Lezers zoals jij steunen MUO. Wanneer u een aankoop doet via links op onze site, kunnen we een aangesloten commissie verdienen.
Heb je je ooit afgevraagd hoe zelfrijdende auto's, chatbots en geautomatiseerde Netflix-aanbevelingen werken? Deze handige technologische ontwikkelingen zijn het resultaat van machine learning.
Dit type kunstmatige intelligentie traint computers om menselijk gedrag te bestuderen en algoritmen te gebruiken om zonder tussenkomst slimme beslissingen te nemen. De algoritmen leren onafhankelijk van de invoergegevens en voorspellen logische uitvoer op basis van de dynamiek van een trainingsgegevensset.
Hier zijn enkele van de beste algoritmen voor machine learning die helpen bij het maken en trainen van intelligente computersystemen.
Het belang van algoritmen bij machinaal leren
A algoritme voor machinaal leren is een set instructies die wordt gebruikt om een computer te helpen menselijk gedrag te imiteren. Dergelijke algoritmen kunnen complexe taken uitvoeren met weinig of geen menselijke hulp.
In plaats van code te schrijven voor elke taak, bouwt het algoritme logica op uit de gegevens die u aan het model toevoegt. Gegeven een dataset die groot genoeg is, identificeert het een patroon, waardoor het logische beslissingen kan nemen en de waardevolle output kan voorspellen.
Moderne systemen gebruiken verschillende algoritmen voor machine learning, elk met zijn eigen prestatievoordelen. Algoritmen verschillen ook in nauwkeurigheid, invoergegevens en use cases. Als zodanig is weten welk algoritme te gebruiken de belangrijkste stap naar het bouwen van een succesvol machine learning-model.
1. Logistieke regressie
Dit algoritme, ook wel binominale logistische regressie genoemd, bepaalt de waarschijnlijkheid van het slagen of mislukken van een gebeurtenis. Het is over het algemeen de go-to-methode wanneer de afhankelijke variabele binair is. Bovendien worden de resultaten meestal verwerkt als gewoon waar/onwaar of ja/nee.
Om dit statistische model te gebruiken, moet u gelabelde datasets bestuderen en categoriseren in afzonderlijke categorieën. Een indrukwekkend kenmerk is dat u logistische regressie kunt uitbreiden naar meerdere klassen en een realistisch beeld kunt geven van klassevoorspellingen op basis van kansen.
Logistische regressie is erg snel en nauwkeurig voor het classificeren van onbekende records en eenvoudige datasets. Het is ook uitzonderlijk in het interpreteren van modelcoëfficiënten. Bovendien werkt logistische regressie het beste in scenario's waarin de dataset lineair scheidbaar is.
Met dit algoritme kunt u eenvoudig modellen bijwerken om nieuwe gegevens weer te geven en gevolgtrekkingen gebruiken om de relatie tussen kenmerken te bepalen. Het is ook minder vatbaar voor overfitting, heeft een regularisatietechniek in het geval van één en vereist weinig rekenkracht.
Een grote beperking van logistische regressie is dat het uitgaat van een lineair verband tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen. Dit maakt het ongeschikt voor niet-lineaire problemen, omdat het alleen discrete functies voorspelt met behulp van een lineair beslissingsoppervlak. Als gevolg hiervan kunnen krachtigere algoritmen beter geschikt zijn voor uw complexere taken.
2. Beslissingsboom
De naam is afgeleid van de boomstructuurbenadering. U kunt het Decision Tree-raamwerk gebruiken voor classificatie- en regressieproblemen. Toch is het functioneler voor het oplossen van classificatieproblemen.
Net als een boom begint het met het hoofdknooppunt dat de dataset vertegenwoordigt. De takken staan voor de regels die het leerproces sturen. Deze vertakkingen, beslissingsknooppunten genoemd, zijn ja- of nee-vragen die naar andere vertakkingen leiden of eindigen bij bladknooppunten.
Elk bladknooppunt vertegenwoordigt de mogelijke uitkomst van een opeenstapeling van beslissingen. Bladknooppunten en beslissingsknooppunten zijn de twee belangrijkste entiteiten die betrokken zijn bij het voorspellen van een uitkomst op basis van de gegeven informatie. Daarom is de uiteindelijke output of beslissing gebaseerd op de kenmerken van de dataset.
Beslisbomen zijn algoritmen voor machinaal leren onder toezicht. Bij dit soort algoritmen moet de gebruiker uitleggen wat de invoer is. Ze hebben ook een beschrijving nodig van de verwachte output van de trainingsgegevens.
Simpel gezegd, dit algoritme is een grafische weergave van verschillende opties, geleid door vooraf ingestelde voorwaarden om alle mogelijke oplossingen voor een probleem te krijgen. De gestelde vragen zijn dan ook een opbouw om tot een oplossing te komen. Beslisbomen bootsen het menselijke denkproces na om met behulp van eenvoudige regels tot een logisch oordeel te komen.
Het grote nadeel van dit algoritme is dat het gevoelig is voor instabiliteit; een minieme verandering in gegevens kan een grote verstoring in de structuur veroorzaken. Als zodanig zou je er verschillende moeten verkennen manieren om consistente datasets voor uw projecten te verkrijgen.
3. K-NN-algoritme
K-NN heeft bewezen een veelzijdig algoritme te zijn dat nuttig is voor het aanpakken van veel echte problemen. Ondanks dat het een van de eenvoudigste machine learning-algoritmen is, is het nuttig voor veel industrieën, van beveiliging tot financiën en economie.
Zoals de naam al aangeeft, werkt K-Nearest Neighbor als een classificator door aan te nemen dat er overeenkomsten zijn tussen nieuwe en bestaande aangrenzende gegevens. Vervolgens wordt de nieuwe casus in dezelfde of vergelijkbare categorie geplaatst als de dichtstbijzijnde beschikbare gegevens.
Het is belangrijk op te merken dat K-NN een niet-parametrisch algoritme is; het doet geen aannames over onderliggende gegevens. Ook wel een lazy learner-algoritme genoemd, het leert niet meteen van de trainingsgegevens. In plaats daarvan slaat het huidige gegevenssets op en wacht het tot het nieuwe gegevens ontvangt. Vervolgens voert het classificaties uit op basis van nabijheid en overeenkomsten.
K-NN is praktisch en mensen gebruiken het op verschillende gebieden. In de gezondheidszorg kan dit algoritme mogelijke gezondheidsrisico's voorspellen op basis van de meest waarschijnlijke genexpressies van een individu. In de financiële wereld gebruiken professionals K-NN om de aandelenmarkt en zelfs wisselkoersen te voorspellen.
Het grootste nadeel van het gebruik van dit algoritme is dat het meer geheugenintensief is dan andere machine learning-algoritmen. Het heeft ook moeite met het omgaan met complexe, hoogdimensionale gegevensinvoer.
Desalniettemin blijft K-NN een goede keuze omdat het zich gemakkelijk aanpast, gemakkelijk patronen identificeert en u in staat stelt runtime-gegevens te wijzigen zonder de nauwkeurigheid van de voorspelling te beïnvloeden.
4. K-middelen
K-Means is een leeralgoritme zonder toezicht dat niet-gelabelde datasets groepeert in unieke clusters. Het ontvangt invoer, minimaliseert de afstand tussen gegevenspunten en verzamelt gegevens op basis van overeenkomsten.
Voor alle duidelijkheid: een cluster is een verzameling gegevenspunten die vanwege bepaalde overeenkomsten in één zijn gegroepeerd. De "K"-factor vertelt het systeem hoeveel clusters het nodig heeft.
Een praktische illustratie van hoe dit werkt, is het analyseren van een genummerde groep voetballers. Je kunt dit algoritme gebruiken om de voetballers aan te maken en te verdelen in twee clusters: deskundige voetballers en amateurvoetballers.
Het K-Means-algoritme heeft verschillende real-life toepassingen. U kunt het gebruiken om cijfers van studenten te categoriseren, medische diagnoses te stellen en resultaten van zoekmachines weer te geven. Kortom, het blinkt uit in het analyseren van grote hoeveelheden gegevens en het opdelen ervan in logische clusters.
Een gevolg van het gebruik van dit algoritme is dat de resultaten vaak inconsistent zijn. Het is volgorde-afhankelijk, dus elke verandering in de volgorde van een bestaande dataset kan de uitkomst beïnvloeden. Bovendien mist het een uniform effect en kan het alleen numerieke gegevens verwerken.
Ondanks deze beperkingen is K-Means een van de best presterende algoritmen voor machine learning. Het is perfect voor het segmenteren van datasets en wordt vertrouwd vanwege zijn aanpassingsvermogen.
Het beste algoritme voor u kiezen
Als beginner heb je misschien hulp nodig bij het kiezen van het beste algoritme. Deze beslissing is uitdagend in een wereld vol fantastische keuzes. Om te beginnen moet u uw keuze echter op iets anders baseren dan de mooie functies van het algoritme.
U moet eerder rekening houden met de grootte van het algoritme, de aard van de gegevens, de urgentie van de taak en de prestatievereisten. Onder andere deze factoren helpen u bij het bepalen van het perfecte algoritme voor uw project.
