Spiegazione dei principali modelli di machine learning

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Il Machine Learning (ML) è un’innovazione tecnologica che continua a dimostrare il suo valore in molti settori.

L’apprendimento automatico è correlato all’intelligenza artificiale e al deep learning. Poiché viviamo in un’era tecnologica in costante progresso, è ora possibile prevedere cosa verrà dopo e sapere come cambiare il nostro approccio utilizzando il machine learning.

Pertanto, non sei limitato ai modi manuali; quasi tutte le attività al giorno d’oggi sono automatizzate. Esistono diversi algoritmi di apprendimento automatico progettati per lavori diversi. Questi algoritmi possono risolvere problemi complessi e risparmiare ore di lavoro.

Esempi di ciò potrebbero essere giocare a scacchi, compilare dati, eseguire interventi chirurgici, scegliere l’opzione migliore dalla lista della spesa e molti altri.

Spiegherò in dettaglio algoritmi e modelli di machine learning in questo articolo.

Eccoci qui!

Cos’è l’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico è un’abilità o una tecnologia in cui una macchina (come un computer) deve costruire la capacità di apprendere e adattarsi utilizzando modelli statistici e algoritmi senza essere altamente programmata.

Di conseguenza, le macchine si comportano in modo simile agli umani. È un tipo di Intelligenza Artificiale che consente alle applicazioni software di diventare più precise nelle previsioni e nell’eseguire compiti diversi sfruttando i dati e migliorandosi.

Poiché le tecnologie informatiche stanno crescendo rapidamente, l’apprendimento automatico di oggi non è lo stesso dell’apprendimento automatico del passato. L’apprendimento automatico dimostra la sua esistenza dal riconoscimento di modelli alla teoria dell’apprendimento per eseguire determinati compiti.

Con l’apprendimento automatico, i computer imparano dai calcoli precedenti per produrre decisioni e risultati ripetibili e affidabili. In altre parole, l’apprendimento automatico è una scienza che ha acquisito nuovo slancio.

Sebbene molti algoritmi siano stati utilizzati per molto tempo, la capacità di applicare automaticamente calcoli complessi ai big data, sempre più velocemente, più e più volte, è uno sviluppo recente.

Alcuni esempi pubblicizzati sono i seguenti:

  • Sconti e offerte di raccomandazioni online, ad esempio da Netflix e Amazon
  • Auto Google a guida autonoma e fortemente pubblicizzata
  • Rilevamento di frodi e suggerimento di alcuni modi per evitare questi problemi

E tanti altri.

Perché hai bisogno dell’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico è un concetto importante che ogni imprenditore implementa nelle proprie applicazioni software per conoscere il comportamento dei propri clienti, i modelli operativi aziendali e altro ancora. Supporta lo sviluppo dei prodotti più recenti.

Molte aziende leader, come Google, Uber, Instagram, Amazon, ecc., fanno dell’apprendimento automatico la loro parte centrale delle operazioni. Tuttavia, le industrie che lavorano su una grande quantità di dati conoscono l’importanza dei modelli di machine learning.

Le organizzazioni sono in grado di lavorare in modo efficiente con questa tecnologia. Settori come i servizi finanziari, il governo, l’assistenza sanitaria, la vendita al dettaglio, i trasporti e il petrolio utilizzano modelli di apprendimento automatico per fornire risultati più preziosi per i clienti.

Chi utilizza l’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico al giorno d’oggi è utilizzato in numerose applicazioni. L’esempio più noto è il motore di raccomandazione su Instagram, Facebook, Twitter, ecc.

Facebook utilizza l’apprendimento automatico per personalizzare le esperienze dei membri sui loro feed di notizie. Se un utente si ferma spesso a controllare la stessa categoria di post, il motore di raccomandazione inizia a mostrare più post della stessa categoria.

Dietro lo schermo, il motore di raccomandazione tenta di studiare il comportamento online dei membri attraverso i loro schemi. Il feed delle notizie si adatta automaticamente quando l’utente cambia la sua azione.

In relazione ai motori di raccomandazione, molte aziende utilizzano lo stesso concetto per eseguire le loro procedure aziendali critiche. Sono:

  • Software CRM (Customer Relationship Management): utilizza modelli di apprendimento automatico per analizzare le e-mail dei visitatori e sollecitare il team di vendita a rispondere immediatamente ai messaggi più importanti per primi.
  • Business Intelligence (BI): i fornitori di analisi e BI utilizzano la tecnologia per identificare i punti dati, i modelli e le anomalie essenziali.
  • Human Resource Information Systems (HRIS): utilizza modelli di apprendimento automatico nel suo software per filtrare le sue applicazioni e riconoscere i migliori candidati per la posizione richiesta.
  • Auto a guida autonoma: gli algoritmi di apprendimento automatico consentono alle case automobilistiche di identificare l’oggetto o rilevare il comportamento del conducente per avvisare immediatamente per prevenire incidenti.
  • Assistenti virtuali: gli assistenti virtuali sono assistenti intelligenti che combinano modelli supervisionati e non supervisionati per interpretare il discorso e fornire il contesto.

Cosa sono i modelli di Machine Learning?

Un modello ML è un software per computer o un’applicazione addestrata per giudicare e riconoscere alcuni modelli. Puoi addestrare il modello con l’aiuto dei dati e fornirgli l’algoritmo in modo che apprenda da quei dati.

Ad esempio, si desidera creare un’applicazione che riconosca le emozioni in base alle espressioni facciali dell’utente. Qui, devi nutrire il modello con diverse immagini di volti etichettati con emozioni diverse e addestrare bene il tuo modello. Ora puoi utilizzare lo stesso modello nella tua applicazione per determinare facilmente l’umore dell’utente.

In termini semplici, un modello di machine learning è una rappresentazione di processo semplificata. Questo è il modo più semplice per determinare qualcosa o consigliare qualcosa a un consumatore. Tutto nel modello funziona come un’approssimazione.

Ad esempio, quando disegniamo un globo o lo produciamo, gli diamo la forma di una sfera. Ma il globo reale non è sferico come sappiamo. Qui assumiamo la forma per costruire qualcosa. I modelli ML funzionano in modo simile.

Andiamo avanti con i diversi modelli e algoritmi di apprendimento automatico.

Tipi di modelli di Machine Learning

Tutti i modelli di machine learning sono classificati come supervisionati, non supervisionati e per rinforzo. L’apprendimento supervisionato e non supervisionato è ulteriormente classificato come termini diversi. Discutiamo ciascuno di essi in dettaglio.

#1. Apprendimento supervisionato

L’apprendimento supervisionato è un semplice modello di apprendimento automatico che prevede l’apprendimento di una funzione di base. Questa funzione associa un input all’output. Ad esempio, se disponi di un set di dati composto da due variabili, età come input e altezza come output.

Con un modello di apprendimento supervisionato, puoi facilmente prevedere l’altezza di una persona in base all’età di quella persona. Per comprendere questo modello di apprendimento, devi passare attraverso le sottocategorie.

#2. Classificazione

La classificazione è un’attività di modellazione predittiva ampiamente utilizzata nel campo dell’apprendimento automatico in cui viene prevista un’etichetta per un dato dato di input. Richiede il set di dati di addestramento con un’ampia gamma di istanze di input e output da cui il modello apprende.

Il set di dati di addestramento viene utilizzato per trovare il modo minimo per mappare i campioni di dati di input alle etichette di classe specificate. Infine, il set di dati di addestramento rappresenta il problema che contiene un numero elevato di campioni di output.

Viene utilizzato per il filtraggio dello spam, la ricerca di documenti, il riconoscimento di caratteri scritti a mano, il rilevamento di frodi, l’identificazione della lingua e l’analisi del sentiment. L’uscita è discreta in questo caso.

#3. Regressione

In questo modello, l’uscita è sempre continua. L’analisi di regressione è essenzialmente un approccio statistico che modella una connessione tra una o più variabili indipendenti e una variabile obiettivo o dipendente.

La regressione consente di vedere come cambia il numero della variabile dipendente in relazione alla variabile indipendente mentre le altre variabili indipendenti sono costanti. Viene utilizzato per prevedere stipendio, età, temperatura, prezzo e altri dati reali.

L’analisi di regressione è un metodo di “ipotesi migliore” che genera una previsione dall’insieme di dati. In parole semplici, inserire vari punti di dati in un grafico per ottenere il valore più preciso.

Esempio: prevedere il prezzo di un biglietto aereo è un lavoro di regressione comune.

#4. Apprendimento non supervisionato

L’apprendimento non supervisionato viene essenzialmente utilizzato per trarre inferenze e trovare modelli dai dati di input senza alcun riferimento ai risultati etichettati. Questa tecnica viene utilizzata per scoprire raggruppamenti e modelli di dati nascosti senza la necessità dell’intervento umano.

Può scoprire differenze e somiglianze nelle informazioni, rendendo questa tecnica ideale per la segmentazione dei clienti, l’analisi esplorativa dei dati, il riconoscimento di modelli e immagini e le strategie di vendita incrociata.

L’apprendimento non supervisionato viene utilizzato anche per ridurre il numero finito di caratteristiche di un modello utilizzando il processo di riduzione della dimensionalità che include due approcci: decomposizione del valore singolare e analisi delle componenti principali.

#5. Raggruppamento

Il clustering è un modello di apprendimento non supervisionato che include il raggruppamento dei punti dati. Viene utilizzato frequentemente per il rilevamento di frodi, la classificazione dei documenti e la segmentazione dei clienti.

Gli algoritmi di clustering o raggruppamento più comuni includono il clustering gerarchico, il clustering basato sulla densità, il clustering con spostamento medio e il clustering k-medie. Ogni algoritmo viene utilizzato in modo diverso per trovare i cluster, ma lo scopo è lo stesso in ogni caso.

#6. Riduzione della dimensionalità

È un metodo per ridurre varie variabili casuali che vengono prese in considerazione per ottenere un insieme di variabili principali. In altre parole, il processo di riduzione della dimensione del set di funzionalità è chiamato riduzione della dimensionalità. L’algoritmo popolare di questo modello si chiama Analisi delle componenti principali.

La maledizione di ciò si riferisce al fatto di aggiungere più input alle attività di modellazione predittiva, il che rende ancora più difficile la modellazione. Viene generalmente utilizzato per la visualizzazione dei dati.

#7. Apprendimento automatico di rinforzo

È un modello simile all’apprendimento automatico supervisionato. È indicato come il modello di apprendimento automatico comportamentale. L’unica differenza rispetto all’apprendimento supervisionato è che l’algoritmo non viene addestrato utilizzando i dati campione.

Il modello di apprendimento per rinforzo apprende man mano che procede con il metodo per tentativi ed errori. La sequenza di risultati positivi ha costretto il modello a sviluppare la migliore raccomandazione per un dato problema. Questo è spesso usato nei giochi, nella navigazione, nella robotica e altro ancora.

Tipi di algoritmi di apprendimento automatico

#1. Regressione lineare

Qui, l’idea è trovare una linea che si adatti ai dati di cui hai bisogno nel miglior modo possibile. Esistono estensioni nel modello di regressione lineare che include la regressione lineare multipla e la regressione polinomiale. Ciò significa trovare rispettivamente il miglior piano che si adatta ai dati e la migliore curva che si adatta ai dati.

#2. Regressione logistica

La regressione logistica è molto simile all’algoritmo di regressione lineare ma viene essenzialmente utilizzata per ottenere un numero finito di risultati, diciamo due. La regressione logistica viene utilizzata rispetto alla regressione lineare durante la modellazione della probabilità dei risultati.

Qui, un’equazione logistica è costruita in modo brillante in modo che la variabile di output sia compresa tra 0 e 1.

#3. Albero decisionale

Il modello dell’albero decisionale è ampiamente utilizzato nella pianificazione strategica, nell’apprendimento automatico e nella ricerca operativa. Consiste di nodi. Se hai più nodi, otterrai risultati più accurati. L’ultimo nodo dell’albero decisionale è costituito da dati che aiutano a prendere decisioni più velocemente.

Pertanto, gli ultimi nodi sono anche indicati come le foglie degli alberi. Gli alberi decisionali sono facili e intuitivi da costruire, ma non sono all’altezza in termini di accuratezza.

#4. Foresta casuale

È una tecnica di apprendimento d’insieme. In termini semplici, è costruito su alberi decisionali. Il modello di foreste casuali coinvolge più alberi decisionali utilizzando set di dati sottoposti a bootstrap dei dati reali. Seleziona casualmente il sottoinsieme delle variabili ad ogni passo dell’albero.

Il modello di foresta casuale seleziona la modalità di previsione di ogni albero decisionale. Quindi, fare affidamento sul modello “maggioranza vincente” riduce il rischio di errore.

Ad esempio, se crei un albero decisionale individuale e il modello prevede 0 alla fine, non avrai nulla. Ma se crei 4 alberi decisionali alla volta, potresti ottenere il valore 1. Questo è il potere del modello di apprendimento della foresta casuale.

#5. Supporta la macchina vettoriale

Una Support Vector Machine (SVM) è un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato che è complicato ma intuitivo quando parliamo del livello più fondamentale.

Ad esempio, se sono presenti due tipi di dati o classi, l’algoritmo SVM troverà un confine o un iperpiano tra quelle classi di dati e massimizzerà il margine tra i due. Ci sono molti piani o confini che separano due classi, ma un piano può massimizzare la distanza o il margine tra le classi.

#6. Analisi delle componenti principali (PCA)

L’analisi delle componenti principali significa proiettare informazioni dimensionali superiori, come 3 dimensioni, in uno spazio più piccolo, come 2 dimensioni. Ciò si traduce in una dimensione minima dei dati. In questo modo è possibile mantenere i valori originali nel modello senza intralciare la posizione ma riducendo le dimensioni.

In parole semplici, è un modello di riduzione delle dimensioni che viene utilizzato soprattutto per ridurre le variabili multiple presenti nell’insieme di dati alle variabili minime. Si può fare mettendo insieme quelle variabili la cui scala di misura è la stessa e ha correlazioni più alte delle altre.

L’obiettivo principale di questo algoritmo è mostrarti i nuovi gruppi di variabili e darti un accesso sufficiente per portare a termine il tuo lavoro.

Ad esempio, PCA aiuta a interpretare i sondaggi che includono molte domande o variabili, come i sondaggi sul benessere, la cultura dello studio o il comportamento. Puoi vedere le variabili minime di questo con il modello PCA.

#7. Ingenuo Bayes

L’algoritmo Naive Bayes è utilizzato nella scienza dei dati ed è un modello popolare utilizzato in molti settori. L’idea è presa dal teorema di Bayes che spiega l’equazione di probabilità come “qual è la probabilità di Q (variabile di output) dato P.

È una spiegazione matematica che viene utilizzata nell’era tecnologica odierna.

Oltre a questi, rientrano nel modello di classificazione anche alcuni modelli menzionati nella parte relativa alla regressione, tra cui l’albero delle decisioni, la rete neurale e la foresta casuale. L’unica differenza tra i termini è che l’output è discreto anziché continuo.

#8. Rete neurale

Una rete neurale è ancora una volta il modello più utilizzato nelle industrie. È essenzialmente una rete di varie equazioni matematiche. Innanzitutto, prende una o più variabili come input e passa attraverso la rete di equazioni. Alla fine, ti dà risultati in una o più variabili di output.

In altre parole, una rete neurale prende un vettore di input e restituisce il vettore di output. È simile alle matrici in matematica. Ha livelli nascosti nel mezzo dei livelli di input e output che rappresentano sia le funzioni lineari che quelle di attivazione.

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

L’algoritmo KNN viene utilizzato sia per problemi di classificazione che di regressione. È ampiamente utilizzato nel settore della scienza dei dati per risolvere problemi di classificazione. Inoltre, memorizza tutti i casi disponibili e classifica i casi in arrivo prendendo i voti dei suoi k vicini.

La funzione distanza esegue la misurazione. Ad esempio, se desideri dati su una persona, devi parlare con le persone più vicine a quella persona, come amici, colleghi, ecc. In modo simile, funziona l’algoritmo KNN.

Devi considerare tre cose prima di selezionare l’algoritmo KNN.

  • I dati devono essere pre-elaborati.
  • Le variabili devono essere normalizzate, altrimenti variabili più alte possono influenzare il modello.
  • Il KNN è computazionalmente costoso.

#10. Clustering di mezzi K

Rientra in un modello di apprendimento automatico non supervisionato che risolve le attività di clustering. Qui i set di dati sono classificati e categorizzati in diversi cluster (diciamo K) in modo che tutti i punti all’interno di un cluster siano eterogenei e omogenei rispetto ai dati.

K-Means forma cluster come questo:

  • K-Means seleziona il numero K di punti dati, chiamati centroidi, per ogni cluster.
  • Ogni punto dati forma un cluster con il cluster più vicino (centroidi), ovvero K cluster.
  • Questo crea nuovi centroidi.
  • Viene quindi determinata la distanza più vicina per ogni punto. Questo processo si ripete finché i centroidi non cambiano.

Conclusione

I modelli e gli algoritmi di apprendimento automatico sono molto decisivi per i processi critici. Questi algoritmi rendono la nostra vita quotidiana facile e semplice. In questo modo, diventa più facile far emergere i processi più giganteschi in pochi secondi.

Pertanto, il machine learning è uno strumento potente che oggigiorno molte industrie utilizzano e la sua domanda è in continua crescita. E non è lontano il giorno in cui potremo ottenere risposte ancora più precise ai nostri complessi problemi.

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