Algoritmi di apprendimento automatico sono modelli computazionali che consentono ai computer di comprendere modelli e previsioni o esprimere giudizi basati sui dati senza la necessità di una programmazione esplicita. Questi algoritmi costituiscono il fondamento della moderna intelligenza artificiale e vengono utilizzati in un'ampia gamma di applicazioni, tra cui il riconoscimento di immagini e parlato, l'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di raccomandazione, il rilevamento delle frodi, le automobili autonome, ecc.
Questo Algoritmi di apprendimento automatico l'articolo coprirà tutti gli algoritmi essenziali dell'apprendimento automatico come Supporta macchine vettoriali, processo decisionale, regressione logistica, classificatore naive bayees, foresta casuale, clustering k-mean, apprendimento per rinforzo, vettore, clustering gerarchico, xgboost, adaboost, logistica, ecc.
Tipi di algoritmi di machine learning
Esistono tre tipi di algoritmi di apprendimento automatico.
- Apprendimento supervisionato
- Regressione
- Classificazione
- Apprendimento non supervisionato
- Raggruppamento
- Riduzione della dimensionalità
- Insegnamento rafforzativo
1. Algoritmo di apprendimento supervisionato
Apprendimento supervisionato è un tipo di algoritmi di apprendimento automatico in cui abbiamo utilizzato set di dati etichettati per addestrare il modello o gli algoritmi. L'obiettivo dell'algoritmo è apprendere una mappatura dai dati di input alle etichette di output, consentendogli di fare previsioni o classificazioni su dati nuovi e invisibili.
stringa di int
| Algoritmi di machine learning supervisionati |
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Alcuni degli algoritmi di machine learning supervisionati possono essere utilizzati sia per la classificazione che per la regressione con qualche modifica
Metriche per algoritmi di classificazione e regressione:
Tecnica di convalida incrociata:
Tecnica di ottimizzazione:
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2. Algoritmo di apprendimento non supervisionato
Apprendimento non supervisionato è un tipo di algoritmi di apprendimento automatico in cui gli algoritmi vengono utilizzati per trovare modelli, strutture o relazioni all'interno di un set di dati utilizzando un set di dati senza etichetta. Esplora la struttura intrinseca dei dati senza categorie o etichette predefinite.
| Algoritmi di machine learning non supervisionati |
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3. Apprendimento per rinforzo
Insegnamento rafforzativo è un tipo di algoritmi di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni successive interagendo con l'ambiente circostante. L'agente riceve il feedback sotto forma di incentivi o punizioni in base alle sue azioni. Lo scopo dell’agente è scoprire tattiche ottimali che massimizzino i premi cumulativi nel tempo attraverso prove ed errori. L'apprendimento per rinforzo viene spesso impiegato in scenari in cui l'agente deve imparare a muoversi in un ambiente, giocare, gestire robot o esprimere giudizi in situazioni incerte.
è in Python
| Insegnamento rafforzativo |
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Elenco dei più diffusi algoritmi di machine learning
Ecco un elenco dei 10 algoritmi di machine learning più popolari.
1. Regressione lineare
La regressione lineare è un semplice algoritmo utilizzato per mappare la relazione lineare tra le caratteristiche di input e una variabile target continua. Funziona adattando una linea ai dati e quindi utilizzando la linea per prevedere nuovi valori.
2. Regressione logistica
La regressione logistica è un'estensione della regressione lineare utilizzata per le attività di classificazione per stimare la probabilità che un'istanza appartenga a una classe specifica.
alfabeto e numeri
3. SVM (Macchina vettoriale di supporto)
Gli SVM sono algoritmi di apprendimento supervisionato in grado di eseguire attività di classificazione e regressione. Trova un iperpiano che separa al meglio le classi nello spazio delle caratteristiche.
4. KNN (vicino più vicino K)
KNN è una tecnica non parametrica che può essere utilizzata sia per la classificazione che per la regressione. Funziona identificando i k punti dati più simili a un nuovo punto dati e quindi prevedendo l'etichetta del nuovo punto dati utilizzando le etichette di tali punti dati.
5. Albero decisionale
Gli alberi decisionali sono un tipo di tecnica di apprendimento supervisionato che può essere utilizzata sia per la classificazione che per la regressione. Funziona segmentando i dati in gruppi sempre più piccoli fino a quando ciascun gruppo può essere classificato o previsto con un elevato grado di precisione.
6. Foresta casuale
Le foreste casuali sono un tipo di metodo di apprendimento d'insieme che utilizza una serie di alberi decisionali per effettuare previsioni aggregando previsioni da singoli alberi. Migliora la precisione e la resilienza dei singoli alberi decisionali. Può essere utilizzato sia per attività di classificazione che di regressione.
7. L'ingenuo Bayes
Naive Bayes è un classificatore probabilistico basato sul teorema di Bayes utilizzato per compiti di classificazione. Funziona presupponendo che le caratteristiche di un punto dati siano indipendenti l'una dall'altra.
8. PCA (analisi delle componenti principali)
La PCA è una tecnica di riduzione della dimensionalità utilizzata per trasformare i dati in uno spazio a dimensione inferiore mantenendo la massima varianza possibile. Funziona trovando le direzioni nei dati che contengono la maggior variazione e quindi proiettando i dati in quelle direzioni.
9. Algoritmi Apriori
L'algoritmo Apriori è una tecnica di data mining tradizionale per l'estrazione di regole di associazione in database o set di dati transazionali. È progettato per scoprire collegamenti e modelli tra cose che si verificano regolarmente nelle transazioni. Apriori rileva set di elementi frequenti, ovvero gruppi di elementi che compaiono insieme nelle transazioni con un determinato livello di supporto minimo.
10. Clustering delle K-medie
Il clustering K-Means è un approccio di apprendimento non supervisionato che può essere utilizzato per raggruppare insieme punti dati. Funziona trovando k cluster nei dati in modo che i punti dati in ciascun cluster siano il più simili possibile tra loro pur rimanendo il più distinti possibile dai punti dati in altri cluster.
matematica discreta con negazione
Scopri i concetti fondamentali che guidano il machine learning apprendendo il i 10 migliori algoritmi , come la regressione lineare, gli alberi decisionali e le reti neurali.
Algoritmo di machine learning – Domande frequenti
1. Cos'è un algoritmo nel Machine Learning?
Algoritmi di apprendimento automatico sono tecniche basate su concetti statistici che consentono ai computer di apprendere dai dati, scoprire modelli, fare previsioni o completare attività senza la necessità di una programmazione esplicita. Questi algoritmi sono generalmente classificati in tre tipi, ovvero apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo.
2. Quali sono i tipi di Machine Learning?
Esistono principalmente tre tipi di machine learning:
- Algoritmo supervisionato
- Algoritmo non supervisionato
- Algoritmo di rinforzo
3. Quale algoritmo ML è il migliore per la previsione?
Il metodo di machine learning ideale per la previsione è determinato da a numero di criteri , inclusa la natura del problema, il tipo di dati e i requisiti specifici. Gli approcci Support Vector Machines, Random Forests e Gradient Boosting sono popolari per i carichi di lavoro di previsione. La selezione di un algoritmo, d’altro canto, dovrebbe basarsi sul test e sulla valutazione del problema specifico e del set di dati in questione.
4. Quali sono i 10 popolari machine algoritmi di apprendimento?
Di seguito è riportato l'elenco dei 10 algoritmi di Machine Learning (ML) più comunemente utilizzati:
- Regressione lineare
- Regressione logistica
- SVM (Macchina vettoriale di supporto)
- KNN (K-vicino più vicino)
- Albero decisionale
- Foresta casuale
- L'ingenuo Bayes
- PCA (analisi delle componenti principali)
- Algoritmi Apriori
- K-significa clustering