Giải thích về các mô hình học máy hàng đầu

Machine Learning (ML) là một cải tiến công nghệ tiếp tục chứng minh giá trị của nó trong nhiều lĩnh vực.

Học máy có liên quan đến trí tuệ nhân tạo và học sâu. Vì chúng ta đang sống trong thời đại công nghệ không ngừng phát triển, giờ đây có thể dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và biết cách thay đổi cách tiếp cận của mình bằng ML.

Vì vậy, bạn không bị giới hạn trong các cách thủ công; hầu hết mọi nhiệm vụ ngày nay đều được tự động hóa. Có các thuật toán học máy khác nhau được thiết kế cho các công việc khác nhau. Các thuật toán này có thể giải quyết các vấn đề phức tạp và tiết kiệm thời gian làm việc.

Ví dụ về điều này có thể là chơi cờ vua, điền dữ liệu, thực hiện phẫu thuật, chọn tùy chọn tốt nhất từ ​​​​danh sách mua sắm, v.v.

Tôi sẽ giải thích chi tiết các thuật toán và mô hình máy học trong bài viết này.

Chúng ta đi đây!

Học máy là gì?

Học máy là một kỹ năng hoặc công nghệ mà máy móc (chẳng hạn như máy tính) cần xây dựng khả năng học hỏi và thích ứng bằng cách sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán mà không cần lập trình cao.

Do đó, máy móc hoạt động tương tự như con người. Đó là một loại Trí tuệ nhân tạo cho phép các ứng dụng phần mềm trở nên chính xác hơn trong các dự đoán và thực hiện các tác vụ khác nhau bằng cách tận dụng dữ liệu và tự cải thiện.

Vì các công nghệ máy tính đang phát triển nhanh chóng, nên máy học ngày nay không giống như máy học trước đây. Học máy chứng minh sự tồn tại của nó từ nhận dạng mẫu đến lý thuyết học tập để thực hiện các nhiệm vụ nhất định.

Với máy học, máy tính học hỏi từ các tính toán trước đó để tạo ra các quyết định và kết quả có thể lặp lại, đáng tin cậy. Nói cách khác, học máy là một ngành khoa học đã đạt được động lực mới.

Mặc dù nhiều thuật toán đã được sử dụng trong một thời gian dài, nhưng khả năng tự động áp dụng các phép tính phức tạp cho dữ liệu lớn, ngày càng nhanh hơn, lặp đi lặp lại, là một sự phát triển gần đây.

Một số ví dụ được công khai như sau:

• Ưu đãi và giảm giá khuyến nghị trực tuyến, chẳng hạn như từ Netflix và Amazon
• Xe tự lái và Google được quảng cáo rầm rộ
• Phát hiện gian lận và đề xuất một số cách để bỏ qua những vấn đề đó

Và nhiều cái khác.

Tại sao bạn cần Học máy?

Học máy là một khái niệm quan trọng mà mọi chủ doanh nghiệp triển khai trong các ứng dụng phần mềm của họ để biết hành vi khách hàng, mô hình hoạt động kinh doanh, v.v. Nó hỗ trợ sự phát triển của các sản phẩm mới nhất.

Nhiều công ty hàng đầu, như Google, Uber, Instagram, Amazon, v.v., biến máy học thành một phần trung tâm trong hoạt động của họ. Tuy nhiên, các ngành làm việc trên một lượng lớn dữ liệu biết tầm quan trọng của các mô hình học máy.

Các tổ chức có thể làm việc hiệu quả với công nghệ này. Các ngành như dịch vụ tài chính, chính phủ, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, vận tải và dầu khí sử dụng các mô hình máy học để mang lại kết quả có giá trị hơn cho khách hàng.

Ai đang sử dụng Machine Learning?

Học máy ngày nay được sử dụng trong nhiều ứng dụng. Ví dụ nổi tiếng nhất là công cụ đề xuất trên Instagram, Facebook, Twitter, v.v.

Facebook đang sử dụng máy học để cá nhân hóa trải nghiệm của các thành viên trên nguồn cấp tin tức của họ. Nếu người dùng thường xuyên dừng lại để kiểm tra cùng một danh mục bài đăng, công cụ đề xuất sẽ bắt đầu hiển thị nhiều bài đăng cùng danh mục hơn.

Đằng sau màn hình, công cụ đề xuất cố gắng nghiên cứu hành vi trực tuyến của các thành viên thông qua các mẫu của họ. Nguồn cấp tin tức tự động điều chỉnh khi người dùng thay đổi hành động của nó.

Liên quan đến các công cụ đề xuất, nhiều doanh nghiệp sử dụng khái niệm tương tự để chạy các thủ tục kinh doanh quan trọng của họ. Họ đang:

• Phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM): Phần mềm này sử dụng các mô hình máy học để phân tích email của khách truy cập và nhắc nhóm bán hàng trả lời ngay những thư quan trọng nhất trước tiên.
• Business Intelligence (BI): Các nhà cung cấp phân tích và BI sử dụng công nghệ này để xác định các điểm, mẫu và điểm bất thường cần thiết của dữ liệu.
• Hệ thống thông tin nguồn nhân lực (HRIS): Nó sử dụng các mô hình máy học trong phần mềm của mình để lọc qua các ứng dụng và nhận ra những ứng viên tốt nhất cho vị trí được yêu cầu.
• Ô tô tự lái: Các thuật toán học máy giúp các công ty sản xuất ô tô có thể xác định đối tượng hoặc cảm nhận hành vi của người lái để cảnh báo ngay lập tức nhằm ngăn ngừa tai nạn.
• Trợ lý ảo: Trợ lý ảo là trợ lý thông minh kết hợp các mô hình được giám sát và không được giám sát để diễn giải ngữ cảnh lời nói và cung cấp.

Mô hình học máy là gì?

Mô hình ML là một phần mềm hoặc ứng dụng máy tính được đào tạo để đánh giá và nhận dạng một số mẫu. Bạn có thể đào tạo mô hình với sự trợ giúp của dữ liệu và cung cấp cho nó thuật toán để nó học hỏi từ dữ liệu đó.

Ví dụ: bạn muốn tạo một ứng dụng nhận dạng cảm xúc dựa trên nét mặt của người dùng. Tại đây, bạn cần cung cấp cho mô hình các hình ảnh khuôn mặt khác nhau được gắn nhãn với các cảm xúc khác nhau và đào tạo mô hình của bạn thật tốt. Bây giờ, bạn có thể sử dụng cùng một mô hình trong ứng dụng của mình để dễ dàng xác định tâm trạng của người dùng.

Nói một cách đơn giản, mô hình học máy là một biểu diễn quy trình được đơn giản hóa. Đây là cách dễ nhất để xác định điều gì đó hoặc giới thiệu điều gì đó cho người tiêu dùng. Mọi thứ trong mô hình hoạt động như một xấp xỉ.

Ví dụ, khi chúng ta vẽ một quả địa cầu hoặc chế tạo nó, chúng ta tạo cho nó hình dạng của một quả cầu. Nhưng quả địa cầu thực tế không phải hình cầu như chúng ta biết. Ở đây, chúng tôi giả sử hình dạng để xây dựng một cái gì đó. Các mô hình ML hoạt động tương tự.

Hãy tiếp tục với các thuật toán và mô hình máy học khác nhau.

Các loại mô hình học máy

Tất cả các mô hình học máy được phân loại thành học tập có giám sát, không giám sát và tăng cường. Học tập có giám sát và không giám sát được phân loại thành các thuật ngữ khác nhau. Hãy thảo luận chi tiết về từng người trong số họ.

#1. Học có giám sát

Học có giám sát là một mô hình học máy đơn giản liên quan đến việc học một chức năng cơ bản. Hàm này ánh xạ đầu vào thành đầu ra. Ví dụ: nếu bạn có một tập dữ liệu bao gồm hai biến, tuổi làm đầu vào và chiều cao làm đầu ra.

Với mô hình học có giám sát, bạn có thể dễ dàng dự đoán chiều cao của một người dựa trên tuổi của người đó. Để hiểu mô hình học tập này, bạn phải xem qua các danh mục phụ.

#2. phân loại

Phân loại là một nhiệm vụ lập mô hình dự đoán được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực học máy trong đó nhãn được dự đoán cho một dữ liệu đầu vào nhất định. Nó yêu cầu tập dữ liệu huấn luyện với nhiều loại trường hợp đầu vào và đầu ra mà mô hình học được từ đó.

Tập dữ liệu huấn luyện được sử dụng để tìm cách tối thiểu ánh xạ các mẫu dữ liệu đầu vào tới các nhãn lớp đã chỉ định. Cuối cùng, tập dữ liệu huấn luyện đại diện cho vấn đề có chứa một số lượng lớn các mẫu đầu ra.

Nó được sử dụng để lọc thư rác, tìm kiếm tài liệu, nhận dạng ký tự viết tay, phát hiện gian lận, nhận dạng ngôn ngữ và phân tích tình cảm. Đầu ra là rời rạc trong trường hợp này.

#3. hồi quy

Trong mô hình này, đầu ra luôn liên tục. Phân tích hồi quy về cơ bản là một phương pháp thống kê mô hình hóa mối liên hệ giữa một hoặc nhiều biến độc lập và biến mục tiêu hoặc biến phụ thuộc.

Hồi quy cho phép xem số lượng biến phụ thuộc thay đổi như thế nào so với biến độc lập trong khi các biến độc lập khác không đổi. Nó được sử dụng để dự đoán tiền lương, tuổi tác, nhiệt độ, giá cả và các dữ liệu thực tế khác.

Phân tích hồi quy là một phương pháp “dự đoán tốt nhất” để tạo dự báo từ tập hợp dữ liệu. Nói một cách đơn giản, khớp các điểm dữ liệu khác nhau vào một biểu đồ để có được giá trị chính xác nhất.

Ví dụ: Dự đoán giá vé máy bay là một công việc hồi quy phổ biến.

#4. Học không giám sát

Học không giám sát về cơ bản được sử dụng để rút ra các suy luận cũng như tìm các mẫu từ dữ liệu đầu vào mà không có bất kỳ tham chiếu nào đến các kết quả được dán nhãn. Kỹ thuật này được sử dụng để khám phá các nhóm và mẫu dữ liệu ẩn mà không cần sự can thiệp của con người.

Nó có thể phát hiện ra những điểm khác biệt và tương đồng trong thông tin, làm cho kỹ thuật này trở nên lý tưởng cho việc phân khúc khách hàng, phân tích dữ liệu khám phá, nhận dạng mẫu và hình ảnh cũng như chiến lược bán chéo.

Học không giám sát cũng được sử dụng để giảm số lượng tính năng hữu hạn của mô hình bằng cách sử dụng quy trình giảm kích thước bao gồm hai cách tiếp cận: phân tách giá trị đơn lẻ và phân tích thành phần chính.

#5. phân cụm

Phân cụm là một mô hình học tập không giám sát bao gồm việc nhóm các điểm dữ liệu. Nó được sử dụng thường xuyên để phát hiện gian lận, phân loại tài liệu và phân khúc khách hàng.

Các thuật toán phân cụm hoặc nhóm phổ biến nhất bao gồm phân cụm theo thứ bậc, phân cụm dựa trên mật độ, phân cụm dịch chuyển trung bình và phân cụm k-mean. Mỗi thuật toán được sử dụng khác nhau để tìm các cụm, nhưng mục đích là giống nhau trong mọi trường hợp.

#6. Giảm kích thước

Đó là một phương pháp giảm các biến ngẫu nhiên khác nhau đang được xem xét để thu được một tập hợp các biến chính. Nói cách khác, quá trình giảm kích thước của bộ tính năng được gọi là giảm kích thước. Thuật toán phổ biến của mô hình này được gọi là Phân tích thành phần chính.

Lời nguyền của điều này đề cập đến thực tế là thêm nhiều đầu vào hơn vào các hoạt động lập mô hình dự đoán, điều này khiến cho việc lập mô hình thậm chí còn khó khăn hơn. Nó thường được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu.

#7. Tăng cường học máy

Nó là một mô hình tương tự như học máy có giám sát. Nó được gọi là mô hình máy học hành vi. Sự khác biệt duy nhất so với học có giám sát là thuật toán không được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu mẫu.

Mô hình học tăng cường học khi nó tiến về phía trước với phương pháp thử và sai. Chuỗi các kết quả thành công buộc mô hình phải phát triển đề xuất tốt nhất cho một vấn đề nhất định. Điều này thường được sử dụng trong trò chơi, điều hướng, người máy, v.v.

Các loại thuật toán học máy

#1. hồi quy tuyến tính

Ở đây, ý tưởng là tìm một dòng phù hợp với dữ liệu bạn cần theo cách tốt nhất có thể. Có các phần mở rộng trong mô hình hồi quy tuyến tính bao gồm hồi quy tuyến tính bội và hồi quy đa thức. Điều này có nghĩa là lần lượt tìm mặt phẳng tốt nhất phù hợp với dữ liệu và đường cong tốt nhất phù hợp với dữ liệu.

#2. Hồi quy logistic

Hồi quy logistic rất giống với thuật toán hồi quy tuyến tính nhưng về cơ bản được sử dụng để thu được một số lượng kết quả hữu hạn, giả sử là hai. Hồi quy logistic được sử dụng trên hồi quy tuyến tính trong khi lập mô hình xác suất của kết quả.

Ở đây, một phương trình logistic được xây dựng một cách xuất sắc sao cho biến đầu ra sẽ nằm trong khoảng từ 0 đến 1.

#3. cây quyết định

Mô hình cây quyết định được sử dụng rộng rãi trong hoạch định chiến lược, học máy và nghiên cứu hoạt động. Nó bao gồm các nút. Nếu bạn có nhiều nút hơn, bạn sẽ nhận được kết quả chính xác hơn. Nút cuối cùng của cây quyết định bao gồm dữ liệu giúp đưa ra quyết định nhanh hơn.

Do đó, các nút cuối cùng cũng được gọi là lá của cây. Cây quyết định rất dễ dàng và trực quan để xây dựng, nhưng chúng lại thiếu độ chính xác.

#4. rừng ngẫu nhiên

Đó là một kỹ thuật học tập đồng bộ. Nói một cách đơn giản, nó được xây dựng từ cây quyết định. Mô hình rừng ngẫu nhiên liên quan đến nhiều cây quyết định bằng cách sử dụng bộ dữ liệu khởi động của dữ liệu thực. Nó chọn ngẫu nhiên tập hợp con của các biến ở mỗi bước của cây.

Mô hình rừng ngẫu nhiên lựa chọn phương thức dự đoán của mọi cây quyết định. Do đó, dựa vào mô hình “đa số thắng” sẽ giảm nguy cơ mắc lỗi.

Ví dụ: nếu bạn tạo một cây quyết định riêng lẻ và mô hình dự đoán 0 ở cuối, bạn sẽ không có gì. Nhưng nếu bạn tạo 4 cây quyết định cùng một lúc, bạn có thể nhận được giá trị 1. Đây là sức mạnh của mô hình học rừng ngẫu nhiên.

#5. Máy véc tơ hỗ trợ

Máy Vector Hỗ trợ (SVM) là một thuật toán học máy được giám sát phức tạp nhưng trực quan khi chúng ta nói về cấp độ cơ bản nhất.

Ví dụ: nếu có hai loại dữ liệu hoặc lớp, thuật toán SVM sẽ tìm một ranh giới hoặc siêu phẳng giữa các lớp dữ liệu đó và tối đa hóa lề giữa hai loại. Có nhiều mặt phẳng hoặc ranh giới phân tách hai lớp, nhưng một mặt phẳng có thể tối đa hóa khoảng cách hoặc lề giữa các lớp.

#6. Phân tích thành phần chính (PCA)

Phân tích thành phần chính có nghĩa là chiếu thông tin có chiều cao hơn, chẳng hạn như 3 chiều, sang một không gian nhỏ hơn, chẳng hạn như 2 chiều. Điều này dẫn đến một kích thước tối thiểu của dữ liệu. Bằng cách này, bạn có thể giữ các giá trị ban đầu trong mô hình mà không cản trở vị trí nhưng giảm kích thước.

Nói một cách đơn giản, đó là một mô hình giảm kích thước được sử dụng đặc biệt để đưa nhiều biến có trong tập dữ liệu xuống các biến ít nhất. Nó có thể được thực hiện bằng cách đặt các biến có thang đo lường giống nhau và có mối tương quan cao hơn các biến khác lại với nhau.

Mục tiêu chính của thuật toán này là hiển thị cho bạn các nhóm biến mới và cung cấp cho bạn đủ quyền truy cập để hoàn thành công việc của mình.

Ví dụ: PCA giúp giải thích các cuộc khảo sát bao gồm nhiều câu hỏi hoặc biến số, chẳng hạn như các cuộc khảo sát về hạnh phúc, nghiên cứu văn hóa hoặc hành vi. Bạn có thể thấy các biến tối thiểu của điều này với mô hình PCA.

#7. Naive Bayes

Thuật toán Naive Bayes được sử dụng trong khoa học dữ liệu và là một mô hình phổ biến được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Ý tưởng này được lấy từ Định lý Bayes giải thích phương trình xác suất như “xác suất của Q (biến đầu ra) cho P là bao nhiêu.

Đó là một lời giải thích toán học được sử dụng trong thời đại công nghệ ngày nay.

Ngoài ra, một số mô hình được đề cập trong phần hồi quy, bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron và rừng ngẫu nhiên, cũng thuộc mô hình phân loại. Sự khác biệt duy nhất giữa các thuật ngữ là đầu ra rời rạc thay vì liên tục.

#số 8. mạng lưới thần kinh

Mạng thần kinh một lần nữa là mô hình được sử dụng nhiều nhất trong các ngành công nghiệp. Nó thực chất là một mạng lưới các phương trình toán học khác nhau. Đầu tiên, nó lấy một hoặc nhiều biến làm đầu vào và đi qua mạng các phương trình. Cuối cùng, nó cung cấp cho bạn kết quả trong một hoặc nhiều biến đầu ra.

Nói cách khác, một mạng thần kinh lấy một vectơ đầu vào và trả về vectơ đầu ra. Nó tương tự như ma trận trong toán học. Nó có các lớp ẩn ở giữa lớp đầu vào và đầu ra đại diện cho cả chức năng kích hoạt và tuyến tính.

#9. Thuật toán K-Láng giềng gần nhất (KNN)

Thuật toán KNN được sử dụng cho cả bài toán phân loại và hồi quy. Nó được sử dụng rộng rãi trong ngành khoa học dữ liệu để giải quyết các vấn đề phân loại. Hơn nữa, nó lưu trữ tất cả các trường hợp có sẵn và phân loại các trường hợp sắp tới bằng cách lấy phiếu bầu của k hàng xóm.

Chức năng khoảng cách thực hiện phép đo. Ví dụ: nếu bạn muốn có dữ liệu về một người, bạn cần nói chuyện với những người gần nhất với người đó, chẳng hạn như bạn bè, đồng nghiệp, v.v. Thuật toán KNN cũng hoạt động theo cách tương tự.

Bạn cần xem xét ba điều trước khi chọn thuật toán KNN.

• Dữ liệu cần được xử lý trước.
• Các biến cần được chuẩn hóa hoặc các biến cao hơn có thể làm sai lệch mô hình.
• KNN đắt tiền về mặt tính toán.

#10. Phân cụm K-Means

Nó xuất hiện dưới một mô hình học máy không giám sát để giải quyết các nhiệm vụ phân cụm. Ở đây, các tập dữ liệu được phân loại và phân loại thành một số cụm (giả sử K) sao cho tất cả các điểm trong một cụm là không đồng nhất và đồng nhất với dữ liệu.

K-Means hình thành các cụm như thế này:

• K-Means chọn K số điểm dữ liệu, được gọi là trọng tâm, cho mỗi cụm.
• Mỗi điểm dữ liệu tạo thành một cụm với cụm gần nhất (centroids), tức là K cụm.
• Điều này tạo ra trọng tâm mới.
• Khoảng cách gần nhất cho mỗi điểm sau đó được xác định. Quá trình này lặp lại cho đến khi trọng tâm không thay đổi.

Sự kết luận

Các mô hình và thuật toán học máy rất quan trọng đối với các quy trình quan trọng. Các thuật toán này làm cho cuộc sống hàng ngày của chúng ta trở nên dễ dàng và đơn giản. Bằng cách này, việc đưa ra các quy trình khổng lồ nhất trong vài giây trở nên dễ dàng hơn.

Do đó, ML là một công cụ mạnh mẽ mà nhiều ngành công nghiệp hiện nay sử dụng và nhu cầu về nó đang không ngừng tăng lên. Và một ngày không xa chúng ta có thể nhận được những câu trả lời chính xác hơn nữa cho những vấn đề phức tạp của chúng ta.