Algoritmes d'aprenentatge automàtic són models computacionals que permeten als ordinadors entendre patrons i pronosticar o fer judicis basats en dades sense necessitat de programació explícita. Aquests algorismes constitueixen la base de la intel·ligència artificial moderna i s'utilitzen en una àmplia gamma d'aplicacions, com ara el reconeixement d'imatges i de veu, processament de llenguatge natural, sistemes de recomanació, detecció de fraus, cotxes autònoms, etc.
Això Algoritmes d'aprenentatge automàtic L'article cobrirà tots els algorismes essencials de l'aprenentatge automàtic com Màquina vectorial de suport, presa de decisions, regressió logística, classificador de bayees ingenu, bosc aleatori, agrupació k-mean, aprenentatge de reforç, vector, agrupació jeràrquica, xgboost, adaboost, logística, etc.
Tipus d'algorismes d'aprenentatge automàtic
Hi ha tres tipus d'algoritmes d'aprenentatge automàtic.
- Aprenentatge supervisat
- Regressió
- Classificació
- Aprenentatge no supervisat
- Agrupació
- Reducció de la dimensionalitat
- Aprenentatge de reforç
1. Algoritme d'aprenentatge supervisat
Aprenentatge supervisat és un tipus d'algoritmes d'aprenentatge automàtic on hem utilitzat un conjunt de dades etiquetat per entrenar el model o els algorismes. L'objectiu de l'algorisme és aprendre un mapeig de les dades d'entrada a les etiquetes de sortida, que li permet fer prediccions o classificacions sobre dades noves i no vistes.
| Algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat |
|---|
Alguns dels algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat es poden utilitzar tant per a la classificació com per a la regressió amb una mica de modificació
Mètriques per als algorismes de classificació i regressió:
Tècnica de validació creuada:
Tècnica d'optimització:
|
2. Algoritme d'aprenentatge no supervisat
Aprenentatge no supervisat és un tipus d'algoritmes d'aprenentatge automàtic on els algorismes s'utilitzen per trobar els patrons, l'estructura o la relació dins d'un conjunt de dades mitjançant un conjunt de dades sense etiquetar. Explora l'estructura inherent de les dades sense categories ni etiquetes predefinides.
| Algorismes d'aprenentatge automàtic no supervisats |
|---|
|
3. Aprenentatge de reforç
Aprenentatge de reforç és un tipus d'algorismes d'aprenentatge automàtic on un agent aprèn a prendre decisions successives interactuant amb el seu entorn. L'agent rep el feedback en forma d'incentius o càstigs basats en les seves accions. El propòsit de l'agent és descobrir tàctiques òptimes que maximitzin les recompenses acumulades al llarg del temps mitjançant assaig i error. L'aprenentatge de reforç s'utilitza sovint en escenaris en què l'agent ha d'aprendre a navegar per un entorn, jugar, gestionar robots o emetre judicis en situacions incertes.
| Aprenentatge de reforç |
|---|
|
Llista d'algoritmes populars d'aprenentatge automàtic
Aquí teniu una llista dels 10 millors algorismes d'aprenentatge automàtic més populars.
maneig de cadenes en c++
1. Regressió lineal
La regressió lineal és un algorisme senzill utilitzat per mapejar la relació lineal entre les característiques d'entrada i una variable objectiu contínua. Funciona ajustant una línia a les dades i després utilitzant la línia per predir nous valors.
2. Regressió logística
La regressió logística és una extensió de la regressió lineal que s'utilitza per a tasques de classificació per estimar la probabilitat que una instància pertanyi a una classe específica.
3. SVM (Màquina vectorial de suport)
Els SVM són algorismes d'aprenentatge supervisat que poden realitzar tasques de classificació i regressió. Troba un hiperpla que millor separa les classes a l'espai de característiques.
4. KNN (K-veí més proper)
KNN és una tècnica no paramètrica que es pot utilitzar tant per a la classificació com per a la regressió. Funciona identificant els k punts de dades més semblants a un punt de dades nou i, a continuació, predint l'etiqueta del punt de dades nou utilitzant les etiquetes d'aquests punts de dades.
5. Arbre de decisions
Els arbres de decisió són un tipus de tècnica d'aprenentatge supervisat que es pot utilitzar tant per a la classificació com per a la regressió. Funciona segmentant les dades en grups cada cop més petits fins que cada grup es pot classificar o predir amb un alt grau de precisió.
matrius en programació en c
6. Bosc aleatori
Els boscos aleatoris són un tipus de mètode d'aprenentatge conjunt que empra un conjunt d'arbres de decisió per fer prediccions mitjançant l'agregació de prediccions d'arbres individuals. Millora la precisió i la resistència dels arbres de decisió única. Es pot utilitzar tant per a tasques de classificació com de regressió.
7. Bayes ingenu
Naive Bayes és un classificador probabilístic basat en el teorema de Bayes que s'utilitza per a tasques de classificació. Funciona assumint que les característiques d'un punt de dades són independents les unes de les altres.
8. PCA (Anàlisi de components principals)
La PCA és una tècnica de reducció de la dimensionalitat que s'utilitza per transformar dades en un espai de dimensions inferiors conservant la màxima variància possible. Funciona trobant les direccions a les dades que contenen més variacions i, després, projectant les dades en aquestes direccions.
9. Algorismes a priori
L'algorisme a priori és una tècnica tradicional de mineria de dades per a la mineria de regles d'associació en bases de dades o conjunts de dades transaccionals. Està dissenyat per descobrir enllaços i patrons entre coses que es produeixen regularment en transaccions. Apriori detecta conjunts d'articles freqüents, que són grups d'elements que apareixen junts en transaccions amb un nivell de suport mínim determinat.
10. K-Means Clustering
La agrupació de K-Means és un enfocament d'aprenentatge no supervisat que es pot utilitzar per agrupar punts de dades. Funciona trobant k clústers a les dades de manera que els punts de dades de cada clúster siguin tan semblants entre si com sigui possible, mentre es mantenen tan diferents com sigui possible dels punts de dades d'altres clústers.
Descobriu els conceptes fonamentals que impulsen l'aprenentatge automàtic aprenent els 10 millors algorismes , com ara la regressió lineal, els arbres de decisió i les xarxes neuronals.
Algoritme d'aprenentatge automàtic - Preguntes freqüents
1. Què és un algorisme en Machine Learning?
Algoritmes d'aprenentatge automàtic són tècniques basades en conceptes estadístics que permeten als ordinadors aprendre de dades, descobrir patrons, fer prediccions o completar tasques sense necessitat de programació explícita. Aquests algorismes es classifiquen àmpliament en tres tipus, és a dir, aprenentatge supervisat, aprenentatge no supervisat i aprenentatge de reforç.
2. Quins són els tipus d'aprenentatge automàtic?
Hi ha principalment tres tipus d'aprenentatge automàtic:
- Algoritme supervisat
- Algorisme no supervisat
- Algoritme de reforç
3. Quin algorisme ML és millor per a la predicció?
El mètode d'aprenentatge automàtic ideal per a la predicció ve determinat per a nombre de criteris , inclosa la naturalesa del problema, el tipus de dades i els requisits únics. Les màquines vectorials de suport, els boscos aleatoris i els enfocaments d'augment del gradient són populars per a càrregues de treball de predicció. La selecció d'un algorisme, d'altra banda, s'hauria de basar en la prova i l'avaluació del problema específic i el conjunt de dades en qüestió.
4. Quins són els 10 algorismes d'aprenentatge automàtic populars?
A continuació es mostra la llista dels 10 millors algorismes d'aprenentatge automàtic (ML):
- Regressió lineal
- Regressió logística
- SVM (màquina vectorial de suport)
- KNN (K-veí més proper)
- Arbre de decisions
- Bosc aleatori
- Bayes ingenu
- PCA (Anàlisi de components principals)
- Algorismes a priori
- K-Means Clustering