Algorytmy uczenia maszynowego, które musisz znać w 2023 roku

Obecnie uczenie maszynowe (ML) jest jednym z najważniejszych obszarów sztucznej inteligencji. To dziedzina, która umożliwia programom komputerowym uczenie się z danych bez jawnego programowania przez ludzi. Istnieje kilka różnych kategorii algorytmów w uczeniu maszynowym, z których wszystkie pomagają osiągnąć najlepsze wyniki. W tym artykule omówimy niektóre z tych kategorii algorytmów.

Algorytmy wyjaśniające

Jednym z największych wyzwań w uczeniu maszynowym jest prawdziwe zrozumienie, w jaki sposób różne modele dochodzą do swoich ostatecznych przewidywań. Często znamy „co”, ale rzadko potrafimy wyjaśnić „dlaczego”.

Algorytmy wyjaśniające identyfikują zmienne, które wpływają na zmienną wynikową będącą przedmiotem zainteresowania. Takie algorytmy umożliwiają jasne zrozumienie zależności między zmiennymi w modelu, a nie tylko przewidywanie wyników.

Istnieje kilka algorytmów, które pomagają w pogłębieniu zrozumienia związku między zmiennymi niezależnymi a zmienną zależną danego modelu.

Algorytmy eksploracji wzorców

Algorytmy eksploracji wzorców to techniki eksploracji danych służące do odkrywania wzorców i zależności w danym zbiorze danych. Algorytmy te mogą być stosowane w wielu innych obszarach: od wzorców zakupowych klientów w handlu detalicznym, przez wspólne sekwencje zachowań użytkowników na stronach internetowych/w aplikacjach, po relacje między różnymi zmiennymi w badaniu naukowym.

Algorytmy eksploracji wzorców zazwyczaj analizują duże zbiory danych, aby odkryć powtarzające się wzorce lub powiązania między zmiennymi. Po procesie identyfikacji, takie wzorce mogą być wykorzystane do przewidywania przyszłych trendów lub wyników, a nawet do zrozumienia podstawowych relacji między zmiennymi danych.

Uczenie zespołowe

Algorytmy zespołowe (ensemble algorithms) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym kilka modeli dokonuje przewidywań, a ich średnia lub średnia ważona—poprawia przewidywania w porównaniu do pojedynczych modeli. Istnieje kilka powodów, dla których algorytmy zespołowe mogą przewyższać tradycyjne algorytmy uczenia maszynowego.

Różnorodność sprawi, że algorytmy zespołowe wychwycą więcej wzorców w danych, łącząc przewidywania z kilku modeli.

Powodem jest to, że algorytmy zespołowe są mniej podatne na szum i wartości odstające w zbiorze danych, co zapewnia bardziej stabilne i wiarygodne przewidywania;

Po drugie, algorytmy zespołowe zmniejszają przeuczenie, ponieważ uwzględniają jedynie średnią przewidywań wielu modeli.

Wyższa dokładność: Algorytmy opracowane dla zespołów wykazały, że w większości ustawień przewyższają klasyczne algorytmy uczenia maszynowego.

Klasteryzacja

Algorytmy klasteryzacji to zadania uczenia nienadzorowanego, wykorzystywane do grupowania danych w „klastry”. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, gdzie zmienna docelowa jest znana, w klasteryzacji nie ma zmiennej docelowej.

Jest to dobra technika do odkrywania wszelkich naturalnych wzorców lub trendów w danych. Często jest również wykorzystywana na etapie eksploracji danych, gdzie lepsze zrozumienie danych może być pomocne. Dodatkowo, klasteryzacja może pozwolić na segmentację zbioru danych na różne segmenty w oparciu o różnorodne zmienne. Jest to powszechnie stosowane w segmentacji klientów lub użytkowników.

Algorytmy szeregów czasowych

Algorytmy szeregów czasowych to techniki wykorzystywane do analizy danych zależnych od czasu. Algorytmy te uwzględniają zależności czasowe między różnymi punktami danych w serii, dlatego badanie jest bardzo pomocne w przewidywaniu przyszłych wartości.

Algorytmy szeregów czasowych są stosowane w niezliczonych zastosowaniach biznesowych, takich jak przewidywanie popytu na produkty, prognozowanie sprzedaży oraz trendów w zachowaniach klientów. Są również wykorzystywane do wykrywania anomalii lub zmian trendów w danych.

Algorytmy podobieństwa

Mierzą one podobieństwo między parami rekordów, węzłów, punktów danych lub tekstu. Algorytmy te są zazwyczaj oparte na odległości między dwoma punktami danych, takiej jak odległość euklidesowa, lub na podobieństwie tekstowym, takim jak algorytm Levenshteina.

Ich zakres zastosowań jest bardzo szeroki, ale to w rekomendacjach stają się naprawdę użyteczne; stosowane do znajdowania podobnych przedmiotów lub rekomendowania podobnych treści użytkownikom końcowym.

Możliwości uczenia maszynowego są nieskończone; istnieje wiele algorytmów, których AI używają, aby stać się inteligentnymi i wykonywać zadania w szerokim zakresie, wcześniej niemożliwym dla maszyn.