קוראים כמוך עוזרים לתמוך ב-MUO. כאשר אתה מבצע רכישה באמצעות קישורים באתר שלנו, אנו עשויים להרוויח עמלת שותף.
האם אי פעם תהיתם כיצד פועלות מכוניות בנהיגה עצמית, צ'טבוטים והמלצות אוטומטיות של Netflix? ההתקדמות הטכנולוגית השימושית הללו היא תוצרי למידת מכונה.
סוג זה של בינה מלאכותית מאמן מחשבים ללמוד התנהגות אנושית ולהשתמש באלגוריתמים כדי לקבל החלטות חכמות ללא התערבות. האלגוריתמים לומדים ללא תלות בנתוני הקלט ומנבאים פלט לוגי בהתבסס על הדינמיקה של מערך אימון.
הנה כמה מהאלגוריתמים הטובים ביותר ללימוד מכונה שעוזרים ליצור ולהכשיר מערכות מחשב חכמות.
חשיבות האלגוריתמים בלמידת מכונה
א אלגוריתם למידת מכונה הוא סט של הוראות המשמשות כדי לעזור למחשב לחקות התנהגות אנושית. אלגוריתמים כאלה יכולים לבצע משימות מורכבות עם מעט או אפס סיוע אנושי.
במקום לכתוב קוד לכל משימה, האלגוריתם בונה לוגיקה מהנתונים שאתה מציג למודל. בהינתן מערך נתונים גדול מספיק, הוא מזהה דפוס, ומאפשר לו לקבל החלטות הגיוניות ולחזות את הפלט בעל הערך.
מערכות מודרניות משתמשות במספר אלגוריתמים של למידת מכונה, שלכל אחד יש יתרונות ביצועים משלו. אלגוריתמים שונים גם בדייקנות, בנתוני קלט ובמקרי שימוש. ככזה, לדעת באיזה אלגוריתם להשתמש הוא הצעד החשוב ביותר לבניית מודל למידת מכונה מוצלחת.
1. רגרסיה לוגיסטית
ידוע גם בשם רגרסיה לוגיסטית בינומית, אלגוריתם זה מוצא את ההסתברות להצלחה או כישלון של אירוע. בדרך כלל זוהי שיטת ה- go to כאשר המשתנה התלוי הוא בינארי. יתרה מכך, התוצאות מעובדות בדרך כלל כפשוטות נכון/לא נכון או כן/לא.
כדי להשתמש במודל סטטיסטי זה, עליך ללמוד ולסווג מערכי נתונים מסווגים לקטגוריות נפרדות. תכונה מרשימה היא שאתה יכול להרחיב את הרגרסיה הלוגיסטית למספר מחלקות ולתת תצוגה מציאותית של תחזיות מחלקות המבוססות על הסתברויות.
רגרסיה לוגיסטית מהירה ומדויקת מאוד לסיווג רשומות לא ידועות ומערכי נתונים פשוטים. זה גם יוצא דופן בפירוש מקדמי מודל. בנוסף, רגרסיה לוגיסטית פועלת בצורה הטובה ביותר בתרחישים שבהם מערך הנתונים ניתן להפרדה ליניארית.
בעזרת אלגוריתם זה, אתה יכול בקלות לעדכן מודלים כדי לשקף נתונים חדשים ולהשתמש בהסקה כדי לקבוע את הקשר בין תכונות. הוא גם פחות נוטה להתאמת יתר, יש לו טכניקת רגוליזציה במקרה כזה, ודורש כוח חישוב קטן.
מגבלה אחת גדולה של רגרסיה לוגיסטית היא שהיא מניחה קשר ליניארי בין משתנים תלויים ובלתי תלויים. זה הופך אותו ללא מתאים לבעיות לא ליניאריות מכיוון שהוא מנבא רק פונקציות בדידות באמצעות משטח החלטה ליניארי. כתוצאה מכך, אלגוריתמים חזקים יותר עשויים להתאים טוב יותר למשימות המורכבות יותר שלך.
2. עץ החלטות
השם נובע מגישתו מובנית העצים. ניתן להשתמש במסגרת עץ ההחלטות לבעיות סיווג ורגרסיה. ובכל זאת, זה יותר פונקציונלי לפתרון בעיות סיווג.
כמו עץ, הוא מתחיל עם צומת השורש המייצג את מערך הנתונים. הסניפים מייצגים את הכללים המנחים את תהליך הלמידה. ענפים אלו, הנקראים צמתי החלטה, הם שאלות כן או לא שמובילות לענפים אחרים או מסתיימות בצמתי עלים.
כל צומת עלה מייצג את התוצאה האפשרית מהצטברות של החלטות. צמתי עלים וצמתי החלטה הם שני הישויות העיקריות המעורבות בחיזוי תוצאה מהמידע שניתן. לפיכך, הפלט או ההחלטה הסופיים מבוססים על תכונות מערך הנתונים.
עצי החלטה הם אלגוריתמים של למידת מכונה בפיקוח. סוגים אלו של אלגוריתמים דורשים מהמשתמש להסביר מהו הקלט. הם צריכים גם תיאור של התפוקה הצפויה מנתוני ההדרכה.
במילים פשוטות, אלגוריתם זה הוא ייצוג גרפי של אפשרויות שונות המונחה על ידי תנאים מוגדרים מראש כדי לקבל את כל הפתרונות האפשריים לבעיה. ככאלה, השאלות הנשאלות הן הקמה כדי להגיע לפתרון. עצי החלטה מחקים את תהליך החשיבה האנושי כדי להגיע לפסק דין הגיוני באמצעות כללים פשוטים.
החיסרון העיקרי של האלגוריתם הזה הוא שהוא נוטה לחוסר יציבות; שינוי קטן בנתונים יכול לגרום לשיבוש גדול במבנה. ככזה, אתה צריך לחקור מגוון דרכים להשיג מערכי נתונים עקביים עבור הפרויקטים שלך.
3. אלגוריתם K-NN
K-NN הוכיח את עצמו כאלגוריתם רב פנים שימושי להתמודדות עם בעיות רבות בעולם האמיתי. למרות היותו אחד מאלגוריתמי למידת המכונה הפשוטים ביותר, הוא שימושי לתעשיות רבות, מאבטחה ועד פיננסים וכלכלה.
כפי ששמו מרמז, K-Nearest Neighbor פועל כמסווג על ידי הנחת דמיון בין נתונים שכנים חדשים וקיימים. לאחר מכן הוא מכניס את המקרה החדש לאותה קטגוריה או דומה לנתונים הזמינים הקרובים ביותר.
חשוב לציין ש-K-NN הוא אלגוריתם לא פרמטרי; הוא אינו מניח הנחות לגבי הנתונים הבסיסיים. נקרא גם אלגוריתם לומד עצלן, הוא לא לומד מיד מנתוני האימון. במקום זאת, הוא מאחסן ערכות נתונים נוכחיות וממתין עד שיקבל נתונים חדשים. לאחר מכן, הוא מבצע סיווגים על סמך קרבה ודמיון.
K-NN הוא מעשי ואנשים משתמשים בו בתחומים שונים. בתחום הבריאות, אלגוריתם זה יכול לחזות סיכונים בריאותיים אפשריים בהתבסס על ביטויי הגנים הסבירים ביותר של אדם. בתחום הפיננסים, אנשי מקצוע משתמשים ב-K-NN כדי לחזות את שוק המניות ואפילו את שערי המטבע.
החיסרון העיקרי בשימוש באלגוריתם זה הוא שהוא עתיר זיכרון יותר מאלגוריתמים אחרים של למידת מכונה. כמו כן, יש לו קושי להתמודד עם קלט נתונים מורכבים, בעלי מימדים גבוהים.
עם זאת, K-NN נותרה בחירה טובה שכן היא מסתגלת בקלות, מזהה בקלות דפוסים ומאפשרת לך לשנות נתוני זמן ריצה מבלי להשפיע על דיוק החיזוי.
4. K-Means
K-Means הוא אלגוריתם למידה ללא פיקוח המקבץ מערכי נתונים ללא תווית לאשכולות ייחודיים. הוא מקבל קלט, ממזער את המרחק בין נקודות נתונים וצובר נתונים על סמך מאפיינים משותפים.
לשם הבהירות, אשכול הוא אוסף של נקודות נתונים המקובצות לאחת עקב קווי דמיון מסוימים. גורם "K" אומר למערכת כמה אשכולות היא צריכה.
המחשה מעשית של איך זה עובד כרוכה בניתוח קבוצה ממוספרת של כדורגלנים. אתה יכול להשתמש באלגוריתם זה כדי ליצור ולחלק את הכדורגלנים לשני אשכולות: כדורגלנים מומחים וכדורגלנים חובבים.
לאלגוריתם K-Means יש מספר יישומים מהחיים האמיתיים. אתה יכול להשתמש בו כדי לסווג ציוני תלמידים, לבצע אבחונים רפואיים ולהציג תוצאות של מנוע החיפוש. לסיכום, הוא מצטיין בניתוח כמויות גדולות של נתונים ופירוקם לאשכולות לוגיים.
אחת ההשלכות של השימוש באלגוריתם זה היא שהתוצאות לרוב אינן עקביות. הוא תלוי סדר, כך שכל שינוי בסדר של מערך נתונים קיים יכול להשפיע על התוצאה שלו. יתר על כן, הוא חסר אפקט אחיד והוא יכול להתמודד רק עם נתונים מספריים.
למרות המגבלות הללו, K-Means הוא אחד מאלגוריתמי למידת המכונה בעלי הביצועים הטובים ביותר. זה מושלם לפילוח מערכי נתונים ואמין בשל יכולת ההסתגלות שלו.
בחירת האלגוריתם הטוב ביותר עבורך
בתור מתחיל, ייתכן שתזדקק לעזרה בהסתפקות באלגוריתם הטוב ביותר. ההחלטה הזו מאתגרת בעולם מלא בבחירות פנטסטיות. עם זאת, בתור התחלה, עליך לבסס את הבחירה שלך על משהו אחר מלבד התכונות המפוארות של האלגוריתם.
במקום זאת, עליך לשקול את גודל האלגוריתם, אופי הנתונים, דחיפות המשימות ודרישות הביצועים. גורמים אלה, בין היתר, יעזרו לך לקבוע את האלגוריתם המושלם עבור הפרויקט שלך.
