Лучшие модели машинного обучения, которые нужно знать

Если вы хотите использовать возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, вы должны быть знакомы с некоторыми из лучших моделей машинного обучения. Существуют десятки моделей машинного обучения, поэтому выбор моделей машинного обучения для проекта может быть немного запутанным. В этой статье мы поговорим о некоторых из лучших моделей машинного обучения, которые вы можете использовать в зависимости от вашего проекта.

Лучшие модели машинного обучения, которые нужно знать

У нас есть список моделей и алгоритмов машинного обучения для следующих проектов, примеров и сценариев.

Модели машинного обучения для прогнозирования временных рядов

В анализе данных прогнозирование временных рядов опирается на различные алгоритмы машинного обучения, каждый из которых имеет свои сильные стороны. Однако мы поговорим о двух наиболее используемых из них.

• Сеть долговременной краткосрочной памяти: Сети долговременной краткосрочной памяти (LSTM) являются типом рекуррентной нейронной сети (RNN), которая особенно эффективна при обучении на основе последовательностей, что делает их хорошо подходящими для данных временных рядов. В отличие от традиционных RNN, которые борются с долговременными зависимостями из-за проблемы исчезающего градиента, LSTM могут сохранять информацию в течение длительных периодов. Это достигается благодаря их уникальной архитектуре, которая включает в себя шлюзы для управления потоком информации, что позволяет им захватывать сложные закономерности в данных временных рядов.
• Randon Forest: Random Forest — это метод ансамблевого обучения (здесь два или более обучающихся). Во время обучения он строит несколько деревьев решений, а затем усредняет их прогнозы. Хотя изначально он не предназначался для временных рядов, его можно настроить для прогнозирования, включив запаздывающие переменные. Random Forest может обрабатывать множество признаков и менее склонен к переобучению, что делает его сильным выбором для сложных наборов данных.

Вы можете интегрировать эти две модели и несколько других, таких как модели VAR, ARIRA и Prophet, для достижения наилучшего результата.

Модели машинного обучения для прогнозирования акций

Акции случайны, но в то же время эта случайность также имеет закономерность. Если ваш проект направлен на прогнозирование акций, мы рекомендуем использовать одну или обе модели, упомянутые ниже.

• Дерево решений: Дерево решений — это своего рода блок-схема, которая помогает принимать решения или делать прогнозы. Оно имеет узлы для решений или тестов по атрибутам, ветви для результатов этих решений и конечные узлы для окончательных результатов или прогнозов. Каждый внутренний узел представляет тест по атрибуту, каждая ветвь представляет результат теста, а каждый конечный узел представляет метку класса или непрерывное значение.
• Нейронная сеть: Нейронные сети — это компьютерные модели, которые имитируют сложные функции человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов или нейронов, которые обрабатывают данные и обучаются на них. Это позволяет решать такие задачи, как распознавание образов и принятие решений в машинном обучении. Если вы хорошо их обучите, они могут функционировать как хозяева акций.

Однако следует помнить, что определение закономерностей на рынке акций может быть весьма сложным, поэтому не стоит слишком полагаться на эти модели и использовать другие, например, Randon Forest и LSTM.

Модели машинного обучения для многоклассовых классификаций

Теперь давайте обсудим одну из самых распространенных задач машинного обучения: многоклассовую классификацию. Здесь наша задача — разработать модель, которая с помощью предыдущих данных может просматривать фрагмент информации и классифицировать его. Модель анализирует обучающий набор данных, чтобы найти уникальные шаблоны для каждого класса. Затем она использует эти шаблоны для прогнозирования категории будущих данных. Ниже приведены два самых распространенных алгоритма и модели.

• Машина опорных векторов (SVM): Машина опорных векторов (SVM) — это мощный инструмент машинного обучения, используемый для классификации информации, обнаружения выбросов и составления прогнозов. Он может выполнять как простые, так и сложные задачи, такие как идентификация спама, анализ генов или распознавание лиц на изображениях. SVM хороши для работы с большим объемом информации и поиска закономерностей, поэтому они полезны во многих различных областях. Благодаря всем этим возможностям, которые он предоставляет, его можно использовать для мониторинга данных и их классификации.
• Наивный байесовский алгоритм: Наивный байесовский алгоритм может использоваться для классификации проблем с более чем двумя классами. Он включает в себя мультиномиальный наивный байесовский алгоритм, наивный байесовский алгоритм Бернулли и наивный байесовский алгоритм Гаусса. Наивные байесовские классификаторы представляют собой группу алгоритмов классификации, основанных на теореме Байеса. Это не просто один алгоритм, а скорее семейство алгоритмов, которые следуют одному и тому же принципу: каждая пара классифицируемых признаков независима друг от друга.

Для этой функции вы также можете использовать нейронную сеть (подробности указаны выше).

Модель машинного обучения для регрессии

Регрессия используется для прогнозирования непрерывного значения, одного из самых необходимых признаков. Вот почему здесь задействованы различные алгоритмы. Следующие два — те, с которых вам следует начать.

• Линейная регрессия: Линейная регрессия — широко используемый алгоритм в машинном обучении. Он включает выбор ключевой переменной из набора данных для прогнозирования выходных переменных, таких как будущие значения. Этот алгоритм подходит для случаев с непрерывными метками, например, для прогнозирования количества ежедневных рейсов из аэропорта. Представление линейной регрессии: у = ах + б.
• Регрессия гребня: Регрессия гребня — еще один популярный алгоритм машинного обучения. Он использует формулу у = Xβ + ϵ. В этом случае «y» представляет Н*1 вектор наблюдений для зависимой переменной, тогда как 'X' – матрица регрессоров. Коэффициенты регрессии обозначаются как 'β', что является вектором N*1, а 'ϵ' обозначает вектор ошибок.

Существуют и другие методы регрессии, которые вы можете использовать, например: Регрессия нейронных сетей, регрессия лассо, случайный лес, регрессия дерева решений, SVM, полиномиальная регрессия, гауссовская регрессия и модель KNN.

Модель машинного обучения для небольших наборов данных

Если вы имеете дело с небольшим набором данных, вы можете использовать несколько моделей машинного обучения.

• Elastic Net: Elastic Net — это метод, который объединяет методы регрессии Lasso (L1) и Ridge (L2) для обработки сценариев с несколькими коррелированными признаками. Он обеспечивает баланс между разреженностью Lasso и регуляризацией Ridge. Причина, по которой Elastic Net используется для небольших наборов данных, заключается в том, что он лучше работает с высококоррелированными предикторами. Кроме того, поскольку он объединяет как регуляризацию L1, так и регуляризацию L2, он может предотвратить переобучение более эффективно по сравнению с моделями, которые используют только одну форму регуляризации.
• Single Hidden Neural Network: В случае Single Hidden Neural Network есть только один входной и один выходной слой нейронной сети. Простота упрощает реализацию и понимание данных, что нам нужно при работе с небольшими наборами данных. Кроме того, это упрощает обобщение и интерпретацию информации.

Для небольших наборов данных можно использовать и другие модели, такие как линейный дискриминантный анализ, квадратичный дискриминантный анализ и обобщенная линейная модель, которые являются одними из наиболее полезных.

Модель машинного обучения для больших наборов данных

Обработка больших наборов данных, или больших данных, имеет потенциал для ценных идей, но создает уникальные проблемы. Вы можете использовать любую из моделей, которые мы обсуждали ранее, за исключением тех, которые упоминались для малых и больших наборов данных. Однако самая большая проблема здесь — обработка такого большого объема данных. Поэтому упомянутые здесь модели и алгоритмы нацелены на обработку огромного объема данных.

• Пакетная обработка: Пакетная обработка — это метод, при котором большой набор данных делится на меньшие наборы данных (пакеты или партии), и модель обучается на каждом пакете пошагово. Этот метод помогает предотвратить переобучение, распространенную проблему с большими наборами данных, и делает процесс обучения более управляемым.
• Распределенные вычисления: Распределенные вычисления означают распределение данных и задач по нескольким машинам или процессорам для ускорения обучения больших и сложных моделей машинного обучения. Такие фреймворки, как Apache Hadoop и Apache Spark, предоставляют надежные платформы для распределенных вычислений.

Для больших наборов данных можно также использовать некоторые другие модели машинного обучения, такие как линейная регрессия и нейронные сети.

Читать: Мониторинг поведения и машинное обучение, лежащие в основе успешного диффузного Dofoil

Какая модель машинного обучения лучшая?

Различные модели машинного обучения включают Naive Bayes, KNN, Random Forest, Boosting, AdaBoot, Linear Regression и другие. Однако выбор модели зависит от ситуации или проекта, над которым вы работаете. Мы упомянули некоторые из приведенных выше примеров и лучшие модели и алгоритмы для использования.

Читайте: Объяснение машинного обучения и глубокого обучения в искусственном интеллекте

Каковы 4 модели машинного обучения?

Четыре модели машинного обучения — это контролируемая модель обучения, неконтролируемая модель обучения, полуконтролируемая модель обучения и модель обучения с подкреплением. Каждая из них имеет свои преимущества, поэтому их следует использовать вместе.

Читайте также: Глубокое обучение и нейронные сети.