Algorithmen des maschinellen Lernens sind ein wesentlicher Bestandteil von Datenwissenschaft, da sie die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und Vorhersagen aus Daten ermöglichen. Diese Algorithmen können astronomisch in drei Klassen eingeteilt werden: überwachte Alphabetisierung, unbeaufsichtigte Alphabetisierung und zugrunde liegende Alphabetisierung. Lassen Sie uns jede Kategorie und einige beliebte Algorithmen darin untersuchen:
1. Überwachtes Lernen:
Beim überwachten Lernen lernt der Algorithmus aus beschrifteten Daten, wobei jede Dateninstanz über Eingabemerkmale und entsprechende Ausgabebezeichnungen oder Zielwerte verfügt. Ziel ist es, ein Modell zu trainieren, das Beschriftungen für neue, unsichtbare Instanzen genau vorhersagen kann.
Zu den beliebten Algorithmen für überwachtes Lernen gehören:
— Lineare Regression: Wird zur Vorhersage kontinuierlicher numerischer Werte basierend auf Eingabemerkmalen verwendet.
– Logistische Retrogression: Wird für Doppelklammerprobleme verwendet, bei denen es um die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Klasse geht.
— Entscheidungsbäume: Erstellen Sie ein baumartiges Modell, um Entscheidungen oder Klassifizierungen basierend auf Merkmalswerten zu treffen.
— Random Forest: Ensemble von Entscheidungsbäumen, die ihre Vorhersagen kombinieren, um Genauigkeit und Robustheit zu verbessern.
— Help Vector Machines (SVM): Finden Sie eine Hyperebene, die Datenpunkte mit maximalem Spielraum in verschiedene Klassen unterteilt.
— Naive Bayes: Basierend auf dem Bayes-Theorem wird die Wahrscheinlichkeit vorhergesagt, dass eine Dateninstanz zu einer bestimmten Klasse gehört.
— Neuronale Netze: Deep-Studying-Modelle, die aus mehreren Schichten miteinander verbundener Neuronen bestehen und in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen.
Entsprechende Kenntnisse, die für maschinelle Lernalgorithmen in der Datenwissenschaft erforderlich sind, werden in der Regel in einem bereitgestellt Praktikum im Bereich Datenwissenschaft denn hier wird man von in diesem Bereich erfahrenen Personen mit einer Erfahrung von mehr als 25 Jahren unterrichtet.
2. Unüberwachtes Lernen:
Unüberwachte Lernalgorithmen lernen aus unbeschrifteten Daten, bei denen nur Eingabefunktionen verfügbar sind. Das Ziel besteht darin, Datenmuster, Strukturen oder Beziehungen ohne vordefinierte Ausgabebezeichnungen zu entdecken.
Zu den beliebten Algorithmen für unbeaufsichtigtes Lernen gehören:
– Clustering-Algorithmen: Gruppieren Sie ähnliche Dateninstanzen basierend auf ihren Merkmalsähnlichkeiten, z. B. Ok-Means-Clustering, hierarchisches Clustering und DBSCAN.
— Hauptkomponentenanalyse (PCA): Technik zur Dimensionsreduktion, die die wichtigsten Merkmale erfasst und die Datenkomplexität reduziert.
– Lernen von Assoziationsregeln: Entdecken Sie interessante Beziehungen oder Assoziationen zwischen Variablen in großen Datensätzen, wie zum Beispiel dem Apriori-Algorithmus.
3. Verstärkungslernen:
Beim verstärkenden Lernen handelt es sich um einen Agenten, der mit einer Umgebung interagiert, um durch Versuch und Irrtum zu lernen. Der Agent lernt, Maßnahmen zu ergreifen, die die kumulativen Belohnungen maximieren oder Strafen minimieren.
Zu den beliebten Algorithmen für das Reinforcement-Studying gehören:
— Q-Studying: Ein modellfreier Reinforcement-Studying-Algorithmus, der durch Erkundung und Nutzung eine optimale Richtlinie lernt.
— Deep Q-Community (DQN): Kombination tiefer neuronaler Netze mit Q-Studying für den Umgang mit komplexen, hochdimensionalen Zustandsräumen.
Es ist wichtig zu beachten, dass dies keine erschöpfende Liste von Algorithmen für maschinelles Lernen ist und viele andere spezialisierte Algorithmen und Variationen für bestimmte Aufgaben und Domänen verfügbar sind. Datenwissenschaftler wählen und wenden Algorithmen an, die auf dem jeweiligen Drawback, der Artwork der Daten und dem gewünschten Ergebnis basieren. Bei der Auswahl eines Algorithmus für ein bestimmtes Projekt berücksichtigen sie auch Faktoren wie Modellinterpretierbarkeit, Recheneffizienz und Skalierbarkeit.
