Beherrschen von ML-Algorithmen: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für eine effektive Auswahl | von Ismail Otukoya | Juni 2023

Hallo Leute! Wir alle wissen, dass es überwältigend sein kann, sich in der Welt des maschinellen Lernens zurechtzufinden. Angesichts der zahlreichen zur Auswahl stehenden ML-Algorithmen und einer Vielzahl von Aufgaben, die sie lösen können, ist es wichtig, ein klares Verständnis darüber zu haben, welche Algorithmen wann verwendet werden sollen, welche Parameter zu berücksichtigen sind und wie ihre Wirksamkeit getestet werden kann. Ich habe einen prägnanten und praktischen Leitfaden zusammengestellt, der es in einfache Schritte gliedert.

Zunächst einmal: Was sind Algorithmen für maschinelles Lernen überhaupt?

Falls noch jemand im Unklaren darüber ist, was das alles soll und warum es nötig ist. Lassen Sie uns kurz darüber sprechen, was maschinelles Lernen wirklich ist und welche Arten von Algorithmen wir haben. Aber wenn Sie das bereits wissen, scrollen Sie einfach weiter zum Schritt-für-Schritt-Abschnitt zur Auswahl von ML-Algorithmen (es würde jedoch nicht schaden, weiterzulesen).

Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist eine Rechenmethode, die Daten nutzt, um Muster aufzudecken, Vorhersagen zu treffen oder Prozesse zu automatisieren. Dabei wird einem Pc beigebracht, aus Beispielen und Daten zu lernen, sodass er Aufgaben ausführen kann, ohne dass er explizit für jede bestimmte Aufgabe programmiert werden muss. ML-Algorithmen werden auf unterschiedliche Weise trainiert. Diese spezifischen Methoden sind die Typen von ML-Algorithmen und sie lassen sich in dreieinhalb Kategorien einteilen (Seien Sie ruhig, lesen Sie einfach weiter und wir werden den halben Teil später erklären, kein Grund zur Eile).

Wir generieren täglich enorme Datenmengen in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, soziale Medien, Technologie (IoT) und mehr. Maschinelles Lernen nimmt all diese Daten auf und nutzt sie zur Prozessautomatisierung, die wir als Menschen nicht mit unserem Gehirn durchführen können.

Werfen wir einen kurzen Blick auf die wichtigsten Arten von ML-Algorithmen und einige Beispiele für die häufigsten Aufgaben.

Arten von ML-Algorithmen: Wählen Sie Ihre Waffe

Nun, es gibt drei Haupt-ML-Algorithmen: Unüberwacht, Überwacht und Verstärkung. Und ein weiterer (denken Sie daran, ich habe Ihnen gesagt, Sie sollen mich nicht überstürzen, die Geduld hat sich endlich ausgezahlt) ist halbüberwacht und kommt aus einer Kombination aus beaufsichtigt und unbeaufsichtigt. Lassen Sie uns über die einzigartigen Merkmale und Beispiele jedes dieser Typen sprechen.

Unüberwachter ML-Algorithmus

Unüberwachte Lernalgorithmen lernen aus unbeschrifteten Daten, das heißt, sie haben keine vordefinierten Ausgabebezeichnungen. Ziel ist es, Muster, Strukturen oder Beziehungen innerhalb der Daten aufzudecken. Von Natur aus unbeaufsichtigte Menschen haben viele Einschränkungen, da sie keinen Ausgangspunkt für ihre Ausbildung haben und nur wenige Aufgaben ausführen können. Die beiden wichtigsten, die wir hervorheben und diskutieren werden. Hier sind einige einzigartige Funktionen und Beispiele:

Einzigartige Funktionen:

• Keine gekennzeichneten Daten erforderlich.
• Entdecken verborgener Muster oder Strukturen in Daten.
• Wird häufig für Clustering- und Dimensionsreduktionsaufgaben verwendet.

Beispiele:

• Clustering: Wenn Sie ihm ein Bild eines Tieres zeigen, kann es zwar nicht erkennen, aber es lernt auf jeden Fall, ein Tier von einer Pflanze zu unterscheiden. Das bedeutet, dass es Dinge anhand ihrer natürlich unterschiedlichen Merkmale unterscheiden und in separate Gruppen, sogenannte Cluster, einteilen kann. Dies eignet sich hervorragend zur Lösung von Aufgaben wie Spam-Filterung, Betrugserkennung und hierarchischem Clustering für die Dokumentenanalyse.
• Dimensionsreduktion: Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) reduziert die Anzahl der Options und behält gleichzeitig wichtige Informationen bei. Es hilft bei der Datenvisualisierung und Funktionsauswahl. Der Hauptgedanke dahinter ist die Verarbeitung und Vereinfachung von Daten.

Es ist wichtig zu beachten, dass PCA entgegen der Meinung der Mehrheit der Menschen keine Options automatisch aus dem Datensatz entfernt; Vielmehr werden neue Variablen erstellt, die eine Kombination der ursprünglichen Merkmale darstellen. Es wird häufig als Zwischenschritt in komplexeren ML-Projekten verwendet.

Überwachtes Lernen

Dies ist wohl die beliebteste Gruppe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Und es ist wirklich keine Überraschung, da es flexibel und umfassend ist und viele ML-Aufgaben abdeckt, die heute gefragt sind. Algorithmen für überwachtes Lernen hingegen lernen aus beschrifteten Daten, wobei Eingabebeispiele mit entsprechenden Ausgabebezeichnungen gepaart werden. Ihr Ziel ist es, eine Zuordnungsfunktion zu erlernen, die Beschriftungen für neue, unsichtbare Eingaben vorhersagen kann.

Annotation, auch Labeling genannt, ist ein wesentlicher Prozess zum Aufbau eines überwachten ML-Algorithmus. Kurz gesagt, es erfordert das Hinzufügen von Beschriftungen oder Tags zu den Datenstücken, die dem Algorithmus sagen, wie er sie interpretieren soll. Es handelt sich um einen recht zeitaufwändigen und arbeitsintensiven Prozess, der normalerweise ausgelagert wird, um Zeit für die Kerngeschäftsaufgaben zu sparen.

Hier sind einige einzigartige Funktionen und Beispiele:

Einzigartige Funktionen:

• Erfordert gekennzeichnete Daten für das Coaching.
• Vorhersage von Ausgabebeschriftungen oder -werten basierend auf Eingabemerkmalen.
• Wird häufig für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet.

Beispiele:

• Klassifizierung: Assist Vector Machines (SVM) klassifizieren Eingaben in verschiedene Kategorien. Es kann zur E-Mail-Spam-Erkennung oder Stimmungsanalyse verwendet werden.
• Regression: Die lineare Regression sagt einen kontinuierlichen Ausgabewert basierend auf Eingabemerkmalen voraus. Es wird zur Vorhersage von Immobilienpreisen oder Börsentrends eingesetzt.
• Prognose: Dies zielt darauf ab, zukünftige Werte oder Developments auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Es wird häufig in der Zeitreihenanalyse verwendet, bei der die Datenpunkte chronologisch geordnet werden. Ziel ist es, Muster, Developments und Abhängigkeiten in den Daten zu erfassen, um genaue Vorhersagen über zukünftige Werte zu treffen. Es wird üblicherweise in der Geschäfts- und Finanzbranche eingesetzt.

Halbüberwachtes Lernen

In bestimmten Szenarien kann die Entscheidung zwischen unbeaufsichtigtem und überwachtem Lernen angesichts der spezifischen Anforderungen des jeweiligen Issues eine entmutigende Aufgabe sein. Die Kombination dieser beiden Algorithmen kann jedoch insbesondere angesichts zunehmender Modellkomplexität erhebliche Vorteile bringen. Unüberwachtes Lernen sorgt für Einfachheit und Effizienz, während überwachtes Lernen Flexibilität und die Möglichkeit bietet, umfassende Ziele anzugehen. Durch die Nutzung der Kernfunktionen jedes Algorithmus können wir einen leistungsstarken Ansatz zur Lösung komplexer maschineller Lernaufgaben erreichen.

Wenn wir sie beide in die heilige Ehe bringen, haben wir einen Nachwuchs halbüberwachten Lernens. Diese Artwork von ML-Algorithmus ermöglicht es uns, den Private- und Zeitaufwand für die Kommentierung der Daten erheblich zu reduzieren.

Einzigartige Funktionen:

• Verwendet eine Kombination aus beschrifteten und unbeschrifteten Daten.
• Vorteile in Szenarien, in denen gekennzeichnete Daten knapp oder teuer sind.
• Kann im Vergleich zu unbeaufsichtigtem Lernen allein eine bessere Leistung bieten.

Beispiele:

• Textklassifizierung: Beim Coaching eines Stimmungsanalysemodells kann ein kleiner Teil des Textes für die Stimmung gekennzeichnet sein, während der Großteil unbeschriftet bleibt.
• Anomalieerkennung: Bei der Netzwerksicherheit werden einige Fälle bekannter Anomalien gekennzeichnet, während der Algorithmus lernt, neue Anomalien in den nicht gekennzeichneten Daten zu erkennen.

Verstärkungslernen

Sowohl unbeaufsichtigte als auch überwachte Algorithmen arbeiten mit den Daten, entweder unbeschriftet oder beschriftet. Und jetzt etwas ganz anderes. Ein Verstärkungsalgorithmus trainiert innerhalb einer Umgebung mit einem Regelwerk und einem definierten Ziel.

Reinforcement-Studying-Algorithmen lernen durch Interaktion mit einer Umgebung und Suggestions in Type von Belohnungen oder Bestrafungen. Das Ziel besteht darin, die optimalen Aktionen zu ermitteln, um die kumulativen Belohnungen zu maximieren. Hier sind einige einzigartige Funktionen und Beispiele:

Einzigartige Funktionen:

• Lernen Sie durch Versuch und Irrtum.
• Interagieren Sie mit einer Umgebung und erhalten Sie Suggestions.
• Geeignet für sequentielle Entscheidungsaufgaben.

Beispiele:

• Spielen: Deep Q-Community (DQN) lernt, Spiele zu spielen, indem es je nach Spielleistung Belohnungen oder Strafen erhält. Es hat beeindruckende Ergebnisse in Spielen wie AlphaGo und Atari-Spielen erzielt.
• Robotiksteuerung: Reinforcement Studying kann angewendet werden, um Robotern beizubringen, bestimmte Aufgaben auszuführen, indem erfolgreiche Aktionen belohnt und Fehler bestraft werden.
• Autonome Fahrzeuge: Der Algorithmus muss durch die Umgebung navigieren, ohne an irgendetwas zu stoßen und die Verkehrsregeln einzuhalten.

Bei der Auswahl des besten Algorithmus für maschinelles Lernen für Ihr Projekt können Sie die folgenden fünf Schritte befolgen:

Schritt 1: Definieren Sie Ihr Projektziel: Identifizieren Sie klar die spezifische Aufgabe oder das Ergebnis, das Sie mit maschinellem Lernen erreichen möchten.

Schritt 2: Analysieren Sie Ihre Daten: Bewerten Sie die Größe, die Verarbeitungsanforderungen und die Verfügbarkeit gekennzeichneter oder nicht gekennzeichneter Daten. Bestimmen Sie, ob eine Datenvorverarbeitung oder Annotation erforderlich ist.

Schritt 3: Bewerten Sie Geschwindigkeit und Trainingszeit: Berücksichtigen Sie die Zeit und die Rechenressourcen, die für das Coaching des Algorithmus verfügbar sind. Entscheiden Sie, ob eine schnellere Schulung mit möglichen Qualitätseinbußen akzeptabel ist.

Schritt 4: Linearität der Daten bewerten: Bestimmen Sie die Linearität des Issues und der Daten. Lineare Algorithmen sind einfacher, erfassen jedoch möglicherweise keine komplexen, nichtlinearen Beziehungen.

Schritt 5: Bestimmen Sie Merkmale und Parameter: Berücksichtigen Sie die Komplexitäts- und Genauigkeitsanforderungen Ihres Modells. Eine längere Trainingszeit kann zu einer verbesserten Genauigkeit und Leistung führen.

Die Auswahl des richtigen Algorithmus für maschinelles Lernen kann eine Herausforderung sein, insbesondere für Personen mit begrenzter Erfahrung auf diesem Gebiet. Die Beantwortung einer Reihe von Fragen und die Berücksichtigung wichtiger Faktoren können den Prozess jedoch vereinfachen:

1. Eingabedaten: Bewerten Sie die Verfügbarkeit, Angemessenheit, Verarbeitung und Annotation Ihrer Daten.
2. Ausgabeziel: Definieren Sie klar das spezifische Ergebnis oder Ziel, das Sie durch maschinelles Lernen erreichen möchten.
3. Datenkomplexität: Bestimmen Sie die Linearität oder Komplexität Ihrer Daten basierend auf Ihrem Studienfach und Ihrer Problemdomäne.
4. Ressourcenbeschränkungen: Berücksichtigen Sie Ihre Zeit- und Ressourcenbeschränkungen für das Coaching und die Bereitstellung des Algorithmus.
5. Funktionspräferenzen: Identifizieren Sie die wesentlichen Funktionen oder Merkmale, die für eine erfolgreiche Modellleistung erforderlich sind.

Durch die Auseinandersetzung mit diesen Fragen und Faktoren können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die Ihren Entscheidungsprozess bei der Auswahl eines geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen unterstützen.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es keinen allgemeingültigen Algorithmus gibt. Es ist eine Reise der Erkundung, des Experimentierens und der Verfeinerung. Bleiben Sie neugierig, seien Sie offen für Neues und nutzen Sie die umfangreichen verfügbaren Ressourcen, um Sie bei der Auswahl des ML-Algorithmus zu unterstützen, der Ihren spezifischen Anforderungen am besten entspricht.