostupni podaci.
Važno je napomenuti da je K-NN neparametarski algoritam; ne donosi pretpostavke o temeljnim podacima. Također se naziva i algoritam lijenog učenika, ne uči odmah iz podataka o obuci. Umjesto toga, pohranjuje trenutne skupove podataka i čeka dok ne primi nove podatke. Zatim provodi klasifikacije na temelju blizine i sličnosti.
K-NN je praktičan i ljudi ga koriste u raznim područjima. U zdravstvu ovaj algoritam može predvidjeti moguće zdravstvene rizike na temelju najvjerojatnije ekspresije gena pojedinca. U financijama, profesionalci koriste K-NN za predviđanje tržišta dionica, pa čak i tečajeva valuta.
Glavni nedostatak korištenja ovog algoritma je to što je memorijski intenzivniji od ostalih algoritama strojnog učenja. Također ima poteškoća u rukovanju složenim, visokodimenzionalnim unosom podataka.
Unatoč tome, K-NN ostaje dobar izbor jer se lako prilagođava, lako prepoznaje obrasce i omogućuje vam izmjenu podataka o vremenu izvođenja bez utjecaja na točnost predviđanja.
4. K-znači
K-Means je algoritam za učenje bez nadzora koji grupira neoznačene skupove podataka u jedinstvene klastere. Prima ulazne podatke, smanjuje udaljenost između podatkovnih točaka i agregira podatke na temelju zajedničkih karakteristika.
Radi jasnoće, klaster je skup podatkovnih točaka grupiranih u jednu zbog određenih sličnosti. Faktor "K" govori sustavu koliko mu klastera treba.
Praktična ilustracija kako to funkcionira uključuje analizu numerirane skupine nogometaša. Ovaj algoritam možete upotrijebiti za kreiranje i podjelu nogometaša u dvije skupine: nogometaše stručnjake i nogometaše amatere.
Algoritam K-Means ima nekoliko primjena u stvarnom životu. Možete ga koristiti za kategorizaciju studentskih ocjena, postavljanje medicinske dijagnoze i prikaz rezultata tražilice. Ukratko, izvrstan je u analizi velikih količina podataka i njihovom razbijanju u logičke klastere.
Jedna od posljedica korištenja ovog algoritma je da su rezultati često nedosljedni. Ovisi o redoslijedu, tako da svaka promjena redoslijeda postojećeg skupa podataka može utjecati na njegov ishod. Štoviše, nedostaje mu ujednačen učinak i može obraditi samo numeričke podatke.
Unatoč ovim ograničenjima, K-Means je jedan od algoritama strojnog učenja s najboljim performansama. Savršen je za segmentiranje skupova podataka i pouzdan je zbog svoje prilagodljivosti.
Odabir najboljeg algoritma za vas
Kao početniku, možda će vam trebati pomoć da pronađete najbolji algoritam. Ova odluka je izazovna u svijetu punom fantastičnih izbora. Međutim, za početak, trebali biste temeljiti svoj izbor na nečemu što nije otmjena značajka algoritma.
Umjesto toga, trebali biste uzeti u obzir veličinu algoritma, prirodu podataka, hitnost zadatka i zahtjeve za izvedbom. Ovi čimbenici, između ostalih, pomoći će vam da utvrdite savršeni algoritam za svoj projekt.
