Introduzione alle tecniche di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico è un approccio scientifico per risolvere determinati compiti utilizzando vari algoritmi e previsioni. Prima che il modello sia distribuito, i dati di addestramento o un modello matematico sono costruiti usando determinati algoritmi basati su statistiche computazionali per fare previsioni senza realmente programmarlo. Il data mining, l'ottimizzazione, la visualizzazione e le statistiche sono tutti collegati a Machine Learning e AI. Ci sono molte tecniche e altri approcci in ML per questo. Poiché ML ha molte applicazioni nella vita reale, vengono utilizzati diversi metodi in base alle esigenze. Questi metodi applicano determinati algoritmi per prevedere e ottenere il risultato più accurato. In questo post, esamineremo in dettaglio le varie tecniche di apprendimento automatico.
Tecniche di apprendimento automatico
Ci sono alcuni metodi che sono influenti nel promuovere i sistemi per apprendere e migliorare automaticamente secondo l'esperienza. Ma rientrano in varie categorie o tipi come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento di rinforzo, l'apprendimento della rappresentazione, ecc. Di seguito sono riportate le tecniche che rientrano nell'apprendimento automatico:
1. Regressione
Gli algoritmi di regressione vengono utilizzati principalmente per fare previsioni sui numeri, ad esempio quando l'output è un valore reale o continuo. Poiché rientra nell'apprendimento supervisionato, funziona con dati addestrati per prevedere nuovi dati di test. Ad esempio, l'età può essere un valore continuo in quanto aumenta con il tempo. Esistono alcuni modelli di regressione come mostrato di seguito:
Alcuni algoritmi ampiamente utilizzati nelle tecniche di regressione
- Modello di regressione lineare semplice : è un metodo statistico che analizza la relazione tra due variabili quantitative. Questa tecnica è utilizzata principalmente in settori finanziari, immobiliari, ecc.
- Regressione lazo : Operatore di restringimento selezione minima assoluta o LASSO viene utilizzato quando è necessario un sottoinsieme del predittore per ridurre al minimo l'errore di predizione in una variabile continua.
- Regressione logistica : viene eseguita in caso di rilevamento di frodi, prove cliniche, ecc. Ovunque l'output sia binario.
- Supporta regressione vettoriale : SVR è un po 'diverso da SVM. In semplice regressione, l'obiettivo è ridurre al minimo l'errore, mentre in SVR si regola l'errore entro una soglia.
- Algoritmo di regressione multivariata : questa tecnica viene utilizzata nel caso di più variabili predittive. Può essere gestito con operazioni a matrice e con la libreria Numpy di Python.
- Algoritmo di regressione multipla : funziona con più variabili quantitative in algoritmi di regressione sia lineari che non lineari.
2. Classificazione
Un modello di classificazione, un metodo di apprendimento supervisionato, trae una conclusione dai valori osservati come uno o più risultati in una forma categoriale. Ad esempio, la posta elettronica ha filtri come Posta in arrivo, bozze, spam, ecc. Esistono numerosi algoritmi nel modello di classificazione come Regressione logistica, Albero decisionale, Foresta casuale, Percezione multistrato, ecc. In questo modello classifichiamo i nostri dati in modo specifico e assegnare le etichette di conseguenza a tali classi. I classificatori sono di due tipi:
- Classificatori binari : classificazione con 2 classi distinte e 2 output.
- Classificatore multi-classe : Classificazione con più di 2 classi.
3. Clustering
Il clustering è una tecnica di Machine Learning che prevede la classificazione dei punti dati in gruppi specifici. Se disponiamo di alcuni oggetti o punti dati, possiamo applicare gli algoritmi di clustering per analizzarli e raggrupparli secondo le loro proprietà e caratteristiche. Questo metodo di tecnica senza supervisione viene utilizzato a causa delle sue tecniche statistiche. Gli algoritmi di cluster fanno previsioni basate su dati di addestramento e creano cluster sulla base di somiglianza o familiarità.
Metodi di clustering:
- Metodi basati sulla densità : in questo metodo, i cluster sono considerati regioni dense a seconda della loro somiglianza e differenza dalla regione densa inferiore.
- Metodi gerarchici : i cluster formati in questo metodo sono le strutture ad albero. Questo metodo forma alberi o cluster dal cluster precedente. Esistono due tipi di metodi gerarchici: Agglomerativo (approccio dal basso verso l'alto) e Divisivo (approccio dall'alto verso il basso).
- Metodi di partizionamento : questo metodo partiziona gli oggetti in base ai k-cluster e ogni metodo forma un singolo cluster.
- Metodi basati su Gris : in questo metodo, i dati vengono combinati in un numero di celle che formano una struttura a griglia.
4. Rilevazione di anomalie
Il rilevamento delle anomalie è il processo di rilevamento di elementi o eventi imprevisti in un set di dati. Alcune aree in cui viene utilizzata questa tecnica sono il rilevamento delle frodi, il rilevamento dei guasti, il monitoraggio dello stato del sistema, ecc. Il rilevamento delle anomalie può essere ampiamente classificato come:
- Anomalie dei punti : le anomalie dei punti vengono definite quando un singolo dato è inaspettato.
- Anomalie contestuali : quando le anomalie sono specifiche del contesto, vengono chiamate anomalie contestuali.
- Anomalie collettive : quando una raccolta o un gruppo di elementi di dati correlati sono anomali, viene chiamato anomalia collettiva.
Esistono alcune tecniche nel rilevamento di anomalie come segue:
- Metodi statistici : aiuta a identificare le anomalie indicando i dati che si discostano dai metodi statistici come media, mediana, modalità, ecc.
- Rilevamento anomalie basato sulla densità : basato sull'algoritmo vicino k-più vicino.
- Algoritmo di anomalia basato sul cluster : i punti dati vengono raccolti come cluster quando rientrano nello stesso gruppo e sono determinati dai centroidi locali.
- Super Vector Machine : l'algoritmo si allena per raggruppare le normali istanze di dati e identifica le anomalie utilizzando i dati di addestramento.
Lavorando su tecniche di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico utilizza molti algoritmi per gestire e lavorare con set di dati di grandi dimensioni e complessi per fare previsioni secondo le necessità.
Ad esempio, cerchiamo un'immagine del bus su Google. Quindi, Google fondamentalmente ottiene una serie di esempi o set di dati etichettati come bus e il sistema trova i modelli di pixel e colori che aiuteranno a trovare le immagini corrette del bus.
Il sistema di Google farà un'ipotesi casuale del bus come immagini con l'aiuto di schemi. Se si verifica un errore, si regola per precisione. Alla fine, questi schemi verranno appresi da un grande sistema informatico modellato come un cervello umano o Deep Neural Network per identificare i risultati accurati delle immagini. Ecco come funzionano le tecniche ML per ottenere sempre il miglior risultato.
Conclusione
L'apprendimento automatico ha varie applicazioni nella vita reale per aiutare case di lavoro, individui, ecc. A raggiungere determinati risultati secondo necessità. Per ottenere i migliori risultati, alcune tecniche sono importanti che sono state discusse sopra. Queste tecniche sono moderne, futuristiche e promuovono l'automazione delle cose con meno personale e costi.
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