Top Machine Learning-modellen uitgelegd

Machine Learning (ML) is een technologische innovatie die zich in veel sectoren blijft bewijzen.

Machine learning is gerelateerd aan kunstmatige intelligentie en deep learning. Aangezien we in een technologisch tijdperk leven dat voortdurend vooruitgaat, is het nu mogelijk om te voorspellen wat er daarna komt en om te weten hoe we onze aanpak kunnen veranderen met behulp van ML.

U bent dus niet beperkt tot handmatige manieren; bijna elke taak is tegenwoordig geautomatiseerd. Er zijn verschillende machine learning-algoritmen die zijn ontworpen voor verschillende werkzaamheden. Deze algoritmen kunnen complexe problemen oplossen en uren werktijd besparen.

Voorbeelden hiervan zijn schaken, gegevens invullen, operaties uitvoeren, de beste optie uit het boodschappenlijstje kiezen en nog veel meer.

In dit artikel zal ik machine learning-algoritmen en -modellen in detail uitleggen.

Daar gaan we!

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een vaardigheid of technologie waarbij een machine (zoals een computer) het vermogen moet opbouwen om te leren en zich aan te passen door statistische modellen en algoritmen te gebruiken zonder sterk geprogrammeerd te zijn.

Als gevolg hiervan gedragen machines zich vergelijkbaar met mensen. Het is een vorm van kunstmatige intelligentie waarmee softwaretoepassingen nauwkeuriger kunnen worden in voorspellingen en het uitvoeren van verschillende taken door gebruik te maken van gegevens en zichzelf te verbeteren.

Aangezien computertechnologieën snel groeien, is het machinaal leren van vandaag niet hetzelfde als het machinaal leren in het verleden. Machine learning bewijst zijn bestaan ​​van patroonherkenning tot de theorie van het leren om bepaalde taken uit te voeren.

Met machine learning leren computers van eerdere berekeningen om herhaalbare, betrouwbare beslissingen en resultaten te produceren. Met andere woorden, machine learning is een wetenschap die een nieuwe impuls heeft gekregen.

Hoewel veel algoritmen al heel lang worden gebruikt, is de mogelijkheid om complexe berekeningen automatisch toe te passen op big data, steeds sneller, keer op keer, een recente ontwikkeling.

Enkele gepubliceerde voorbeelden zijn als volgt:

  • Online aanbevelingskortingen en aanbiedingen, zoals van Netflix en Amazon
  • Zelfrijdende en zwaar gehypte Google-auto
  • Detectie van fraude en enkele manieren voorstellen om die problemen over te slaan

En nog veel meer.

Waarom heb je machine learning nodig?

Machine learning is een belangrijk concept dat elke bedrijfseigenaar in zijn softwaretoepassingen implementeert om zijn klantgedrag, zakelijke operationele patronen en meer te leren kennen. Het ondersteunt de ontwikkeling van de nieuwste producten.

Veel toonaangevende bedrijven, zoals Google, Uber, Instagram, Amazon, enz., maken van machine learning hun centrale onderdeel van hun bedrijfsvoering. Industrieën die met een grote hoeveelheid gegevens werken, kennen echter het belang van machine learning-modellen.

Organisaties kunnen efficiënt werken met deze technologie. Industrieën zoals financiële dienstverlening, overheid, gezondheidszorg, detailhandel, transport en olie-gas gebruiken machine learning-modellen om waardevollere klantresultaten te leveren.

Wie gebruikt machine learning?

Machine learning wordt tegenwoordig in tal van toepassingen gebruikt. Het meest bekende voorbeeld is de aanbevelingsengine op Instagram, Facebook, Twitter, etc.

Facebook gebruikt machine learning om de ervaringen van leden op hun nieuwsfeeds te personaliseren. Als een gebruiker regelmatig stopt om dezelfde categorie berichten te controleren, begint de aanbevelingsengine meer berichten van dezelfde categorie weer te geven.

Achter het scherm probeert de aanbevelingsengine het online gedrag van de leden te bestuderen aan de hand van hun patronen. De nieuwsfeed past zich automatisch aan wanneer de gebruiker zijn actie wijzigt.

Met betrekking tot aanbevelingsengines gebruiken veel ondernemingen hetzelfde concept om hun kritieke bedrijfsprocedures uit te voeren. Zij zijn:

  • Customer Relationship Management (CRM)-software: het maakt gebruik van machine learning-modellen om de e-mails van bezoekers te analyseren en het verkoopteam te vragen om onmiddellijk eerst op de belangrijkste berichten te reageren.
  • Business Intelligence (BI): Analytics- en BI-leveranciers gebruiken de technologie om essentiële gegevenspunten, patronen en afwijkingen te identificeren.
  • Human Resource Information Systems (HRIS): Het gebruikt machine learning-modellen in zijn software om door zijn sollicitaties te filteren en de beste kandidaten voor de gewenste functie te herkennen.
  • Zelfrijdende auto’s: algoritmen voor machine learning maken het voor autofabrikanten mogelijk om het object te identificeren of het gedrag van de bestuurder te voelen om onmiddellijk te waarschuwen om ongevallen te voorkomen.
  • Virtuele assistenten: Virtuele assistenten zijn slimme assistenten die gesuperviseerde en niet-gesuperviseerde modellen combineren om spraak te interpreteren en context te leveren.
  11 Betrouwbare podcast 🎧 Hosting voor kleine tot grote bedrijven

Wat zijn machine learning-modellen?

Een ML-model is een computersoftware of -toepassing die is getraind om bepaalde patronen te beoordelen en te herkennen. Je kunt het model met behulp van data trainen en voorzien van het algoritme zodat het leert van die data.

U wilt bijvoorbeeld een applicatie maken die emoties herkent op basis van de gezichtsuitdrukkingen van de gebruiker. Hier moet je het model voeden met verschillende afbeeldingen van gezichten met verschillende emoties en je model goed trainen. Nu kunt u hetzelfde model in uw toepassing gebruiken om eenvoudig de stemming van de gebruiker te bepalen.

Eenvoudig gezegd is een machine learning-model een vereenvoudigde procesrepresentatie. Dit is de gemakkelijkste manier om iets vast te stellen of iets aan te bevelen aan een consument. Alles in het model werkt bij benadering.

Als we bijvoorbeeld een wereldbol tekenen of vervaardigen, geven we hem de vorm van een bol. Maar de werkelijke wereldbol is niet bolvormig zoals we weten. Hier nemen we de vorm aan om iets te bouwen. De ML-modellen werken op dezelfde manier.

Laten we doorgaan met de verschillende modellen en algoritmen voor machine learning.

Soorten machine learning-modellen

Alle machine learning-modellen zijn gecategoriseerd als gesuperviseerd, niet-gesuperviseerd en versterkend leren. Begeleid en onbewaakt leren wordt verder geclassificeerd als verschillende termen. Laten we ze allemaal in detail bespreken.

#1. Leren onder toezicht

Supervised learning is een eenvoudig machine learning-model waarbij een basisfunctie wordt geleerd. Deze functie koppelt een invoer aan de uitvoer. Als u bijvoorbeeld een dataset heeft die uit twee variabelen bestaat, leeftijd als invoer en lengte als uitvoer.

Met een begeleid leermodel kun je eenvoudig de lengte van een persoon voorspellen op basis van de leeftijd van die persoon. Om dit leermodel te begrijpen, moet u de subcategorieën doorlopen.

#2. Classificatie

Classificatie is een veelgebruikte voorspellende modelleertaak op het gebied van machine learning waarbij een label wordt voorspeld voor bepaalde invoergegevens. Het vereist de trainingsgegevensset met een breed scala aan instanties van invoer en uitvoer waarvan het model leert.

De trainingsgegevensset wordt gebruikt om de minimale manier te vinden om invoergegevensmonsters toe te wijzen aan de opgegeven klasselabels. Ten slotte vertegenwoordigt de trainingsgegevensset het probleem dat een groot aantal uitvoervoorbeelden bevat.

Het wordt gebruikt voor het filteren van spam, het zoeken naar documenten, handgeschreven karakterherkenning, fraudedetectie, taalidentificatie en sentimentanalyse. De uitvoer is in dit geval discreet.

#3. Regressie

In dit model is de uitvoer altijd continu. Regressieanalyse is in wezen een statistische benadering die een verband modelleert tussen een of meer variabelen die onafhankelijk zijn en een doel- of afhankelijke variabele.

Regressie maakt het mogelijk om te zien hoe het aantal van de afhankelijke variabele verandert ten opzichte van de onafhankelijke variabele, terwijl de andere onafhankelijke variabelen constant zijn. Het wordt gebruikt om salaris, leeftijd, temperatuur, prijs en andere echte gegevens te voorspellen.

Regressieanalyse is een “beste gok”-methode die een voorspelling genereert op basis van de gegevensset. Eenvoudig gezegd, verschillende gegevenspunten in een grafiek passen om de meest nauwkeurige waarde te krijgen.

Voorbeeld: Het voorspellen van de prijs van een vliegticket is een gebruikelijke regressietaak.

#4. Ongecontroleerd leren

Ongecontroleerd leren wordt hoofdzakelijk gebruikt om conclusies te trekken en patronen te vinden uit de invoergegevens zonder verwijzingen naar de gelabelde resultaten. Deze techniek wordt gebruikt om verborgen datagroepen en patronen te ontdekken zonder menselijke tussenkomst.

Het kan verschillen en overeenkomsten in informatie ontdekken, waardoor deze techniek ideaal is voor klantsegmentatie, verkennende gegevensanalyse, patroon- en beeldherkenning en cross-sellingstrategieën.

  7 leuke en toch professionele biogeneratoren [With Examples]

Ongecontroleerd leren wordt ook gebruikt om het eindige aantal kenmerken van een model te verminderen met behulp van het dimensionaliteitsreductieproces dat twee benaderingen omvat: ontleding van singuliere waarden en analyse van hoofdcomponenten.

#5. Clustering

Clustering is een leermodel zonder toezicht dat de groepering van de gegevenspunten omvat. Het wordt vaak gebruikt voor fraudedetectie, documentclassificatie en klantsegmentatie.

De meest voorkomende algoritmen voor clustering of groepering zijn onder meer hiërarchische clustering, clustering op basis van dichtheid, clustering van gemiddelde verschuivingen en clustering met k-betekenissen. Elk algoritme wordt anders gebruikt om clusters te vinden, maar het doel is in elk geval hetzelfde.

#6. Dimensionaliteitsreductie

Het is een methode om verschillende willekeurige variabelen die worden overwogen te verminderen om een ​​reeks hoofdvariabelen te verkrijgen. Met andere woorden, het proces van het verkleinen van de dimensie van de kenmerkenset wordt dimensionaliteitsreductie genoemd. Het populaire algoritme van dit model heet Principal Component Analysis.

De vloek hiervan verwijst naar het feit dat er meer input wordt toegevoegd aan voorspellende modelleringsactiviteiten, waardoor het nog moeilijker wordt om te modelleren. Het wordt over het algemeen gebruikt voor datavisualisatie.

#7. Versterking van machinaal leren

Het is een vergelijkbaar model als gesuperviseerd machinaal leren. Het wordt het gedragsmachine-leermodel genoemd. Het enige verschil met begeleid leren is dat het algoritme niet wordt getraind met behulp van de voorbeeldgegevens.

Het leermodel voor versterking leert terwijl het verder gaat met de methode van vallen en opstaan. De opeenvolging van succesvolle resultaten dwong het model om de beste aanbeveling voor een bepaald probleem te ontwikkelen. Dit wordt vaak gebruikt in gaming, navigatie, robotica en meer.

Soorten machine learning-algoritmen

#1. Lineaire regressie

Hier is het de bedoeling om een ​​regel te vinden die zo goed mogelijk past bij de gegevens die u nodig hebt. Er zijn uitbreidingen in het lineaire regressiemodel die meervoudige lineaire regressie en polynomiale regressie omvatten. Dit betekent respectievelijk het beste vlak vinden dat bij de gegevens past en de beste curve die bij de gegevens past.

#2. Logistieke regressie

Logistische regressie lijkt erg op het lineaire regressie-algoritme, maar wordt in wezen gebruikt om een ​​eindig aantal uitkomsten te krijgen, laten we zeggen twee. Logistische regressie wordt gebruikt in plaats van lineaire regressie bij het modelleren van de waarschijnlijkheid van uitkomsten.

Hier wordt op een briljante manier een logistieke vergelijking gebouwd, zodat de uitvoervariabele tussen 0 en 1 zal liggen.

#3. Beslissingsboom

Het beslisboommodel wordt veel gebruikt bij strategische planning, machine learning en operationeel onderzoek. Het bestaat uit knooppunten. Als u meer knooppunten heeft, krijgt u nauwkeurigere resultaten. Het laatste knooppunt van de beslissingsboom bestaat uit gegevens die helpen sneller beslissingen te nemen.

Zo worden de laatste knopen ook wel de bladeren van de bomen genoemd. Beslissingsbomen zijn eenvoudig en intuïtief te bouwen, maar schieten tekort wat betreft nauwkeurigheid.

#4. Willekeurig bos

Het is een techniek voor het leren van ensembles. In eenvoudige bewoordingen is het opgebouwd uit beslissingsbomen. Het random forests-model omvat meerdere beslissingsbomen door bootstrapped datasets van de echte gegevens te gebruiken. Het selecteert willekeurig de subset van de variabelen bij elke stap van de boom.

Het random forest-model selecteert de voorspellingsmodus van elke beslissingsboom. Daarom vermindert het vertrouwen op het “meerderheid wint”-model het risico op fouten.

Als u bijvoorbeeld een individuele beslisboom maakt en het model voorspelt aan het einde 0, heeft u niets. Maar als u 4 beslisbomen tegelijk maakt, krijgt u mogelijk waarde 1. Dit is de kracht van het random forest-leermodel.

#5. Ondersteuning Vectormachine

Een Support Vector Machine (SVM) is een algoritme voor machinaal leren onder toezicht dat ingewikkeld maar intuïtief is als we het hebben over het meest fundamentele niveau.

Als er bijvoorbeeld twee typen gegevens of klassen zijn, vindt het SVM-algoritme een grens of een hypervlak tussen die gegevensklassen en maximaliseert het de marge tussen de twee. Er zijn veel vlakken of grenzen die twee klassen scheiden, maar één vlak kan de afstand of marge tussen de klassen maximaliseren.

#6. Hoofdcomponentenanalyse (PCA)

Principale componentenanalyse betekent het projecteren van hoger dimensionale informatie, zoals 3 dimensies, naar een kleinere ruimte, zoals 2 dimensies. Dit resulteert in een minimale dimensie van data. Op deze manier kunt u de oorspronkelijke waarden in het model behouden zonder de positie te belemmeren maar de afmetingen te verkleinen.

  13 Beste OKR-software voor 2022

Simpel gezegd, het is een dimensie-reductiemodel dat vooral wordt gebruikt om meerdere variabelen die aanwezig zijn in de dataset terug te brengen tot de minste variabelen. Dit kan worden gedaan door die variabelen samen te voegen waarvan de meetschaal dezelfde is en hogere correlaties heeft dan andere.

Het primaire doel van dit algoritme is om u de nieuwe groepen variabelen te laten zien en u voldoende toegang te geven om uw werk gedaan te krijgen.

PCA helpt bijvoorbeeld bij het interpreteren van enquêtes die veel vragen of variabelen bevatten, zoals enquêtes over welzijn, studiecultuur of gedrag. Bij het PCA-model zie je hier minimale variabelen van.

#7. Naïeve Bayes

Het Naive Bayes-algoritme wordt gebruikt in datawetenschap en is een populair model dat in veel industrieën wordt gebruikt. Het idee is ontleend aan de Bayes-stelling die de waarschijnlijkheidsvergelijking verklaart, zoals “wat is de waarschijnlijkheid van Q (uitvoervariabele) gegeven P.

Het is een wiskundige verklaring die wordt gebruikt in het huidige technologische tijdperk.

Afgezien hiervan vallen sommige modellen die in het regressiegedeelte worden genoemd, waaronder de beslissingsboom, het neurale netwerk en het willekeurige bos, ook onder het classificatiemodel. Het enige verschil tussen de termen is dat de uitvoer discreet is in plaats van continu.

#8. Neuraal netwerk

Een neuraal netwerk is opnieuw het meest gebruikte model in industrieën. Het is in wezen een netwerk van verschillende wiskundige vergelijkingen. Eerst neemt het een of meer variabelen als invoer en doorloopt het netwerk van vergelijkingen. Uiteindelijk geeft het u resultaten in een of meer uitvoervariabelen.

Met andere woorden, een neuraal netwerk neemt een vector van inputs en retourneert de vector van outputs. Het is vergelijkbaar met matrices in de wiskunde. Het heeft verborgen lagen in het midden van de invoer- en uitvoerlagen die zowel lineaire als activeringsfuncties vertegenwoordigen.

#9. K-Nearest Neighbours (KNN)-algoritme

Het KNN-algoritme wordt gebruikt voor zowel classificatie- als regressieproblemen. Het wordt veel gebruikt in de data science-industrie om classificatieproblemen op te lossen. Bovendien slaat het alle beschikbare cases op en classificeert het komende cases door de stemmen van zijn k buren te nemen.

De afstandsfunctie voert de meting uit. Als u bijvoorbeeld gegevens over een persoon wilt, moet u praten met de mensen die het dichtst bij die persoon staan, zoals vrienden, collega’s, enz. Op een vergelijkbare manier werkt het KNN-algoritme.

U moet drie dingen overwegen voordat u het KNN-algoritme selecteert.

  • Gegevens moeten vooraf worden verwerkt.
  • Variabelen moeten worden genormaliseerd, of hogere variabelen kunnen het model vertekenen.
  • De KNN is rekenkundig duur.

#10. K-betekent clustering

Het valt onder een onbewaakt machine learning-model dat de clustertaken oplost. Hier worden gegevenssets geclassificeerd en gecategoriseerd in verschillende clusters (laten we zeggen K) zodat alle punten binnen een cluster heterogeen en homogeen zijn ten opzichte van de gegevens.

K-Means vormt clusters zoals deze:

  • De K-Means kiest het K-aantal datapunten, centroids genoemd, voor elk cluster.
  • Elk datapunt vormt een cluster met de dichtstbijzijnde cluster (zwaartepunten), dwz K-clusters.
  • Dit creëert nieuwe zwaartepunten.
  • Vervolgens wordt de dichtstbijzijnde afstand voor elk punt bepaald. Dit proces herhaalt zich totdat de zwaartepunten niet veranderen.

Conclusie

Machine learning modellen en algoritmen zijn zeer bepalend voor kritische processen. Deze algoritmen maken ons dagelijks leven gemakkelijk en eenvoudig. Zo wordt het makkelijker om de meest gigantische processen in seconden naar buiten te brengen.

ML is dus een krachtige tool die tegenwoordig door veel industrieën wordt gebruikt, en de vraag ernaar groeit voortdurend. En de dag is niet ver meer waarop we nog nauwkeurigere antwoorden kunnen krijgen op onze complexe problemen.

gerelateerde berichten