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Haben Sie sich jemals gefragt, wie selbstfahrende Autos, Chatbots und automatisierte Netflix-Empfehlungen funktionieren? Diese praktischen technologischen Fortschritte sind die Produkte des maschinellen Lernens.
Diese Art der künstlichen Intelligenz trainiert Computer, menschliches Verhalten zu untersuchen und Algorithmen zu verwenden, um intelligente Entscheidungen ohne Eingriff zu treffen. Die Algorithmen lernen unabhängig von den Eingabedaten und sagen die logische Ausgabe basierend auf der Dynamik eines Trainingsdatensatzes voraus.
Hier sind einige der besten maschinellen Lernalgorithmen, die beim Erstellen und Trainieren intelligenter Computersysteme helfen.
Die Bedeutung von Algorithmen beim maschinellen Lernen
A Algorithmus für maschinelles Lernen ist eine Reihe von Anweisungen, die einem Computer helfen sollen, menschliches Verhalten nachzuahmen. Solche Algorithmen können komplexe Aufgaben mit wenig oder gar keiner menschlichen Unterstützung ausführen.
Anstatt Code für jede Aufgabe zu schreiben, baut der Algorithmus Logik aus den Daten auf, die Sie in das Modell einführen. Bei einem ausreichend großen Datensatz identifiziert es ein Muster, das es ihm ermöglicht, logische Entscheidungen zu treffen und die wertvolle Ausgabe vorherzusagen.
Moderne Systeme verwenden mehrere maschinelle Lernalgorithmen, von denen jeder seine eigenen Leistungsvorteile hat. Algorithmen unterscheiden sich auch in Genauigkeit, Eingabedaten und Anwendungsfällen. Daher ist die Kenntnis des zu verwendenden Algorithmus der wichtigste Schritt zum Aufbau eines erfolgreichen Modells für maschinelles Lernen.
1. Logistische Regression
Dieser Algorithmus wird auch als binomiale logistische Regression bezeichnet und ermittelt die Wahrscheinlichkeit für den Erfolg oder Misserfolg eines Ereignisses. Es ist im Allgemeinen die Methode der Wahl, wenn die abhängige Variable binär ist. Außerdem werden die Ergebnisse normalerweise einfach als wahr/falsch oder ja/nein verarbeitet.
Um dieses statistische Modell zu verwenden, müssen Sie beschriftete Datensätze untersuchen und in diskrete Kategorien einteilen. Ein beeindruckendes Feature ist, dass Sie die logistische Regression auf mehrere Klassen ausdehnen und eine realistische Ansicht von Klassenvorhersagen basierend auf Wahrscheinlichkeiten geben können.
Die logistische Regression ist sehr schnell und genau, um unbekannte Datensätze und einfache Datensätze zu klassifizieren. Es ist auch außergewöhnlich bei der Interpretation von Modellkoeffizienten. Darüber hinaus funktioniert die logistische Regression am besten in Szenarien, in denen der Datensatz linear trennbar ist.
Mit diesem Algorithmus können Sie Modelle einfach aktualisieren, um neue Daten widerzuspiegeln, und Rückschlüsse verwenden, um die Beziehung zwischen Merkmalen zu bestimmen. Es ist auch weniger anfällig für Überanpassung, verfügt im Fall einer solchen über eine Regularisierungstechnik und erfordert wenig Rechenleistung.
Eine große Einschränkung der logistischen Regression besteht darin, dass sie eine lineare Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen annimmt. Dies macht es für nichtlineare Probleme ungeeignet, da es nur diskrete Funktionen unter Verwendung einer linearen Entscheidungsoberfläche vorhersagt. Infolgedessen können leistungsfähigere Algorithmen besser zu Ihren komplexeren Aufgaben passen.
2. Entscheidungsbaum
Der Name leitet sich von seinem baumstrukturierten Ansatz ab. Sie können das Entscheidungsbaum-Framework für Klassifizierungs- und Regressionsprobleme verwenden. Dennoch ist es funktionaler für die Lösung von Klassifizierungsproblemen.
Wie ein Baum beginnt es mit dem Wurzelknoten, der den Datensatz darstellt. Die Zweige stellen die Regeln dar, die den Lernprozess leiten. Diese Verzweigungen, Entscheidungsknoten genannt, sind Ja- oder Nein-Fragen, die zu anderen Verzweigungen führen oder an Blattknoten enden.
Jeder Blattknoten repräsentiert das mögliche Ergebnis einer Anhäufung von Entscheidungen. Blattknoten und Entscheidungsknoten sind die beiden Hauptentitäten, die an der Vorhersage eines Ergebnisses aus den gegebenen Informationen beteiligt sind. Daher basiert die endgültige Ausgabe oder Entscheidung auf den Merkmalen des Datensatzes.
Entscheidungsbäume sind überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese Arten von Algorithmen erfordern, dass der Benutzer erklärt, was die Eingabe ist. Sie benötigen auch eine Beschreibung der erwarteten Ausgabe der Trainingsdaten.
Einfach ausgedrückt ist dieser Algorithmus eine grafische Darstellung verschiedener Optionen, die von voreingestellten Bedingungen geleitet werden, um alle möglichen Lösungen für ein Problem zu erhalten. Daher sind die gestellten Fragen ein Aufbau, um zu einer Lösung zu gelangen. Entscheidungsbäume ahmen den menschlichen Denkprozess nach, um mit einfachen Regeln zu einem logischen Urteil zu gelangen.
Der größte Nachteil dieses Algorithmus ist, dass er anfällig für Instabilität ist; Eine winzige Änderung der Daten kann eine große Unterbrechung der Struktur verursachen. Als solches sollten Sie verschiedene erkunden Möglichkeiten, konsistente Datensätze für Ihre Projekte zu erhalten.
3. K-NN-Algorithmus
K-NN hat sich als vielseitiger Algorithmus erwiesen, der zur Lösung vieler realer Probleme nützlich ist. Obwohl es einer der einfachsten Algorithmen für maschinelles Lernen ist, ist es für viele Branchen nützlich, von der Sicherheit über das Finanzwesen bis hin zur Wirtschaft.
Wie der Name schon sagt, arbeitet K-Nearest Neighbor als Klassifikator, indem eine Ähnlichkeit zwischen neuen und bestehenden Nachbardaten angenommen wird. Anschließend wird der neue Fall in dieselbe oder eine ähnliche Kategorie wie die nächstliegenden verfügbaren Daten eingeordnet.
Es ist wichtig zu beachten, dass K-NN ein nichtparametrischer Algorithmus ist; es werden keine Annahmen über die zugrunde liegenden Daten getroffen. Auch Lazy-Learner-Algorithmus genannt, lernt er nicht sofort aus den Trainingsdaten. Stattdessen speichert es aktuelle Datensätze und wartet, bis es neue Daten erhält. Dann führt es Klassifizierungen basierend auf Nähe und Ähnlichkeiten durch.
K-NN ist praktisch und wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Im Gesundheitswesen kann dieser Algorithmus mögliche Gesundheitsrisiken basierend auf den wahrscheinlichsten Genexpressionen einer Person vorhersagen. Im Finanzwesen verwenden Fachleute K-NN, um den Aktienmarkt und sogar Wechselkurse zu prognostizieren.
Der Hauptnachteil bei der Verwendung dieses Algorithmus besteht darin, dass er speicherintensiver ist als andere Algorithmen für maschinelles Lernen. Es hat auch Schwierigkeiten bei der Handhabung komplexer, hochdimensionaler Dateneingaben.
Dennoch bleibt K-NN eine gute Wahl, da es sich leicht anpasst, Muster leicht erkennt und es Ihnen ermöglicht, Laufzeitdaten zu ändern, ohne die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen.
4. K-Mittel
K-Means ist ein unüberwachter Lernalgorithmus, der unbeschriftete Datensätze in eindeutige Cluster gruppiert. Es empfängt Eingaben, minimiert den Abstand zwischen Datenpunkten und aggregiert Daten basierend auf Gemeinsamkeiten.
Aus Gründen der Übersichtlichkeit ist ein Cluster eine Sammlung von Datenpunkten, die aufgrund bestimmter Ähnlichkeiten zu einem zusammengefasst sind. Der „K“-Faktor teilt dem System mit, wie viele Cluster es benötigt.
Eine praktische Veranschaulichung, wie dies funktioniert, besteht in der Analyse einer nummerierten Gruppe von Fußballern. Mit diesem Algorithmus können Sie die Fußballer erstellen und in zwei Gruppen einteilen: Profi-Fußballer und Amateur-Fußballer.
Der K-Means-Algorithmus hat mehrere reale Anwendungen. Sie können damit Schülernoten kategorisieren, medizinische Diagnosen stellen und Suchmaschinenergebnisse anzeigen. Zusammenfassend zeichnet es sich durch die Analyse großer Datenmengen und deren Aufteilung in logische Cluster aus.
Eine Folge der Verwendung dieses Algorithmus ist, dass die Ergebnisse oft inkonsistent sind. Es ist reihenfolgeabhängig, sodass jede Änderung der Reihenfolge eines vorhandenen Datensatzes dessen Ergebnis beeinflussen kann. Darüber hinaus fehlt es an einem einheitlichen Effekt und kann nur mit numerischen Daten umgehen.
Trotz dieser Einschränkungen ist K-Means einer der leistungsstärksten Algorithmen für maschinelles Lernen. Es eignet sich perfekt für die Segmentierung von Datensätzen und wird wegen seiner Anpassungsfähigkeit geschätzt.
Auswahl des besten Algorithmus für Sie
Als Anfänger benötigen Sie möglicherweise Hilfe, um sich für den besten Algorithmus zu entscheiden. Diese Entscheidung ist eine Herausforderung in einer Welt voller fantastischer Möglichkeiten. Zunächst sollten Sie Ihre Wahl jedoch auf etwas anderem als den ausgefallenen Funktionen des Algorithmus basieren.
Vielmehr sollten Sie die Größe des Algorithmus, die Art der Daten, die Dringlichkeit der Aufgabe und die Leistungsanforderungen berücksichtigen. Unter anderem diese Faktoren helfen Ihnen, den perfekten Algorithmus für Ihr Projekt zu ermitteln.
