Машинното обучение се превърна в популярна област през последните години със способността си да прави прогнози и да подобрява процесите на вземане на решения. Алгоритмите за машинно обучение са основна част от тази област, тъй като позволяват на машините да се учат от данни и да правят прогнози, без да бъдат изрично програмирани.
В това ръководство ще предоставим общ преглед на общите алгоритми, използвани в машинното обучение. Тези алгоритми са класифицирани в три категории: контролирано обучение, неконтролирано обучение и обучение с подсилване.
Алгоритми за контролирано обучение
Алгоритмите за контролирано обучение се използват, когато на машината са предоставени етикетирани данни, което означава, че данните вече са категоризирани. Машината се научава да предвижда етикетите на нови данни въз основа на данните за обучение.
- Линейна регресия — Този алгоритъм се използва, когато целевата променлива е непрекъсната. Това е регресионен алгоритъм, който се опитва да намери най-добрата линейна връзка между независимите променливи и целевата променлива.
- Логистична регресия — Този алгоритъм се използва, когато целевата променлива е категорична. Това е класификационен алгоритъм, който предвижда вероятността целевата променлива да принадлежи към определен клас.
- Дървета на решенията — Този алгоритъм се използва както за задачи за регресия, така и за класификация. Създава дървовиден модел на решенията и техните възможни последствия.
- Случайна гора - Този алгоритъм е съвкупност от дървета на решения. Той комбинира множество дървета на решения, за да подобри точността и да намали дисперсията на прогнозите.
Алгоритми за неконтролирано обучение
Алгоритмите за неконтролирано обучение се използват, когато машината не разполага с етикетирани данни. Машината се научава да намира модели и връзки в данните без никакви предварителни познания.
- K-Means Clustering — Този алгоритъм се използва за групиране на подобни точки от данни заедно. Той разделя данните на k клъстера въз основа на сходството на точките от данни.
- Анализ на основните компоненти (PCA) — Този алгоритъм се използва за извличане на характеристики и намаляване на размерността. Той намира най-важните характеристики в данните и намалява броя на измеренията, за да подобри изчислителната ефективност.
- Извличане на правила за асоцииране — Този алгоритъм се използва за намиране на връзки между променливи в данните. Той открива модели в данните, които не са очевидни.
Алгоритми за обучение за укрепване
Алгоритмите за обучение с подсилване се използват, когато машината се учи чрез взаимодействие с околната среда. Машината се учи от обратната връзка, която получава от околната среда въз основа на действията, които предприема.
- Q-обучение — Този алгоритъм се използва за научаване на оптимални действия в процеса на вземане на решения по Марков. Той се учи чрез актуализиране на Q-стойността, която представлява очакваната награда за определено действие в определено състояние.
- Deep Reinforcement Learning — Този алгоритъм е разширение на Q-Learning, който използва дълбоки невронни мрежи, за да се учи от околната среда.
Заключение
Алгоритмите за машинно обучение са от съществено значение за създаването на интелигентни машини, които могат да учат и да правят прогнози от данни. Това ръководство предоставя общ преглед на общите алгоритми, използвани в машинното обучение, включително контролирано обучение, неконтролирано обучение и алгоритми за обучение с подсилване.
Всеки алгоритъм има своите силни и слаби страни и е подходящ за конкретни видове проблеми. Изборът на правилния алгоритъм за конкретен проблем е от решаващо значение за постигането на точни и ефективни резултати.
