Verschiedene Arten des maschinellen Lernens, die Sie kennen sollten

Einführung

Maschinelles Lernen (ML) ist eine der beliebtesten Fähigkeiten für Programmierer. Laut einem von Indeed im Jahr 2019 veröffentlichten Bericht war Machine Learning Engineering der am meisten nachgefragte KI-Job in den USA. Einige Sektoren, in denen maschinelle Lerntechnologie weit verbreitet ist, sind Finanzen, Bankwesen, Gesundheitswesen, Investitionen, Marketing, Fertigung, Cybersicherheit und Transport. Dieser Blog hilft Ihnen, das Konzept des maschinellen Lernens und seiner verschiedenen Arten zu verstehen.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine moderne Technologie, die Daten verwendet, um genaue Ergebnisse vorherzusagen und die Leistung eines Geräts zu verbessern. Mit einfachen Worten ermöglicht die maschinelle Lerntechnologie Computern, historische Daten zu verwenden und Ergebnisse in ähnlichen Situationen vorherzusagen, ohne explizit programmiert zu werden. Die Technologie funktioniert ähnlich wie das menschliche Gehirn. Der Algorithmus beobachtet die bereitgestellten Daten, analysiert sie und zeichnet Datenmuster auf. Der Algorithmus prognostiziert Ergebnisse basierend auf früheren Mustern, wenn ein neuer Datensatz bereitgestellt wird. Das Konzept wird maschinelles Lernen genannt, weil die Maschine aus den Informationen lernt und Ergebnisse liefert.

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Verschiedene Arten des maschinellen Lernens

Es gibt 14 verschiedene Arten von maschinellen Lerntechniken , die auf der Art der Trainingsdaten basieren, die dem Gerät bereitgestellt werden, und wie die Daten vom Algorithmus verwendet werden. Lassen Sie uns die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens diskutieren.

1. Überwachtes Lernen

Überwachtes Lernen ist die beliebteste Art des maschinellen Lernens , bei der beschriftete Daten zur Klassifizierung verwendet werden. Wir verwenden einen Trainingsdatensatz mit verschiedenen Ein- und Ausgängen, um den Algorithmus im überwachten Lernen zu lehren. Der Algorithmus prognostiziert dann günstige Ergebnisse auf der Grundlage der bereits bereitgestellten Eingabe- und Ausgabedaten.

Wir verwenden Daten für drei Zwecke beim überwachten Lernen; Schulung, Validierung und Prüfung. Zuerst sammeln wir beschriftete Daten, um den ML-Algorithmus zu trainieren. In der zweiten Phase verwenden wir verschiedene Datensätze, um die korrekte Leistung des Algorithmus zu validieren. Schließlich wird der Algorithmus in der realen Welt getestet.

2. Unbeaufsichtigtes Lernen

Im Gegensatz zum überwachten Lernen verwenden wir beim unüberwachten Lernen ungetaggte oder unbeschriftete Daten. Bei dieser Art von maschinellem Lernalgorithmus müssen wir den Algorithmus nicht überwachen, indem wir Eingabe- und Ausgabedatensätze bereitstellen. Der Algorithmus selbst entdeckt versteckte Muster in den Datensätzen.

Es gibt vier Arten von unbeaufsichtigten Lerntechniken; Clustering, Anomalieerkennung, Assoziations-Mining und latente Variablenmodelle. Beim Clustering teilt der Algorithmus die Datensätze basierend auf einigen ähnlichen Eigenschaften in verschiedene Gruppen auf. Wir verwenden die Anomalieerkennung, um ungewöhnliche Aktivitäten im Datensatz zu finden. Die Association-Mining-Technik gruppiert häufig vorkommende Datenelemente zusammen.

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3. Halbüberwachtes Lernen

Halbüberwachtes Lernen ist eine Mischung aus überwachten und unüberwachten maschinellen Lerntechniken. Wir verwenden sowohl beschriftete als auch unbeschriftete Daten, um den Algorithmus zu trainieren. Gekennzeichnete Daten werden in kleinen Mengen und nicht gekennzeichnete Daten in großen Mengen verwendet. Die halbüberwachte Lerntechnik wird verwendet, um intensive Aufgaben auszuführen, die durch überwachtes oder nicht überwachtes Lernen allein schwer zu bewältigen sind. Zuerst verwenden wir den unüberwachten Lernalgorithmus, um ähnliche Daten zu clustern. Als nächstes werden die unbeschrifteten Daten mit Hilfe der vorhandenen beschrifteten Daten klassifiziert.

Einige praktische Anwendungen des halbüberwachten Lernens umfassen die Klassifizierung von Inhalten, die im Internet verfügbar sind, Spracherkennung und DNA-Klassifizierung.

4. Verstärkungslernen

Reinforcement Learning verwendet das Konzept von Belohnung und Bestrafung. Der Algorithmus assoziiert günstige oder angenehme Ereignisse als Belohnungen und interpretiert unangenehme Ereignisse als Strafe. Das Belohnungs- und Bestrafungskonzept stärkt den Algorithmus und lernt mit der Zeit, das bestmögliche Verhalten anzuwenden. Wenn wir Informationen eingeben, ergreift der Algorithmus geeignete Maßnahmen, um die Belohnung zu maximieren.

5. Selbstüberwachtes Lernen

Es ist eine Teilmenge des unüberwachten Lernens. Wie der Name schon sagt, handelt es sich beim selbstüberwachten Lernen um eine Art des maschinellen Lernens , bei dem der Algorithmus selbstständig Eingaben aus unbeschrifteten Daten sucht und Ergebnisse liefert. Da es schwierig ist, beschriftete Daten zu erhalten, verwenden Programmierer häufig unbeschriftete, leicht verfügbare Daten. Beim selbstüberwachten Lernen überwachen die Daten den Algorithmus. Die Maschine erhält Etiketten aus den Daten selbst und sagt Eingaben voraus. Selbstüberwachtes Lernen ist eine der dateneffizientesten Techniken des maschinellen Lernens.

6. Multi-Instanz-Lernen

Es ist eine Art von überwachter Lerntechnik mit einer leichten Variation. Die Multi-Instanz-Lerntechnik verwendet schwach gekennzeichnete Daten. Dies bedeutet, dass Daten unvollständige Tags haben und nur den Instanzen in einer Sammlung Labels zugewiesen werden. Der Algorithmus verwendet ein binäres Konzept. Es kennzeichnet den Beutel positiv, wenn es einen positiven Fall gibt, und kennzeichnet ihn negativ, wenn mindestens ein Fall negativ ist.

Maschinelles Lernen mit mehreren Instanzen wird hauptsächlich in Pathologien verwendet, da es bösartige Zellen in der Probe schnell bestimmen kann. Der Algorithmus betrachtet bösartige Zellen als negative Instanzen.

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7. Online-Lernen

Beim Online-Lernen verwendet der Algorithmus die verfügbaren Daten, um das Modell zu aktualisieren, sobald eine Beobachtung gemacht wird. Die Online-Lerntechnik wird verwendet, wenn mehrere Beobachtungen in einem kurzen Zeitraum vorhanden sind.

8. Aktives Lernen

Aktives Lernen ist eine Art überwachtes maschinelles Lernen, das einen kleinen Datensatz mit nur relevanten Datenpunkten verwendet. Wir priorisieren Daten bei dieser Art des maschinellen Lernens. Zuerst müssen wir eine kleine Stichprobe von Daten manuell beschriften. Der nächste Schritt ist das Training des Algorithmus gemäß den gekennzeichneten Daten. Sobald das Modell trainiert ist, können wir es verwenden, um die Klasse der unbeschrifteten Datenpunkte zu bestimmen.

9. Ensemble-Lernen

Ensemble bedeutet, Dinge zu kombinieren und gemeinsam als Ganzes zu betrachten. Daher ist Ensemble-Lernen eine Art maschinelles Lernen, bei dem der Algorithmus die Vorhersagen aus verschiedenen Modellen kombiniert, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Beim Ensemblelernen gibt es drei verschiedene Modelle:

• Bagging – Es beinhaltet das Hinzufügen verschiedener Vorhersagen zum Beispielbaum und das Ermitteln eines Durchschnitts aller Vorhersagen. Es verwendet Proben desselben Datensatzes.
• Stacking- Beim Stacking verwenden wir verschiedene Modelle desselben Datensatzes. Wir verwenden jedoch auch ein anderes Modell, um zu bestimmen, wie die Vorhersagen kombiniert werden können.
• Boosting – Bei dieser Technik ordnen wir die Vorhersagen in einer Sequenz an und berechnen den gewichteten Durchschnitt aller Vorhersagen.

9. Lernen übertragen

Bei der Transferlerntechnik übertragen wir die Elemente eines vortrainierten Modells auf das neue Modell. Diese Technik wird verwendet, wenn zwei Modelle erstellt werden, um ähnliche Aufgaben auszuführen. Transfer Learning ist eine der kosten- und zeiteffizientesten Arten des maschinellen Lernens.

10. Multitasking-Lernen

Multi-Task-Learning ist eine Art maschinelles Lernen , bei dem die Maschine mehrere Aufgaben gleichzeitig lernt. Anstatt verschiedene Modelle zu verwenden, um verschiedene Aufgaben auszuführen, können wir ein Modell für Multitasking trainieren und mehrere Takes gleichzeitig ausführen.

11. Induktives Lernen

Wir erstellen eine verallgemeinerte Regel in Form von WENN-DANN für den Datensatz beim induktiven Lernen. Diese Technik funktioniert im Format „Wenn ein Ereignis eintritt, dann passiert dies“. Induktives Lernen wird verwendet, um eine Funktion aus den gegebenen Daten abzuleiten. Einige praktische Anwendungen des induktiven Lernens umfassen:

• Kreditgenehmigung (Wenn ein Kunde eine A-Immobilie hat, dann ist B, ob ein Kredit genehmigt wird oder nicht).
• Krankheitsdiagnose (Wenn ein Patient A-Symptome hat, dann hat der Patient B-Krankheit).

12. Transduktives Lernen

Transduktion ist der Prozess der Umwandlung eines Elements von einer Form in eine andere. Beim transduktiven Lernen müssen wir die Trainingsdaten nicht modellieren. Der Algorithmus verwendet Daten direkt, um Informationen vorherzusagen, indem Werte einer unbekannten Funktion aus dem gegebenen Datensatz abgeleitet werden.

13. Deduktives Lernen

Deduktives Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die verwendet wird, um Daten zu analysieren und Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Beim deduktiven Lernen trainieren wir die Algorithmen, beweisbar korrektes Wissen zu verwenden. Es hilft den Programmierern zu erkennen, dass bestimmte Informationen korrekt sind und früher abgeleitet wurden.

Fazit

Viele Unternehmen verwenden ML, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Kundenbindung zu erhöhen, indem sie personalisierte Chatbots erstellen. Die Technologie hilft auch, Lieferkettenprozesse zu optimieren und Finanzierungsprozesse in Organisationen zu automatisieren. Top-Unternehmen in den USA wie Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest und andere Organisationen nutzen maschinelles Lernen, um Arbeitsprozesse zu automatisieren und komplexe Aufgaben in einem minimalen Zeitrahmen auszuführen. Aus diesem Grund sind Machine-Learning-Ingenieure in den USA sehr gefragt.

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