Ein maschineller Lernalgorithmus ist ein Computerprogramm, das aus Daten lernen kann. Es ist in der Lage, Informationen aus den gesammelten Daten zu extrahieren und diese Informationen zu nutzen, um die Leistung von Aufgaben zu verbessern. Um Genauigkeit zu gewährleisten, müssen Algorithmen vollständig trainiert werden.
Wie funktioniert also der Algorithmus für maschinelles Lernen? Wenn Sie die Grundkonzepte der künstlichen Intelligenz verstehen, erhalten Sie eine klarere Antwort.
Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff, der die Fähigkeit von Computern beschreibt, menschliche Intelligenz zu imitieren. Es deckt eine Vielzahl von Technologien ab, darunter maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Obwohl KI menschenähnliche kognitive Fähigkeiten aufweisen kann, unterscheidet sich ihre Funktionsweise grundsätzlich vom menschlichen Geist. Künstliche Intelligenz trifft Überlegungen und Entscheidungen mithilfe von Algorithmen und Daten, während das menschliche Denken von mehreren Faktoren wie Wahrnehmung, Emotionen und Erfahrung beeinflusst wird. Obwohl künstliche Intelligenz bei einigen Aufgaben das menschliche Niveau erreichen oder sogar übertreffen kann, hat sie dennoch ihre Grenzen.
Künstliche Intelligenz existiert in Form von Computerprogrammen, die Programmiersprachen wie Python und Java verwenden, und zielt darauf ab, komplexe Programme zu schreiben, um menschliche kognitive Prozesse zu simulieren. Unter ihnen sind Algorithmen des maschinellen Lernens Programme, die Lern- und kognitive Prozesse genau rekonstruieren können.
In diesem Prozess löst der Algorithmus des maschinellen Lernens das Problem, indem er verschiedenen Variablen ausgesetzt wird und nach der besten Kombination zwischen ihnen sucht. Daher müssen Algorithmen für maschinelles Lernen diese spezifische Kombination von Variablen durch wiederholte Versuche mit großen Datenmengen „lernen“ und die optimale Lösung finden.
Maschinelle Lernalgorithmen erfordern eine große Datenmenge, um die Effektivität der Problemlösung zu verbessern, und mit jedem gelösten Problem verbessert sich der Algorithmus weiter und iteriert an sich selbst.
So erstellen Sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen
Um den Algorithmus selbstlernend zu machen, können wir verschiedene Methoden anwenden. Im Allgemeinen besteht der erste Schritt bei der Erstellung eines Algorithmus für maschinelles Lernen darin, das Problem zu definieren. Dazu gehört der Versuch, eine Lösung für das Problem zu finden, die Grenzen des Problems zu beschreiben und sich auf die grundlegendste Problemstellung zu konzentrieren.
Nach der Definition des Problems müssen die Daten bereinigt und analysiert werden, um eine Lösung zu finden. Zu jedem Problem des maschinellen Lernens gehört ein Datensatz.
Algorithmen ahmen häufig menschliche kognitive Methoden nach. Nachdem die Daten bereinigt und für maschinelle Lernalgorithmen lesbar gemacht wurden, müssen die Daten vorverarbeitet werden, was die Genauigkeit der endgültigen Lösung erhöht.
Im bereitgestellten Beispiel eines Algorithmus zur Analyse von Katzenbildern wird dem Programm beispielsweise beigebracht, Änderungen in der Farbe des Bildes und wie sich das Bild ändert, zu analysieren. Wenn die Farbe plötzlich von einem Pixel zum anderen wechselt, kann es sich um den Umriss einer Katze handeln. Auf diese Weise kann der Algorithmus die Kanten der Katze im Bild finden. Mit diesen Methoden können ML-Algorithmen optimiert werden, bis sie in kleinen Datensätzen optimale Lösungen finden.
Sobald dieser Schritt abgeschlossen ist, wird die Zielfunktion eingeführt. Durch die Zielfunktion erledigt der Algorithmus seine Arbeit effizienter. Obwohl das Ziel des Katzenerkennungsalgorithmus darin besteht, Katzen zu erkennen, besteht die Zielfunktion darin, das Problem in kürzester Zeit zu lösen. Durch die Einführung einer Zielfunktion kann der Algorithmus gezielt so abgestimmt werden, dass er schneller und genauer eine Lösung findet.
Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen
1. Überwachtes maschinelles Lernen
Überwachtes maschinelles Lernen ist die am weitesten verbreitete Methode zum Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen, da ihr Algorithmus relativ einfach ist. Überwachtes maschinelles Lernen lernt aus einem kleinen Datensatz, der als Trainingsdatensatz bezeichnet wird. Dieses Wissen wird dann auf einen größeren Datensatz, den sogenannten Problemdatensatz, angewendet, was zu einer Lösung führt. Die in diese maschinellen Lernalgorithmen eingespeisten Daten werden gekennzeichnet und klassifiziert, um sie verständlich zu machen. Daher ist ein großer menschlicher Aufwand erforderlich, um die Daten zu kennzeichnen.
2. Unüberwachter Algorithmus für maschinelles Lernen
Unüberwachter Algorithmus für maschinelles Lernen ist das Gegenteil eines überwachten Algorithmus. Die Daten, die unbeaufsichtigten maschinellen Lernalgorithmen zugeführt werden, werden weder gekennzeichnet noch klassifiziert. Dies bedeutet, dass Algorithmen für maschinelles Lernen erforderlich sind, um Probleme mit minimalem manuellen Training zu lösen. Diese Algorithmen erhalten einen Datensatz und werden sich selbst überlassen, wodurch sie eine verborgene Struktur erstellen können. Verborgene Strukturen sind im Wesentlichen Bedeutungsmuster in unbeschrifteten Datensätzen.
3. Reinforcement-Learning-Algorithmus
Dies ist eine neue Art von Algorithmen für maschinelles Lernen, die Algorithmen belohnen, wenn sie richtige Lösungen liefern, und Belohnungen entfernen, wenn Lösungen falsch sind. Effizientere Lösungen bieten auch höhere Belohnungen für den Reinforcement-Learning-Algorithmus, der dann seinen Lernprozess optimiert, um die Belohnungen durch Versuch und Irrtum zu maximieren.
Beliebte Algorithmen für maschinelles Lernen
Zu den beliebtesten Algorithmen für maschinelles Lernen gehören:
Lineare Regression: Die lineare Regression ist ein überwachter Lernalgorithmus, der verwendet wird, um die gerade Linie zu finden, die am besten zu einer Reihe von Datenpunkten passt .
Logistische Regression: Die logistische Regression ist ein überwachter Lernalgorithmus, der zur Klassifizierung von Datenpunkten in zwei Kategorien verwendet wird.
Support Vector Machine: Support Vector Machine ist ein überwachter Lernalgorithmus, der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet wird.
Entscheidungsbaum: Der Entscheidungsbaum ist ein überwachter Lernalgorithmus, der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet wird.
Random Forest: Random Forest ist ein Ensemble-Lernalgorithmus, der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet wird.
K-Nearest Neighbor: K-Nearest Neighbor ist ein überwachter Lernalgorithmus, der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonÜberblick und Klassifizierung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
