Home-theater-designers
Alguna vegada us heu preguntat com funcionen els cotxes autònoms, els chatbots i les recomanacions automatitzades de Netflix? Aquests avenços tecnològics útils són els productes de l'aprenentatge automàtic.
Aquest tipus d'intel·ligència artificial entrena ordinadors per estudiar el comportament humà i utilitzar algorismes per prendre decisions intel·ligents sense intervenció. Els algorismes aprenen independentment de les dades d'entrada i prediuen la sortida lògica en funció de la dinàmica d'un conjunt de dades d'entrenament.
MAKEUSEO VÍDEO DEL DIA
Aquests són alguns dels millors algorismes d'aprenentatge automàtic que ajuden a crear i entrenar sistemes informàtics intel·ligents.
La importància dels algorismes en l'aprenentatge automàtic
A algorisme d'aprenentatge automàtic és un conjunt d'instruccions que s'utilitzen per ajudar un ordinador a imitar el comportament humà. Aquests algorismes poden dur a terme tasques complexes amb poca o nul·la ajuda humana.
com configurar una wii
En lloc d'escriure codi per a cada tasca, l'algoritme crea la lògica a partir de les dades que introduïu al model. Donat un conjunt de dades prou gran, identifica un patró, el que li permet prendre decisions lògiques i predir la sortida valuosa.
Els sistemes moderns utilitzen diversos algorismes d'aprenentatge automàtic, cadascun amb els seus propis beneficis de rendiment. Els algorismes també difereixen en precisió, dades d'entrada i casos d'ús. Com a tal, saber quin algorisme utilitzar és el pas més important per construir un model d'aprenentatge automàtic amb èxit.
1. Regressió logística
També conegut com a regressió logística binomial, aquest algorisme troba la probabilitat d'èxit o fracàs d'un esdeveniment. En general, és el mètode de referència quan la variable dependent és binària. A més, els resultats normalment es processen com a vertader/fals o sí/no.
Per utilitzar aquest model estadístic, heu d'estudiar i classificar els conjunts de dades etiquetats en categories discretes. Una característica impressionant és que podeu estendre la regressió logística a diverses classes i donar una visió realista de les prediccions de classe basades en probabilitats.
La regressió logística és molt ràpida i precisa per classificar registres desconeguts i conjunts de dades simples. També és excepcional a l'hora d'interpretar els coeficients del model. A més, la regressió logística funciona millor en escenaris on el conjunt de dades és separable linealment.
Amb aquest algorisme, podeu actualitzar fàcilment els models per reflectir dades noves i utilitzar la inferència per determinar la relació entre les característiques. També és menys propens a sobreajustar-se, té una tècnica de regularització en cas d'una i requereix poca potència de càlcul.
Una gran limitació de la regressió logística és que suposa una relació lineal entre variables dependents i independents. Això fa que sigui inadequat per a problemes no lineals perquè només prediu funcions discretes utilitzant una superfície de decisió lineal. Com a resultat, els algorismes més potents poden adaptar-se millor a les vostres tasques més complexes.
2. Arbre de decisions
El nom deriva del seu enfocament estructurat en arbre. Podeu utilitzar el marc de l'arbre de decisions per a problemes de classificació i regressió. Tot i així, és més funcional per resoldre problemes de classificació.
Com un arbre, comença amb el node arrel que representa el conjunt de dades. Les branques representen les regles que guien el procés d'aprenentatge. Aquestes branques, anomenades nodes de decisió, són preguntes sí o no que porten a altres branques o acaben en nodes fulla.
Cada node de fulla representa el possible resultat d'una acumulació de decisions. Els nodes fulla i els nodes de decisió són les dues entitats principals implicades en predir un resultat a partir de la informació proporcionada. Per tant, la sortida o decisió final es basa en les característiques del conjunt de dades.
necessiteu una placa base nova per a una nova CPU
Els arbres de decisió són algorismes d'aprenentatge automàtic supervisat. Aquest tipus d'algorismes requereixen que l'usuari expliqui quina és l'entrada. També necessiten una descripció de la sortida esperada de les dades de formació.
En poques paraules, aquest algorisme és una representació gràfica de diferents opcions guiades per condicions preestablertes per obtenir totes les solucions possibles a un problema. Com a tal, les preguntes que es fan són una acumulació per arribar a una solució. Els arbres de decisió imiten el procés del pensament humà per arribar a un veredicte lògic mitjançant regles senzilles.
El principal inconvenient d'aquest algorisme és que és propens a la inestabilitat; un canvi minut en les dades pot provocar una gran interrupció en l'estructura. Com a tal, hauríeu d'explorar diversos maneres d'obtenir conjunts de dades coherents per als vostres projectes .
3. Algoritme K-NN
K-NN ha demostrat ser un algorisme polifacètic útil per abordar molts problemes del món real. Tot i ser un dels algorismes d'aprenentatge automàtic més senzills, és útil per a moltes indústries, des de la seguretat fins a les finances i l'economia.
Com el seu nom indica, K-Nearest Neighbor funciona com a classificador assumint la similitud entre les dades veïnes noves i les existents. A continuació, col·loca el nou cas en la mateixa categoria o similar a les dades disponibles més properes.
És important tenir en compte que K-NN és un algorisme no paramètric; no fa suposicions sobre les dades subjacents. També anomenat algorisme d'aprenent gandul, no aprèn immediatament de les dades d'entrenament. En canvi, emmagatzema conjunts de dades actuals i espera fins que rebi dades noves. Després, realitza classificacions basades en la proximitat i les similituds.
K-NN és pràctic i la gent l'utilitza en diversos camps. A l'assistència sanitària, aquest algorisme pot predir possibles riscos per a la salut en funció de les expressions gèniques més probables d'un individu. En finances, els professionals utilitzen K-NN per pronosticar el mercat de valors i fins i tot els tipus de canvi de divises.
El principal desavantatge d'utilitzar aquest algorisme és que requereix més memòria que altres algorismes d'aprenentatge automàtic. També té dificultats per gestionar l'entrada de dades complexes i d'alta dimensió.
No obstant això, K-NN segueix sent una bona opció, ja que s'adapta fàcilment, identifica fàcilment patrons i us permet modificar les dades de temps d'execució sense afectar la precisió de la predicció.
4. K-Mitjans
K-Means és un algorisme d'aprenentatge no supervisat que agrupa conjunts de dades sense etiquetar en clústers únics. Rep inputs, minimitza la distància entre els punts de dades i agrega dades en funció dels punts comuns.
Per a més claredat, un clúster és una col·lecció de punts de dades agrupats en un a causa de certes similituds. El factor 'K' indica al sistema quants clústers necessita.
Una il·lustració pràctica de com funciona això passa per analitzar un grup numerat de futbolistes. Podeu utilitzar aquest algorisme per crear i dividir els futbolistes en dos grups: futbolistes experts i futbolistes aficionats.
L'algoritme K-Means té diverses aplicacions de la vida real. Podeu utilitzar-lo per categoritzar les qualificacions dels estudiants, realitzar diagnòstics mèdics i mostrar els resultats del motor de cerca. En resum, destaca per analitzar grans quantitats de dades i dividir-les en grups lògics.
Windows 10 atura la gestió de memòria de codi
Una conseqüència de l'ús d'aquest algorisme és que els resultats sovint són inconsistents. Depèn de l'ordre, de manera que qualsevol canvi en l'ordre d'un conjunt de dades existent pot afectar el seu resultat. A més, no té un efecte uniforme i només pot gestionar dades numèriques.
Malgrat aquestes limitacions, K-Means és un dels algorismes d'aprenentatge automàtic amb millor rendiment. És perfecte per segmentar conjunts de dades i és de confiança per la seva adaptabilitat.
Escollint el millor algorisme per a vostè
Com a principiant, potser necessiteu ajuda per establir-vos amb el millor algorisme. Aquesta decisió és un repte en un món ple d'opcions fantàstiques. Tanmateix, per començar, hauríeu de basar la vostra elecció en una altra cosa que no siguin les característiques fantàstiques de l'algorisme.
Més aviat, hauríeu de tenir en compte la mida de l'algorisme, la naturalesa de les dades, la urgència de la tasca i els requisits de rendiment. Aquests factors, entre d'altres, us ajudaran a determinar l'algorisme perfecte per al vostre projecte.