I lettori come te aiutano a sostenere MUO. Quando effettui un acquisto utilizzando i link sul nostro sito, potremmo guadagnare una commissione di affiliazione.
Ti sei mai chiesto come funzionano le auto a guida autonoma, i chatbot e i consigli automatizzati di Netflix? Questi pratici progressi tecnologici sono il prodotto dell'apprendimento automatico.
Questo tipo di intelligenza artificiale addestra i computer a studiare il comportamento umano e utilizzare algoritmi per prendere decisioni intelligenti senza intervento. Gli algoritmi apprendono indipendentemente dai dati di input e prevedono l'output logico in base alle dinamiche di un set di dati di addestramento.
Ecco alcuni dei migliori algoritmi di apprendimento automatico che aiutano a creare e addestrare sistemi informatici intelligenti.
L'importanza degli algoritmi nell'apprendimento automatico
UN algoritmo di apprendimento automatico è un insieme di istruzioni utilizzate per aiutare un computer a imitare il comportamento umano. Tali algoritmi possono svolgere compiti complessi con poca o nessuna assistenza umana.
Invece di scrivere codice per ogni attività, l'algoritmo costruisce la logica dai dati che introduci nel modello. Dato un set di dati sufficientemente ampio, identifica uno schema, consentendogli di prendere decisioni logiche e prevedere l'output prezioso.
I sistemi moderni utilizzano diversi algoritmi di apprendimento automatico, ciascuno con i propri vantaggi in termini di prestazioni. Gli algoritmi differiscono anche per accuratezza, dati di input e casi d'uso. Pertanto, sapere quale algoritmo utilizzare è il passaggio più importante per costruire un modello di machine learning di successo.
1. Regressione logistica
Conosciuto anche come regressione logistica binomiale, questo algoritmo trova la probabilità di successo o fallimento di un evento. Generalmente è il metodo di riferimento quando la variabile dipendente è binaria. Inoltre, i risultati vengono solitamente elaborati semplicemente come vero/falso o sì/no.
Per utilizzare questo modello statistico, è necessario studiare e classificare i set di dati etichettati in categorie discrete. Una caratteristica impressionante è che puoi estendere la regressione logistica a più classi e fornire una visione realistica delle previsioni di classe basate sulle probabilità.
La regressione logistica è molto veloce e precisa per classificare record sconosciuti e set di dati semplici. È anche eccezionale nell'interpretazione dei coefficienti del modello. Inoltre, la regressione logistica funziona meglio negli scenari in cui il set di dati è separabile linearmente.
Con questo algoritmo, puoi facilmente aggiornare i modelli per riflettere nuovi dati e utilizzare l'inferenza per determinare la relazione tra le caratteristiche. È anche meno incline all'overfitting, ha una tecnica di regolarizzazione nel caso di una e richiede poca potenza di calcolo.
Una grande limitazione della regressione logistica è che presuppone una relazione lineare tra variabili dipendenti e indipendenti. Ciò lo rende inadatto a problemi non lineari perché prevede solo funzioni discrete utilizzando una superficie di decisione lineare. Di conseguenza, algoritmi più potenti potrebbero adattarsi meglio alle tue attività più complesse.
2. Albero decisionale
Il nome deriva dal suo approccio strutturato ad albero. È possibile utilizzare il framework Decision Tree per problemi di classificazione e regressione. Tuttavia, è più funzionale per risolvere i problemi di classificazione.
Come un albero, inizia con il nodo radice che rappresenta il set di dati. I rami rappresentano le regole che guidano il processo di apprendimento. Questi rami, chiamati nodi decisionali, sono domande sì o no che conducono ad altri rami o terminano ai nodi foglia.
Ogni nodo foglia rappresenta il possibile risultato di un accumulo di decisioni. I nodi foglia e i nodi decisionali sono le due principali entità coinvolte nella previsione di un risultato dalle informazioni fornite. Pertanto, l'output o la decisione finale si basa sulle caratteristiche del set di dati.
Gli alberi decisionali sono algoritmi di apprendimento automatico supervisionati. Questi tipi di algoritmi richiedono all'utente di spiegare qual è l'input. Hanno anche bisogno di una descrizione dell'output atteso dai dati di addestramento.
In poche parole, questo algoritmo è una rappresentazione grafica di diverse opzioni guidate da condizioni preimpostate per ottenere tutte le possibili soluzioni a un problema. In quanto tali, le domande poste sono un accumulo per arrivare a una soluzione. Gli alberi decisionali imitano il processo del pensiero umano per arrivare a un verdetto logico usando regole semplici.
Il principale svantaggio di questo algoritmo è che è soggetto a instabilità; un minimo cambiamento nei dati può causare una grande interruzione nella struttura. In quanto tale, dovresti esplorare vari modi per ottenere set di dati coerenti per i tuoi progetti.
3. Algoritmo KNN
K-NN ha dimostrato di essere un algoritmo poliedrico utile per affrontare molti problemi del mondo reale. Nonostante sia uno degli algoritmi di machine learning più semplici, è utile a molti settori, dalla sicurezza alla finanza e all'economia.
Come suggerisce il nome, K-Nearest Neighbor funziona come un classificatore assumendo la somiglianza tra dati vicini nuovi ed esistenti. Quindi inserisce il nuovo caso nella stessa categoria o in una categoria simile ai dati disponibili più vicini.
È importante notare che K-NN è un algoritmo non parametrico; non fa ipotesi sui dati sottostanti. Chiamato anche algoritmo di apprendimento pigro, non apprende immediatamente dai dati di addestramento. Invece, memorizza i set di dati correnti e attende fino a quando non riceve nuovi dati. Quindi, esegue classificazioni basate su prossimità e somiglianze.
K-NN è pratico e le persone lo usano in vari campi. Nel settore sanitario, questo algoritmo può prevedere possibili rischi per la salute in base alle espressioni geniche più probabili di un individuo. Nella finanza, i professionisti usano K-NN per prevedere il mercato azionario e persino i tassi di cambio delle valute.
Lo svantaggio principale dell'utilizzo di questo algoritmo è che richiede più memoria rispetto ad altri algoritmi di apprendimento automatico. Ha anche difficoltà a gestire input di dati complessi e ad alta dimensione.
Tuttavia, K-NN rimane una buona scelta in quanto si adatta facilmente, identifica prontamente i modelli e consente di modificare i dati di runtime senza influire sull'accuratezza della previsione.
4. K-Mezzi
K-Means è un algoritmo di apprendimento non supervisionato che raggruppa set di dati senza etichetta in cluster univoci. Riceve input, riduce al minimo la distanza tra i punti dati e aggrega i dati in base ai punti in comune.
Per chiarezza, un cluster è una raccolta di punti dati raggruppati in uno a causa di alcune somiglianze. Il fattore "K" indica al sistema di quanti cluster ha bisogno.
Un'illustrazione pratica di come funziona comporta l'analisi di un gruppo numerato di calciatori. Puoi utilizzare questo algoritmo per creare e dividere i calciatori in due cluster: calciatori esperti e calciatori dilettanti.
L'algoritmo K-Means ha diverse applicazioni nella vita reale. Puoi usarlo per classificare i voti degli studenti, eseguire diagnosi mediche e visualizzare i risultati dei motori di ricerca. In sintesi, eccelle nell'analizzare grandi quantità di dati e suddividerli in cluster logici.
Una conseguenza dell'utilizzo di questo algoritmo è che i risultati sono spesso incoerenti. Dipende dall'ordine, quindi qualsiasi modifica all'ordine di un set di dati esistente può influire sul suo risultato. Inoltre, manca di un effetto uniforme e può gestire solo dati numerici.
Nonostante queste limitazioni, K-Means è uno degli algoritmi di machine learning con le migliori prestazioni. È perfetto per segmentare i set di dati ed è affidabile per la sua adattabilità.
Scegliere l'algoritmo migliore per te
Come principiante, potresti aver bisogno di aiuto per accontentarti del miglior algoritmo. Questa decisione è impegnativa in un mondo pieno di scelte fantastiche. Tuttavia, per cominciare, dovresti basare la tua scelta su qualcosa di diverso dalle fantasiose caratteristiche dell'algoritmo.
Piuttosto, dovresti considerare le dimensioni dell'algoritmo, la natura dei dati, l'urgenza dell'attività e i requisiti di prestazioni. Questi fattori, tra gli altri, ti aiuteranno ad accertare l'algoritmo perfetto per il tuo progetto.