7 алгоритмов машинного обучения, которые нельзя пропустить

7 неотъемлемых алгоритмов машинного обучения, которые нельзя проигнорировать

 

Наука о данных – это растущая и разнообразная область, и ваша работа в качестве специалиста по данным может охватывать множество задач и целей. Знание того, какие алгоритмы работают лучше в различных сценариях, поможет вам удовлетворить эти различные потребности.

Практически невозможно быть экспертом в каждом виде модели машинного обучения, но вы должны понимать наиболее распространенные из них. Вот семь основных алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным.

 

• Продвижение искусственного интеллекта инновационная система памяти университета Сунгкюнкван под названием «Мемория» повышает производительность трансформатора при выполнении сложных задач с длинными последовательностями.
• Sсhneider Electric применяет Retrieval Augmented LLMs на SageMaker, чтобы обеспечить обновления в режиме реального времени в их системах управления предприятием (ERP).
• Top важные статьи по компьютерному зрению на неделю с 23/10 по 29/10

Наджмущенное обучение

 

Многие компании предпочитают использовать модели наджмущенного обучения из-за их точности и простоты применения в реальном мире. В то время как ненаджмущенное обучение развивается, наджмущенные техники являются отличным местом для начала работы в качестве специалиста по данным.

 

1. Линейная регрессия

 

Линейная регрессия – это наиболее фундаментальная модель для прогнозирования значений на основе непрерывных переменных. Она предполагает наличие линейной зависимости между двумя переменными и использует ее для построения результатов на основе заданного ввода.

При наличии подходящего набора данных эти модели легко обучить и реализовать и достаточно надежны. Однако в реальном мире отношения часто не являются линейными, поэтому она имеет ограниченную применимость во многих бизнес-приложениях. Она также плохо обрабатывает выбросы, поэтому не идеальна для больших и разнообразных наборов данных.

 

2. Логистическая регрессия

 

Похожий, но отличающийся алгоритм машинного обучения, который вам следует знать, это логистическая регрессия. В отличие от линейной регрессии, это алгоритм классификации, а не оценки. В то время как линейная регрессия предсказывает непрерывное значение, логистическая регрессия предсказывает вероятность попадания данных в заданную категорию.

Логистическая регрессия часто применяется для прогнозирования оттока клиентов, прогнозирования погоды и прогнозирования успешности продукта. Как и линейная регрессия, ее легко реализовать и обучить, но она склонна к переобучению и имеет проблемы с комплексными отношениями.

 

3. Деревья решений

 

Деревья решений – это фундаментальная модель, которую вы можете использовать для классификации и регрессии. Они разделяют данные на однородные группы и далее подразделяют их на дополнительные категории.

Поскольку деревья решений работают как блок-схемы, они идеально подходят для принятия сложных решений или обнаружения аномалий. Несмотря на их относительную простоту, обучение деревьев решений может занимать время.

 

4. Наивный байес

 

Наивный байес – это еще один простой, но эффективный алгоритм классификации. Эти модели работают на основе Теоремы Байеса, которая определяет условную вероятность — вероятность результата на основе похожих случаев в прошлом.

Эти модели популярны для классификации текстовой и графической информации. Они могут быть слишком простыми для прогнозирования в реальном мире, но отлично подходят для таких приложений и хорошо обрабатывают большие наборы данных.

 

Ненаджмущенное обучение

 

Специалисты по данным также должны понимать основные модели ненаджмущенного обучения. Это некоторые из самых популярных из этой менее распространенной, но по-прежнему важной категории.

 

5. Кластеризация K-средних

 

K-средних кластеризация – один из самых популярных алгоритмов ненаджмущенного машинного обучения. Эти модели классифицируют данные, группируя их в кластеры на основе их сходства.

K-средних кластеризация идеальна для сегментации клиентов. Это ценно для бизнеса, который хочет улучшить маркетинг или ускорить завершение процесса, тем самым сокращая свои затраты и показатели ухода клиентов. Она также полезна для обнаружения аномалий. Однако перед подачей данных на эти алгоритмы необходимо их стандартизировать.

 

6. Случайный лес

 

Как можно догадаться по названию, случайные леса состоят из нескольких деревьев решений. Обучение каждого дерева на случайных данных и объединение результатов позволяет этим моделям производить более надежные результаты.

Случайные леса более устойчивы к переобучению, чем деревья решений, и более точны в реальных приложениях. Однако эта надежность имеет свою цену, так как они также могут быть медленными и требовать больше вычислительных ресурсов.

 

7. Сингулярное разложение

 

Модели сингулярного разложения (SVD) разбивают сложные наборы данных на более понятные составляющие, разделяя их на основные части и удаляя избыточную информацию.

Сжатие изображений и удаление шума – это некоторые из самых популярных применений SVD. Учитывая, что размеры файлов продолжают расти, эти применения становятся все более ценными со временем. Однако построение и применение этих моделей могут занимать много времени и быть сложными.

 

Ознакомьтесь с этими алгоритмами машинного обучения

 

Эти семь алгоритмов машинного обучения не являются исчерпывающим списком того, что вы можете использовать в качестве дата-ученого. Однако они являются некоторыми из самых основных типов моделей. Понимание этих алгоритмов поможет вам разогнать вашу карьеру в области науки о данных и упростит понимание других более сложных алгоритмов, основанных на этих основах.  

[April Miller](https://www.linkedin.com/in/april-j-miller/) – редактор по управлению потребительской технологией в журнале ReHack. Она имеет успешный опыт создания качественного контента, привлекающего трафик к изданиям, с которыми работает.