อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง 10 อันดับแรกสำหรับผู้เริ่มต้น

ในบทความนี้ เราจะสำรวจอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง 10 อันดับแรกที่ผู้เริ่มต้นทุกคนควรรู้ ไม่ว่าคุณจะสนใจการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ การจัดกลุ่ม หรือระบบการแนะนำ การทำความเข้าใจอัลกอริธึมพื้นฐานเหล่านี้จะทำให้คุณเป็นจุดเริ่มต้นที่ชัดเจนบนเส้นทางการเรียนรู้ของเครื่อง

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหัวใจสำคัญของปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ข้อมูลสมัยใหม่ ในฐานะมือใหม่ในสาขานี้ อาจเป็นเรื่องยากมากที่จะสำรวจอัลกอริธึมที่มีอยู่มากมาย คุณควรมุ่งเน้นไปที่อันไหน? อัลกอริธึมใดที่จำเป็นต่อการสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งในการเรียนรู้ของเครื่อง

การถดถอยเชิงเส้น

การถดถอยเชิงเส้นเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่ง่ายที่สุดและใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่อง ใช้เพื่อสร้างความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรอินพุตและเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน อัลกอริธึมนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การทำนายราคาที่อยู่อาศัยตามปัจจัยต่างๆ เช่น พื้นที่ จำนวนห้องนอน และสถานที่ตั้ง ด้วยการปรับเส้นให้เข้ากับจุดข้อมูล การถดถอยเชิงเส้นช่วยให้เราสามารถคาดการณ์อินสแตนซ์ใหม่ตามค่าคุณลักษณะได้

การถดถอยโลจิสติก

การถดถอยโลจิสติกเป็นอีกอัลกอริธึมยอดนิยมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานจำแนกประเภท ต่างจากการถดถอยเชิงเส้นซึ่งทำนายค่าต่อเนื่อง การถดถอยแบบโลจิสติกทำนายผลลัพธ์แบบไบนารี่ (เช่น ใช่/ไม่ใช่ หรือจริง/เท็จ) โดยจะจำลองความน่าจะเป็นของอินสแตนซ์ที่อยู่ในคลาสใดคลาสหนึ่งโดยพิจารณาจากคุณสมบัติของอินสแตนซ์ ตัวอย่างเช่น การถดถอยโลจิสติกสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ว่าอีเมลนั้นเป็นสแปมหรือไม่ โดยพิจารณาจากลักษณะต่างๆ ของอีเมล

ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

แผนผังการตัดสินใจเป็นอัลกอริธึมที่หลากหลายและใช้งานง่าย ซึ่งสามารถจัดการทั้งงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย พวกเขาเลียนแบบการตัดสินใจของมนุษย์โดยการสร้างแบบจำลองการตัดสินใจที่เหมือนต้นไม้และผลที่ตามมาที่อาจเกิดขึ้น แต่ละโหนดภายในแสดงถึงการทดสอบคุณลักษณะ แต่ละสาขาแสดงถึงผลลัพธ์ของการทดสอบนั้น และแต่ละโหนดลีฟแสดงถึงป้ายกำกับคลาสหรือค่าที่คาดการณ์ไว้ แผนภูมิการตัดสินใจสามารถตีความและแสดงภาพได้ง่าย ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าในการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

ป่าสุ่ม

ฟอเรสต์สุ่มเป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบกลุ่มที่รวมแผนผังการตัดสินใจหลายแบบเข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถคาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น อัลกอริทึมนี้สร้าง "ป่า" ของแผนผังการตัดสินใจและรวบรวมการคาดการณ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สุดท้าย ต้นไม้แต่ละต้นในป่าได้รับการฝึกฝนบนชุดย่อยแบบสุ่มของข้อมูลการฝึกอบรม และในระหว่างการทำนาย ระบบจะใช้คะแนนเสียงข้างมากหรือค่าเฉลี่ยของการทำนายต้นไม้แต่ละต้น ฟอเรสต์สุ่มเป็นที่รู้จักในด้านความแข็งแกร่ง ความสามารถในการปรับขนาด และความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลที่มีมิติสูง

ไร้เดียงสา เบย์ส

Naive Bayes เป็นอัลกอริธึมความน่าจะเป็นซึ่งอิงตามทฤษฎีบทของ Bayes ที่มีการสันนิษฐานว่ามีความเป็นอิสระระหว่างคุณลักษณะต่างๆ แม้จะมีความเรียบง่าย แต่ก็ประสบความสำเร็จในการใช้งานจริงหลายอย่าง เช่น การจัดประเภทข้อความและการกรองสแปม Naive Bayes คำนวณความน่าจะเป็นของอินสแตนซ์ที่อยู่ในคลาสใดคลาสหนึ่ง โดยพิจารณาจากความน่าจะเป็นของฟีเจอร์ที่เกิดขึ้นในแต่ละคลาส รวดเร็ว ใช้งานง่าย และทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีมิติสูง

K-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN)

K-nearest Neighbors (KNN) เป็นอัลกอริทึมแบบไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้สำหรับงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย ใน KNN อินสแตนซ์จะถูกจัดประเภทตามคะแนนเสียงข้างมากของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด k ตัวในพื้นที่คุณลักษณะ ค่า k กำหนดจำนวนเพื่อนบ้านที่พิจารณาสำหรับการทำนาย KNN นั้นเรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีขอบเขตที่ซับซ้อนระหว่างคลาสหรือเมื่อมีความรู้ก่อนหน้าเล็กน้อยเกี่ยวกับการกระจายข้อมูล

รองรับเครื่องเวกเตอร์ (SVM)

Support vector machines (SVM) เป็นอัลกอริธึมอันทรงพลังที่ใช้สำหรับงานจำแนกประเภทและงานการถดถอย SVM ค้นหาไฮเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดซึ่งจะแยกอินสแตนซ์ออกจากคลาสต่างๆ ในขณะที่เพิ่มระยะขอบระหว่างคลาสเหล่านั้นให้สูงสุด ไฮเปอร์เพลนนี้ทำหน้าที่เป็นขอบเขตการตัดสินใจสำหรับการคาดการณ์ในอนาคต SVM มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่มีมิติสูงหรือกรณีที่คลาสไม่สามารถแยกออกจากกันเชิงเส้นได้

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)

การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) เป็นเทคนิคการลดขนาดที่ใช้กันทั่วไปเพื่อลดความซับซ้อนของชุดข้อมูลที่ซับซ้อนโดยการฉายภาพไปยังพื้นที่มิติที่ต่ำกว่า โดยจะระบุทิศทาง (ส่วนประกอบหลัก) ซึ่งข้อมูลจะแตกต่างกันไปมากที่สุด และฉายข้อมูลไปยังส่วนประกอบเหล่านี้ โดยละทิ้งข้อมูลที่สำคัญน้อยกว่า PCA ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการแสดงภาพ การกรองสัญญาณรบกวน การแยกคุณลักษณะ และการเร่งความเร็วอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ

การจัดกลุ่ม K-Means

การจัดกลุ่ม K-mean เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลซึ่งใช้ในการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลออกเป็น K คลัสเตอร์ตามความคล้ายคลึงกัน อัลกอริทึมเริ่มต้นด้วยการสุ่มกำหนดเซนทรอยด์ของคลัสเตอร์ และอัปเดตซ้ำๆ เพื่อลดความแปรปรวนภายในคลัสเตอร์ให้เหลือน้อยที่สุด การจัดกลุ่ม K-means ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการแบ่งส่วนลูกค้า การบีบอัดภาพ การตรวจจับความผิดปกติ และระบบการแนะนำ

โครงข่ายประสาทเทียม

โครงข่ายประสาทเทียมคือชุดของอัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองทางชีววิทยา ประกอบด้วยโหนด (เซลล์ประสาท) ที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งจัดเรียงเป็นชั้น ๆ เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์รับอินพุต ใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน และส่งเอาต์พุตไปยังเซลล์ประสาทอื่นๆ ในเลเยอร์ถัดๆ ไป โครงข่ายประสาทเทียมสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ เช่น การจดจำภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการสังเคราะห์เสียงพูด ด้วยความก้าวหน้าในสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึกและพลังการคำนวณ โครงข่ายประสาทเทียมจึงมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

บทสรุป

โดยสรุปแล้ว การเรียนรู้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง 10 อันดับแรกนี้จะช่วยให้คุณมีรากฐานที่แข็งแกร่งในฐานะผู้เริ่มต้นในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง การถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยโลจิสติกเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำความเข้าใจงานการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ ในขณะที่แผนผังการตัดสินใจและฟอเรสต์สุ่มเสนอวิธีที่ใช้งานง่ายในการจัดการทั้งปัญหาการจำแนกประเภทและปัญหาการถดถอย

Naive Bayes มีประโยชน์สำหรับงานจำแนกความน่าจะเป็น ในขณะที่ KNN ให้ความยืดหยุ่นในการจัดการกับขอบเขตที่ซับซ้อนระหว่างคลาส เครื่องเวกเตอร์ที่รองรับมีความเป็นเลิศในการจัดการข้อมูลที่มีมิติสูงหรือคลาสที่ไม่สามารถแยกออกจากกันเชิงเส้นได้ การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักช่วยในการลดขนาด การจัดกลุ่ม K-means ช่วยในงานการจัดกลุ่มที่ไม่ได้รับการดูแล และเครือข่ายประสาทจะปลดล็อกความสามารถในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนสูงในโดเมนต่างๆ

ดังนั้น เจาะลึกอัลกอริธึมเหล่านี้ทีละตัว ทำความเข้าใจหลักการ ทดลองกับชุดข้อมูลต่างๆ แล้วคุณจะก้าวไปสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างดี!