Machine Learning (ML) ist eine technologische Innovation, die sich in vielen Bereichen immer wieder bewährt.
Maschinelles Lernen ist verwandt mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Da wir in einem sich ständig weiterentwickelnden technologischen Zeitalter leben, ist es jetzt möglich, vorherzusagen, was als nächstes kommt, und zu wissen, wie wir unseren Ansatz mithilfe von ML ändern können.
Somit sind Sie nicht auf manuelle Wege beschränkt; Fast jede Aufgabe ist heutzutage automatisiert. Es gibt verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, die für unterschiedliche Aufgaben entwickelt wurden. Diese Algorithmen können komplexe Probleme lösen und Stunden Arbeitszeit sparen.
Beispiele hierfür können Schach spielen, Daten ausfüllen, Operationen durchführen, die beste Option aus der Einkaufsliste auswählen und vieles mehr.
Ich werde Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen in diesem Artikel ausführlich erläutern.
Auf geht’s!
Inhaltsverzeichnis
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Fähigkeit oder Technologie, bei der eine Maschine (z. B. ein Computer) die Fähigkeit zum Lernen und Anpassen aufbauen muss, indem sie statistische Modelle und Algorithmen verwendet, ohne hochgradig programmiert zu sein.
Dadurch verhalten sich Maschinen ähnlich wie Menschen. Es ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Softwareanwendungen ermöglicht, genauere Vorhersagen zu treffen und verschiedene Aufgaben auszuführen, indem sie Daten nutzt und sich selbst verbessert.
Da Computertechnologien schnell wachsen, ist das heutige maschinelle Lernen nicht dasselbe wie das vergangene maschinelle Lernen. Maschinelles Lernen beweist seine Existenz von der Mustererkennung bis zur Theorie des Lernens, um bestimmte Aufgaben auszuführen.
Beim maschinellen Lernen lernen Computer aus früheren Berechnungen, um wiederholbare, zuverlässige Entscheidungen und Ergebnisse zu erzielen. Mit anderen Worten: Maschinelles Lernen ist eine Wissenschaft, die an neuer Dynamik gewonnen hat.
Obwohl viele Algorithmen seit langem verwendet werden, ist die Fähigkeit, komplexe Berechnungen automatisch immer schneller und immer wieder auf Big Data anzuwenden, eine neuere Entwicklung.
Einige veröffentlichte Beispiele sind wie folgt:
- Rabatte und Angebote für Online-Empfehlungen, z. B. von Netflix und Amazon
- Selbstfahrendes und stark gehyptes Google-Auto
- Aufdecken von Betrug und Vorschlagen einiger Möglichkeiten, diese Probleme zu umgehen
Und viele mehr.
Warum brauchen Sie maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein wichtiges Konzept, das jeder Geschäftsinhaber in seinen Softwareanwendungen implementiert, um sein Kundenverhalten, Geschäftsbetriebsmuster und mehr zu kennen. Es unterstützt die Entwicklung neuester Produkte.
Viele führende Unternehmen wie Google, Uber, Instagram, Amazon usw. machen maschinelles Lernen zu ihrem zentralen Bestandteil ihrer Geschäftstätigkeit. Branchen, die mit großen Datenmengen arbeiten, wissen jedoch um die Bedeutung von Modellen für maschinelles Lernen.
Organisationen können mit dieser Technologie effizient arbeiten. Branchen wie Finanzdienstleistungen, Regierung, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Transport und Öl-Gas verwenden Modelle des maschinellen Lernens, um wertvollere Kundenergebnisse zu liefern.
Wer nutzt maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen wird heutzutage in zahlreichen Anwendungen eingesetzt. Das bekannteste Beispiel ist die Empfehlungsmaschine auf Instagram, Facebook, Twitter etc.
Facebook nutzt maschinelles Lernen, um die Erfahrungen der Mitglieder in ihren Newsfeeds zu personalisieren. Wenn ein Benutzer häufig anhält, um Beiträge derselben Kategorie zu überprüfen, beginnt die Empfehlungsmaschine, mehr Beiträge derselben Kategorie anzuzeigen.
Hinter dem Bildschirm versucht die Empfehlungsmaschine, das Online-Verhalten der Mitglieder anhand ihrer Muster zu untersuchen. Der Newsfeed passt sich automatisch an, wenn der Benutzer seine Aktion ändert.
Im Zusammenhang mit Empfehlungsmaschinen verwenden viele Unternehmen dasselbe Konzept, um ihre kritischen Geschäftsabläufe auszuführen. Sie sind:
- Customer Relationship Management (CRM)-Software: Sie verwendet maschinelle Lernmodelle, um die E-Mails der Besucher zu analysieren und das Verkaufsteam aufzufordern, sofort auf die wichtigsten Nachrichten zuerst zu reagieren.
- Business Intelligence (BI): Analytik- und BI-Anbieter nutzen die Technologie, um wesentliche Datenpunkte, Muster und Anomalien zu identifizieren.
- Human Resource Information Systems (HRIS): Es verwendet maschinelle Lernmodelle in seiner Software, um seine Bewerbungen zu filtern und die besten Kandidaten für die erforderliche Position zu erkennen.
- Selbstfahrende Autos: Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen es Automobilherstellern, das Objekt zu identifizieren oder das Verhalten des Fahrers zu erfassen, um sofort zu warnen, um Unfälle zu vermeiden.
- Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten sind intelligente Assistenten, die überwachte und nicht überwachte Modelle kombinieren, um Sprache zu interpretieren und Kontext bereitzustellen.
Was sind Modelle für maschinelles Lernen?
Ein ML-Modell ist eine Computersoftware oder -anwendung, die darauf trainiert ist, einige Muster zu beurteilen und zu erkennen. Sie können das Modell mit Hilfe von Daten trainieren und es mit dem Algorithmus versorgen, damit es aus diesen Daten lernt.
Sie möchten beispielsweise eine Anwendung erstellen, die Emotionen anhand der Gesichtsausdrücke des Benutzers erkennt. Hier müssen Sie das Modell mit verschiedenen Bildern von Gesichtern füttern, die mit unterschiedlichen Emotionen gekennzeichnet sind, und Ihr Modell gut trainieren. Jetzt können Sie dasselbe Modell in Ihrer Anwendung verwenden, um die Stimmung des Benutzers einfach zu bestimmen.
Vereinfacht ausgedrückt ist ein Machine-Learning-Modell eine vereinfachte Prozessdarstellung. Dies ist der einfachste Weg, etwas zu bestimmen oder einem Verbraucher etwas zu empfehlen. Alles im Modell funktioniert als Annäherung.
Wenn wir zum Beispiel einen Globus zeichnen oder herstellen, geben wir ihm die Form einer Kugel. Aber der tatsächliche Globus ist nicht kugelförmig, wie wir wissen. Hier nehmen wir die Form an, um etwas zu bauen. Die ML-Modelle funktionieren ähnlich.
Lassen Sie uns mit den verschiedenen Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen fortfahren.
Arten von Modellen für maschinelles Lernen
Alle Modelle des maschinellen Lernens werden in überwachtes, nicht überwachtes und bestärkendes Lernen eingeteilt. Überwachtes und unüberwachtes Lernen werden weiter als unterschiedliche Begriffe klassifiziert. Lassen Sie uns jeden von ihnen im Detail besprechen.
#1. Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist ein einfaches maschinelles Lernmodell, bei dem eine grundlegende Funktion erlernt wird. Diese Funktion bildet einen Eingang auf den Ausgang ab. Wenn Sie beispielsweise einen Datensatz haben, der aus zwei Variablen besteht, Alter als Eingabe und Größe als Ausgabe.
Mit einem überwachten Lernmodell können Sie die Größe einer Person basierend auf dem Alter dieser Person leicht vorhersagen. Um dieses Lernmodell zu verstehen, müssen Sie die Unterkategorien durchgehen.
#2. Einstufung
Die Klassifizierung ist eine weit verbreitete prädiktive Modellierungsaufgabe im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Etikett für bestimmte Eingabedaten vorhergesagt wird. Es erfordert den Trainingsdatensatz mit einer Vielzahl von Instanzen von Eingaben und Ausgaben, aus denen das Modell lernt.
Der Trainingsdatensatz wird verwendet, um den minimalen Weg zu finden, Eingabedatenstichproben den angegebenen Klassenbezeichnungen zuzuordnen. Schließlich stellt der Trainingsdatensatz das Problem dar, das eine große Anzahl von Ausgabebeispielen enthält.
Es wird für die Spam-Filterung, die Dokumentensuche, die Erkennung handschriftlicher Zeichen, die Betrugserkennung, die Spracherkennung und die Stimmungsanalyse verwendet. Der Ausgang ist in diesem Fall diskret.
#3. Rückfall
Bei diesem Modell ist die Ausgabe immer kontinuierlich. Die Regressionsanalyse ist im Wesentlichen ein statistischer Ansatz, der eine Verbindung zwischen einer oder mehreren Variablen, die unabhängig sind, und einer Ziel- oder abhängigen Variablen modelliert.
Die Regression ermöglicht es zu sehen, wie sich die Anzahl der abhängigen Variablen im Verhältnis zur unabhängigen Variablen ändert, während die anderen unabhängigen Variablen konstant sind. Es wird verwendet, um Gehalt, Alter, Temperatur, Preis und andere reale Daten vorherzusagen.
Die Regressionsanalyse ist eine „Best Guess“-Methode, die aus dem Datensatz eine Prognose erstellt. In einfachen Worten, verschiedene Datenpunkte in ein Diagramm einfügen, um den genauesten Wert zu erhalten.
Beispiel: Die Vorhersage des Preises eines Flugtickets ist eine gängige Regressionsaufgabe.
#4. Unbeaufsichtigtes Lernen
Unüberwachtes Lernen wird im Wesentlichen verwendet, um Rückschlüsse zu ziehen und Muster aus den Eingabedaten zu finden, ohne Verweise auf die gekennzeichneten Ergebnisse. Diese Technik wird verwendet, um versteckte Datengruppierungen und -muster zu entdecken, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Es kann Unterschiede und Ähnlichkeiten in Informationen entdecken, was diese Technik ideal für Kundensegmentierung, explorative Datenanalyse, Muster- und Bilderkennung und Cross-Selling-Strategien macht.
Unüberwachtes Lernen wird auch verwendet, um die endliche Anzahl von Merkmalen eines Modells zu reduzieren, indem der Dimensionsreduktionsprozess verwendet wird, der zwei Ansätze umfasst: Einzelwertzerlegung und Hauptkomponentenanalyse.
#5. Clustering
Clustering ist ein unüberwachtes Lernmodell, das die Gruppierung der Datenpunkte beinhaltet. Es wird häufig zur Betrugserkennung, Dokumentenklassifizierung und Kundensegmentierung verwendet.
Die gebräuchlichsten Clustering- oder Gruppierungsalgorithmen umfassen hierarchisches Clustering, dichtebasiertes Clustering, Mean-Shift-Clustering und k-means-Clustering. Jeder Algorithmus wird anders verwendet, um Cluster zu finden, aber das Ziel ist in jedem Fall dasselbe.
#6. Dimensionsreduktion
Es ist ein Verfahren zum Reduzieren verschiedener Zufallsvariablen, die berücksichtigt werden, um eine Reihe von Hauptvariablen zu erhalten. Mit anderen Worten, der Vorgang des Verringerns der Dimension des Merkmalssatzes wird als Dimensionsreduktion bezeichnet. Der beliebte Algorithmus dieses Modells heißt Hauptkomponentenanalyse.
Der Fluch davon bezieht sich auf die Tatsache, dass mehr Eingaben in Aktivitäten zur Vorhersagemodellierung hinzugefügt werden, was die Modellierung noch schwieriger macht. Es wird im Allgemeinen zur Datenvisualisierung verwendet.
#7. Verstärkung des maschinellen Lernens
Es ist ein ähnliches Modell wie überwachtes maschinelles Lernen. Es wird als Verhaltensmodell des maschinellen Lernens bezeichnet. Der einzige Unterschied zum überwachten Lernen besteht darin, dass der Algorithmus nicht anhand der Beispieldaten trainiert wird.
Das Reinforcement-Learning-Modell lernt, während es sich mit der Trial-and-Error-Methode fortbewegt. Die Abfolge erfolgreicher Ergebnisse zwang das Modell, die beste Empfehlung für ein gegebenes Problem zu entwickeln. Dies wird häufig in Spielen, Navigation, Robotik und mehr verwendet.
Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen
#1. Lineare Regression
Hier geht es darum, eine Zeile zu finden, die am besten zu den von Ihnen benötigten Daten passt. Es gibt Erweiterungen im linearen Regressionsmodell, das multiple lineare Regression und polynomiale Regression umfasst. Das bedeutet, die beste Ebene zu finden, die zu den Daten passt, bzw. die beste Kurve, die zu den Daten passt.
#2. Logistische Regression
Die logistische Regression ist dem linearen Regressionsalgorithmus sehr ähnlich, wird aber im Wesentlichen verwendet, um eine endliche Anzahl von Ergebnissen zu erhalten, sagen wir zwei. Die logistische Regression wird gegenüber der linearen Regression verwendet, während die Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen modelliert wird.
Hier wird auf geniale Weise eine logistische Gleichung aufgebaut, sodass die Ausgangsgröße zwischen 0 und 1 liegen wird.
#3. Entscheidungsbaum
Das Entscheidungsbaummodell wird häufig in der strategischen Planung, im maschinellen Lernen und im Operations Research verwendet. Es besteht aus Knoten. Wenn Sie mehr Knoten haben, erhalten Sie genauere Ergebnisse. Der letzte Knoten des Entscheidungsbaums besteht aus Daten, die helfen, Entscheidungen schneller zu treffen.
Daher werden die letzten Knoten auch als Blätter der Bäume bezeichnet. Entscheidungsbäume sind einfach und intuitiv zu erstellen, aber in Bezug auf die Genauigkeit sind sie unzureichend.
#4. Zufälliger Wald
Es ist eine Ensemble-Lerntechnik. Einfach ausgedrückt ist es aus Entscheidungsbäumen aufgebaut. Das Random-Forests-Modell umfasst mehrere Entscheidungsbäume, indem Bootstrap-Datensätze der wahren Daten verwendet werden. Es wählt zufällig die Teilmenge der Variablen bei jedem Schritt des Baums aus.
Das Random-Forest-Modell wählt den Vorhersagemodus jedes Entscheidungsbaums aus. Daher verringert das Vertrauen auf das „Mehrheitsgewinn“-Modell das Fehlerrisiko.
Wenn Sie beispielsweise einen individuellen Entscheidungsbaum erstellen und das Modell am Ende 0 vorhersagt, haben Sie nichts. Wenn Sie jedoch 4 Entscheidungsbäume gleichzeitig erstellen, erhalten Sie möglicherweise den Wert 1. Dies ist die Stärke des Random-Forest-Lernmodells.
#5. Support-Vektor-Maschine
Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein überwachter maschineller Lernalgorithmus, der kompliziert, aber intuitiv ist, wenn wir über die grundlegendste Ebene sprechen.
Wenn es beispielsweise zwei Arten von Daten oder Klassen gibt, findet der SVM-Algorithmus eine Grenze oder eine Hyperebene zwischen diesen Datenklassen und maximiert den Spielraum zwischen den beiden. Es gibt viele Ebenen oder Grenzen, die zwei Klassen trennen, aber eine Ebene kann den Abstand oder Spielraum zwischen den Klassen maximieren.
#6. Hauptkomponentenanalyse (PCA)
Die Hauptkomponentenanalyse bedeutet, höherdimensionale Informationen, z. B. 3 Dimensionen, auf einen kleineren Raum, z. B. 2 Dimensionen, zu projizieren. Dies führt zu einer minimalen Datendimension. Auf diese Weise können Sie die ursprünglichen Werte im Modell beibehalten, ohne die Position zu beeinträchtigen, aber die Abmessungen zu verringern.
In einfachen Worten handelt es sich um ein Dimensionsreduktionsmodell, das insbesondere verwendet wird, um mehrere im Datensatz vorhandene Variablen auf die kleinsten Variablen zu reduzieren. Dies kann durch Zusammenfassen der Variablen erfolgen, deren Messskala dieselbe ist und höhere Korrelationen als andere aufweist.
Das Hauptziel dieses Algorithmus besteht darin, Ihnen die neuen Variablengruppen zu zeigen und Ihnen ausreichend Zugriff zu geben, damit Sie Ihre Arbeit erledigen können.
Beispielsweise hilft PCA bei der Interpretation von Umfragen, die viele Fragen oder Variablen enthalten, wie z. B. Umfragen zum Wohlbefinden, zur Studienkultur oder zum Verhalten. Sie können minimale Variablen davon mit dem PCA-Modell sehen.
#7. Naive Bayes
Der Naive-Bayes-Algorithmus wird in der Datenwissenschaft verwendet und ist ein beliebtes Modell, das in vielen Branchen verwendet wird. Die Idee stammt aus dem Satz von Bayes, der die Wahrscheinlichkeitsgleichung wie folgt erklärt: „Was ist die Wahrscheinlichkeit von Q (Ausgangsvariable) bei gegebenem P.
Es ist eine mathematische Erklärung, die im heutigen technologischen Zeitalter verwendet wird.
Abgesehen von diesen fallen auch einige im Regressionsteil erwähnte Modelle, einschließlich Entscheidungsbaum, neuronales Netzwerk und Random Forest, unter das Klassifizierungsmodell. Der einzige Unterschied zwischen den Begriffen besteht darin, dass die Ausgabe diskret statt kontinuierlich ist.
#8. Neurales Netzwerk
Ein neuronales Netzwerk ist erneut das am häufigsten verwendete Modell in der Industrie. Es ist im Wesentlichen ein Netzwerk aus verschiedenen mathematischen Gleichungen. Zuerst nimmt es eine oder mehrere Variablen als Eingabe und geht durch das Gleichungsnetz. Am Ende erhalten Sie Ergebnisse in einer oder mehreren Ausgabevariablen.
Mit anderen Worten, ein neuronales Netzwerk nimmt einen Vektor von Eingaben und gibt den Vektor von Ausgaben zurück. Es ist ähnlich wie Matrizen in der Mathematik. Es hat verborgene Schichten in der Mitte der Eingangs- und Ausgangsschichten, die sowohl lineare als auch Aktivierungsfunktionen darstellen.
#9. K-Nächste-Nachbarn (KNN)-Algorithmus
Der KNN-Algorithmus wird sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsprobleme verwendet. Es wird in der Data-Science-Branche häufig verwendet, um Klassifizierungsprobleme zu lösen. Darüber hinaus speichert es alle verfügbaren Fälle und klassifiziert kommende Fälle, indem es die Stimmen seiner k Nachbarn nimmt.
Die Distanzfunktion führt die Messung durch. Wenn Sie beispielsweise Daten über eine Person wünschen, müssen Sie mit den Personen sprechen, die dieser Person am nächsten stehen, z. B. Freunde, Kollegen usw. Auf ähnliche Weise funktioniert der KNN-Algorithmus.
Sie müssen drei Dinge berücksichtigen, bevor Sie den KNN-Algorithmus auswählen.
- Daten müssen vorverarbeitet werden.
- Variablen müssen normalisiert werden, oder höhere Variablen können das Modell verzerren.
- Das KNN ist rechenintensiv.
#10. K-Means-Clustering
Es unterliegt einem unüberwachten maschinellen Lernmodell, das die Clustering-Aufgaben löst. Hier werden Datensätze in mehrere Cluster (sagen wir K) klassifiziert und kategorisiert, sodass alle Punkte innerhalb eines Clusters heterogen und homogen aus den Daten sind.
K-Means bildet Cluster wie diese:
- Das K-Means wählt für jeden Cluster die Anzahl K von Datenpunkten, die Zentroide genannt werden.
- Jeder Datenpunkt bildet einen Cluster mit dem nächsten Cluster (Zentroiden), dh K Cluster.
- Dadurch entstehen neue Schwerpunkte.
- Dann wird der kürzeste Abstand für jeden Punkt bestimmt. Dieser Vorgang wiederholt sich, bis sich die Schwerpunkte nicht ändern.
Fazit
Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens sind sehr entscheidend für kritische Prozesse. Diese Algorithmen machen unseren Alltag einfach und unkompliziert. Auf diese Weise wird es einfacher, die gigantischsten Prozesse in Sekundenschnelle hervorzubringen.
Somit ist ML ein mächtiges Werkzeug, das heutzutage in vielen Branchen eingesetzt wird und dessen Nachfrage kontinuierlich wächst. Und der Tag ist nicht fern, an dem wir noch präzisere Antworten auf unsere komplexen Probleme bekommen können.