Es besteht kein Zweifel, dass die Bereiche maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in den letzten Jahren immer mehr Aufmerksamkeit erhalten haben. Da Big Data zum heißesten Technologietrend in der Branche geworden ist, hat maschinelles Lernen mithilfe von Big Data auch erstaunliche Ergebnisse bei Vorhersagen und Empfehlungen erzielt. Zu den bekannteren Fällen des maschinellen Lernens gehören Netflix, das Benutzern Filme basierend auf ihrem historischen Surfverhalten empfiehlt, und Amazon, das Bücher basierend auf dem historischen Kaufverhalten der Benutzer empfiehlt. In diesem Artikel werden hauptsächlich die zehn wichtigsten Algorithmen vorgestellt, die in einer kurzen Diskussion über maschinelles Lernen verstanden werden müssen. Sie haben einen gewissen Referenzwert und Freunde in Not können sich darauf beziehen.
Wenn Sie also Algorithmen für maschinelles Lernen erlernen möchten, wie fangen Sie dann an? In meinem Fall war mein Einführungskurs ein Kurs über künstliche Intelligenz, den ich während meines Auslandsstudiums in Kopenhagen belegt habe. Der Lehrer ist Vollzeitprofessor für angewandte Mathematik und Informatik an der Technischen Universität Dänemark. Seine Forschungsrichtung ist Logik und künstliche Intelligenz, hauptsächlich Modellierung mit logischen Methoden. Der Kurs besteht aus zwei Teilen: Diskussion der Theorie/Kernkonzepte und praktische Praxis. Das Lehrbuch, das wir verwenden, ist eines der klassischen Bücher über künstliche Intelligenz: „Artificial Intelligence – A Modern Approach“ von Professor Peter Norvig. Der Kurs befasst sich mit intelligenten Agenten, suchbasierter Lösung, kontradiktorischer Suche, Wahrscheinlichkeitstheorie, Multi-Agenten-Systemen usw Sozialisierung, sowie Themen wie Ethik und Zukunft der Künstlichen Intelligenz. Später im Kurs haben wir drei auch gemeinsam ein Programmierprojekt durchgeführt und einen einfachen suchbasierten Algorithmus implementiert, um Transportaufgaben in einer virtuellen Umgebung zu lösen.
Ich habe durch den Kurs viel gelernt und habe vor, mich weiterhin intensiv mit diesem Thema zu befassen. In den letzten Wochen habe ich an mehreren Vorträgen über Deep Learning, neuronale Netze und Datenarchitektur im Raum San Francisco teilgenommen – sowie an einer Konferenz zum Thema maschinelles Lernen mit vielen bekannten Professoren. Am wichtigsten ist, dass ich mich Anfang Juni für den Online-Kurs „Einführung in maschinelles Lernen“ von Udacity angemeldet und die Kursinhalte vor ein paar Tagen abgeschlossen habe. In diesem Artikel möchte ich einige gängige Algorithmen für maschinelles Lernen vorstellen, die ich im Kurs gelernt habe.
Maschinelle Lernalgorithmen können normalerweise in drei Hauptkategorien unterteilt werden: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Überwachtes Lernen wird hauptsächlich in Szenarien verwendet, in denen ein Teil des Datensatzes (Trainingsdaten) über eine gewisse Vertrautheit (Beschriftungen) verfügt, die erhalten werden können, die restlichen Stichproben jedoch fehlen und vorhergesagt werden müssen. Unüberwachtes Lernen wird hauptsächlich verwendet, um implizite Beziehungen zwischen unbeschrifteten Datensätzen zu ermitteln. Reinforcement Learning liegt irgendwo dazwischen – jeder Schritt der Vorhersage oder des Verhaltens enthält mehr oder weniger Feedback-Informationen, aber es gibt keine genaue Bezeichnung oder Fehleraufforderung. Da es sich um einen Einführungskurs handelt, wird Reinforcement Learning nicht erwähnt, aber ich hoffe, dass die zehn Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen ausreichen, um Ihren Appetit anzuregen.
Überwachtes Lernen
1. Entscheidungsbaum:
Der Entscheidungsbaum ist ein Entscheidungsunterstützungstool, das ein Baumdiagramm oder Baummodell verwendet, um die Entscheidung darzustellen -Erstellungsprozess und Folgeergebnisse, einschließlich probabilistischer Ereignisergebnisse usw. Bitte beachten Sie das Diagramm unten, um die Struktur des Entscheidungsbaums zu verstehen.
Aus Sicht der Geschäftsentscheidung besteht ein Entscheidungsbaum darin, die Wahrscheinlichkeit einer richtigen Entscheidung anhand möglichst weniger richtiger und falscher Beurteilungsfragen vorherzusagen. Dieser Ansatz kann Ihnen dabei helfen, mit einem strukturierten, systematischen Ansatz vernünftige Schlussfolgerungen zu ziehen.
2. Naive Bayes-Klassifikator:
Der Naive Bayes-Klassifikator ist ein einfacher probabilistischer Klassifikator, der auf der Bayes'schen Theorie basiert. Er geht davon aus, dass Merkmale zuvor unabhängig voneinander waren. Die folgende Abbildung zeigt die Formel: P(A|B) stellt die hintere Wahrscheinlichkeit dar, P(B|A) ist der Wahrscheinlichkeitswert, P(A) ist die frühere Wahrscheinlichkeit der Kategorie und P(B) stellt den Prädiktor dar. Prior-Wahrscheinlichkeit.
Einige Beispiele in realen Szenarien sind:
Spam-E-Mails erkennen
Kategorie von Nachrichten in Kategorien wie Technologie, Politik, Sport usw.
Bestimmen Sie, ob ein Text positive oder negative Emotionen ausdrückt
Wird in Gesichtserkennungssoftware verwendet
3. Regression der kleinsten Quadrate:
Wenn Sie einen Statistikkurs belegt haben, haben Sie vielleicht schon vom Konzept der linearen Regression gehört. Die Regression der kleinsten Quadrate ist eine Methode der linearen Regression. Sie können sich die lineare Regression als das Anpassen einer geraden Linie an mehrere Punkte vorstellen. Es gibt viele Anpassungsmethoden. Die „Kleinste-Quadrate“-Strategie entspricht dem Zeichnen einer geraden Linie, der anschließenden Berechnung des vertikalen Abstands von jedem Punkt zur geraden Linie und der abschließenden Summierung der am besten passenden geraden Linie die kleinste Summe der Entfernungen.
Linear bezieht sich auf das Modell, das zum Anpassen der Daten verwendet wird, während sich die Methode der kleinsten Quadrate auf die zu optimierende Verlustfunktion bezieht.
4. Logistische Regression:
Das logistische Regressionsmodell ist eine leistungsstarke statistische Modellierungsmethode, die eine oder mehrere erklärende Variablen zur Ausgabe binärer Ergebnisse verwendet. Mithilfe der Logistikfunktion wird der Wahrscheinlichkeitswert geschätzt, um die Beziehung zwischen einer kategorialen abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu messen, die zur kumulativen Logistikverteilung gehören.
Im Allgemeinen umfassen Anwendungen logistischer Regressionsmodelle in realen Szenarien:
Kreditbewertung
Vorhersage der Erfolgswahrscheinlichkeit von Geschäftsaktivitäten
Prognostizieren Sie den Umsatz eines bestimmten Produkts
Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit eines Erdbebens an einem bestimmten Tag
5. Support-Vektor-Maschine:
Support Vector Machine ist ein binärer Klassifizierungsalgorithmus. Bei zwei Arten von Punkten im N-dimensionalen Raum generiert die Support-Vektor-Maschine eine (N-1)-dimensionale Hyperebene, um diese Punkte in zwei Kategorien zu klassifizieren. Beispielsweise gibt es auf Papier zwei Arten von linear trennbaren Punkten. Die Support-Vektor-Maschine findet eine gerade Linie, die diese beiden Punkttypen trennt und möglichst weit von jedem Punkt entfernt ist.
Groß angelegte Probleme, die mithilfe von Support-Vektor-Maschinen (verbessert auf der Grundlage spezifischer Anwendungsszenarien) gelöst werden, umfassen Display-Werbung, Erkennung von Gelenkteilen des menschlichen Körpers, bildbasierte Geschlechtsüberprüfung, große- Skala Bildklassifizierung usw.
6. Integrationsmethode:
Die Integrationsmethode besteht darin, zunächst eine Reihe von Klassifikatoren zu erstellen und dann die gewichtete Abstimmung zu verwenden Jeder Klassifikator soll neue Datenalgorithmen vorhersagen. Die ursprüngliche Ensemble-Methode war die Bayes'sche Mittelung, aber neuere Algorithmen umfassen fehlerkorrigierte Ausgabekodierungs- und Boosting-Algorithmen.
Was ist also das Prinzip des integrierten Modells und warum schneidet es besser ab als das unabhängige Modell?
Sie eliminieren den Effekt der Voreingenommenheit: Wenn Sie beispielsweise den Fragebogen der Demokratischen Partei mit dem Fragebogen der Republikanischen Partei mischen, erhalten Sie unscheinbare und neutrale Informationen.
Sie können die Varianz von Vorhersagen verringern: Die Vorhersageergebnisse der Aggregation mehrerer Modelle sind stabiler als die Vorhersageergebnisse eines einzelnen Modells. In der Finanzwelt nennt man das Diversifikation – eine Mischung aus mehreren Aktien bewegt sich immer viel weniger als eine einzelne Aktie. Dies erklärt auch, warum das Modell mit zunehmenden Trainingsdaten besser wird.
Sie sind nicht anfällig für Überanpassung: Wenn ein einzelnes Modell keine Überanpassung durchführt, dann gibt es keinen Grund für eine Überanpassung, wenn man einfach die Vorhersageergebnisse jedes Modells (Mittelwert, gewichteter Durchschnitt, logistische Regression) kombiniert.
Unüberwachtes Lernen
7. Clustering-Algorithmus:
Die Aufgabe des Clustering-Algorithmus besteht darin, eine Gruppe von Objekten in mehrere Gruppen zu gruppieren Objekte derselben Gruppe (Cluster) sind ähnlicher als Objekte in anderen Gruppen.
Jeder Clustering-Algorithmus ist anders, hier sind einige:
Center-basierter Clustering-Algorithmus
Verbindungsbasierter Clustering-Algorithmus
Dichtebasierter Clustering-Algorithmus
Probabilistischer Algorithmus
Dimensionalitätsreduktionsalgorithmus
Neuronales Netzwerk/Deep Learning
8 Analyse:
Die Hauptkomponentenanalyse ist eine statistische Methode, die einen Satz von Variablen, die korrelieren können, in einen Satz linear unkorrelierter Variablen umwandelt. Der umgewandelte Satz von Variablen wird als Hauptkomponente bezeichnet .
Einige praktische Anwendungen der Hauptkomponentenanalyse umfassen Datenkomprimierung, vereinfachte Datendarstellung, Datenvisualisierung usw. Es ist erwähnenswert, dass Domänenkenntnisse erforderlich sind, um zu beurteilen, ob die Verwendung des Hauptkomponentenanalysealgorithmus geeignet ist. Wenn die Daten zu verrauscht sind (dh die Varianz jeder Komponente groß ist), ist die Verwendung des Hauptkomponentenanalysealgorithmus nicht geeignet.
9. Singulärwertzerlegung:
Singulärwertzerlegung ist eine wichtige Matrixzerlegung in der linearen Algebra und eine Verallgemeinerung der normalen Matrix-Unitdiagonalisierung in der Matrixanalyse. Für eine gegebene m*n-Matrix M kann sie in M=UΣV zerlegt werden, wobei U und V einheitliche Matrizen der Ordnung m×m sind und Σ eine positive semidefinite Diagonalmatrix der Ordnung m×n ist.
Die Hauptkomponentenanalyse ist eigentlich ein einfacher Singulärwertzerlegungsalgorithmus. Im Bereich Computer Vision verwendete der erste Gesichtserkennungsalgorithmus die Hauptkomponentenanalyse und die Singularwertzerlegung, um das Gesicht nach Dimensionsreduzierung als lineare Kombination einer Reihe von „Eigengesichtern“ darzustellen, und verwendete dann einfache Methoden, um das Gesicht des Kandidaten abzugleichen. Obwohl moderne Methoden ausgefeilter sind, ähneln sich viele Techniken.
10. Unabhängige Komponentenanalyse:
Die unabhängige Komponentenanalyse ist eine Methode, die statistische Prinzipien verwendet, um Berechnungen durchzuführen, um die verborgenen Faktoren hinter Zufallsvariablen, Messungen oder Signalen aufzudecken . . Der unabhängige Komponentenanalysealgorithmus definiert ein generatives Modell für beobachtete multivariate Daten, normalerweise große Probenmengen. In diesem Modell wird davon ausgegangen, dass die Datenvariablen lineare Mischungen einiger unbekannter latenter Variablen sind, und das Mischungssystem ist ebenfalls unbekannt. Es wird davon ausgegangen, dass die latenten Variablen nicht-gaußsch und unabhängig sind; sie werden als unabhängige Komponenten der beobachteten Daten bezeichnet.
Die unabhängige Komponentenanalyse ähnelt der Hauptkomponentenanalyse, ist jedoch eine leistungsfähigere Technik. Es kann immer noch die zugrunde liegenden Faktoren der Datenquelle finden, wenn diese klassischen Methoden fehlschlagen. Zu den Anwendungen gehören digitale Bilder, Dokumentendatenbanken, Wirtschaftsindikatoren und psychometrische Messungen.
Nun nutzen Sie bitte die Algorithmen, die Sie verstehen, um Anwendungen für maschinelles Lernen zu erstellen und die Lebensqualität von Menschen auf der ganzen Welt zu verbessern.
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