Millaisia koneoppimisalgoritmeja on olemassa ja miten ne valitaan?
Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, joka keskittyy rakentamaan järjestelmiä, jotka pystyvät oppimaan datasta ja tekemään päätöksiä tai ennusteita sen perusteella. Algoritmin valinta on tärkeä koneoppimisessa, sillä se määrittää, kuinka malli oppii tiedosta ja kuinka tehokkaasti se toimii näkymättömässä datassa. On olemassa useita koneoppimisalgoritmeja, joista jokainen sopii erilaisiin tehtäviin ja tietorakenteisiin. Sopivan algoritmin valinta edellyttää käsillä olevan ongelman, tietojen luonteen ja tehtävän erityisvaatimusten ymmärtämistä.
Koneoppimisalgoritmien tyypit
1. Valvotut oppimisalgoritmit:
– Nämä algoritmit oppivat merkityistä tiedoista, mikä tarkoittaa, että syöttötiedot yhdistetään oikeaan lähtöön. Tavoitteena on oppia kartoitus syötteistä lähtöihin, joiden avulla voidaan ennustaa uusien, näkymättömien tietojen tulos.
- Esimerkit:
- Lineaarinen regressio: Käytetään jatkuvan arvon ennustamiseen. Esimerkiksi asuntojen hintojen ennustaminen koon, sijainnin ja makuuhuoneiden lukumäärän kaltaisten ominaisuuksien perusteella.
- Logistinen regressio: Käytetään binääriluokitteluongelmiin, kuten sen määrittämiseen, onko sähköposti roskapostia vai ei.
- Tuki vektorikoneille (SVM): Tehokas sekä lineaarisissa että epälineaarisissa luokitustehtävissä. He työskentelevät etsimällä hypertason, joka parhaiten erottaa luokat ominaisuusavaruudessa.
- Päätöspuut: Käytetään luokittelu- ja regressiotehtäviin. He mallintavat tietoja jakamalla sen haaroihin ominaisuusarvojen perusteella.
- Satunnaiset metsät: Ensemble-menetelmä, joka rakentaa useita päätöspuita ja yhdistää ne tarkemman ja vakaamman ennusteen saamiseksi.
- Neuraaliverkot: Erityisen hyödyllinen monimutkaisiin tehtäviin, kuten kuvan- ja puheentunnistukseen. Ne koostuvat kerroksista toisiinsa yhteydessä olevia solmuja (neuroneja), jotka käsittelevät tietoja ihmisaivojen inspiroimalla tavalla.
2. Valvomattomat oppimisalgoritmit:
– Nämä algoritmit toimivat tietojen kanssa, joilla ei ole merkittyjä vastauksia. Tavoitteena on päätellä tietopisteiden joukossa esiintyvä luonnollinen rakenne.
- Esimerkit:
- K-tarkoittaa klusterointia: Osioi tiedot K erilliseksi klusteriksi piirteiden samankaltaisuuden perusteella.
- Hierarkkinen klusterointi: Rakentaa klusterihierarkian, joka on hyödyllinen tiedoille, jotka luonnollisesti muodostavat puumaisen rakenteen.
- Pääkomponenttianalyysi (PCA): Mittasuhteiden vähentämistekniikka, joka muuntaa tiedot lineaarisesti korreloimattomien muuttujien joukoksi, joita kutsutaan pääkomponenteiksi.
- Yhdistyksen säännöt: Käytetään mielenkiintoisten muuttujien välisten suhteiden löytämiseen suurista tietokannoista, käytetään yleisesti markkinakorianalyysissä.
3. Puolivalvotut oppimisalgoritmit:
– Nämä algoritmit käyttävät sekä merkittyjä että merkitsemättömiä tietoja harjoitteluun. Tyypillisesti saatavilla on pieni määrä merkittyjä tietoja ja suuri määrä merkitsemättömiä tietoja. Tästä on hyötyä, kun tietojen merkitseminen on kallista tai aikaa vievää.
- Esimerkit:
- Itseharjoittelu: Sisältää mallin koulutuksen merkityillä tiedoilla, ennusteiden ennustamisen merkitsemättömille tiedoille ja sitten mallin uudelleenkoulutuksen äskettäin merkityillä tiedoilla.
- Yhteiskoulutus: Käyttää useita oppijoita, jotka merkitsevät toisiaan merkitsemättömät tiedot iteratiivisesti.
4. Vahvistusoppimisalgoritmit:
– Nämä algoritmit oppivat olemalla vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa. He saavat palautetta palkkioiden tai rangaistusten muodossa ja pyrkivät maksimoimaan kumulatiivisen palkkion.
- Esimerkit:
- Q-oppiminen: Malliton algoritmi, joka oppii toimien arvon tietyissä tiloissa optimaalisen käytännön johtamiseksi.
- Deep Q-Networks (DQN): Yhdistää Q-oppimisen syviin hermoverkkoihin käsitelläkseen korkeaulotteisia tilaavaruuksia.
- Käytännön gradienttimenetelmät: Optimoi käytäntö suoraan säätämällä hermoverkon painoja.
5. Syväoppimisalgoritmit:
– Osajoukko koneoppimisalgoritmeja, jotka käyttävät monikerroksisia hermoverkkoja (syvät arkkitehtuurit). He pystyvät oppimaan monimutkaisia malleja suurissa tietojoukoissa.
- Esimerkit:
- Konvoluutiohermoverkot (CNN): Niitä käytetään ensisijaisesti kuvatietoihin, ja ne havaitsevat automaattisesti tärkeät ominaisuudet ilman ihmisen valvontaa.
- Toistuvat hermoverkot (RNN): Sopii peräkkäisille tiedoille, kuten aikasarjoille tai luonnollisen kielen käsittelytehtäville.
Koneoppimisalgoritmin valinta
Oikean algoritmin valintaan liittyy useita näkökohtia:
1. Ongelman luonne:
– Selvitä, onko tehtävä luokittelu-, regressio-, klusterointi- tai vahvistusoppimisongelma. Tämä auttaa rajaamaan sopivia algoritmeja.
2. Tietojen ominaisuudet:
– Harkitse tietojen kokoa, ulottuvuutta ja rakennetta. Esimerkiksi syväoppimisalgoritmit sopivat hyvin suuriulotteiselle datalle, kuten kuville, kun taas yksinkertaisemmat algoritmit, kuten logistinen regressio, saattavat riittää pieniulotteisille tiedoille.
3. Suorituskykymittarit:
– Päätä mittarit, joita käytetään arvioitaessa mallin suorituskykyä, kuten tarkkuus, tarkkuus, palautus, F1-pisteet tai alue ROC-käyrän alla luokitustehtävissä ja keskineliövirhe tai R-neliö regressiotehtävissä.
4. Laskennalliset resurssit:
– Ota huomioon käytettävissä olevat laskentaresurssit, mukaan lukien muisti ja prosessointiteho. Jotkut algoritmit, kuten syväoppimismallit, vaativat merkittäviä laskentaresursseja, kun taas toiset, kuten päätöspuut, ovat kevyempiä.
5. tulkittavuutta:
– Mieti mallin tulkittavuuden tarvetta. Sovelluksissa, joissa päätöksentekoprosessin ymmärtäminen on tärkeää, yksinkertaisempia malleja, kuten päätöspuita tai lineaarisia malleja, voidaan suosia monimutkaisiin malleihin, kuten syviin hermoverkkoihin.
6. skaalautuvuus:
– Arvioi, voiko algoritmi skaalata datakoon kasvaessa. Algoritmit, kuten k-means-klusterointi, ovat skaalattavissa suuriksi tietojoukoiksi, kun taas toiset voivat kamppailla tietojoukon kasvaessa.
7. Verkkotunnuksen tuntemus:
– Hyödynnä toimialueen tietämystä tehdäksesi tietoisia päätöksiä ominaisuuksien valinnasta ja suunnittelusta, mikä voi vaikuttaa merkittävästi valitun algoritmin suorituskykyyn.
Esimerkki skenaarioista
- Asiakasvaihtuvuuden ennustaminen: Tämä on tyypillisesti binääriluokitusongelma. Logistinen regressio, päätöspuut tai kokonaisuusmenetelmät, kuten satunnaiset metsät, voivat olla sopivia vaihtoehtoja. Päätös saattaa riippua tulkittavuuden tarpeesta verrattuna ennustetarkkuuteen.
- Kuvan tunnistus: Tämä ongelma sopii hyvin syväoppimiseen, erityisesti konvoluutiohermoverkkoihin (CNN), koska ne pystyvät poimimaan automaattisesti hierarkkisia piirteitä kuvista.
- Markkinoiden segmentointi: Tämä tarkoittaa asiakkaiden ryhmittämistä erillisiin ryhmiin ostokäyttäytymisen perusteella. K-kean klusterointia tai hierarkkista klusterointia voidaan käyttää aineiston koosta ja rakenteesta riippuen.
- Osakekurssien ennuste: Regressio-ongelma, joka saattaa hyötyä aikasarjaanalyysitekniikoista, kuten ARIMA-malleista, tai koneoppimismalleista, kuten vektoriregressiota tai toistuvia hermoverkkoja (RNN) monimutkaisempia malleja varten.
Algoritmin valinta on kriittinen vaihe koneoppimisprosessissa, ja sitä tulisi ohjata ongelman kontekstin, datan ominaisuuksien ja käytännön rajoitteiden perusteellinen ymmärtäminen. Kokeilua ja iteratiivista testausta tarvitaan usein algoritmin valinnan ja sen parametrien hienosäätämiseksi optimaalisten tulosten saavuttamiseksi.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Miten päätät, mitä koneoppimisalgoritmia käytät ja miten löydät sen?
- Mitä eroa on Federated learning ja Edge Computing & On-Device Machine Learning välillä?
- Kuinka valmistella ja puhdistaa tiedot ennen harjoittelua?
- Tarkoitin toimintoja, kuten luokittelua, tunnistamista jne. Haluaisin luettelon kaikista mahdollisista toiminnoista ja selityksen siitä, mitä kullakin tarkoitetaan.
- Mitä toimintoja ML:llä voi tehdä ja miten niitä voidaan käyttää?
- Mitkä ovat nyrkkisäännöt tietyn strategian hyväksymiselle? Voitko ilmoittaa erityiset parametrit, jotka saavat minut ymmärtämään, kannattaako käyttää monimutkaisempaa mallia?
- Millä parametrilla ymmärrän, onko aika siirtyä lineaarisesta mallista syvään oppimiseen?
- Mikä Python-versio olisi paras TensorFlow'n asentamiseen, jotta vältetään ongelmat, kun TF-jakeluja ei ole saatavilla?
- Mikä on syvä neuroverkko?
- Kuinka kauan koneoppimisen perusteiden oppiminen yleensä kestää?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä