解释顶级机器学习模型

机器学习 (ML) 是一项技术创新,不断在许多领域证明其价值。

机器学习与人工智能和深度学习有关。 由于我们生活在一个不断进步的技术时代,现在可以预测接下来会发生什么,并知道如何使用 ML 改变我们的方法。

因此,您不仅限于手动方式; 现在几乎所有任务都是自动化的。 针对不同的工作设计了不同的机器学习算法。 这些算法可以解决复杂的问题并节省数小时的业务时间。

这方面的示例可能是下棋、填写数据、进行手术、从购物清单中选择最佳选项等等。

我将在本文中详细解释机器学习算法和模型。

开始了!

什么是机器学习?

机器学习是一种技能或技术,机器(例如计算机)需要通过使用统计模型和算法来构建学习和适应能力,而无需高度编程。

因此,机器的行为与人类相似。 它是一种人工智能,允许软件应用程序通过利用数据和改进自身来更准确地预测和执行不同的任务。

由于计算技术发展迅速,今天的机器学习与过去的机器学习不同。 从模式识别到学习执行某些任务的理论,机器学习证明了它的存在。

通过机器学习,计算机可以从以前的计算中学习,以产生可重复、可靠的决策和结果。 换句话说,机器学习是一门获得新动力的科学。

尽管许多算法已经使用了很长时间,但能够自动将复杂计算应用于大数据,而且越来越快,一遍又一遍,这是最近的发展。

一些公开的例子如下:

  • 在线推荐折扣和优惠,例如来自 Netflix 和亚马逊
  • 自动驾驶和大肆宣传的谷歌汽车
  • 检测欺诈并提出一些跳过这些问题的方法

还有很多。

为什么需要机器学习?

机器学习是每个企业所有者在其软件应用程序中实施的一个重要概念,以了解他们的客户行为、业务运营模式等。 它支持最新产品的开发。

许多领先的公司,如谷歌、优步、Instagram、亚马逊等,都将机器学习作为其运营的核心部分。 但是,处理大量数据的行业都知道机器学习模型的重要性。

组织能够利用这项技术高效地工作。 金融服务、政府、医疗保健、零售、运输和石油天然气等行业使用机器学习模型来提供更有价值的客户结果。

谁在使用机器学习?

如今,机器学习被用于许多应用程序中。 最著名的例子是 Instagram、Facebook、Twitter 等上的推荐引擎。

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Facebook 正在使用机器学习来个性化会员在他们的新闻提要上的体验。 如果用户经常停下来查看同一类别的帖子,推荐引擎就会开始显示更多相同类别的帖子。

在屏幕背后,推荐引擎试图通过会员的模式来研究他们的在线行为。 当用户更改其操作时,新闻提要会自动调整。

与推荐引擎相关,许多企业使用相同的概念来运行他们的关键业务流程。 他们是:

  • 客户关系管理 (CRM) 软件:它使用机器学习模型来分析访问者的电子邮件,并提示销售团队首先立即响应最重要的消息。
  • 商业智能 (BI):分析和 BI 供应商使用该技术来识别基本数据点、模式和异常。
  • 人力资源信息系统 (HRIS):它在其软件中使用机器学习模型来筛选其应用程序并识别所需职位的最佳人选。
  • 自动驾驶汽车:机器学习算法使汽车制造公司能够识别物体或感知驾驶员的行为以立即发出警报以防止事故发生。
  • 虚拟助手:虚拟助手是结合监督和非监督模型来解释语音和提供上下文的智能助手。

什么是机器学习模型?

ML 模型是经过训练以判断和识别某些模式的计算机软件或应用程序。 您可以在数据的帮助下训练模型并为其提供算法,以便它从该数据中学习。

例如,您想要制作一个根据用户的面部表情识别情绪的应用程序。 在这里,您需要为模型提供标有不同情绪的不同面部图像,并训练好您的模型。 现在,您可以在您的应用程序中使用相同的模型来轻松确定用户的心情。

简单来说,机器学习模型是一种简化的过程表示。 这是确定某物或向消费者推荐某物的最简单方法。 模型中的所有内容都是近似值。

例如,当我们绘制或制造地球仪时,我们将其赋予球体形状。 但实际的地球并不是我们所知道的球形。 在这里,我们假设形状来构建一些东西。 ML 模型的工作方式类似。

让我们继续讨论不同的机器学习模型和算法。

机器学习模型的类型

所有机器学习模型都分为监督学习、非监督学习和强化学习。 监督学习和非监督学习被进一步分类为不同的术语。 让我们详细讨论它们中的每一个。

#1。 监督学习

监督学习是一种简单的机器学习模型,涉及学习基本功能。 此函数将输入映射到输出。 例如,如果您有一个包含两个变量的数据集,年龄作为输入,身高作为输出。

使用监督学习模型,您可以轻松地根据一个人的年龄预测一个人的身高。 要了解此学习模型,您必须浏览子类别。

#2。 分类

分类是机器学习领域中广泛使用的预测建模任务,其中为给定的输入数据预测标签。 它需要训练数据集具有广泛的输入和输出实例,模型可以从中学习。

训练数据集用于找到将输入数据样本映射到指定类标签的最小方法。 最后,训练数据集表示包含大量输出样本的问题。

它用于垃圾邮件过滤、文档搜索、手写字符识别、欺诈检测、语言识别和情感分析。 在这种情况下输出是离散的。

#3。 回归

在这个模型中,输出总是连续的。 回归分析本质上是一种统计方法,它模拟一个或多个独立变量与目标或因变量之间的联系。

回归允许查看因变量的数量如何相对于自变量发生变化,而其他自变量保持不变。 用于预测工资、年龄、温度、物价等真实数据。

回归分析是一种“最佳猜测”方法,可根据数据集生成预测。 简单来说,将不同的数据点拟合成一个图表,以获得最精确的值。

示例:预测机票价格是一项常见的回归工作。

#4。 无监督学习

无监督学习本质上用于在不参考标记结果的情况下从输入数据中得出推论和寻找模式。 该技术用于在无需人工干预的情况下发现隐藏的数据分组和模式。

它可以发现信息中的差异和相似之处,使该技术成为客户细分、探索性数据分析、模式和图像识别以及交叉销售策略的理想选择。

无监督学习还用于使用包括两种方法的降维过程来减少模型的有限数量的特征:奇异值分解和主成分分析。

#5。 聚类

聚类是一种无监督学习模型,包括数据点的分组。 它经常用于欺诈检测、文档分类和客户细分。

最常见的聚类或分组算法包括层次聚类、基于密度的聚类、均值偏移聚类和 k 均值聚类。 每种算法用于查找聚类的方式都不同,但每种情况下的目标都是相同的。

#6。 降维

它是一种减少正在考虑的各种随机变量以获得一组主变量的方法。 换句话说,将特征集降维的过程称为降维。 该模型的流行算法称为主成分分析。

这个诅咒指的是向预测建模活动添加更多输入,这使得建模更加困难。 一般用于数据可视化。

#7。 强化机器学习

它是一个类似于监督机器学习的模型。 它被称为行为机器学习模型。 与监督学习的唯一区别是算法不是使用样本数据训练的。

强化学习模型通过试错法不断学习。 成功结果的顺序迫使模型针对给定问题制定最佳建议。 这通常用于游戏、导航、机器人等领域。

机器学习算法的类型

#1。 线性回归

在这里,我们的想法是以尽可能最好的方式找到一条适合您需要的数据的线。 线性回归模型有一些扩展,包括多元线性回归和多项式回归。 这意味着分别找到拟合数据的最佳平面和拟合数据的最佳曲线。

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#2。 逻辑回归

逻辑回归与线性回归算法非常相似,但本质上用于获得有限数量的结果,比方说两个。 在对结果概率建模时,逻辑回归用于线性回归。

在这里,逻辑方程以一种绝妙的方式构建,因此输出变量将介于 0 和 1 之间。

#3。 决策树

决策树模型广泛应用于战略规划、机器学习和运筹学。 它由节点组成。 如果你有更多的节点,你会得到更准确的结果。 决策树的最后一个节点包含有助于更快做出决策的数据。

因此,最后的节点也称为树的叶子。 决策树易于构建且直观,但在准确性方面存在不足。

#4。 随机森林

这是一种集成学习技术。 简单来说,它是建立在决策树之上的。 随机森林模型通过使用真实数据的引导数据集涉及多个决策树。 它在树的每一步随机选择变量的子集。

随机森林模型选择每个决策树的预测模式。 因此,依靠“多数获胜”模型可以降低出错的风险。

例如,如果您创建一个单独的决策树,而模型在最后预测为 0,那么您将一无所有。 但是如果你一次创建 4 棵决策树,你可能会得到值 1。这就是随机森林学习模型的强大之处。

#5。 支持向量机

支持向量机 (SVM) 是一种受监督的机器学习算法,当我们谈论最基本的层面时,它很复杂但很直观。

例如,如果有两种类型的数据或类,SVM 算法将找到该类数据之间的边界或超平面,并最大化两者之间的间隔。 有许多平面或边界将两个类分开,但一个平面可以最大化类之间的距离或边距。

#6。 主成分分析 (PCA)

主成分分析意味着将更高维度的信息(例如 3 维)投影到更小的空间(例如 2 维)。 这导致数据的最小维度。 这样,您可以在不影响位置的情况下保留模型中的原始值,但会减小尺寸。

简单来说,它是一种降维模型,专门用于将数据集中存在的多个变量降为最少的变量。 可以通过将那些测量尺度相同且相关性高于其他变量的变量放在一起来完成。

该算法的主要目标是向您展示新的变量组并为您提供足够的访问权限来完成您的工作。

例如,PCA 有助于解释包含许多问题或变量的调查,例如关于幸福感、学习文化或行为的调查。 您可以使用 PCA 模型看到其中的最小变量。

#7。 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法用于数据科学,是许多行业中使用的流行模型。 这个想法取自贝叶斯定理,该定理解释了概率方程,例如“给定 P 的 Q(输出变量)的概率是多少。

这是当今技术时代使用的数学解释。

除此之外,回归部分提到的一些模型,包括决策树、神经网络和随机森林,也属于分类模型。 这两项之间的唯一区别是输出是离散的而不是连续的。

#8。 神经网络

神经网络再次成为行业中最常用的模型。 它本质上是各种数学方程式的网络。 首先,它采用一个或多个变量作为输入并通过方程网络。 最后,它会为您提供一个或多个输出变量的结果。

换句话说,神经网络采用输入向量并返回输出向量。 它类似于数学中的矩阵。 它在输入和输出层中间有隐藏层,代表线性和激活函数。

#9。 K 最近邻 (KNN) 算法

KNN 算法用于分类和回归问题。 它广泛用于数据科学行业以解决分类问题。 此外,它存储所有可用案例并通过其 k 个邻居的投票对即将到来的案例进行分类。

距离函数执行测量。 例如,如果你想要一个人的数据,你需要与离那个人最近的人交谈,比如朋友、同事等。以类似的方式,KNN 算法起作用。

在选择 KNN 算法之前,您需要考虑三件事。

  • 需要对数据进行预处理。
  • 变量需要归一化,否则更高的变量会使模型产生偏差。
  • KNN 的计算成本很高。

#10。 K-均值聚类

它属于解决聚类任务的无监督机器学习模型。 在这里,数据集被分类并分为几个集群(假设为 K),以便集群中的所有点都是异质的,并且与数据同质。

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K-Means 像这样形成集群:

  • K-Means 为每个集群选择 K 个数据点,称为质心。
  • 每个数据点与最近的簇(质心)形成一个簇,即K个簇。
  • 这会创建新的质心。
  • 然后确定每个点的最近距离。 重复此过程,直到质心不发生变化。

结论

机器学习模型和算法对于关键过程非常具有决定性。 这些算法使我们的日常生活变得轻松简单。 这样,就可以更轻松地在几秒钟内完成最庞大的流程。

因此,ML 是当今许多行业都在使用的强大工具,并且其需求在不断增长。 离我们能够对复杂问题获得更精确答案的日子不远了。