Услуги по развитию науки о данных и машинного обучения — это горизонт информации и знаний. Но только капля — это то, к чему в основном стремится каждая компания. Эти пять фундаментальных концепций являются основой машинного обучения для бизнеса, о которой должен знать каждый специалист по данным.

1.Глубокое обучение

2. Нейронные сети

3.Алгоритм ансамбля

4. Кластеризация

5. Алгоритмы классификации

Глубокое обучение

Глубокое обучение потрясло компьютерный мир своим большим успехом. Он используется во всех областях вычислений и улучшений в обработке изображений, компьютерном зрении, анализе настроений. Это помогает создавать беспилотные автомобили и самообучающиеся модели разработки ИИ. Они обладают высокой мощностью благодаря различным типам алгоритмов для выполнения того, для чего они предназначены. Некоторые из важных алгоритмов глубокого обучения, которые должен знать каждый специалист по данным:

1.Глубокие нейронные сети (ГНС) для классификации и распознавания изображений

2. Долгая кратковременная память (LSTM) и преобразователи для НЛП (обработка естественного языка)

3. Автоэнкодеры (ИНС) для биоинформатики и здравоохранения

4. Гибридные архитектуры для рекомендательных систем

Обучение нейронной сети глубокого обучения — сложная задача, поскольку у них миллионы нейронов и сотни миллионов связей между нейронами. В настоящее время организации приступили к внедрению облачных систем, параллельных высокопроизводительных систем обработки и графического процессора (GPU) для различных вычислительных потребностей. Это создает многомерные нейронные сети для удивительных приложений, что является следующей лучшей вещью, которую каждый специалист по данным должен знать как идеальную концепцию учебника.

Нейронные сети

Сеть математических уравнений прежде всего известна как нейронная сеть. Он принимает одну или несколько входных переменных и проходит через сеть уравнений, чтобы получить одну или несколько выходных переменных. Они представляют собой многоуровневый подход к обработке информации и принятию решений, которые ИНС пытаются имитировать. Три слоя нейронов в ИНС:

1.входной слой — данные поступают в систему

2.скрытый слой — информация обрабатывается и

3.выходной слой — система решает, что делать на основе данных.

Нейронная сеть распознает отношения в наборе данных с помощью процесса, который напоминает работу человеческого мозга с двумя основными функциями — линейной функцией и функцией активации. Здесь нейронные сети намекают на систему нейронов, искусственных или органических по своей природе. Ниже приведены некоторые алгоритмы нейронной сети, такие как:

1. Рекуррентные нейронные сети (RNN) для распознавания речи

2. Сверточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений

Алгоритм ансамбля

Объединение нескольких алгоритмов ML в один конвейер обеспечивает более высокую эффективность прогнозирования, чем каждый алгоритм ML, выполняемый по отдельности. Это известно как ансамбль. Четыре наиболее часто используемых метода ансамбля:

Простое/взвешенное среднее. Это простейший ансамблевый алгоритм, который просто учитывает голоса моделей при классификации и получает среднее значение при регрессии.

Усиление. Здесь модели последовательно обучаются, перебирают предыдущую модель и работают над ее ограничением. Он подчеркивает следующую модель, чтобы повысить ее общую точность, и процесс останавливается, когда результат перестает улучшаться.

Бэггинг: несколько моделей обучаются с использованием одного и того же алгоритма обучения параллельно с исходным набором данных с заменой. В конце концов, мы берем среднее значение полученных результатов.

Стекирование. Сочетание двух или более моделей с использованием другого алгоритма машинного обучения.

Мы используем различные комбинации вышеперечисленных алгоритмов машинного обучения для повышения производительности.

Кластеризация

Это тип алгоритма обучения без учителя, который группирует наборы данных в группы в зависимости от общих атрибутов. Он автоматически группирует экземпляры наборов данных в определенные категории, где используется любой из алгоритмов кластеризации. И, следовательно, это известно как автоматическая классификация. Алгоритмы, обычно используемые для кластеризации:

1. Кластеризация K-средних

2. Кластеризация K-ближайших соседей

3. Иерархическая кластеризация — агломеративная и разделительная

4. Кластеризация анализа основных компонентов (PCA)

5. EM (Максимизация ожидания) Кластеризация

Алгоритм классификации

Алгоритм классификации представляет собой процесс классификации входных данных как члена целевого класса. Мы можем классифицировать покупателей на случайных покупателей, частых покупателей и навязчивых покупателей в зависимости от количества посещений ими магазина. Это помогает нам точно настраивать рекламные объявления, когда они появляются в Интернете, что максимизирует вероятность конверсии или продажи. Существует широкий спектр классификаций, таких как бинарная классификация, мультиклассовая классификация и различные другие варианты. Наиболее распространенные алгоритмы, которые используются для классификации:

1. Линейный дискриминантный анализ

2. Логистическая регрессия

3. Машины опорных векторов

4.K-Ближайшие соседи

5. Деревья решений

Заключение

Как цитируется в начале блога, наука о данных — это огромный горизонт, и это лишь капля в нем. Его передовые технологии только на подъеме с момента его создания. Концепции системы машинного обучения Data Science можно часто обновлять, чтобы оттачивать наши навыки и работать на удивление хорошо.