Die wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens erklärt

Maschinelles Lernen (ML) ist eine technologische Innovation, die sich in vielen Bereichen immer mehr bewährt.

Maschinelles Lernen ist verwandt mit Künstliche Intelligenz und Deep Learning. Da wir in einem sich ständig weiterentwickelnden technologischen Zeitalter leben, ist es jetzt möglich, vorherzusagen, was als Nächstes kommt, und zu wissen, wie wir unsere Vorgehensweise mithilfe von ML ändern können.

So sind Sie nicht mehr auf manuelle Wege beschränkt; fast jede Aufgabe wird heutzutage automatisiert. Es gibt verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, die für unterschiedliche Aufgaben entwickelt wurden. Diese Algorithmen können komplexe Probleme lösen und Stunden an Arbeitszeit sparen.

Beispiele dafür sind das Schachspielen, das Ausfüllen von Daten, die Durchführung von Operationen, die Auswahl der besten Option auf der Einkaufsliste und vieles mehr.

In diesem Artikel werde ich Ihnen Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens im Detail erklären.

Los geht's!

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Fähigkeit oder Technologie, bei der eine Maschine (z.B. ein Computer) die Fähigkeit entwickeln muss, mit Hilfe von statistischen Modellen und Algorithmen zu lernen und sich anzupassen, ohne dass sie hoch programmiert werden muss.

Infolgedessen verhalten sich Maschinen ähnlich wie Menschen. Es handelt sich um eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Softwareanwendungen ermöglicht, durch die Nutzung von Daten und die Verbesserung ihrer eigenen Fähigkeiten genauere Vorhersagen zu treffen und verschiedene Aufgaben zu erfüllen.

Da sich die Computertechnologien rasant entwickeln, ist das maschinelle Lernen von heute nicht mehr dasselbe wie das maschinelle Lernen der Vergangenheit. Das maschinelle Lernen hat sich von der Mustererkennung zur Theorie des Lernens für bestimmte Aufgaben entwickelt.

Beim maschinellen Lernen lernen Computer aus früheren Berechnungen, um wiederholbare, zuverlässige Entscheidungen und Ergebnisse zu erzielen. Mit anderen Worten: Maschinelles Lernen ist eine Wissenschaft, die neuen Schwung bekommen hat.

Obwohl viele Algorithmen schon lange verwendet werden, ist die Fähigkeit, komplexe Berechnungen automatisch auf große Datenmengen anzuwenden, immer schneller und immer wieder, eine neuere Entwicklung.

Einige bekannt gewordene Beispiele sind die folgenden:

• Online-Empfehlungsrabatte und -angebote, z. B. von Netflix und Amazon
• Selbstfahrendes und stark gehyptes Google-Auto
• Erkennung von Betrug und Vorschlägen, wie Sie diese Probleme umgehen können

Und viele mehr.

Warum brauchen Sie maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein wichtiges Konzept, das jeder Unternehmer in seine Softwareanwendungen implementiert, um das Kundenverhalten, die betrieblichen Abläufe und vieles mehr zu kennen. Es unterstützt die Entwicklung der neuesten Produkte.

Viele führende Unternehmen wie Google, Uber, Instagram, Amazon usw. machen das maschinelle Lernen zu ihrem zentralen Bestandteil des Betriebs. Branchen, die mit großen Datenmengen arbeiten, wissen jedoch, wie wichtig maschinelle Lernmodelle sind.

Unternehmen sind in der Lage, mit dieser Technologie effizient zu arbeiten. Branchen wie Finanzdienstleistungen, Behörden, das Gesundheitswesen, der Einzelhandel, das Transportwesen und die Öl- und Gasindustrie nutzen maschinelle Lernmodelle, um ihren Kunden bessere Ergebnisse zu liefern.

Wer nutzt maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen wird heutzutage in zahlreichen Anwendungen eingesetzt. Das bekannteste Beispiel ist die Empfehlungsmaschine auf Instagram, Facebook, Twitter usw.

Facebook nutzt maschinelles Lernen, um die Erfahrungen der Mitglieder in ihren News Feeds zu personalisieren. Wenn ein Benutzer häufig dieselbe Kategorie von Beiträgen anschaut, beginnt die Empfehlungsmaschine, mehr Beiträge derselben Kategorie anzuzeigen.

Hinter dem Bildschirm versucht die Empfehlungsmaschine, das Online-Verhalten der Mitglieder anhand ihrer Muster zu studieren. Der Newsfeed passt sich automatisch an, wenn der Benutzer seine Aktion ändert.

Im Zusammenhang mit Empfehlungsmaschinen verwenden viele Unternehmen das gleiche Konzept, um ihre wichtigen Geschäftsabläufe zu steuern. Sie sind:

• Software für das Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Sie nutzt Modelle des maschinellen Lernens, um die E-Mails der Besucher zu analysieren und das Vertriebsteam aufzufordern, die wichtigsten Nachrichten sofort zuerst zu beantworten.
• Business Intelligence (BI): Analytik- und BI-Anbieter nutzen die Technologie, um wichtige Datenpunkte, Muster und Anomalien zu identifizieren.
• Informationssysteme für das Personalwesen (HRIS): Sie verwenden maschinelle Lernmodelle in ihrer Software, um ihre Bewerbungen zu filtern und die besten Kandidaten für die gewünschte Position zu erkennen.
• Selbstfahrende Autos: Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen es Automobilherstellern, das Objekt zu identifizieren oder das Verhalten des Fahrers zu erkennen, um sofort zu warnen und Unfälle zu vermeiden.
• Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten sind intelligente Assistenten, die überwachte und nicht überwachte Modelle kombinieren, um Sprache zu interpretieren und Kontext zu liefern.

Was sind Modelle für maschinelles Lernen?

Ein ML-Modell ist eine Computersoftware oder -anwendung, die darauf trainiert ist, bestimmte Muster zu beurteilen und zu erkennen. Sie können das Modell mit Hilfe von Daten trainieren und es mit dem Algorithmus versorgen, so dass es aus diesen Daten lernt.

Ein Beispiel: Sie möchten eine Anwendung entwickeln, die Emotionen anhand der Mimik des Benutzers erkennt. Dazu müssen Sie das Modell mit verschiedenen Bildern von Gesichtern füttern, die mit unterschiedlichen Emotionen gekennzeichnet sind, und Ihr Modell gut trainieren. Nun können Sie dasselbe Modell in Ihrer Anwendung verwenden, um die Stimmung des Benutzers zu bestimmen.

Einfach ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine vereinfachte Prozessdarstellung. Dies ist der einfachste Weg, etwas zu bestimmen oder einem Verbraucher etwas zu empfehlen. Alles in dem Modell funktioniert als Näherung.

Wenn wir zum Beispiel einen Globus zeichnen oder herstellen, geben wir ihm die Form einer Kugel. Aber der tatsächliche Globus ist nicht kugelförmig, wie wir wissen. Hier nehmen wir die Form an, um etwas zu bauen. Die ML-Modelle funktionieren ganz ähnlich.

Lassen Sie uns nun mit den verschiedenen Modellen und Algorithmen des maschinellen Lernens fortfahren.

Arten von Modellen für maschinelles Lernen

Alle Modelle des maschinellen Lernens werden in den Kategorien überwachtes, unbeaufsichtigtes und Verstärktes Lernen eingeteilt. Überwachtes und unüberwachtes Lernen werden in verschiedene Begriffe unterteilt. Lassen Sie uns jeden einzelnen davon im Detail besprechen.

Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist ein einfaches Modell des maschinellen Lernens, bei dem eine grundlegende Funktion gelernt wird. Diese Funktion ordnet eine Eingabe der Ausgabe zu. Nehmen wir an, Sie haben einen Datensatz, der aus zwei Variablen besteht: Alter als Eingabe und Größe als Ausgabe.

Mit einem überwachten Lernmodell können Sie ganz einfach die Größe einer Person auf der Grundlage des Alters dieser Person vorhersagen. Um dieses Lernmodell zu verstehen, müssen Sie die Unterkategorien durchgehen.

#1. Klassifizierung

Die Klassifizierung ist eine weit verbreitete prädiktive Modellierungsaufgabe im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Label für gegebene Eingabedaten vorhergesagt wird. Dazu ist ein Trainingsdatensatz mit einer Vielzahl von Instanzen von Eingaben und Ausgaben erforderlich, aus denen das Modell lernt.

Der Trainingsdatensatz wird verwendet, um den kleinstmöglichen Weg zu finden, um Eingabedatenproben den angegebenen Klassenlabels zuzuordnen. Schließlich stellt der Trainingsdatensatz die Ausgabe dar, die eine große Anzahl von Ausgabedaten enthält.

Er wird für die Spam-Filterung, die Dokumentensuche, die Erkennung handschriftlicher Zeichen, die Erkennung von Betrug, die Sprachidentifikation und die Stimmungsanalyse verwendet. Die Ausgabe ist in diesem Fall diskret.

#2. Regression

Bei diesem Modell ist die Ausgabe immer kontinuierlich. Die Regressionsanalyse ist im Wesentlichen ein statistischer Ansatz, der einen Zusammenhang zwischen einer oder mehreren unabhängigen Variablen und einer Ziel- oder abhängigen Variable modelliert.

Mit Hilfe der Regression lässt sich feststellen, wie sich die Zahl der abhängigen Variablen im Verhältnis zu den unabhängigen Variablen verändert, während die anderen unabhängigen Variablen konstant sind. Sie wird zur Vorhersage von Gehalt, Alter, Temperatur, Preis und anderen realen Daten verwendet.

Die Regressionsanalyse ist eine "best guess"-Methode, die aus einem Datensatz eine Prognose erstellt. Einfach ausgedrückt, werden verschiedene Datenpunkte in ein Diagramm eingepasst, um den genauesten Wert zu erhalten.

Beispiel: Die Vorhersage des Preises für ein Flugticket ist eine gängige Regressionsaufgabe.

Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen wird im Wesentlichen dazu verwendet, aus den Eingabedaten Rückschlüsse zu ziehen und Muster zu finden, ohne sich auf die markierten Ergebnisse zu beziehen. Diese Technik wird verwendet, um versteckte Datengruppierungen und Muster zu entdecken, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Sie können Unterschiede und Ähnlichkeiten in den Informationen aufdecken, was diese Technik ideal für die Kundensegmentierung, die explorative Datenanalyse, die Muster- und Bilderkennung und Cross-Selling-Strategien macht.

Unüberwachtes Lernen wird auch verwendet, um die endliche Anzahl von Merkmalen eines Modells mit Hilfe der Dimensionalitätsreduktion zu reduzieren, die zwei Ansätze umfasst: Singulärwertzerlegung und Hauptkomponentenanalyse.

#1. Clustering

Clustering ist ein unüberwachtes Lernmodell, das die Gruppierung von Datenpunkten beinhaltet. Es wird häufig für die Erkennung von Betrug, die Klassifizierung von Dokumenten und die Segmentierung von Kunden verwendet.

Zu den gängigsten Clustering- oder Gruppierungsalgorithmen gehören hierarchisches Clustering, dichtebasiertes Clustering, Mean Shift Clustering und k-means Clustering. Jeder Algorithmus wird unterschiedlich eingesetzt, um Cluster zu finden, aber das Ziel ist in jedem Fall das gleiche.

#2. Dimensionalitätsreduktion

Dabei handelt es sich um eine Methode zur Reduzierung der verschiedenen betrachteten Zufallsvariablen, um eine Gruppe von Hauptvariablen zu erhalten. Mit anderen Worten: Der Prozess der Verringerung der Dimension der Merkmalsmenge wird Dimensionalitätsreduktion genannt. Der populäre Algorithmus dieses Modells wird als Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis) bezeichnet.

Der Fluch dieser Methode besteht darin, dass bei der prädiktiven Modellierung mehr Input hinzugefügt wird, was die Modellierung noch schwieriger macht. Es wird im Allgemeinen für die Datenvisualisierung verwendet.

Verstärkungslernen

Verstärkungslernen ist ein Lernparadigma, bei dem ein Agent lernt, mit der Umgebung zu interagieren und für die richtige Reihe von Aktionen gelegentlich eine Belohnung erhält.

Das Modell des Reinforcement Learning lernt mit der Methode von Versuch und Irrtum, während es sich vorwärts bewegt. Die Abfolge erfolgreicher Ergebnisse zwingt das Modell dazu, die beste Empfehlung für ein bestimmtes Problem zu entwickeln. Diese Methode wird häufig in den Bereichen Spiele, Navigation, Robotik und mehr eingesetzt.

Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen

#1. Lineare Regression

Hier geht es darum, eine Linie zu finden, die bestmöglich zu den benötigten Daten passt. Es gibt Erweiterungen des linearen Regressionsmodells, die die multiple lineare Regression und die polynomiale Regression umfassen. Das bedeutet, dass Sie die beste Ebene finden, die zu den Daten passt, bzw. die beste Kurve, die zu den Daten passt.

#2. Logistische Regression

Die logistische Regression ist dem Algorithmus der linearen Regression sehr ähnlich, wird aber im Wesentlichen verwendet, um eine endliche Anzahl von Ergebnissen zu erhalten, sagen wir zwei. Die logistische Regression wird anstelle der linearen Regression verwendet, um die Wahrscheinlichkeit der Ergebnisse zu modellieren.

Hier wird eine logistische Gleichung auf brillante Art und Weise erstellt, so dass die Ausgangsvariable zwischen 0 und 1 liegen wird.

#3. Entscheidungsbaum

Das Entscheidungsbaummodell wird häufig in der strategischen Planung, beim maschinellen Lernen und im Operations Research eingesetzt. Es besteht aus Knoten. Wenn Sie mehr Knoten haben, erhalten Sie genauere Ergebnisse. Der letzte Knoten des Entscheidungsbaums besteht aus Daten, die helfen, Entscheidungen schneller zu treffen.

Daher werden die letzten Knoten auch als die Blätter des Baums bezeichnet. Entscheidungsbäume sind einfach und intuitiv zu erstellen, aber in Bezug auf die Genauigkeit sind sie mangelhaft.

#4. Zufälliger Wald

Dies ist ein Ensemble-Lernverfahren. Einfach ausgedrückt, basiert sie auf Entscheidungsbäumen. Das Random-Forest-Modell umfasst mehrere Entscheidungsbäume unter Verwendung von Bootstrapped-Datensätzen der echten Daten. Bei jedem Schritt des Baums wird die Teilmenge der Variablen zufällig ausgewählt.

Das Random-Forest-Modell wählt den Modus der Vorhersage für jeden Entscheidungsbaum aus. Wenn Sie sich auch auf das Modell "Mehrheit gewinnt" verlassen, verringert sich das Fehlerrisiko.

Wenn Sie zum Beispiel einen einzelnen Entscheidungsbaum erstellen und das Modell am Ende 0 vorhersagt, haben Sie nichts. Wenn Sie jedoch 4 Entscheidungsbäume auf einmal erstellen, erhalten Sie vielleicht den Wert 1. Das ist die Stärke des Random Forest Lernmodells.

#5. Support-Vektor-Maschine

Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein überwachter maschineller Lernalgorithmus, der kompliziert, aber intuitiv ist, wenn wir über die grundlegendste Ebene sprechen.

Wenn es zum Beispiel zwei Arten von Daten oder Klassen gibt, findet der SVM-Algorithmus eine Grenze oder eine Hyperebene zwischen diesen Datenklassen und maximiert die Spanne zwischen den beiden. Es gibt viele Ebenen oder Grenzen, die zwei Klassen trennen, aber eine Ebene kann den Abstand oder die Spanne zwischen den Klassen maximieren.

#6. Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Bei der Hauptkomponentenanalyse werden höher dimensionierte Informationen, z. B. 3 Dimensionen, auf einen kleineren Raum, z. B. 2 Dimensionen, projiziert. Das Ergebnis ist eine minimale Dimension der Daten. Auf diese Weise können Sie die ursprünglichen Werte im Modell beibehalten, ohne die Position zu beeinträchtigen, aber die Dimensionen reduzieren.

Einfach ausgedrückt handelt es sich um ein Modell zur Dimensionsreduzierung, das vor allem dazu dient, mehrere im Datensatz vorhandene Variablen auf die kleinsten Variablen zu reduzieren. Dazu werden diejenigen Variablen zusammengefasst, deren Messskala die gleiche ist und die höhere Korrelationen aufweisen als andere.

Das Hauptziel dieses Algorithmus ist es, Ihnen die neuen Gruppen von Variablen zu zeigen und Ihnen genügend Zugang zu verschaffen, um Ihre Arbeit zu erledigen.

PCA hilft zum Beispiel bei der Interpretation von Umfragen, die viele Fragen oder Variablen enthalten, wie Umfragen zum Wohlbefinden, zur Studienkultur oder zum Verhalten. Mit dem PCA-Modell können Sie minimale Variablen dieser Art sehen.

#7. Naive Bayes

Der Naive Bayes-Algorithmus wird in der Datenwissenschaft verwendet und ist ein beliebtes Modell, das in vielen Branchen eingesetzt wird. Die Idee stammt aus dem Bayes-Theorem, das die Wahrscheinlichkeitsgleichung wie "wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit von Q (Ausgangsvariable) bei P" erklärt.

Es ist eine mathematische Erklärung, die in der heutigen technologischen Ära verwendet wird.

Davon abgesehen fallen einige Modelle, die im Regressionsteil erwähnt werden, wie z.B. der Entscheidungsbaum, das neuronale Netzwerk und der Random Forest, ebenfalls unter das Klassifikationsmodell. Der einzige Unterschied zwischen den Begriffen besteht darin, dass die Ausgabe diskret und nicht kontinuierlich ist.

#8. Neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk ist ebenfalls das in der Industrie am häufigsten verwendete Modell. Es ist im Wesentlichen ein Netzwerk aus verschiedenen mathematischen Gleichungen. Zunächst nimmt es eine oder mehrere Variablen als Eingabe und durchläuft das Netzwerk von Gleichungen. Am Ende liefert es Ihnen die Ergebnisse in Form einer oder mehrerer Ausgangsvariablen.

Mit anderen Worten: Ein neuronales Netzwerk nimmt einen Vektor von Eingaben entgegen und gibt den Vektor von Ausgaben zurück. Es ist vergleichbar mit Matrizen in der Mathematik. Es hat versteckte Schichten in der Mitte der Eingabe- und Ausgabeschichten, die sowohl lineare als auch Aktivierungsfunktionen darstellen.

#9. K-Nächste-Nachbarn (KNN) Algorithmus

Der KNN-Algorithmus wird sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsprobleme verwendet. Er ist in der Data Science-Branche weit verbreitet, um Klassifizierungsprobleme zu lösen. Außerdem speichert er alle verfügbaren Fälle und klassifiziert kommende Fälle, indem er die Stimmen seiner Nachbarn heranzieht.

Die Distanzfunktion führt die Messung durch. Wenn Sie beispielsweise Daten über eine Person benötigen, müssen Sie mit den Personen sprechen, die dieser Person am nächsten sind, wie z.B. Freunde, Kollegen usw. Auf ähnliche Weise funktioniert der KNN-Algorithmus.

Bevor Sie den KNN-Algorithmus auswählen, müssen Sie drei Dinge beachten.

• Die Daten müssen vorverarbeitet werden.
• Die Variablen müssen normalisiert werden, sonst können höhere Variablen das Modell verfälschen.
• Der KNN ist rechenintensiv.

#10. K-Means-Clustering

Es gehört zu den unüberwachten maschinellen Lernmodellen, die die Aufgaben des Clustering lösen. Hier werden Datensätze klassifiziert und in mehrere Cluster (sagen wir K) eingeteilt, so dass alle Punkte innerhalb eines Clusters heterogen und homogen zu den Daten sind.

K-Means bildet auf diese Weise Cluster:

• K-Means wählt für jeden Cluster eine Anzahl von K Datenpunkten aus, die Zentroide genannt werden.
• Jeder Datenpunkt bildet einen Cluster mit dem nächstgelegenen Cluster (Zentroiden), z.B. mit K Clustern.
• Dadurch werden neue Zentroide erstellt.
• Anschließend wird für jeden Punkt der geringste Abstand bestimmt. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis sich die Zentroide nicht mehr ändert.

Fazit

Modelle und Algorithmen desmaschinellen Lernens sind für kritische Prozesse sehr entscheidend. Diese Algorithmen machen unser tägliches Leben leicht und einfach. Auf diese Weise wird es einfacher, die gigantischsten Prozesse in Sekundenschnelle zu bewältigen.

ML ist auch ein leistungsfähiges Werkzeug, das heute in vielen Branchen eingesetzt wird und dessen Nachfrage ständig wächst. Und der Tag ist nicht mehr fern, an dem wir noch präzisere Antworten auf unsere komplexen Probleme erhalten können.