Einführung in maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein wissenschaftlicher Ansatz zur Lösung bestimmter Aufgaben mithilfe verschiedener Algorithmen und Vorhersagen. Vor der Bereitstellung des Modells werden Trainingsdaten oder ein mathematisches Modell mit bestimmten Algorithmen erstellt, die auf Berechnungsstatistiken basieren, um Vorhersagen zu treffen, ohne diese tatsächlich zu programmieren. Data Mining, Optimierung, Visualisierung und Statistik sind alle mit Maschinellem Lernen und KI verknüpft. Dafür gibt es in ML viele Techniken und andere Ansätze. Da ML im wirklichen Leben viele Anwendungen hat, werden je nach Bedarf unterschiedliche Methoden angewendet. Diese Methoden wenden bestimmte Algorithmen an, um das genaueste Ergebnis vorherzusagen und zu erhalten. In diesem Beitrag werden wir uns eingehend mit den verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens befassen.

Techniken des maschinellen Lernens

Es gibt einige Methoden, die einen Einfluss auf die Förderung der Systeme haben, um automatisch zu lernen und sich je nach Erfahrung zu verbessern. Sie fallen jedoch unter verschiedene Kategorien oder Typen wie Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Representation Learning usw. Nachfolgend sind die Techniken aufgeführt, die unter Machine Learning fallen:

1. Regression

Regressionsalgorithmen werden meistens verwendet, um Vorhersagen für Zahlen zu treffen, dh wenn die Ausgabe ein reeller oder kontinuierlicher Wert ist. Da es unter Betreutes Lernen fällt, werden trainierte Daten verwendet, um neue Testdaten vorherzusagen. Zum Beispiel kann das Alter ein kontinuierlicher Wert sein, da es mit der Zeit zunimmt. Es gibt einige Regressionsmodelle, wie unten gezeigt:

Einige weit verbreitete Algorithmen in Regressionstechniken

  • Einfaches lineares Regressionsmodell : Es ist eine statistische Methode, die die Beziehung zwischen zwei quantitativen Variablen analysiert. Diese Technik wird hauptsächlich in Finanzbereichen, Immobilien usw. eingesetzt.
  • Lasso-Regression : Minimaler absoluter Auswahlschrumpfungsoperator oder LASSO wird verwendet, wenn eine Teilmenge des Prädiktors erforderlich ist, um den Prädiktionsfehler in einer kontinuierlichen Variablen zu minimieren.
  • Logistische Regression : Sie wird in Fällen von Betrugserkennung, klinischen Versuchen usw. durchgeführt, wo immer die Ausgabe binär ist.
  • Support Vector Regression : SVR unterscheidet sich ein wenig von SVM. Bei der einfachen Regression besteht das Ziel darin, den Fehler zu minimieren, während bei der SVR der Fehler innerhalb eines Schwellenwerts angepasst wird.
  • Multivariater Regressionsalgorithmus : Diese Technik wird im Fall mehrerer Prädiktorvariablen verwendet. Es kann mit Matrixoperationen und Pythons Numpy-Bibliothek betrieben werden.
  • Multiple-Regression-Algorithmus : Er arbeitet mit mehreren quantitativen Variablen sowohl in linearen als auch in nichtlinearen Regressionsalgorithmen.

2. Klassifizierung

Ein Klassifikationsmodell, eine Methode des überwachten Lernens, zieht eine Schlussfolgerung aus beobachteten Werten als ein oder mehrere Ergebnisse in einer kategorialen Form. Beispielsweise hat E-Mail Filter wie Posteingang, Entwürfe, Spam usw. Das Klassifizierungsmodell enthält eine Reihe von Algorithmen wie Logistische Regression, Entscheidungsbaum, Zufällige Gesamtstruktur, Wahrnehmung auf mehreren Ebenen usw. In diesem Modell klassifizieren wir unsere Daten spezifisch und Ordnen Sie diesen Klassen die entsprechenden Bezeichnungen zu. Es gibt zwei Arten von Klassifikatoren:

  • Binäre Klassifikatoren : Klassifizierung mit 2 verschiedenen Klassen und 2 Ausgängen.
  • Multi-Class Classifier s: Klassifikation mit mehr als 2 Klassen.

3. Clustering

Clustering ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der Datenpunkte in bestimmte Gruppen eingeteilt werden. Wenn wir einige Objekte oder Datenpunkte haben, können wir die Clustering-Algorithmen anwenden, um sie gemäß ihren Eigenschaften und Merkmalen zu analysieren und zu gruppieren. Diese Methode der unbeaufsichtigten Technik wird wegen ihrer statistischen Techniken verwendet. Cluster-Algorithmen treffen Vorhersagen auf der Grundlage von Trainingsdaten und erstellen Cluster auf der Grundlage von Ähnlichkeit oder Unbekanntheit.

Clustering-Methoden:

  • Dichtebasierte Methoden : Bei dieser Methode werden Cluster in Abhängigkeit von ihrer Ähnlichkeit und Differenz zur Region mit niedrigerer Dichte als dichte Regionen betrachtet.
  • Heirarchische Methoden : Die bei dieser Methode gebildeten Cluster sind die baumartigen Strukturen. Diese Methode bildet Bäume oder Cluster aus dem vorherigen Cluster. Es gibt zwei Arten hierarchischer Methoden: Agglomerativ (Bottom-up-Ansatz) und Divisiv (Top-down-Ansatz).
  • Partitionierungsmethoden : Diese Methode partitioniert die Objekte basierend auf k-Clustern und jede Methode bildet einen einzelnen Cluster.
  • Gris-basierte Methoden : Bei dieser Methode werden Daten zu einer Reihe von Zellen zusammengefasst, die eine gitterartige Struktur bilden.

4. Erkennung von Anomalien

Bei der Erkennung von Anomalien werden unerwartete Elemente oder Ereignisse in einem Datensatz erkannt. Einige Bereiche, in denen diese Technik verwendet wird, sind Betrugserkennung, Fehlererkennung, Systemzustandsüberwachung usw. Die Erkennung von Anomalien kann grob kategorisiert werden als:

  1. Punktanomalien : Punktanomalien werden definiert, wenn einzelne Daten unerwartet sind.
  2. Kontextanomalien: Wenn Anomalien kontextspezifisch sind, spricht man von kontextuellen Anomalien.
  3. Kollektive Anomalien : Wenn eine Sammlung oder Gruppe zusammengehöriger Datenelemente anomal ist, spricht man von kollektiven Anomalien.

Bei der Erkennung von Anomalien gibt es folgende Techniken:

  • Statistische Methoden : Sie helfen bei der Identifizierung von Anomalien, indem sie auf Daten verweisen, die von statistischen Methoden wie Mittelwert, Median, Modus usw. abweichen.
  • Dichtebasierte Anomalieerkennung : Sie basiert auf dem Algorithmus des nächsten Nachbarn (k).
  • Clusterbasierter Anomalie-Algorithmus : Datenpunkte werden als Cluster erfasst, wenn sie derselben Gruppe angehören und aus den lokalen Schwerpunkten ermittelt werden.
  • Super Vector Machine : Der Algorithmus trainiert sich selbst, um die normalen Dateninstanzen zu gruppieren und die Anomalien anhand der Trainingsdaten zu identifizieren.

Arbeiten an maschinellen Lerntechniken

Beim maschinellen Lernen wird eine Vielzahl von Algorithmen verwendet, um große und komplexe Datensätze zu verarbeiten und zu verarbeiten und bedarfsgerechte Vorhersagen zu treffen.

Zum Beispiel suchen wir ein Busbild bei Google. Grundsätzlich erhält Google eine Reihe von Beispielen oder Datensätzen, die als Bus gekennzeichnet sind, und das System findet die Muster von Pixeln und Farben, die dazu beitragen, korrekte Bilder des Busses zu finden.

Das Google-System wird mithilfe von Mustern eine zufällige Vermutung der busähnlichen Bilder anstellen. Wenn ein Fehler auftritt, stellt er sich automatisch auf Genauigkeit ein. Letztendlich werden diese Muster von einem großen Computersystem gelernt, das wie ein menschliches Gehirn oder ein Deep Neural Network modelliert ist, um die genauen Ergebnisse der Bilder zu identifizieren. So funktionieren ML-Techniken, um immer das beste Ergebnis zu erzielen.

Fazit

Maschinelles Lernen hat verschiedene Anwendungen im wirklichen Leben, um Geschäftshäusern, Einzelpersonen usw. zu helfen, bestimmte Ergebnisse je nach Bedarf zu erzielen. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, sind bestimmte Techniken wichtig, die oben diskutiert wurden. Diese Techniken sind modern, futuristisch und fördern die Automatisierung von Dingen mit weniger Personal und Kosten.

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Dies war ein Leitfaden für Techniken des maschinellen Lernens. Hier diskutieren wir die verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens mit seiner Arbeitsweise. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln.

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