您应该了解的不同类型的机器学习

介绍

机器学习 (ML) 是最受程序员欢迎的技能之一。 根据Indeed在 2019 年发布的一份报告，机器学习工程是美国需求最高的 AI 工作。 广泛使用机器学习技术的一些行业包括金融、银行、医疗保健、投资、营销、制造、网络安全和运输。 此博客将帮助您了解机器学习的概念及其不同类型。

什么是机器学习？

机器学习是一种现代技术，它使用数据来预测准确的结果并提高设备的性能。 简而言之，机器学习技术使计算机能够在没有明确编程的情况下使用历史数据并预测类似情况下的结果。 该技术的工作原理类似于人脑。 该算法观察提供的数据，对其进行分析，并记录数据模式。 当提供新数据集时，该算法会根据先前的模式预测结果。 这个概念被称为机器学习，因为机器从信息中学习并提供结果。

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不同类型的机器学习

根据提供给设备的训练数据类型以及算法如何利用数据，有 14 种不同类型的机器学习技术。 让我们讨论不同类型的机器学习。

1.监督学习

监督学习是最流行的机器学习类型，它使用标记数据进行分类。 我们使用具有不同输入和输出的训练数据集来教授监督学习中的算法。 该算法然后根据已经提供的输入和输出数据预测有利的结果。

我们在监督学习中将数据用于三个目的； 培训、验证和测试。 首先，我们收集标记数据来训练 ML 算法。 在第二阶段，我们使用不同的数据集来验证算法的正确性能。 最后，该算法在现实世界中进行了测试。

2. 无监督学习

与监督学习相反，我们在无监督学习中使用未标记或未标记的数据。 在这类机器学习算法中，我们不必通过提供输入和输出数据集来监督算法。 该算法本身会发现数据集中的隐藏模式。

有四种类型的无监督学习技术； 聚类、异常检测、关联挖掘和潜在变量模型。 在聚类中，该算法根据一些相似的属性将数据集分成不同的组。 我们使用异常检测来发现数据集中的异常活动。 关联挖掘技术将频繁出现的数据项分组在一起。

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3. 半监督学习

半监督学习是监督和无监督机器学习技术的结合。 我们使用标记和未标记的数据来训练算法。 有标签的数据用量小，无标签的数据用量大。 半监督学习技术用于执行仅靠监督或无监督学习难以完成的密集型任务。 首先，我们使用无监督学习算法对相似数据进行聚类。 接下来，在现有标记数据的帮助下对未标记数据进行分类。

半监督学习的一些实际应用包括对 Internet 上可用的内容进行分类、语音识别和 DNA 分类。

4.强化学习

强化学习使用奖励和惩罚的概念。 该算法将有利或愉快的事件关联为奖励，并将不愉快的事件解释为惩罚。 奖励和惩罚的概念强化了算法，并学会随着时间的推移使用最佳可能的行为。 当我们输入信息时，算法会采取适当的行动来最大化奖励。

5. 自我监督学习

它是无监督学习的一个子集。 顾名思义，自我监督学习是一种机器学习，其中算法自行从未标记的数据中寻找输入并提供结果。 由于获取标记数据具有挑战性，因此程序员经常使用未标记的、容易获得的数据。 在自监督学习中，数据为算法提供监督。 机器从数据本身获取标签并预测输入。 自我监督学习是数据效率最高的机器学习技术之一。

6. 多实例学习

它是一种有轻微变化的监督学习技术。 多实例学习技术使用弱标记数据。 这意味着数据有不完整的标签，只有包中的实例被分配标签。 该算法使用二进制概念。 如果有一个正面实例，它会将袋子标记为正面，如果至少有一个实例为负面，则将其标记为负面。

多实例类型的机器学习主要用于病理学，因为它可以快速确定样本中的恶性细胞。 该算法考虑了恶性细胞的负面实例。

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7.在线学习

在在线学习中，算法使用可用数据在进行观察后更新模型。 当在短时间内出现多个观察结果时，使用在线学习技术。

8.主动学习

主动学习是一种监督机器学习，它使用只有相关数据点的小数据集。 我们在这种类型的机器学习中优先考虑数据。 首先，我们需要手动标记一小部分数据样本。 下一步是根据标记数据训练算法。 训练模型后，我们可以使用它来确定未标记数据点的类别。

9. 集成学习

合奏的意思是将事物结合起来，作为一个整体来看待。 因此，集成学习是一种机器学习，其中算法结合来自不同模型的预测以获得更好的结果。 集成学习中存在三种不同的模型：

• Bagging - 它涉及将不同的预测添加到样本树并取出所有预测的平均值。 它使用相同数据集的样本。
• 堆叠——在堆叠中，我们使用同一数据集的不同模型。 但是，我们还使用另一个模型来确定如何组合预测。
• 提升——在这种技术中，我们将预测排列成一个序列，并计算所有预测的加权平均值。

9.迁移学习

在迁移学习技术中，我们将预训练模型的元素迁移到新模型。 当创建两个模型来执行类似任务时，会使用此技术。 迁移学习是最具成本效益和最省时的机器学习类型之一。

10.多任务学习

多任务学习是一种机器学习，其中机器同时学习多个任务。 我们可以将一个模型训练为多任务并同时执行多个任务，而不是使用各种模型来执行不同的任务。

11.归纳学习

我们以 IF-THEN 的形式为归纳学习中的数据集创建了一个通用规则。 这种技术以“如果事件发生，那么就会发生”的格式运作。 归纳学习用于从给定数据中导出函数。 归纳学习的一些实际应用包括：

• 授信审批（如果客户拥有A房产，则B为授信是否授信）。
• 疾病诊断（如果患者有 A 症状，则该患者患有 B 病）。

12.转导式学习

转导是将元素从一种形式转换为另一种形式的过程。 在转导学习中，我们不必对训练数据建模。 该算法通过从给定数据集中导出未知函数的值，直接使用数据来预测信息。

13.演绎学习

演绎学习是一种机器学习技术，用于分析数据并从中产生推论。 在演绎学习中，我们训练算法使用可证明正确的知识。 它可以帮助程序员意识到特定信息是正确的，并且已经较早地导出。

结论

许多公司正在使用 ML 通过创建个性化的聊天机器人来提高客户满意度并增加客户保留率。 该技术还有助于优化供应链流程并使组织中的融资流程自动化。 美国的顶级公司，如 Meta、Netflix、谷歌、Twitter、Pinterest 和其他组织正在使用机器学习来自动化工作流程并在最短的时间内执行复杂的任务。 这就是机器学习工程师在美国需求量很大的原因。

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