10 лучших алгоритмов машинного обучения для начинающих: под руководством и многое другое

В мире, где почти все ручные задачи автоматизируются, определение ручного обучения меняется. В настоящее время существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, некоторые из которых могут помочь компьютерам играть в шахматы, выполнять операции и стать умнее и личностнее.

Мы живем в эпоху постоянного технологического прогресса, и, глядя на то, как развивались вычисления на протяжении многих лет, мы можем предсказать, что произойдет в ближайшие дни.

Одной из основных особенностей этой революции, которая выделяется, является демократизация вычислительных инструментов и методов. Специалисты по обработке данных за последние 5 лет создали сложные машины для обработки данных, без проблем применяя передовые технологии. Результаты были поразительными.

Множество различных типов алгоритмов машинного обучения были разработаны в такие динамичные времена, чтобы помочь решать сложные задачи реального мира. Алгоритмы ml автоматизированы и самоизменяются, чтобы продолжать совершенствоваться с течением времени. Прежде чем мы углубимся в 10 лучших алгоритмов машинного обучения, которые вам следует знать, давайте рассмотрим различные типы алгоритмов машинного обучения и их классификацию.

Учитесь бесплатно! Подпишитесь на наш канал YouTube и станьте частью более чем 400 тыс. сообществ счастливых учеников. 

Назовите 10 популярных алгоритмов машинного обучения?

Ниже приведен список 10 наиболее часто используемых алгоритмов машинного обучения (ML):

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Дерево решений
• Алгоритм SVM
• Наивный алгоритм Байеса
• Алгоритм KNN
• K-means
• Алгоритм случайного леса
• Алгоритмы уменьшения размерности
• Алгоритм градиентного бустинга и алгоритм AdaBoosting

Типы алгоритмов машинного обучения

1. Обучение под руководством

Алгоритмы обучения под наблюдением обучаются с использованием помеченных данных, что означает, что входные данные помечены правильными выходными данными. Цель этих алгоритмов – изучить отображение входных данных на выходные, что позволяет прогнозировать выходные данные для новых данных. Распространенные алгоритмы обучения под руководством включают:

• Линейная регрессия: используется для прогнозирования непрерывных результатов. Она моделирует взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными путем подгонки линейного уравнения к наблюдаемым данным.
• Логистическая регрессия: используется для задач бинарной классификации (например, прогнозирования результатов “да” / “нет”). Оценивает вероятности с использованием логистической функции.
• Деревья решений: эти модели предсказывают значение целевой переменной путем изучения простых правил принятия решений, выведенных из характеристик данных.
• Случайные леса: совокупность деревьев принятия решений, обычно используемых для классификации и регрессии, повышения точности модели и контроля переобучения.
• Машины опорных векторов (SVM): Эффективны в пространствах высокой размерности, SVM в основном используется для классификации, но также может использоваться для регрессии.
• Нейронные сети: это мощные модели, которые могут фиксировать сложные нелинейные взаимосвязи. Они широко используются в приложениях глубокого обучения.

2. Обучение без учителя

Алгоритмы обучения без учителя используются с наборами данных без помеченных ответов. Цель здесь – вывести естественную структуру, присутствующую в наборе точек данных. Распространенные методы обучения без учителя включают:

• Кластеризация: такие алгоритмы, как K-means, иерархическая кластеризация и DBSCAN, могут группировать набор объектов таким образом, чтобы объекты в одной группе были более похожи друг на друга, чем объекты в других группах.
• Ассоциация: Эти алгоритмы находят правила, описывающие большие части ваших данных, такие как анализ рыночной корзины.
• Анализ главных компонент (PCA): статистическая процедура, использующая ортогональное преобразование для преобразования набора наблюдений за возможно коррелированными переменными в набор значений линейно некоррелированных переменных.
• Автоэнкодеры: особый тип нейронной сети, используемой для изучения эффективного кодирования немаркированных данных.

3. Обучение с подкреплением

Алгоритмы обучения с подкреплением учатся принимать последовательность решений. Алгоритм учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением агент принимает решения, следуя политике, основанной на том, какие действия предпринять, и извлекает уроки из последствий этих действий с помощью поощрений или штрафов.

• Q-learning: Это алгоритм обучения с подкреплением без использования модели, который запоминает значение действия в определенном состоянии.
• Deep Q-Networks (DQN): сочетает Q-обучение с глубокими нейронными сетями, позволяя изучать успешные стратегии непосредственно на основе многомерных сенсорных данных.
• Методы градиента политики: эти методы оптимизируют параметры политики напрямую, а не оценивают ценность действий.
• Древовидный поиск по методу Монте-Карло (MCTS): используется в процессах принятия оптимальных решений путем проигрывания сценариев, особенно используемых в таких играх, как Go.

В этих категориях представлен широкий обзор наиболее распространенных типов алгоритмов машинного обучения. У каждого есть свои сильные стороны и идеальные варианты использования, что делает их более подходящими для определенных типов задач по сравнению с другими.

Подробнее: Как стать инженером по машинному обучению?

Список популярных алгоритмов машинного обучения

1. Линейная регрессия

Чтобы понять рабочую функциональность линейной регрессии, представьте, как вы расположили бы случайные бревна в порядке возрастания их веса. Однако есть загвоздка – вы не можете взвесить каждое бревно. Вы должны угадать его вес, просто посмотрев на высоту и обхват бревна (визуальный анализ) и расположив их, используя комбинацию этих видимых параметров. Вот на что похожа линейная регрессия в машинном обучении.

В этом процессе устанавливается взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными путем их сопоставления с линией. Эта линия известна как линия регрессии и представлена линейным уравнением Y = a * X + b.

В этом уравнении:

• Y – зависимая переменная
• a – Slope
• X – независимая переменная
• b – Intercept

Коэффициенты a и b получены путем минимизации суммы квадратов разницы расстояний между точками данных и линией регрессии.

2. Logistic Regression

Логистическая регрессия используется для оценки дискретных значений (обычно двоичных значений, таких как 0/1) из набора независимых переменных. Это помогает предсказать вероятность события путем подгонки данных к логит-функции. Это также называется логит-регрессией.

Перечисленные ниже методы часто используются для улучшения моделей логистической регрессии:

• включают условия взаимодействия
• устраните недостатки
• методы упорядочивания
• используйте нелинейную модель

3. Decision Tree

Алгоритм дерева решений в машинном обучении – один из самых популярных алгоритмов, используемых сегодня; это алгоритм обучения под наблюдением, который используется для классификации проблем. Он хорошо работает при классификации как категориальных, так и непрерывных зависимых переменных. Этот алгоритм делит совокупность на две или более однородных совокупности на основе наиболее значимых атрибутов / независимых переменных.

4. SVM (Support Vector Machine) Algorithm

Алгоритм SVM – это метод алгоритма классификации, при котором необработанные данные отображаются в виде точек в n-мерном пространстве (где n – количество имеющихся у вас объектов). Затем значение каждой функции привязывается к определенной координате, что упрощает классификацию данных. Линии, называемые классификаторами, можно использовать для разделения данных и отображения их на графике.

5. Naive Bayes Algorithm

Наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенной функции в классе не связано с наличием какой-либо другой функции.

Даже если эти функции связаны друг с другом, наивный байесовский классификатор будет учитывать все эти свойства независимо при вычислении вероятности конкретного результата.

Наивная байесовская модель проста в построении и полезна для больших наборов данных. Она проста и, как известно, превосходит даже самые сложные методы классификации.

6. KNN (K- Nearest Neighbors) Алгоритм

Этот алгоритм может применяться как к задачам классификации, так и к задачам регрессии. По-видимому, в отрасли Data Science он более широко используется для решения задач классификации. Это простой алгоритм, который хранит все доступные случаи и классифицирует любые новые случаи, принимая большинство голосов из k соседних. Затем случай присваивается классу, с которым у него больше всего общего. Это измерение выполняет функция расстояния.

KNN можно легко понять, сравнив его с реальной жизнью. Например, если вам нужна информация о человеке, имеет смысл поговорить с его друзьями и коллегами!

Что следует учитывать перед выбором алгоритма K ближайших соседей:

• KNN требует больших вычислительных затрат
• Переменные должны быть нормализованы, иначе переменные с большим диапазоном могут повлиять на алгоритм
• Данные все еще нуждаются в предварительной обработке.

7. K-Means

Это алгоритм обучения без учителя, который решает проблемы кластеризации. Наборы данных классифицируются по определенному количеству кластеров (назовем это число K) таким образом, что все точки данных внутри кластера являются однородными и отличаются от данных в других кластерах.

Как K-means формирует кластеры:

• Алгоритм K-средних выбирает k количество точек, называемых центроидами, для каждого кластера.
• Каждая точка данных образует кластер с ближайшими центроидами, т.е. K кластеров.
• Теперь он создает новые центроиды на основе существующих элементов кластера.
• С помощью этих новых центроидов определяется максимальное расстояние для каждой точки данных. Этот процесс повторяется до тех пор, пока центроиды не перестанут меняться.

8. Random Forest Algorithm

Совокупность деревьев решений называется случайным лесом. Чтобы классифицировать новый объект на основе его атрибутов, каждое дерево классифицируется, и дерево “голосует” за этот класс. Лес выбирает классификацию, набравшую наибольшее количество голосов (среди всех деревьев в лесу).

Каждое дерево сажается и выращивается следующим образом:

• Если количество примеров в обучающем наборе равно N, то выборка из N случаев берется случайным образом. Эта выборка будет обучающим набором для выращивания дерева.
• Если имеется M входных переменных, указывается число m<<M таким образом, чтобы в каждом узле m переменных выбирались случайным образом из M, и наилучшее разделение на этом m используется для разделения узла. Значение m поддерживается постоянным во время этого процесса.
• Каждое дерево выращивается в максимально возможной степени. Обрезка отсутствует.

9. Алгоритмы уменьшения размерности

В современном мире корпорации, правительственные агентства и исследовательские организации хранят и анализируют огромные объемы данных. Как специалист по обработке данных, вы знаете, что эти необработанные данные содержат много информации – задача состоит в том, чтобы выявить значимые закономерности и переменные.

Алгоритмы уменьшения размерности, такие как дерево решений, факторный анализ, коэффициент пропущенных значений и случайный лес, могут помочь вам найти нужные детали.

10. Алгоритм градиентного бустинга и алгоритм AdaBoosting

Алгоритм градиентного бустинга и алгоритм AdaBoosting – это алгоритмы бустинга, используемые, когда необходимо обработать огромные объемы данных для составления прогнозов с высокой точностью. Boosting – это алгоритм коллективного обучения, который сочетает в себе прогностические возможности нескольких базовых оценщиков для повышения надежности.

Короче говоря, он объединяет несколько слабых или средних предикторов для создания сильного предиктора. Эти алгоритмы повышения эффективности всегда хорошо работают на соревнованиях по науке о данных, таких как Kaggle, AV Hackathon, CrowdAnalytix. На сегодняшний день это наиболее предпочтительные алгоритмы машинного обучения. Используйте их вместе с кодами Python и R для достижения точных результатов.

Как изучение этих жизненно важных алгоритмов может улучшить ваши навыки в машинном обучении

Если вы специалист по обработке данных или энтузиаст машинного обучения, вы можете использовать эти методы для создания функциональных проектов машинного обучения.

Существует три типа наиболее популярных алгоритмов машинного обучения: обучение под наблюдением, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Все три метода используются в этом списке из 10 распространенных алгоритмов машинного обучения: