Was sind Machine-Learning-Algorithmen?
Machine Learning (ML) ist ein akademisches Gebiet, in dem Data Scientists Computeralgorithmen entwickeln, die eine Aufgabe erlernen können, ohne explizit mit Daten programmiert zu sein. Stellen Sie es sich so vor, als würde man dem besten Computeralgorithmus beibringen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, indem man ihm einfach Beispiele zeigt, anstatt jede Algorithmusregel aufzuschreiben.
Beispiele für ein Modell sind oft Daten - aber riesige Mengen an Informationen - und Computeralgorithmen analysieren diese enormen Datensätze, um Beziehungen und Erkenntnisse zu entdecken (zu lernen).
Machine-Deep-Learning-Algorithmen und das Datenmodell sind einzigartige Machine-Data-Programme, da sie iterativ sind. Sie kommen stetig voran; es ist kein einmaliger Prozess. Algorithmen verbessern sich kontinuierlich, da sie immer mehr Daten ausgesetzt sind.
Machine-Learning-Algorithmen können sich so an neue Informationen anpassen und ihre Prognosen verfeinern. Diese Magie bietet die beste Machine Deep Learning, um mit der Zeit genauer zu werden. Machine-Learning-Algorithmen sind wie Schüler, die sich in einem Fach um so mehr verbessern, je mehr sie studieren und üben.
Warum Machine Learning wichtig ist
Machine-Learning-Algorithmen sind nicht einfach nur ein weiteres Schlagwort innerhalb der besten Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI); sie sind transformative Technologie. Seit Jahrzehnten prägt sie Branchen und unseren Alltag neu. Und hier sehen Sie, warum dies so einen entscheidenden Unterschied macht:
Automatisierung komplexer Aufgaben:
Machine-Learning-Algorithmen und das Machine-Learning-Modell sind hervorragend geeignet, um sich wiederholende, zeitaufwendige Aufgaben zu automatisieren, die andernfalls einen erheblichen menschlichen Aufwand erfordern würden. Sie ermöglicht es den Menschen, sich auf strategischere und kreativere Arbeiten zu konzentrieren. Beispiele hierfür sind die Vorhersage von Spam und sogar Deep Learning beim Autofahren.
Erkennung versteckter Muster in Daten:
Selbst die besten herkömmlichen Datenanalysemethoden können nur an der Oberfläche von Daten kratzen, die in umfangreichen Datensätzen versteckt sind. Für eine umfassendere Modellanalyse ist Machine Learning erforderlich, um subtile Muster, Korrelationen und Anomalien zu erkennen. Das sind Dinge, die Menschen übersehen werden.
Personalisierung:
Machine Learning ist die Deep-Learning-Engine für personalisierte Empfehlungen auf Plattformen wie Netflix und Amazon. Machine Learning analysiert Ihre bisherigen Verhaltensvariablen und Präferenzen und schlägt Filme, Produkte oder Inhalte vor, die Sie genießen werden, was Ihre Nutzererfahrung verbessert.
Verbesserte Entscheidungsfindung:
In vielen Branchen werden Entscheidungen auf der Grundlage intuitiver Lernerfahrung oder begrenzter Informationen getroffen. Ein Machine-Deep-Learning-Programm kann das menschliche Urteilsvermögen durch datengestützte Erkenntnisse und Prognosen verbessern. Dies führt zu fundierteren und objektiveren Entscheidungen, sei es in der Gesundheitsdiagnostik, bei Finanzinvestitionen oder im Supply Chain Management.
Ein Machine Learning-Programm macht Computer schlauer und befähigt Menschen, Probleme effizienter zu lösen.
Arten von Machine-Learning-Algorithmen
Überwachtes Lernen
Überwachtes Deep Learning ist die häufigste Art von Machine-Learning-Programm. Das ist, als hätte man einen Lehrer, der den Deep-Learning-Prozess leitet.
Maschinenalgorithmen werden mit einer Reihe von Programmtrainingsdaten geliefert, die jeweils mit der korrekten Ausgabe beschriftet sind. Diese beschrifteten Daten fungieren als „Supervisor“, der dem Algorithmus das gewünschte Ergebnis für eine bestimmte Eingabe mitteilt.
Das Ziel ist es, die Beziehung zwischen den Modellalgorithmus-Eingabefunktionen und den entsprechenden Beschriftungen zu erlernen, um die Ausgabe für neue, unsichtbare Daten genau vorherzusagen. Zu den gängigen überwachten Lernalgorithmen gehören:
● Lineare Regression: Ein linearer Modellalgorithmus zur Vorhersage fortlaufender numerischer Werte, wie etwa von Immobilienpreisen oder Verkaufszahlen. Sie geht von einer linearen Beziehung zwischen den Eingangs-KEs und der Ausgangsvariablen aus.
● Logistische Regression: Algorithmen des Klassifizierungsprogramms werden mit hoher Wahrscheinlichkeit verwendet, um kategorische Ergebnisse vorherzusagen, z. B. ob eine E-Mail Spam ist oder nicht, oder ob ein Kunde abstürzen wird. Es berechnet die Wahrscheinlichkeit einer Instanz, die zu einer bestimmten Kategorie gehört.
● Entscheidungsstruktur: Diese Programmalgorithmen erzeugen ein baumartiges Modell von Entscheidungen und ihren möglichen Konsequenzen. Sie sind einfach zu interpretieren und können für die Klassifizierung verwendet werden. Einige Unternehmen verwenden sie für Regressionsaufgaben.
● Support Vector Machines (SVM): SVMs sind leistungsstarke Algorithmen für Klassifizierungsaufgaben. Sie suchen nach der optimalen Hyperebene, die Datenpunkte in verschiedene Klassen unterteilt.
Dann gibt es die Algorithmen des neuronalen Netzwerks, auch bekannt als Deep Learning . Diese komplexen Netzwerkalgorithmen sind von der Netzwerkstruktur des menschlichen Gehirns inspiriert. Ein Netzwerk zeichnet sich durch Aufgaben wie Bilderkennung und NLP aus; im Allgemeinen ist ein netzwerkneuronaler Algorithmus am besten für alles geeignet, was ein komplexes Mustererkennungsproblem darstellt.
Unüberwachtes Lernen
Das Entscheidungsmodell für unüberwachtes Lernen verfolgt einen anderen Programmansatz als das überwachte Lernen. Der Algorithmus erhält hier weder einen gekennzeichneten Datenpunkt noch explizite Anweisungen, wonach er suchen soll.
Beim nicht überwachten Lernen verwenden wir einen Datenwertsatz ohne vordefinierte Ergebnisse, und der Machine-Learning-Algorithmus wird aufgefordert, verborgene Muster, Strukturen oder Beziehungen zu erkennen. Sie muss dies allein tun, ohne menschliche Hilfe. Zu den beliebten unüberwachten Algorithmen für Machine Learning gehören:
● K-Means clustering: Dieser Entscheidungsalgorithmus ist eine Methode zur Gruppierung ähnlicher Datenpunkte in Cluster. Bei dieser Methode teilen wir die Datenwerte in K verschiedene Cluster auf, und die Punkte gehören zum Cluster mit dem nächsten Mittelwert.
● Hierarchisches Clustering unterscheidet sich von K-means-Algorithmen, die einen flachen Satz von Clustern erzeugen. Hierarchisches Clustering erstellt eine Hierarchie von Clustern, die wie eine Struktur aussieht. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie die Beziehungen zwischen Clustern mit unterschiedlichen Granularitätsstufen verstehen möchten.
● Hauptkomponentenanalyse (PCA): PCA ist eine „Dimensionalitätsreduktionstechnik“, mit der Datenpunktwerte als Variablen visualisiert werden können. Mit PCA-Algorithmen identifizieren wir die Hauptkomponenten und die Richtungen der größten Varianz in den Datenwerten. Als Nächstes projizieren wir die Daten auf einen tiefer dimensionalen Raum und bewahren dabei so viele Informationen wie möglich auf.
● Erkennung von Anomalien: Entwickelt für das Training zur Identifizierung seltener oder ungewöhnlicher Entscheidungsdatenpunkte, die nicht innerhalb der Norm des Datenpunktsatzes liegen. Dieser Machine-Learning-Algorithmus ist recht gut bei der Erkennung von Betrugsversuchen, der Erkennung von Netzwerkeingriffen (für Cybersicherheit) und der Identifizierung von Fertigungsfehlern.
Manchmal wird unüberwachtes Lernen als Vorstufe zum überwachten Lernen verwendet, wobei die gewonnenen Erkenntnisse genutzt werden können, um einen gekennzeichneten Datenpunkt für das Training überwachter Modelle zu erstellen.
Boosting ist eine leistungsstarke Ensemble-Trainings- und Lerntechnik im Machine Learning. Beim Boosten werden mehrere schwache Modelle kombiniert. Boosting bedeutet, dass diese oft trainiert werden, etwas besser zu werden, als zufällige Schätzungen. Boosting kombiniert diese Faktoren zu einem starken Vorhersagemodell.
Beim Boosten werden die Modelle der Reihe nach trainiert, wobei jedes nachfolgende Modell sich darauf konzentriert, die Fehler der vorherigen Modelle durch Boosten zu korrigieren.
Verstärkerlernen
Verstärkendes Lernen ist eine einzigartige Form des maschinellen Lernens, die sich von der Verhaltenspsychologie inspirieren lässt. Ein Agent lernt durch Ausprobieren, Interaktion mit seiner Umgebung und Empfang von Feedback durch Belohnungen oder Strafen, die auf seinen Aktionen basieren.
Es ist ein bisschen wie ein Tier gutes Verhalten lehren. Der Agent lernt, bestimmte Handlungen mit positiven Ergebnissen (Belohnungen) und andere mit negativen Ergebnissen (Strafen) zu verknüpfen. Wenn dieser Prozess wiederholt wiederholt wiederholt wird, entwickelt der Support-Mitarbeiter eine Richtlinie, die Aktionen auswählt, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu Belohnungen führen.
Man kann sehen, wie dieser Prozess dem Lernen von Menschen und Tieren durch positive und negative Verstärkung entspricht. Zwei häufig verwendete Deep-Learning-Algorithmen für die Verstärkung beinhalten Q-Learning, mit dem zukünftige Belohnungen für bestimmte Aktionen in einem bestimmten Bundesstaat abgeschätzt werden. Deep Q-Networks, oder DQN, ist eine moderne Erweiterung von Q-Learning, die verstärkendes Lernen mit der Kraft tiefer neuronaler Netzwerke kombiniert.
Algorithmen für das Erlernen von Verstärkungen haben eine Vielzahl von Anwendungen. Es trainiert Roboter, Aufgaben in der realen Welt zu erledigen, wie Navigieren, Objekte manipulieren und sogar Spiele spielen. Die Entwicklung von KI-Agenten mit verstärkendem Lernen kann Modelle entwickeln, die komplexe Spiele wie Schach, Go und Dota 2 meistern.
Optimierte Entscheidungsressourcenvariablen in Bereichen wie Energienetzen, Verkehrssteuerung und Cloud Computing. Verstärktes Lernen ist zwar ein leistungsstarkes Tool für das Training eines Modells, kann aber aufgrund der Notwendigkeit sorgfältig gestalteter Belohnungsfunktionen und des Potenzials für langsame Konvergenz schwierig anzuwenden sein.
Wahl des richtigen Algorithmus: Einsatzbeispiele und Überlegungen
Die Auswahl des am besten geeigneten Machine-Deep-Learning-Algorithmus ist von entscheidender Bedeutung, da die Anwendung spezifischer Machine-Learning-Modelle begrenzt und stark fokussiert sein kann. Sie können auch feststellen, dass das falsche Modell Ihnen ineffiziente Ergebnisse liefert, während das richtige wertvolle Erkenntnisse freisetzen und zu wirkungsvollen Ergebnissen führen kann.
Zu stellende Fragen zu Schlüsselwerten
Überwachtes, unüberwachtes oder verstärkendes Lernen: Sind Ihre Datenpunktwerte mit Zielergebnissen (überwacht), unbeschriftet (unbeaufsichtigt) beschriftet, oder benötigen Sie einen Agenten, der durch Interaktion mit einer Umgebung (Verstärkung) lernt? Darüber sollten Sie nachdenken, bevor Sie sich für ein bestimmtes Modell entscheiden.
Sie müssen auch zwischen Regressions- und Klassifikationsalgorithmen wählen. Hier geht es bei der Entscheidung für die Regression darum, ob Sie einen fortlaufenden numerischen Wert (Regression) vorhersagen oder Datenwerte in verschiedene Klassen (Klassifikation) kategorisieren - was keine Regression bedeutet.
Eine weitere wichtige Überlegung ist die Größe und Art des Datensatzes, den Sie zum Trainieren eines Modells verwenden: Wie viele Datenwerte haben Sie? Ist es strukturiert (tabellarisch), unstrukturiert (Text, Bilder) oder eine Mischung? Die Größe und Komplexität des Datensatzes kann die Wahl des Algorithmus beeinflussen.
Die Interpretierbarkeit spielt ebenfalls eine Rolle, da einige Modelle für Machine Learning einige Zeit in Anspruch nehmen, um sie zu erklären. Benötigen Sie ein Modell, das den Beteiligten leicht erklärt werden kann (z. B. Entscheidungsstruktur), oder sind Sie bereit, die Fähigkeit zu opfern, zu erklären, wie Ihr Modell funktioniert, um eine möglicherweise höhere Genauigkeit zu erzielen (z. B. tiefe neuronale Netzwerke)?
Abgleich von Algorithmen mit Beispielanwendungen
Um die Dinge konkreter zu machen, sehen wir uns ein Beispiel an, wie bestimmte Machine-Deep-Learning-Algorithmen mit einigen der häufigsten Anwendungsfälle in der Praxis übereinstimmen.
Prognosen zur Kundenabwanderung
Dies ist ein Beispiel für ein zufälliges Klassifizierungsproblem, bei dem Unternehmen Kunden identifizieren möchten, die wahrscheinlich keine Dienstleistung oder ein Produkt mehr verwenden. Logistic Regression Random Algorithms sind eine Machine-Learning-Methode, die Abwanderung vs. keine Abwanderung vorhersagt. Dennoch übertreffen zufällige Wälder oft die logistische Regression, weil zufällige Wälder komplexere Beziehungen zwischen einer Reihe von Kundenmerkmalen und dem daraus resultierenden Veränderungsverhalten erfassen, sodass zufällige Wälder möglicherweise eine bessere Wahl sind.
Bilderkennung
ist eine Deep-Learning-Aufgabe, bei der Objekte, Gesichter oder Muster aus einem bereitgestellten Bild automatisch identifiziert werden. Ein Modell, das für die Bilderkennung gut geeignet ist, wird als Convolutional Neural Network (CNN) bezeichnet, da es visuelle Merkmale hierarchisch aus reinen Pixeldaten darstellen kann.
Empfehlungssysteme
Schlagen Sie den Benutzern Elemente basierend auf ihren Präferenzen und ihrem Verhalten vor. Ein Machine-Learning-Modell namens kollaboratives Filtern ist eine großartige Möglichkeit, dies zu tun. Trotzdem ist die Matrixfaktorisierung ebenfalls beliebt: Sie zerlegt Interaktionen zwischen Benutzerelementen in latente Faktoren und offenbart versteckte Einstellungen, die für personalisierte Empfehlungen verwendet werden können.
Dies sind nur einige Beispiele. Der beste Algorithmus für einen bestimmten Anwendungsfall kann je nach Art der Daten, der Komplexität des Problems und den verfügbaren Ressourcen variieren.
Weitere Überlegungen
Der erste Schritt besteht darin, Ihr Problem zu verstehen und es mit geeigneten Programmalgorithmen abzustimmen. Es gibt jedoch noch ein paar andere Dinge, die Sie beim Erstellen eines Modells für Machine Learning für Ihr spezifisches Projekt beachten sollten.
Der Kompromiss zwischen Abweichung und Abweichung ist ein entscheidendes Konzept, da Abweichung sich auf den Fehler bezieht, der durch die Annäherung eines realen Problems an ein vereinfachtes Modell eingeführt wird - während Abweichung sich auf die Empfindlichkeit des Modells gegenüber Schwankungen in den Trainingsdaten bezieht. Wenn Sie sich für ein Modell mit hoher Bias entscheiden, wird es einfach und schlecht für die Daten geeignet sein. Im Gegensatz dazu kann ein Programmmodell mit hoher Varianz zu komplex sein und die Daten überladen. Ihr müsst danach streben, ein Gleichgewicht zu finden.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Komplexität des Modells. Einfache Modelle zeichnen möglicherweise nicht alle Nuancen in den Daten auf, aber ein übermäßig komplexes Modell passt möglicherweise zu genau in das Rauschen der Trainingsdaten. Das bedeutet, dass man überdimensioniert ist - und ein schlechtes Modell. Das Modell muss komplex genug sein, um die zugrunde liegenden Muster zu erfassen, es darf jedoch nicht so komplex sein, dass es die Trainingsdaten speichert.
Funktionstechnik und -auswahl sind das Herzstück der Qualität Ihrer Modelle. Feature Engineering wandelt Rohdaten in „Features“ um, die für das Machine Learning-Programm informativer sind. Die Auswahl der KEs umfasst die Auswahl der wichtigsten KEs, die für die Leistung des Modells hilfreich sind.
Die Zukunft des Machine Learning
KI-Lösungen und Machine Deep Learning schreiten mit atemberaubender Geschwindigkeit voran. Ständig werden neue Algorithmen, Techniken und Frameworks entwickelt, die die Grenzen dessen, was mit künstlicher Intelligenz möglich ist, überschreiten.
Wir befinden uns in einer aufregenden Zeit, um uns in diesem Bereich zu engagieren, mit bahnbrechenden Entwicklungen in der Verarbeitung natürlicher Sprachen, der Computer-Vision und dem Lernen mit Verstärkung.
Wer die Power des Machine Learning nutzen will, muss sich unbedingt auf dem Laufenden halten, wenn es um die rasanten Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz geht. Die heutigen hochmodernen Werkzeuge und Techniken könnten fast über Nacht überholt sein. Sie müssen über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden sein, um sicherzustellen, dass Sie die effektivsten und effizientesten Methoden verwenden, um Ihre Probleme zu lösen.
Erste Schritte mit der Power von Machine Learning
Machine Learning ist nicht mehr auf Forschungslabore und Tech-Giganten beschränkt. Unternehmen und Einzelpersonen nutzen zunehmend IT-Lösungen mithilfe benutzerfreundlicher Tools, die keine umfassenden Data-Science-Kenntnisse erfordern.
Ob Sie im Gesundheitswesen tätig sind, ein Programm zur Verbesserung der Diagnose benötigen oder im Marketing tätig sind und die Kundenerfahrung nach Ihren Wünschen gestalten möchten - Machine Learning hat das Potenzial, Ihr Fachgebiet zu revolutionieren.
Es lohnt sich immer, einen Blick darauf zu werfen. Haben Sie also keine Angst, sich genauer anzusehen, wie ein Machine-Learning-Programm auf Ihre Domain angewendet werden kann. Identifizieren Sie Ihre Herausforderungen im Bereich Daten, und bestimmen Sie, welche Tools für Machine Learning verwendet wurden, um ähnliche Probleme in anderen Bereichen, Sektoren oder Branchen zu lösen.
Außerdem finden Sie hier unzählige Online-Ressourcen, wie Tutorials, Kurse und Open-Source-Bibliotheken.
OVHcloud und Machine Learning
OVHcloud ist sich der wachsenden Bedeutung von Machine Learning bewusst. Aus diesem Grund bieten wir ein breites Spektrum an Dienstleistungen für die Unterstützung der Umsetzung an. Wir bieten Infrastruktur- und Plattformlösungen, mit denen Benutzer ihre Machine-Learning-Projekte effizient skalieren können.
