Koji su neki od najčešćih algoritama koji se koriste u strojnom učenju?

/ / Nalazi se u Umjetna inteligencija, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Uvod, Što je strojno učenje

Strojno učenje, podskup umjetne inteligencije, uključuje upotrebu algoritama i statističkih modela kako bi se računalima omogućilo izvršavanje zadataka bez izričitih uputa oslanjajući se na obrasce i zaključivanje umjesto toga. Unutar ove domene razvijeni su brojni algoritmi za rješavanje različitih vrsta problema, u rasponu od klasifikacije i regresije do grupiranja i smanjenja dimenzionalnosti. U nastavku ću raspravljati o nekim od najčešćih i naširoko korištenih algoritama u strojnom učenju, pružajući iscrpno objašnjenje svakog od njih.

1. Linearna regresija

Linearna regresija jedan je od najjednostavnijih i najtemeljnijih algoritama u strojnom učenju. Koristi se za prediktivno modeliranje i uključuje linearni pristup modeliranju odnosa između zavisne varijable i jedne ili više nezavisnih varijabli. Kada postoji samo jedna nezavisna varijabla, to se naziva jednostavna linearna regresija, a kada postoji više nezavisnih varijabli, to se naziva višestruka linearna regresija.

Primarni cilj linearne regresije je pronaći ravnu liniju koja najbolje pristaje kroz podatkovne točke. Ova linija je predstavljena jednadžbom:

    \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n + \epsilon \]

gdje y je zavisna varijabla, x_1, x_2, ..., x_n su nezavisne varijable, \beta_0 je presretanje, \beta_1, \beta_2, ..., \beta_n su koeficijenti nezavisnih varijabli, i \epsilon je izraz pogreške.

Linearna regresija ima široku primjenu zbog svoje jednostavnosti i mogućnosti interpretacije. Posebno je koristan u scenarijima gdje je odnos između varijabli približno linearan. Međutim, možda neće dobro funkcionirati s nelinearnim podacima ili kada postoje složeni odnosi između varijabli.

2. Logistička regresija

Unatoč svom nazivu, logistička regresija se koristi za klasifikaciju, a ne za probleme regresije. Primjenjivo je kada je zavisna varijabla kategorička. Logistička regresija predviđa vjerojatnost da određeni input pripada određenoj kategoriji. Algoritam koristi logističku funkciju, također poznatu kao sigmoidna funkcija, za modeliranje binarne ovisne varijable:

    \[ P(Y = 1|X) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1x_1 + ... + \beta_nx_n)}} \]

gdje P(Y = 1|X) je vjerojatnost da zavisna varijabla Y jednako 1 s obzirom na nezavisne varijable X.

Logistička regresija se intenzivno koristi u problemima binarne klasifikacije, kao što je otkrivanje neželjene pošte, kreditno bodovanje i medicinska dijagnoza. Može se proširiti na višeklasnu klasifikaciju pomoću tehnika kao što su jedan protiv svih ili softmax regresija.

3. Stabla odlučivanja

Stabla odlučivanja su neparametarska metoda nadziranog učenja koja se koristi za klasifikaciju i regresiju. Model je konstruiran u obliku strukture stabla, gdje svaki unutarnji čvor predstavlja test na atributu, svaka grana predstavlja ishod testa, a svaki lisni čvor predstavlja oznaku klase ili kontinuiranu vrijednost.

Proces izgradnje stabla odlučivanja uključuje odabir najbolje značajke za dijeljenje podataka na svakom čvoru. To se obično radi pomoću kriterija kao što su Ginijeva nečistoća ili dobitak informacija (entropija). Stabla odlučivanja lako se tumače i mogu obraditi i numeričke i kategoričke podatke. Međutim, oni su skloni pretjeranom opremanju, posebno kod složenih stabala.

4. Vektorski strojevi podrške (SVM)

Support Vector Machines moćni su i svestrani nadzirani modeli učenja koji se koriste za zadatke klasifikacije i regresije. Posebno su učinkoviti u visokodimenzionalnim prostorima i poznati su po svojoj robusnosti u rukovanju linearnim i nelinearnim podacima.

Temeljna ideja SVM-a je pronaći hiperravninu koja najbolje razdvaja podatke u različite klase. U slučaju nelinearno odvojivih podataka, SVM koristi tehniku ​​koja se naziva kernel trik za transformaciju podataka u višedimenzionalni prostor gdje postaju linearno odvojivi. Uobičajene jezgre uključuju linearnu, polinomsku i radijalnu baznu funkciju (RBF).

SVM-ovi se široko koriste u aplikacijama kao što su klasifikacija slika, bioinformatika i kategorizacija teksta.

5. K-najbliži susjedi (KNN)

K-Nearest Neighbors jednostavan je algoritam za učenje temeljen na instancama koji se koristi za klasifikaciju i regresiju. Izrađuje predviđanja na temelju k najbliži primjeri obuke u prostoru značajki. Za klasifikaciju se bira većinski razred među najbližim susjedima, dok se za regresiju koristi srednja vrijednost ili medijan najbližih susjeda.

KNN je neparametarski i lijen, što znači da ne donosi nikakve pretpostavke o temeljnoj distribuciji podataka i ne zahtijeva obuku. Međutim, to može biti računalno skupo, posebno s velikim skupovima podataka, budući da zahtijeva izračunavanje udaljenosti između testne instance i svih instanci obuke.

6. Naivni Bayes

Naivni Bayes je obitelj probabilističkih algoritama temeljenih na Bayesovom teoremu, uz pretpostavku neovisnosti između svakog para značajki s oznakom klase. Unatoč ovoj "naivnoj" pretpostavci, Naivni Bayesovi klasifikatori bili su uspješni u raznim primjenama, posebice u klasifikaciji teksta i filtriranju spama.

Algoritam izračunava posteriornu vjerojatnost svake klase s obzirom na ulazna obilježja i odabire klasu s najvećom vjerojatnošću. Naivni Bayes računalno je učinkovit i dobro radi s visokodimenzionalnim podacima, iako njegova izvedba može degradirati ako se prekrši pretpostavka o neovisnosti.

7. Slučajna šuma

Nasumična šuma je skupna metoda učenja koja konstruira višestruka stabla odlučivanja tijekom treninga i ispisuje način klasa (klasifikacija) ili predviđanje srednje vrijednosti (regresija) pojedinačnih stabala. To je proširenje bagginga (bootstrap aggregating) i rješava problem prekomjernog opremanja povezan sa stablima odlučivanja.

Random Forest uvodi slučajnost odabirom slučajnog podskupa značajki za svako stablo, što povećava raznolikost i smanjuje korelaciju između stabala. To rezultira robusnim modelom koji dobro funkcionira na različitim vrstama podataka i manje je sklon prekomjernom prilagođavanju.

8. Strojevi za povećanje gradijenta (GBM)

Strojevi za pojačavanje gradijenta još su jedna skupna tehnika koja uzastopno gradi modele. Za razliku od Random Foresta, koji samostalno gradi stabla, GBM konstruira svako stablo kako bi ispravio pogreške prethodnih. To se postiže uklapanjem novog stabla u negativni gradijent funkcije gubitka.

GBM je vrlo učinkovit u zadacima klasifikacije i regresije i bio je temelj za mnoga pobjednička rješenja u natjecanjima strojnog učenja. Međutim, osjetljiv je na podešavanje parametara i može biti računski intenzivan.

9. Neuronske mreže

Neuronske mreže su klasa modela inspiriranih ljudskim mozgom, a sastoje se od međusobno povezanih slojeva čvorova (neurona). Oni su sposobni modelirati složene nelinearne odnose i bili su na čelu mnogih nedavnih napretka u strojnom učenju.

Najjednostavniji oblik neuronske mreže je neuronska mreža s unaprijednim prijenosom, gdje podaci teku od ulaznog sloja do izlaznog sloja kroz jedan ili više skrivenih slojeva. Svaka veza ima pridruženu težinu, a mreža uči prilagođavanjem tih težina kako bi smanjila pogrešku u predviđanjima.

Neuronske mreže temelj su dubokog učenja, s arhitekturama kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN) koje se koriste za slikovne i sekvencijske podatke.

10. Algoritmi klasteriranja

Algoritmi klasteriranja koriste se u nenadziranom učenju za grupiranje sličnih podatkovnih točaka. Neki od najčešćih algoritama klasteriranja uključuju:

- Klasteriranje K-sredstava: Ovaj algoritam dijeli podatke na k klastere minimiziranjem varijance unutar svakog klastera. Jednostavan je i učinkovit za velike skupove podataka, ali zahtijeva određivanje broja klastera unaprijed.

- Hijerarhijsko grupiranje: Ova metoda gradi hijerarhiju klastera koristeći pristup odozdo prema gore (aglomerativni) ili odozgo prema dolje (dijeleći). Ne zahtijeva određivanje broja klastera, ali je računski skuplji.

- DBSCAN (prostorno grupiranje aplikacija s šumom temeljeno na gustoći): Ovaj algoritam grupira točke koje su zbijeno zajedno i označava točke u regijama niske gustoće kao ekstremne vrijednosti. Osobito je koristan za identificiranje klastera različitih oblika i veličina.

Izbor algoritma u strojnom učenju ovisi o prirodi problema, karakteristikama podataka i željenom ishodu. Svaki algoritam ima svoje snage i ograničenja, a razumijevanje ovih nijansi važno je za učinkovitu izgradnju modela. Kako se polje strojnog učenja nastavlja razvijati, razvijaju se novi algoritmi i tehnike, dodatno proširujući alate dostupne znanstvenicima za podatke i praktičarima strojnog učenja.

Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Još pitanja i odgovora:

Oznake: , , , , ,