您應該了解的不同類型的機器學習

介紹

機器學習 (ML) 是最受程序員歡迎的技能之一。 根據Indeed在 2019 年發布的一份報告，機器學習工程是美國需求最高的 AI 工作。 廣泛使用機器學習技術的一些行業包括金融、銀行、醫療保健、投資、營銷、製造、網絡安全和運輸。 此博客將幫助您了解機器學習的概念及其不同類型。

什麼是機器學習？

機器學習是一種現代技術，它使用數據來預測準確的結果並提高設備的性能。 簡而言之，機器學習技術使計算機能夠在沒有明確編程的情況下使用歷史數據並預測類似情況下的結果。 該技術的工作原理類似於人腦。 該算法觀察提供的數據，對其進行分析，並記錄數據模式。 當提供新數據集時，該算法會根據先前的模式預測結果。 這個概念被稱為機器學習，因為機器從信息中學習並提供結果。

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不同類型的機器學習

根據提供給設備的訓練數據類型以及算法如何利用數據，有 14 種不同類型的機器學習技術。 讓我們討論不同類型的機器學習。

1.監督學習

監督學習是最流行的機器學習類型，它使用標記數據進行分類。 我們使用具有不同輸入和輸出的訓練數據集來教授監督學習中的算法。 該算法然後根據已經提供的輸入和輸出數據預測有利的結果。

我們在監督學習中將數據用於三個目的； 培訓、驗證和測試。 首先，我們收集標記數據來訓練 ML 算法。 在第二階段，我們使用不同的數據集來驗證算法的正確性能。 最後，該算法在現實世界中進行了測試。

2. 無監督學習

與監督學習相反，我們在無監督學習中使用未標記或未標記的數據。 在這類機器學習算法中，我們不必通過提供輸入和輸出數據集來監督算法。 該算法本身會發現數據集中的隱藏模式。

有四種類型的無監督學習技術； 聚類、異常檢測、關聯挖掘和潛在變量模型。 在聚類中，該算法根據一些相似的屬性將數據集分成不同的組。 我們使用異常檢測來發現數據集中的異常活動。 關聯挖掘技術將頻繁出現的數據項分組在一起。

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3. 半監督學習

半監督學習是監督和無監督機器學習技術的結合。 我們使用標記和未標記的數據來訓練算法。 有標籤的數據用量小，無標籤的數據用量大。 半監督學習技術用於執行僅靠監督或無監督學習難以完成的密集型任務。 首先，我們使用無監督學習算法對相似數據進行聚類。 接下來，在現有標記數據的幫助下對未標記數據進行分類。

半監督學習的一些實際應用包括對 Internet 上可用的內容進行分類、語音識別和 DNA 分類。

4.強化學習

強化學習使用獎勵和懲罰的概念。 該算法將有利或愉快的事件關聯爲獎勵，並將不愉快的事件解釋為懲罰。 獎勵和懲罰的概念強化了算法，並學會隨著時間的推移使用最佳可能的行為。 當我們輸入信息時，算法會採取適當的行動來最大化獎勵。

5. 自我監督學習

它是無監督學習的一個子集。 顧名思義，自我監督學習是一種機器學習，其中算法自行從未標記的數據中尋找輸入並提供結果。 由於獲取標記數據具有挑戰性，因此程序員經常使用未標記的、容易獲得的數據。 在自監督學習中，數據為算法提供監督。 機器從數據本身獲取標籤並預測輸入。 自我監督學習是數據效率最高的機器學習技術之一。

6. 多實例學習

它是一種有輕微變化的監督學習技術。 多實例學習技術使用弱標記數據。 這意味著數據有不完整的標籤，只有包中的實例被分配標籤。 該算法使用二進制概念。 如果有一個正面實例，它會將袋子標記為正面，如果至少有一個實例為負面，則將其標記為負面。

多實例類型的機器學習主要用於病理學，因為它可以快速確定樣本中的惡性細胞。 該算法考慮了惡性細胞的負面實例。

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7.在線學習

在在線學習中，算法使用可用數據在進行觀察後更新模型。 當在短時間內出現多個觀察結果時，使用在線學習技術。

8.主動學習

主動學習是一種監督機器學習，它使用只有相關數據點的小數據集。 我們在這種類型的機器學習中優先考慮數據。 首先，我們需要手動標記一小部分數據樣本。 下一步是根據標記數據訓練算法。 訓練模型後，我們可以使用它來確定未標記數據點的類別。

9. 集成學習

合奏的意思是將事物結合起來，作為一個整體來看待。 因此，集成學習是一種機器學習，其中算法結合來自不同模型的預測以獲得更好的結果。 集成學習中存在三種不同的模型：

• Bagging - 它涉及將不同的預測添加到樣本樹並取出所有預測的平均值。 它使用相同數據集的樣本。
• 堆疊——在堆疊中，我們使用同一數據集的不同模型。 但是，我們還使用另一個模型來確定如何組合預測。
• 提升——在這種技術中，我們將預測排列成一個序列，併計算所有預測的加權平均值。

9.遷移學習

在遷移學習技術中，我們將預訓練模型的元素遷移到新模型。 當創建兩個模型來執行類似任務時，會使用此技術。 遷移學習是最具成本效益和最省時的機器學習類型之一。

10.多任務學習

多任務學習是一種機器學習，其中機器同時學習多個任務。 我們可以將一個模型訓練為多任務並同時執行多個任務，而不是使用各種模型來執行不同的任務。

11.歸納學習

我們以 IF-THEN 的形式為歸納學習中的數據集創建了一個通用規則。 這種技術以“如果事件發生，那麼就會發生”的格式運作。 歸納學習用於從給定數據中導出函數。 歸納學習的一些實際應用包括：

• 授信審批（如果客戶擁有A房產，則B為授信是否授信）。
• 疾病診斷（如果患者有 A 症狀，則該患者患有 B 病）。

12.轉導式學習

轉導是將元素從一種形式轉換為另一種形式的過程。 在轉導學習中，我們不必對訓練數據建模。 該算法通過從給定數據集中導出未知函數的值，直接使用數據來預測信息。

13.演繹學習

演繹學習是一種機器學習技術，用於分析數據並從中產生推論。 在演繹學習中，我們訓練算法使用可證明正確的知識。 它可以幫助程序員意識到特定信息是正確的，並且已經較早地導出。

結論

許多公司正在使用 ML 通過創建個性化的聊天機器人來提高客戶滿意度並增加客戶保留率。 該技術還有助於優化供應鏈流程並使組織中的融資流程自動化。 美國的頂級公司，如 Meta、Netflix、谷歌、Twitter、Pinterest 和其他組織正在使用機器學習來自動化工作流程並在最短的時間內執行複雜的任務。 這就是機器學習工程師在美國需求量很大的原因。

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