Algorithmen des maschinellen Lernens für Einsteiger

Inhaltsübersicht

Da wir uns auf eine Welt zubewegen, in der Maschinen so intelligent werden wie Menschen, treten wir in eine Zeit ein, in der Algorithmen zunehmend an Bedeutung gewinnen werden. Dies kann auf fast jeden Aspekt unseres Lebens angewandt werden, ob wir es wollen oder nicht. Algorithmen des maschinellen Lernens werden auf vielfältige Weise eingesetzt, von der Erkennung von Mustern über das Spielen von Go bis hin zur Unterstützung bei der Suche nach unseren Lieblingsfilmen und -sendungen. In diesem Kurs werden wir uns die Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens ansehen und was sie sind.

Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen wird ein Computerprogramm entwickelt, das etwas lernen oder untersuchen kann, ohne explizit programmiert zu werden. Es gibt viele verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen. Alle diese Algorithmen beruhen auf einer Logik: Je mehr Datenpunkte Sie haben, desto besser werden Ihre Ergebnisse sein.

Lineare Regression

Die lineare Regressionsanalyse ist eine Methode zur Vorhersage der Antwortvariablen auf der Grundlage einer Kombination der Werte der unabhängigen Variablen. Lineare Regressionsmodelle werden auch für die Vorhersage der abhängigen Variablen verwendet. Es handelt sich um eine einfache und zuverlässige Technik zur Datenanalyse. Diese Technik erfordert eine große Anzahl von Datenpunkten für Trainings- und Testzwecke. Um die Gültigkeit des Modells zu bestimmen, werden verschiedene statistische Tests durchgeführt. Der am häufigsten verwendete Test zur Validierung ist der R-Quadrat-Wert. Er wird als Prozentsatz ausgedrückt und gibt die Stärke des Zusammenhangs zwischen den Variablen an.

Logistische Regression

Das logistische Regressionsmodell wird für die Vorhersage des Ergebnisses auf der Grundlage mehrerer Eingangsvariablen verwendet. Dieses Modell kann in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Wirtschaft, Medizin, Soziologie, Kriminologie usw. angewendet werden. Im Marketing wird das logistische Regressionsmodell häufig verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des Kaufs eines Produkts anhand verschiedener Merkmale des Produkts vorherzusagen. Das logistische Regressionsmodell wird auch in der medizinischen Diagnose verwendet, um festzustellen, ob ein Patient Krebs hat oder nicht. Es sagt auch die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses in Abhängigkeit von einem oder mehreren Faktoren voraus.

Um die logistische Regression anzuwenden, müssen Sie zunächst die Prädiktoren auswählen. Dann müssen Sie eine Funktion wählen, um die Gewichte für diese Variablen zu berechnen. Es gibt viele verschiedene Funktionen, die Sie verwenden können, aber die Sigmoid-Funktion eignet sich am besten für die logistische Regression. Sobald Sie eine Funktion ausgewählt haben, wählen Sie mehrere Variablen aus und berechnen dann die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit. Die Formel für die Vorhersage lautet 

p = exp(-x)/(1 + exp(-x)), wobei x der Vektor der Werte für die Variablen ist.

Schließlich müssen Sie sich für einen Schwellenwert entscheiden. Dieser Schwellenwert bestimmt, welche Vorhersagen als positiv oder negativ eingestuft werden. Der von Ihnen gewählte Wahrscheinlichkeitsschwellenwert sollte hoch genug sein, damit Sie die meisten richtigen Vorhersagen erhalten, aber niedrig genug, damit Sie keine realen Ereignisse als negativ einstufen.

KNN-Klassifizierung

Bei der KNN-Klassifizierung verwenden wir den Abstand zwischen dem Datenpunkt und jedem der Trainingsdatenpunkte. Anhand dieses Abstands können wir den neuen Datenpunkt in eine der K Klassen einordnen. KNN ist einer der einfachsten Algorithmen für maschinelles Lernen, die entwickelt wurden. Mit anderen Worten: Der K-Nächste-Nachbar-Algorithmus ist eine einfache statistische Klassifizierungsmethode, die eine Reihe von Trainingsmustern verwendet, um das nächstgelegene Trainingsmuster zu Testdatenpunkten zu finden. Der Grundgedanke hinter diesem Ansatz ist, dass es einfacher ist, die Klasse eines Datenpunkts vorherzusagen, wenn die Trainingsmuster in der Nähe liegen.

Um die Klasse eines Datenpunktes vorherzusagen, müssen wir berücksichtigen, wie nahe die Trainingsbeispiele dem neuen Datenpunkt sind. Je näher ein Datenpunkt an den Trainingsbeispielen liegt, desto einfacher ist es, seine Klasse vorherzusagen. Der KNN-Algorithmus funktioniert nach diesem Prinzip. Der KNN-Algorithmus findet die k-nächsten Nachbarn für einen bestimmten Datenpunkt. Wenn es beispielsweise 5 Trainingsproben gibt, wären die k-nächsten Nachbarn die 3 Trainingsproben, die dem neuen Datenpunkt am nächsten liegen. Die Klasse des Datenpunkts wird der Klasse mit der höchsten Stimmenzahl unter den 3 nächstgelegenen Trainingsstichproben zugewiesen.

 Der KNN-Algorithmus ist einfach zu implementieren und sehr schnell, aber er ist nicht sehr genau. Er eignet sich gut für Klassifizierungsprobleme, bei denen die Anzahl der Klassen relativ gering ist.

Support-Vektor-Maschine

Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein Algorithmus des maschinellen Lernens, der zur Klassifizierung von Daten in eine von zwei Klassen verwendet wird. Das bedeutet, dass er Daten auf der Grundlage bestimmter Attribute in Gruppen einteilen kann. Es handelt sich um einen der am häufigsten verwendeten Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens. Er verwendet Support-Vektoren, um Daten in zwei verschiedene Gruppen zu klassifizieren. Die Support-Vektor-Maschine ist eine der einfachsten und effizientesten Methoden des überwachten Lernens. Sie ist auch im Data Mining sehr beliebt, da sie weniger Parameter zum Trainieren benötigt.

Der SVM-Algorithmus erstellt eine Hyperebene, die zwei Kategorien in einem bestimmten Datensatz voneinander trennt. Die SVM kann einen neuen Datenpunkt klassifizieren, indem sie seine Nähe zu den Entscheidungsgrenzen untersucht und feststellt, ob er näher an der positiven oder der negativen Seite der Klassifizierungsgrenze liegt oder nicht.

Naive Bayes-Theorem

Naive Bayes ist ein mathematisches Modell, das von Thomas Bayes entwickelt wurde. Es ist eine Methode zur Klassifizierung neuer, bisher ungesehener Daten. Die Bayessche Wahrscheinlichkeitsrechnung basiert auf bedingten Wahrscheinlichkeiten. Es ist eine Methode zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass etwas bei Vorliegen bestimmter Informationen eintritt. Das Bayes'sche Theorem, wie es allgemein genannt wird, wendet bedingte Wahrscheinlichkeiten an, um Berechnungen auf der Grundlage von Vorwissen oder Beobachtungen durchzuführen. Es ist möglich, Naive-Bayes-Klassifizierungsalgorithmen zu trainieren, um die Möglichkeit zu berücksichtigen, dass zwei Ereignisse miteinander verbunden sind.

Naive Bayes war ursprünglich als akademische Übung gedacht, wird aber inzwischen auch zur Vorhersage von Ergebnissen in der realen Welt eingesetzt. Wenn Sie keine Daten und keine Ahnung haben, wie man einen Klassifizierungsalgorithmus einrichtet, ist ein Naive-Bayes-Klassifikator eine gute Wahl, da er relativ einfach zu implementieren ist und nur wenige Parameter benötigt.

Bei diesem Algorithmus für maschinelles Lernen besteht das Ziel darin, die Datenpunkte auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeit zu kennzeichnen. Wir definieren die Cluster nicht vor dem Algorithmus, sondern der Algorithmus findet diese Cluster, während er vorwärts geht.

Wenn die Daten von Fußballspielern beispielsweise Gewicht, Größe, Erfahrung und erzielte Tore pro Spiel umfassen, verwenden wir das k-means Clustering, um diese Merkmale zu clustern und sie auf der Grundlage der Ähnlichkeit der Cluster entsprechend zu kennzeichnen. Aus diesem Grund könnten diese Cluster auf der Vorliebe des Stürmers basieren, Tore durch Freistöße oder erfolgreiche Tacklings zu erzielen, selbst wenn dem Algorithmus zu Beginn keine vordefinierten Labels gegeben werden.

K-Means-Clustering

Der K-Means-Clustering-Algorithmus ist ein nützliches Instrument für Händler, die der Meinung sind, dass es bei verschiedenen Anlagetypen Ähnlichkeiten gibt, die auf den ersten Blick nicht erkennbar sind.

Dies ist eine der einfachsten Clustering-Techniken. Die Grundidee ist einfach: Zusammenfassung ähnlicher Produkte (z. B. alle orangefarbenen Bücher) in einem Cluster (oder einer Gruppe). Dieses Clustering kann mit einem Algorithmus durchgeführt werden, der ein mathematischer Prozess zur Gruppierung von Datenpunkten in Clustern auf der Grundlage bestimmter Attribute oder Merkmale ist.

Kurz gesagt ist das k-means Clustering eine Methode zur Aufteilung von Daten in Gruppen. Sie wird häufig bei Klassifizierungsproblemen eingesetzt, aber es gibt noch einige andere Anwendungen. Zum einen wird es in der Mustererkennung verwendet, um ähnliche Muster zu gruppieren (wie bei der Bildsegmentierung). Und weil es ein so grundlegendes Werkzeug für maschinelles Lernen und Analysen ist, wird es häufig in Data Mining und Statistik verwendet.

Zufälliger Wald

Der Random-Forest-Algorithmus, auch als Baummodell-Algorithmus bekannt, ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen, der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet wird. Es gibt zwei Arten von Random-Forest-Algorithmen: Klassifizierung und Regression. Bei der Klassifizierung wird ein Entscheidungsbaum und bei der Regression ein nichtlineares Modell, ein sogenannter Spline, verwendet.

Während viele Algorithmen für maschinelles Lernen große Datensätze verarbeiten und ein Ergebnis ermitteln können, sind Random-Forest-Algorithmen in der Lage, Ergebnisse auf der Grundlage eingegebener Informationen zu bestimmen. Random Forests werden häufig in Bereichen wie Medizin und Biologie eingesetzt, wo es hilfreich sein kann, über ein Werkzeug zu verfügen, das das Ergebnis auf der Grundlage mehrerer verschiedener Faktoren bestimmen kann.

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Sie Zufallswälder in verschiedenen Bereichen einsetzen können. Zum Beispiel werden Zufallswälder in der Medizin verwendet, um Ärzten bei der Vorhersage zu helfen, ob ein Patient eine bestimmte Krankheit hat, die auf bestimmten Faktoren beruht. Diese Art von System kann Ärzten helfen, Entscheidungen zu treffen und Leben zu retten. Darüber hinaus werden Zufallswälder auch in der Biologie verwendet, um Gene zu untersuchen, die helfen können, die Veranlagung einer Person für eine Krankheit zu bestimmen.

Zufallswälder werden auch in der Astronomie verwendet, um festzustellen, welche Sterne eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, eine Supernova zu werden. Sie sind auch bei der Wettervorhersage und der Analyse von Satellitenbildern sehr nützlich. Diese Art der Bildanalyse hilft den Wissenschaftlern zu bestimmen, welche Teile des Bildes mit größerer Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Art von Objekten aufweisen, z. B. einen Vulkan, einen Erdrutsch oder eine Stadt.

Letzte Worte

In einer Welt voller Daten gewinnen Algorithmen und maschinelles Lernen zunehmend an Bedeutung. Mithilfe des maschinellen Lernens kann die Analyse großer Datenmengen automatisiert werden, um darin oft Muster oder Trends zu entdecken, wie wir in unseren früheren Artikeln erörtert haben.

Wir haben in diesem Artikel sieben verschiedene Algorithmen behandelt, und es gibt noch viele weitere, die erforscht werden müssen. Zögern Sie nicht, sich mit uns in Verbindung zu setzen, wenn Sie mehr wissen wollen. In diesem Artikel werden wir die verschiedenen Algorithmen für die Datenkompression besprechen. 

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