Какие типы алгоритмов машинного обучения существуют и как их выбрать?
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании систем, способных обучаться на данных и принимать решения или делать прогнозы на основе этих данных. Выбор алгоритма важен в машинном обучении, поскольку он определяет, как модель будет обучаться на данных и насколько эффективно она будет работать с невидимыми данными. Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, каждый из которых подходит для разных типов задач и структур данных. Выбор подходящего алгоритма включает понимание решаемой проблемы, характера данных и конкретных требований задачи.
Типы алгоритмов машинного обучения
1. Алгоритмы контролируемого обучения:
– Эти алгоритмы обучаются на основе маркированных данных, что означает, что входные данные сопоставляются с правильными выходными данными. Цель состоит в том, чтобы изучить сопоставление входных данных с выходными данными, которое можно использовать для прогнозирования выходных данных для новых, невиданных данных.
– Примеры:
– Линейная регрессия: Используется для прогнозирования непрерывного значения. Например, прогнозирование цен на дома на основе таких характеристик, как размер, местоположение и количество спален.
– Логистическая регрессия: Используется для задач бинарной классификации, например, для определения того, является ли электронное письмо спамом или нет.
– Машины опорных векторов (SVM): Эффективны как для линейных, так и для нелинейных задач классификации. Они работают, находя гиперплоскость, которая наилучшим образом разделяет классы в пространстве признаков.
– Деревья решений: Используется для задач классификации и регрессии. Они моделируют данные, разделяя их на ветви на основе значений признаков.
– Случайные леса: Метод ансамбля, который строит несколько деревьев решений и объединяет их для получения более точного и стабильного прогноза.
– Нейронные сети: Особенно полезны для сложных задач, таких как распознавание изображений и речи. Они состоят из слоев взаимосвязанных узлов (нейронов), которые обрабатывают данные способом, вдохновленным человеческим мозгом.
2. Алгоритмы обучения без учителя:
– Эти алгоритмы работают с данными, которые не имеют маркированных ответов. Цель состоит в том, чтобы вывести естественную структуру, присутствующую в наборе точек данных.
– Примеры:
– Кластеризация K-сред: Разделяет данные на K отдельных кластеров на основе сходства признаков.
– Иерархическая кластеризация: создает иерархию кластеров, полезную для данных, которые естественным образом образуют древовидную структуру.
– Анализ главных компонентов (PCA): Метод снижения размерности, который преобразует данные в набор линейно некоррелированных переменных, называемых главными компонентами.
– Правила ассоциации: Используется для обнаружения интересных связей между переменными в больших базах данных, обычно применяется при анализе рыночной корзины.
3. Алгоритмы полуконтролируемого обучения:
– Эти алгоритмы используют как маркированные, так и немаркированные данные для обучения. Обычно доступно небольшое количество маркированных данных и большое количество немаркированных данных. Это полезно, когда маркировка данных стоит дорого или требует много времени.
– Примеры:
– Самообучение: Включает обучение модели на маркированных данных, прогнозирование меток для немаркированных данных, а затем повторное обучение модели с использованием новых маркированных данных.
– Совместное обучение: Использует несколько обучающихся, которые итеративно маркируют немаркированные данные друг для друга.
4. Алгоритмы обучения с подкреплением:
– Эти алгоритмы обучаются, взаимодействуя с окружающей средой. Они получают обратную связь в виде вознаграждений или штрафов и стремятся максимизировать кумулятивное вознаграждение.
– Примеры:
– Q-обучение: Алгоритм, не использующий модель, который изучает ценность действий в заданных состояниях для выведения оптимальной политики.
– Глубокие Q-сети (DQN): Объединяет Q-обучение с глубокими нейронными сетями для обработки многомерных пространств состояний.
– Политические градиентные методы: Непосредственно оптимизируйте политику, регулируя веса нейронной сети.
5. Алгоритмы глубокого обучения:
– Подмножество алгоритмов машинного обучения, которые используют нейронные сети со многими слоями (глубокие архитектуры). Они способны изучать сложные закономерности в больших наборах данных.
– Примеры:
– Сверточные нейронные сети (CNN): В основном они используются для обработки изображений и автоматически обнаруживают важные особенности без участия человека.
– Рекуррентные нейронные сети (RNN): Подходит для последовательных данных, таких как временные ряды или задачи обработки естественного языка.
Выбор алгоритма машинного обучения
Выбор правильного алгоритма требует учета нескольких факторов:
1. Природа проблемы:
– Определите, является ли задача проблемой классификации, регрессии, кластеризации или обучения с подкреплением. Это помогает сузить типы подходящих алгоритмов.
2. Характеристики данных:
– Рассмотрите размер, размерность и структуру данных. Например, алгоритмы глубокого обучения хорошо подходят для многомерных данных, таких как изображения, в то время как более простые алгоритмы, такие как логистическая регрессия, могут быть достаточны для маломерных данных.
3. Показатели эффективности:
– Определите метрики, которые будут использоваться для оценки эффективности модели, такие как точность, достоверность, полнота, показатель F1 или площадь под кривой ROC для задач классификации, а также среднеквадратическая ошибка или R-квадрат для задач регрессии.
4. Вычислительные ресурсы:
– Примите во внимание доступные вычислительные ресурсы, включая память и вычислительную мощность. Некоторые алгоритмы, такие как модели глубокого обучения, требуют значительных вычислительных ресурсов, в то время как другие, такие как деревья решений, более легкие.
5. Интерпретируемость:
– Рассмотрите необходимость интерпретируемости модели. Для приложений, где важно понимание процесса принятия решений, более простые модели, такие как деревья решений или линейные модели, могут быть предпочтительнее сложных моделей, таких как глубокие нейронные сети.
6. Масштабируемость:
– Оцените, может ли алгоритм масштабироваться с увеличением размера данных. Такие алгоритмы, как кластеризация k-средних, масштабируются до больших наборов данных, тогда как другие могут испытывать трудности по мере роста набора данных.
7. Базовые знания:
– Использовать знания предметной области для принятия обоснованных решений по выбору и проектированию функций, которые могут существенно повлиять на производительность выбранного алгоритма.
Примеры сценариев
– Прогнозирование оттока клиентов: Обычно это проблема бинарной классификации. Логистическая регрессия, деревья решений или ансамблевые методы, такие как случайные леса, могут быть подходящими вариантами. Решение может зависеть от потребности в интерпретируемости по сравнению с точностью прогнозирования.
– Распознавание изображений: Эта задача хорошо подходит для глубокого обучения, в частности, сверточных нейронных сетей (CNN), благодаря их способности автоматически извлекать иерархические признаки из изображений.
– Сегментация рынка: Это включает кластеризацию клиентов в отдельные группы на основе покупательского поведения. Кластеризация K-средних или иерархическая кластеризация может использоваться в зависимости от размера и структуры набора данных.
– Прогноз цен на акции: Регрессионная задача, для решения которой могут быть полезны методы анализа временных рядов, такие как модели ARIMA, или модели машинного обучения, такие как регрессия опорных векторов или рекуррентные нейронные сети (RNN) для более сложных моделей.
Выбор алгоритма является критически важным шагом в конвейере машинного обучения и должен основываться на глубоком понимании контекста проблемы, характеристик данных и практических ограничений. Эксперименты и итеративное тестирование часто требуются для точной настройки выбора алгоритма и его параметров для достижения оптимальных результатов.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Может ли МО предсказать продажи кредитных карт?
- Как модели Keras заменяют оценщики TensorFlow?
- Как настроить конкретную среду Python с помощью Jupyter Notebook?
- Как использовать TensorFlow Serving?
- Что такое Classifier.export_saved_model и как его использовать?
- Почему регрессия часто используется в качестве предиктора?
- Актуальны ли множители Лагранжа и методы квадратичного программирования для машинного обучения?
- Можно ли применять более одной модели в процессе машинного обучения?
- Может ли машинное обучение адаптировать используемый алгоритм в зависимости от сценария?
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning