Какие алгоритмы наиболее распространены в машинном обучении?

/ / Опубликовано в Искусственный интеллект, EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud, Введение, Что такое машинное обучение

Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, включает в себя использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам выполнять задачи без явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и выводы. В этой области были разработаны многочисленные алгоритмы для решения различных типов задач, от классификации и регрессии до кластеризации и снижения размерности. Ниже я рассмотрю некоторые из наиболее распространенных и широко используемых алгоритмов в машинном обучении, предоставив исчерпывающее объяснение каждого из них.

1. Линейная регрессия.

Линейная регрессия — один из самых простых и фундаментальных алгоритмов в машинном обучении. Он используется для предиктивного моделирования и подразумевает линейный подход к моделированию связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Когда есть только одна независимая переменная, это называется простой линейной регрессией, а когда есть несколько независимых переменных, это называется множественной линейной регрессией.

Основная цель линейной регрессии — найти наиболее подходящую прямую линию через точки данных. Эта линия представлена ​​уравнением:

    \[ у = \бета_0 + \бета_1x_1 + \бета_2x_2 + ... + \бета_nx_n + \эпсилон \]

в котором y является зависимой переменной, х_1, х_2, ..., х_n являются независимыми переменными, \beta_0 это перехват, \beta_1, \beta_2, ..., \beta_n являются коэффициентами независимых переменных, а \эпсилон является ошибочным термином.

Линейная регрессия широко используется из-за своей простоты и интерпретируемости. Она особенно полезна в сценариях, где связь между переменными приблизительно линейна. Однако она может не работать хорошо с нелинейными данными или когда существуют сложные связи между переменными.

2. Логистическая регрессия

Несмотря на свое название, логистическая регрессия используется для задач классификации, а не регрессии. Она применима, когда зависимая переменная категориальна. Логистическая регрессия предсказывает вероятность того, что заданный вход принадлежит определенной категории. Алгоритм использует логистическую функцию, также известную как сигмоидальная функция, для моделирования бинарной зависимой переменной:

    \[ P(Y = 1|X) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1x_1 + ... + \beta_nx_n)}} \]

в котором Р(Y = 1|X) вероятность того, что зависимая переменная Y равно 1, учитывая независимые переменные X.

Логистическая регрессия широко используется в задачах бинарной классификации, таких как обнаружение спама, кредитный скоринг и медицинская диагностика. Она может быть расширена до многоклассовой классификации с помощью таких методов, как регрессия «один против всех» или softmax.

3. Деревья решений

Деревья решений — это непараметрический контролируемый метод обучения, используемый для классификации и регрессии. Модель построена в виде древовидной структуры, где каждый внутренний узел представляет собой тест атрибута, каждая ветвь представляет собой результат теста, а каждый конечный узел представляет собой метку класса или непрерывное значение.

Процесс построения дерева решений включает выбор наилучшего признака для разделения данных в каждом узле. Обычно это делается с использованием таких критериев, как примесь Джини или прирост информации (энтропия). Деревья решений легко интерпретировать и могут обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Однако они склонны к переобучению, особенно в случае сложных деревьев.

4. Машины опорных векторов (SVM)

Опорные векторные машины — это мощные и универсальные контролируемые модели обучения, используемые как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они особенно эффективны в многомерных пространствах и известны своей надежностью при обработке линейных и нелинейных данных.

Основная идея SVM заключается в поиске гиперплоскости, которая наилучшим образом разделяет данные на разные классы. В случае нелинейно разделимых данных SVM использует технику, называемую трюком ядра, для преобразования данных в многомерное пространство, где они становятся линейно разделимыми. Распространенные ядра включают линейную, полиномиальную и радиальную базисную функцию (RBF).

Методы опорных виртуальных машин широко используются в таких приложениях, как классификация изображений, биоинформатика и категоризация текстов.

5. K-ближайшие соседи (KNN)

K-ближайших соседей — это простой алгоритм обучения на основе экземпляров, используемый для классификации и регрессии. Он делает прогнозы на основе k самые близкие примеры обучения в пространстве признаков. Для классификации выбирается класс большинства среди ближайших соседей, а для регрессии используется среднее или медиана ближайших соседей.

KNN непараметрический и ленивый, то есть он не делает никаких предположений о базовом распределении данных и не требует обучения. Однако он может быть вычислительно затратным, особенно с большими наборами данных, поскольку требует вычисления расстояний между тестовым экземпляром и всеми обучающими экземплярами.

6. Наивный байесовский

Наивный байесовский классификатор — это семейство вероятностных алгоритмов, основанных на теореме Байеса, с предположением о независимости каждой пары признаков, заданных меткой класса. Несмотря на это «наивное» предположение, наивные байесовские классификаторы оказались успешными в различных приложениях, в частности, в классификации текста и фильтрации спама.

Алгоритм вычисляет апостериорную вероятность каждого класса с учетом входных признаков и выбирает класс с самой высокой вероятностью. Наивный Байес эффективен с точки зрения вычислений и хорошо работает с данными высокой размерности, хотя его производительность может ухудшиться, если нарушается предположение о независимости.

7. Случайный лес

Случайный лес — это метод ансамблевого обучения, который строит несколько деревьев решений во время обучения и выводит моду классов (классификация) или среднее предсказание (регрессия) отдельных деревьев. Это расширение бэггинга (агрегации бутстрепа) и решает проблему переобучения, связанную с деревьями решений.

Случайный лес вводит случайность, выбирая случайное подмножество признаков для каждого дерева, что увеличивает разнообразие и снижает корреляцию между деревьями. Это приводит к надежной модели, которая хорошо работает на различных типах данных и менее склонна к переобучению.

8. Машины для повышения градиента (GBM)

Gradient Boosting Machines — еще один ансамблевый метод, который строит модели последовательно. В отличие от Random Forest, который строит деревья независимо, GBM строит каждое дерево, чтобы исправить ошибки предыдущих. Это достигается путем подгонки нового дерева к отрицательному градиенту функции потерь.

GBM очень эффективен как в задачах классификации, так и регрессии и стал основой для многих победных решений в соревнованиях по машинному обучению. Однако он чувствителен к настройке параметров и может быть вычислительно интенсивным.

9. Нейронные сети

Нейронные сети — это класс моделей, вдохновлённых человеческим мозгом, состоящий из взаимосвязанных слоёв узлов (нейронов). Они способны моделировать сложные нелинейные отношения и находятся на переднем крае многих недавних достижений в области машинного обучения.

Простейшей формой нейронной сети является нейронная сеть прямого распространения, где данные передаются из входного слоя в выходной слой через один или несколько скрытых слоев. Каждое соединение имеет связанный с ним вес, и сеть обучается, корректируя эти веса, чтобы минимизировать ошибку в прогнозах.

Нейронные сети являются основой глубокого обучения, при этом такие архитектуры, как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), используются для обработки изображений и последовательностей данных соответственно.

10. Алгоритмы кластеризации

Алгоритмы кластеризации используются в неконтролируемом обучении для группировки похожих точек данных. Некоторые из наиболее распространенных алгоритмов кластеризации включают:

– Кластеризация K-сред: Этот алгоритм разделяет данные на k кластеры путем минимизации дисперсии внутри каждого кластера. Это просто и эффективно для больших наборов данных, но требует предварительного указания количества кластеров.

– Иерархическая кластеризация: Этот метод строит иерархию кластеров, используя либо подход снизу вверх (агломеративный), либо подход сверху вниз (разделительный). Он не требует указания количества кластеров, но является более затратным в вычислительном отношении.

– DBSCAN (пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности): Этот алгоритм группирует точки, которые плотно упакованы вместе, и отмечает точки в областях с низкой плотностью как выбросы. Он особенно полезен для идентификации кластеров различных форм и размеров.

Выбор алгоритма в машинном обучении зависит от характера проблемы, характеристик данных и желаемого результата. Каждый алгоритм имеет свои сильные и слабые стороны, и понимание этих нюансов важно для эффективного построения модели. Поскольку область машинного обучения продолжает развиваться, разрабатываются новые алгоритмы и методы, что еще больше расширяет набор инструментов, доступных для специалистов по данным и практиков машинного обучения.

Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:

Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Еще вопросы и ответы:

Теги: , , , , ,