Различные типы машинного обучения, о которых вам следует знать

Вступление

Машинное обучение (ML) — один из самых популярных навыков для программистов. Согласно отчету, опубликованному компанией Indeed в 2019 году, машинное обучение было самой востребованной профессией в области искусственного интеллекта в США. Некоторыми секторами, которые широко используют технологию машинного обучения, являются финансы, банковское дело, здравоохранение, инвестиции, маркетинг, производство, кибербезопасность и транспорт. Этот блог поможет вам понять концепцию машинного обучения и его различные типы.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это современная технология, которая использует данные для прогнозирования точных результатов и повышения производительности устройства. Проще говоря, технология машинного обучения позволяет компьютерам использовать исторические данные и прогнозировать результаты в аналогичных ситуациях без явного программирования. Технология работает аналогично человеческому мозгу. Алгоритм наблюдает за предоставленными данными, анализирует их и записывает шаблоны данных. Алгоритм прогнозирует результаты на основе предыдущих шаблонов при предоставлении нового набора данных. Эта концепция называется машинным обучением, потому что машина учится на информации и выдает результаты.

Получите сертификат по машинному обучению от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Различные типы машинного обучения

Существует 14 различных типов методов машинного обучения , основанных на типе обучающих данных, предоставляемых устройству, и на том, как данные используются алгоритмом. Давайте обсудим различные типы машинного обучения.

1. Контролируемое обучение

Обучение с учителем — самый популярный тип машинного обучения , в котором для классификации используются размеченные данные. Мы используем обучающий набор данных с различными входными и выходными данными для обучения алгоритму обучения с учителем. Затем алгоритм предсказывает благоприятные результаты на основе уже предоставленных входных и выходных данных.

Мы используем данные для трех целей в обучении с учителем; обучение, проверка и тестирование. Сначала мы собираем размеченные данные для обучения алгоритма ML. На втором этапе мы используем разные наборы данных для проверки правильности работы алгоритма. Наконец, алгоритм тестируется в реальном мире.

2. Неконтролируемое обучение

В отличие от обучения с учителем, в обучении без учителя мы используем непомеченные или немаркированные данные. В этом типе алгоритма машинного обучения нам не нужно контролировать алгоритм, предоставляя входные и выходные наборы данных. Сам алгоритм обнаруживает скрытые закономерности в наборах данных.

Существует четыре типа методов обучения без учителя; кластеризация, обнаружение аномалий, поиск ассоциаций и модели скрытых переменных. При кластеризации алгоритм разбивает наборы данных на разные группы на основе некоторых схожих свойств. Мы используем обнаружение аномалий, чтобы найти необычную активность в наборе данных. Метод анализа ассоциаций группирует часто встречающиеся элементы данных вместе.

Наши программы искусственного интеллекта и машинного обучения в США

3. Полуконтролируемое обучение

Полууправляемое обучение представляет собой сочетание контролируемых и неконтролируемых методов машинного обучения. Для обучения алгоритма мы используем как размеченные, так и неразмеченные данные. Размеченные данные используются в небольших количествах, а неразмеченные данные используются в больших количествах. Техника обучения с полуучителем используется для выполнения интенсивных задач, которые трудно выполнить только при обучении с учителем или без учителя. Во-первых, мы используем алгоритм обучения без учителя для кластеризации похожих данных. Затем неразмеченные данные классифицируются с помощью существующих размеченных данных.

Некоторые практические приложения полуконтролируемого обучения включают классификацию контента, доступного в Интернете, распознавание речи и классификацию ДНК.

4. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением использует концепцию вознаграждения и наказания. Алгоритм связывает благоприятные или приятные события с вознаграждением и интерпретирует неприятные события как наказание. Концепция вознаграждения и наказания укрепляет алгоритм и со временем учит использовать наилучшее возможное поведение. Когда мы вводим информацию, алгоритм предпринимает соответствующие действия, чтобы максимизировать вознаграждение.

5. Самостоятельное обучение

Это подмножество неконтролируемого обучения. Как следует из названия, обучение с самоконтролем — это тип машинного обучения, в котором алгоритм самостоятельно ищет входные данные из немаркированных данных и выдает результаты. Поскольку получить размеченные данные сложно, программисты часто используют неразмеченные, легкодоступные данные. При обучении с самоконтролем данные обеспечивают наблюдение за алгоритмом. Машина сама получает метки из данных и прогнозирует входные данные. Самоконтролируемое обучение — один из наиболее эффективных методов машинного обучения с эффективным использованием данных.

6. Многоэкземплярное обучение

Это тип контролируемой техники обучения с небольшими вариациями. Метод многоэкземплярного обучения использует слабо размеченные данные. Это означает, что данные имеют неполные теги, а метки присвоены только экземплярам в пакете. Алгоритм использует бинарную концепцию. Сумка помечается как положительная, если есть один положительный экземпляр, и помечается как отрицательная, если хотя бы один экземпляр отрицательный.

Многоэкземплярный тип машинного обучения в основном используется при патологиях, так как позволяет быстро определить злокачественные клетки в образце. Алгоритм считает злокачественные клетки отрицательными экземплярами.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

7. Онлайн-обучение

В онлайн-обучении алгоритм использует доступные данные для обновления модели после наблюдения. Техника онлайн-обучения используется, когда в течение короткого промежутка времени присутствует несколько наблюдений.

8. Активное обучение

Активное обучение — это тип контролируемого машинного обучения, в котором используется небольшой набор данных только с релевантными точками данных. Мы отдаем приоритет данным в этом типе машинного обучения. Во-первых, нам нужно пометить небольшую выборку данных вручную. Следующим шагом является обучение алгоритма по размеченным данным. Как только модель обучена, мы можем использовать ее для определения класса непомеченных точек данных.

9. Ансамблевое обучение

Ансамбль означает сочетать вещи и рассматривать их вместе как единое целое. Таким образом, ансамблевое обучение — это тип машинного обучения , в котором алгоритм объединяет прогнозы из разных моделей для получения лучших результатов. В ансамблевом обучении есть три разные модели:

• Пакетирование. Это включает в себя добавление различных прогнозов к дереву выборки и получение среднего значения всех прогнозов. Он использует образцы одного и того же набора данных.
• Стекирование. В стекировании мы используем разные модели одного и того же набора данных. Однако мы также используем другую модель, чтобы определить, как можно комбинировать прогнозы.
• Повышение. В этом методе мы упорядочиваем прогнозы в последовательности и вычисляем средневзвешенное значение всех прогнозов.

9. Передача обучения

В методе трансферного обучения мы переносим элементы предварительно обученной модели на новую модель. Этот метод используется, когда создаются две модели для выполнения схожих задач. Трансферное обучение — один из самых экономичных и эффективных по времени видов машинного обучения.

10. Многозадачное обучение

Многозадачное обучение — это тип машинного обучения, при котором машина изучает несколько задач одновременно. Вместо того, чтобы использовать разные модели для выполнения разных задач, мы можем обучить одну модель многозадачности и выполнять несколько дублей одновременно.

11. Индуктивное обучение

Мы создаем обобщенное правило в форме ЕСЛИ-ТО для набора данных в индуктивном обучении. Эта методика работает в формате «Если происходит событие, то происходит это». Индуктивное обучение используется для получения функции из заданных данных. Некоторые практические применения индуктивного обучения включают:

• Утверждение кредита (если у клиента есть имущество A, то B зависит от того, будет ли одобрен кредит или нет).
• Диагноз заболевания (если у пациента есть симптомы А, то у него болезнь В).

12. Трансдуктивное обучение

Трансдукция – это процесс преобразования элемента из одной формы в другую. В трансдуктивном обучении нам не нужно моделировать обучающие данные. Алгоритм напрямую использует данные для прогнозирования информации, получая значения неизвестной функции из заданного набора данных.

13. Дедуктивное обучение

Дедуктивное обучение — это метод машинного обучения, используемый для анализа данных и получения выводов на их основе. При дедуктивном обучении мы обучаем алгоритмы использовать доказуемо правильные знания. Это помогает программистам понять, что конкретная информация верна и была получена ранее.

Заключение

Многие компании используют машинное обучение для повышения удовлетворенности клиентов и удержания клиентов путем создания персонализированных чат-ботов. Эта технология также помогает оптимизировать процессы цепочки поставок и автоматизировать процессы финансирования в организациях. Ведущие компании в США, такие как Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest и другие организации, используют машинное обучение для автоматизации рабочих процессов и выполнения сложных задач в минимальные сроки. Вот почему инженеры по машинному обучению пользуются большим спросом в США.

Сегодня машинное обучение стало одним из самых прибыльных вариантов карьеры благодаря более высоким зарплатам и возможностям роста. Вы можете получить степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта в upGrad, чтобы получить дополнительные знания в области машинного обучения и приобрести соответствующие навыки.