10 najlepszych algorytmów uczenia maszynowego dla początkujących

W tym artykule przyjrzymy się 10 najważniejszym algorytmom uczenia maszynowego, które powinien znać każdy początkujący. Niezależnie od tego, czy interesuje Cię modelowanie predykcyjne, grupowanie czy systemy rekomendacji, zrozumienie tych podstawowych algorytmów zapewni Ci solidny punkt wyjścia w Twojej podróży do uczenia maszynowego.

Algorytmy uczenia maszynowego stanowią podstawę współczesnej sztucznej inteligencji i analizy danych. Dla początkującego w tej dziedzinie poruszanie się po mnogości dostępnych algorytmów może być przytłaczające. Na jakich warto się skupić? Które algorytmy są niezbędne do zbudowania solidnych podstaw uczenia maszynowego?

Regresja liniowa

Regresja liniowa jest jednym z najprostszych i najczęściej stosowanych algorytmów w uczeniu maszynowym. Służy do ustalenia liniowej zależności pomiędzy zmiennymi wejściowymi i odpowiadającymi im danymi wyjściowymi. Algorytm ten jest szczególnie przydatny do zadań takich jak przewidywanie cen mieszkań na podstawie takich czynników, jak powierzchnia, liczba sypialni i lokalizacja. Dopasowując linię do punktów danych, regresja liniowa pozwala nam przewidywać nowe instancje na podstawie wartości ich cech.

Regresja logistyczna

Regresja logistyczna to kolejny popularny algorytm szeroko stosowany w zadaniach klasyfikacyjnych. W przeciwieństwie do regresji liniowej, która przewiduje wartości ciągłe, regresja logistyczna przewiduje wyniki binarne (np. tak/nie lub prawda/fałsz). Modeluje prawdopodobieństwo wystąpienia instancji należącej do określonej klasy na podstawie jej cech. Na przykład regresję logistyczną można zastosować do przewidywania, czy wiadomość e-mail jest spamem, czy nie, na podstawie różnych cech wiadomości e-mail.

Drzewa decyzyjne

Drzewa decyzyjne to wszechstronne i intuicyjne algorytmy, które radzą sobie zarówno z zadaniami klasyfikacji, jak i regresji. Naśladują proces decyzyjny człowieka, tworząc drzewiasty model decyzji i ich możliwych konsekwencji. Każdy węzeł wewnętrzny reprezentuje test atrybutu, każda gałąź reprezentuje wynik tego testu, a każdy węzeł liść reprezentuje etykietę klasy lub przewidywaną wartość. Drzewa decyzyjne są łatwe w interpretacji i wizualizacji, co czyni je cennymi narzędziami do wyciągania wniosków z danych.

Losowe lasy

Lasy losowe to technika uczenia się zespołowego, która łączy wiele drzew decyzyjnych w celu uzyskania dokładniejszych przewidywań. Algorytm ten tworzy „las” drzew decyzyjnych i agreguje ich przewidywania, aby uzyskać końcowy wynik. Każde drzewo w lesie jest trenowane na losowym podzbiorze danych uczących, a podczas przewidywania brana jest pod uwagę większość głosów lub średnia z przewidywań poszczególnych drzew. Lasy losowe są znane ze swojej solidności, skalowalności i możliwości obsługi wielowymiarowych zbiorów danych.

Naiwny Bayes

Naive Bayes to algorytm probabilistyczny oparty na twierdzeniu Bayesa przy założeniu niezależności pomiędzy cechami. Pomimo swojej prostoty, odniósł sukces w wielu rzeczywistych zastosowaniach, takich jak klasyfikacja tekstu i filtrowanie spamu. Naiwny Bayes oblicza prawdopodobieństwo wystąpienia instancji należącej do określonej klasy na podstawie prawdopodobieństw wystąpienia jej cech w każdej klasie. Jest szybki, łatwy do wdrożenia i dobrze współpracuje z danymi wielowymiarowymi.

K-najbliżsi sąsiedzi (KNN)

K-najbliższych sąsiadów (KNN) to algorytm nieparametryczny używany zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji. W KNN instancja jest klasyfikowana większością głosów k najbliższych sąsiadów w przestrzeni cech. Wartość k określa liczbę sąsiadów branych pod uwagę przy przewidywaniu. KNN jest prosty, ale skuteczny, zwłaszcza gdy istnieją złożone granice między klasami lub gdy wiedza na temat dystrybucji danych jest niewielka.

Maszyny wektorów nośnych (SVM)

Maszyny wektorów nośnych (SVM) to potężne algorytmy używane zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji. SVM znajduje optymalną hiperpłaszczyznę, która oddziela instancje z różnych klas, maksymalizując jednocześnie margines między nimi. Ta hiperpłaszczyzna służy jako granica decyzyjna dla przyszłych przewidywań. Maszyny SVM są szczególnie przydatne w przypadku danych wielowymiarowych lub w przypadkach, gdy klas nie można liniowo oddzielić.

Analiza głównych składowych (PCA)

Analiza głównych składowych (PCA) to technika redukcji wymiarowości powszechnie stosowana w celu uproszczenia złożonych zbiorów danych poprzez rzutowanie ich na przestrzeń o niższych wymiarach. Identyfikuje kierunki (główne składniki), wzdłuż których dane różnią się najbardziej i rzutuje dane na te składowe, odrzucając mniej ważne informacje. PCA jest szeroko stosowana do wizualizacji, filtrowania szumów, ekstrakcji cech i przyspieszania innych algorytmów uczenia maszynowego.

Klastrowanie K-średnich

Klastrowanie K-średnich to algorytm uczenia się bez nadzoru używany do dzielenia danych na K klastrów na podstawie ich podobieństwa. Algorytm rozpoczyna się od losowego przypisania centroidów klastrów i iteracyjnie je aktualizuje, aby zminimalizować wariancję wewnątrz skupienia. Klastrowanie K-średnich jest szeroko stosowane w segmentacji klientów, kompresji obrazu, wykrywaniu anomalii i systemach rekomendacji.

Sieci neuronowe

Sieci neuronowe to zestaw algorytmów inspirowanych strukturą i funkcją biologicznych mózgów. Składają się z połączonych ze sobą węzłów (neuronów) zorganizowanych w warstwy. Każdy neuron pobiera dane wejściowe, stosuje funkcję aktywacji i przekazuje swoje dane wyjściowe innym neuronom w kolejnych warstwach. Sieci neuronowe mogą rozwiązywać złożone problemy, takie jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i synteza mowy. Wraz z postępem w architekturze głębokiego uczenia się i mocy obliczeniowej sieci neuronowe stały się w ostatnich latach jeszcze potężniejsze.

Wniosek

Podsumowując, opanowanie 10 najlepszych algorytmów uczenia maszynowego zapewni ci mocne podstawy jako początkujący w dziedzinie uczenia maszynowego. Regresja liniowa i regresja logistyczna są niezbędne do zrozumienia zadań modelowania predykcyjnego, podczas gdy drzewa decyzyjne i lasy losowe oferują intuicyjne sposoby radzenia sobie zarówno z problemami klasyfikacji, jak i regresji.

Naiwny Bayes jest przydatny w probabilistycznych zadaniach klasyfikacyjnych, podczas gdy KNN zapewnia elastyczność w przypadku złożonych granic między klasami. Maszyny wektorów nośnych doskonale radzą sobie z obsługą danych wielowymiarowych lub klas, które można oddzielić nieliniowo. Analiza głównych składowych pomaga w redukcji wymiarowości, klastrowanie K-średnich pomaga w zadaniach klastrowania bez nadzoru, a sieci neuronowe otwierają możliwości rozwiązywania bardzo złożonych problemów w różnych domenach.

Zatem zapoznaj się z tymi algorytmami jeden po drugim – poznaj ich zasady, eksperymentuj z różnymi zbiorami danych – a będziesz na dobrej drodze do zostania mistrzem uczenia maszynowego!