Juhendatud õppimine vs. järelevalveta õppimise algoritmid

Sissejuhatus

Masinõpe (ML) on õppevaldkond, mis keskendub algoritmide väljatöötamisele andmete põhjal automaatselt õppimiseks, prognooside tegemiseks ja mustrite järeldamiseks, ilma et neile oleks selgesõnaliselt öeldud, kuidas seda teha. Selle eesmärk on luua süsteeme, mis täiustavad automaatselt kogemusi ja andmeid.

Seda saab saavutada juhendatud õppimisega, kus mudelit koolitatakse prognooside tegemiseks märgistatud andmete abil, või järelevalveta õppimisega, kus mudel püüab avastada andmetes mustreid või korrelatsioone ilma konkreetsete sihtväljunditeta.

ML on muutunud asendamatuks ja laialdaselt kasutatavaks tööriistaks erinevates valdkondades, sealhulgas arvutiteaduses, bioloogias, rahanduses ja turunduses. See on tõestanud oma kasulikkust mitmesugustes rakendustes, nagu piltide klassifitseerimine, loomuliku keele töötlemine ja pettuste tuvastamine.

Masinõppe ülesanded

Masinõppe võib laias laastus jagada kolmeks põhiülesandeks:

• Juhendatud õppimine
• Järelevalveta õppimine
• Tugevdusõpe

Siin keskendume kahele esimesele juhtumile.

Juhendatud õppimine

Juhendatud õpe hõlmab mudeli koolitamist märgistatud andmetel, kus sisendandmed on seotud vastava väljund- või sihtmuutujaga. Eesmärk on õppida funktsioon, mis suudab sisendandmed õige väljundiga vastendada. Levinud juhendatud õppealgoritmid hõlmavad lineaarset regressiooni, logistilist regressiooni, otsustuspuid ja tugivektori masinaid.

Näide juhendatud õppekoodist Pythoni abil:

from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test)

Selles lihtsas koodinäites treenime LinearRegression scikit-learni algoritmi meie treeningandmete põhjal ja seejärel rakendage seda meie testiandmete prognooside saamiseks.

Üks juhendatud õppimise tegelik kasutusjuhtum on meilirämpsposti klassifitseerimine. Meilisuhtluse eksponentsiaalse kasvuga on rämpsposti tuvastamine ja filtreerimine muutunud ülioluliseks. Järelevalvega õppealgoritme kasutades on võimalik koolitada mudelit, mis eristaks õigustatud e-kirju ja rämpsposti märgistatud andmete põhjal.

Järelevalvega õppemudelit saab õpetada andmestikule, mis sisaldab e-kirju, mis on märgistatud kui "rämpspost" või "mitte rämpspost". Mudel õpib mustreid ja funktsioone märgistatud andmete põhjal, nagu teatud märksõnade olemasolu, meili struktuur või meili saatja teave. Kui mudel on koolitatud, saab seda kasutada sissetulevate kirjade automaatseks klassifitseerimiseks rämpspostiks või mitterämpspostiks, filtreerides tõhusalt soovimatud kirjad.

Juhendamata õppimine

Järelevalveta õppimise korral on sisendandmed märgistamata ja eesmärk on avastada andmetes mustreid või struktuure. Järelevalveta õppealgoritmide eesmärk on leida andmetest tähendusrikkaid esitusi või klastreid.

Järelevalveta õppealgoritmide näited hõlmavad järgmist k-tähendab klasterdamist, hierarhiline klasterdamineja põhikomponentide analüüs (PCA).

Näide järelevalveta õppekoodist:

from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3) model.fit(X) predictions = model.predict(X_new)

Selles lihtsas koodinäites treenime KMeans scikit-learni algoritm, et tuvastada meie andmetes kolm klastrit ja seejärel sobitada neisse klastritesse uued andmed.

Järelevalveta õppekasutusjuhtumi näide on klientide segmenteerimine. Erinevates tööstusharudes püüavad ettevõtted oma kliendibaasi paremini mõista, et kohandada oma turundusstrateegiaid, isikupärastada oma pakkumisi ja optimeerida kliendikogemusi. Järelevalveta õppealgoritme saab kasutada klientide segmenteerimiseks erinevatesse rühmadesse nende ühiste omaduste ja käitumise alusel.

Rakendades järelevalveta õppetehnikaid, nagu rühmitamine, saavad ettevõtted avastada oma kliendiandmetes olulisi mustreid ja rühmi. Näiteks võivad rühmitusalgoritmid tuvastada klientide rühmi, kellel on sarnased ostuharjumused, demograafia või eelistused. Seda teavet saab kasutada suunatud turunduskampaaniate loomiseks, tootesoovituste optimeerimiseks ja klientide rahulolu parandamiseks.

Peamised algoritmiklassid

Juhendatud õppealgoritmid

1. Lineaarsed mudelid: kasutatakse pidevate muutujate ennustamiseks tunnuste ja sihtmuutuja vaheliste lineaarsete seoste põhjal.

2. Puupõhised mudelid: konstrueeritud, kasutades ennustuste või klassifikatsioonide tegemiseks binaarseid otsuseid.

3. Ansamblimudelid: meetod, mis kombineerib mitu mudelit (puupõhised või lineaarsed), et teha täpsemaid ennustusi.

4. Närvivõrgu mudelid: meetodid, mis põhinevad lõdvalt inimese ajul, kus mitmed funktsioonid töötavad võrgu sõlmedena.

Järelevalveta õppealgoritmid

1. Hierarhiline klasterdamine: loob klastrite hierarhia, ühendades või jagades neid iteratiivselt.

2. Mittehierarhiline klasterdamine: jagab andmed sarnasuse alusel erinevateks klastriteks.

3. Mõõtmelisuse vähendamine: vähendab andmete mõõtmelisust, säilitades samal ajal kõige olulisema teabe.

Mudeli hindamine

Juhendatud õppimine

Juhendatud õppemudelite toimivuse hindamiseks kasutatakse erinevaid mõõdikuid, sealhulgas täpsust, täpsust, meeldetuletust, F1-skoori ja ROC-AUC-i. Ristvalideerimise tehnikad, nagu k-kordne ristvalideerimine, võivad aidata hinnata mudeli üldistusjõudlust.

Juhendamata õppimine

Järelevalveta õppealgoritmide hindamine on sageli keerulisem, kuna puudub põhitõde. Klastrite tulemuste kvaliteedi hindamiseks saab kasutada selliseid mõõdikuid nagu silueti skoor või inerts. Visualiseerimistehnikad võivad anda ülevaate ka klastrite struktuurist.

Nipid ja trikid

Juhendatud õppimine

• Sisendandmete eeltöötlemine ja normaliseerimine mudeli jõudluse parandamiseks.
• Käsitsege puuduvaid väärtusi õigesti, kas imputeerimise või eemaldamise teel.
• Funktsioonide projekteerimine võib parandada mudeli võimet tabada asjakohaseid mustreid.

Juhendamata õppimine

• Valige sobiv arv klastreid domeeni teadmiste põhjal või kasutades selliseid tehnikaid nagu küünarnuki meetod.
• Andmepunktide sarnasuse mõõtmiseks kaaluge erinevaid kaugusmõõdikuid.
• Reguleerige klastrite moodustamise protsess, et vältida ülepaigutamist.

Kokkuvõttes hõlmab masinõpe arvukalt ülesandeid, tehnikaid, algoritme, mudelite hindamismeetodeid ja kasulikke näpunäiteid. Nendest aspektidest aru saades saavad praktikud masinõpet tõhusalt rakendada reaalsete probleemide lahendamisel ja saada andmetest olulisi teadmisi. Antud koodinäited näitavad juhendatud ja järelevalveta õppealgoritmide kasutamist, tuues esile nende praktilise rakendamise.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• EVM Finance. Detsentraliseeritud rahanduse ühtne liides. Juurdepääs siia.
• Quantum Media Group. IR/PR võimendatud. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 andmete luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://stackabuse.com/supervised-learning-vs-unsupervised-learning-algorithms/