I migliori algoritmi di apprendimento automatico imparano e migliorano quando vengono esposti a ulteriori dati. La componente "apprendimento" di ML si riferisce al modo in cui questi algoritmi modificano i loro metodi di elaborazione dei dati nel tempo. Quindi, un algoritmo di ML è un programma che può modificare le proprie impostazioni. Può farlo in base alle prestazioni precedenti nel fare previsioni su un insieme di dati.

Gli algoritmi di ML si classificano in supervisionati o non supervisionati. Gli algoritmi di apprendimento supervisionato funzionano con i dati di input e con i dati di output desiderati tramite l'etichettatura. Mentre gli algoritmi non supervisionati trattano dati che non sono né classificati né etichettati. Gli algoritmi non supervisionati, ad esempio, possono anche classificare i dati non ordinati in base a somiglianze e contrasti.

Gli algoritmi di apprendimento automatico si classificano in tre tipi diversi:

Algoritmi di apprendimento automatico supervisionato

Supponiamo di essere un insegnante che si occupa di una classe. L'insegnante conosce già le risposte corrette. Ma il processo di apprendimento non termina finché non lo fanno anche gli alunni. Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionato si basano su questa premessa. L'algoritmo è lo studente che impara da un insieme di dati di addestramento. Quindi produce previsioni corrette dall'insegnante. Inoltre, questo processo di apprendimento si ripete finché l'algoritmo non raggiunge il livello di prestazioni desiderato.

Algoritmi di apprendimento automatico non supervisionato

In questo scenario, non c'è un insegnante per la classe. I poveri alunni devono capire da soli. Ciò significa che non c'è una risposta esatta all'apprendimento e non c'è un tutor per gli algoritmi di ML non supervisionati. L'algoritmo rimane non supervisionato anche per scoprire la struttura sottostante dei dati. Inoltre, deve imparare sempre di più sui dati stessi.

Algoritmi per l'apprendimento automatico con rinforzo

Questi sono allievi ipotetici. Imparano dai propri errori nel corso del tempo. Gli algoritmi di apprendimento automatico con rinforzo imparano le azioni migliori attraverso prove ed errori. Ciò significa anche che l'algoritmo determina l'azione successiva attraverso l'apprendimento di comportamenti. Questi si basano sul loro stato attuale che massimizzerà la ricompensa in futuro.

I migliori algoritmi di apprendimento automatico

I metodi di apprendimento automatico affrontano le sfide complicate dei dati del mondo reale. Abbiamo esaminato i vari tipi di algoritmi di apprendimento automatico. Vediamo i migliori algoritmi di apprendimento automatico disponibili e utilizzati dagli scienziati dei dati.

Algoritmo di classificazione Naïve Bayes

Classificare manualmente testi di dati come una pagina web, un documento o un'e-mail è una sfida. L'algoritmo di classificazione di Naïve Bayes gestisce questo compito. Questa procedura funziona in base al Teorema di Bayes della probabilità. Assegna il valore dell'elemento a una popolazione da una delle possibili categorie.

P(y|X) = \frac{P(X|y) P(y)}{P(X)}

dove y è la variabile di classe e X è un vettore di caratteristiche dipendenti (di dimensione n) dove:

X = (x_1,x_2,x_3,…..,xn)

Il filtraggio dello spam via e-mail è un'applicazione dell'algoritmo di classificazione di Naïve Bayes. Questo algoritmo trova posto in Gmail per determinare se un'e-mail è spam o meno.

Algoritmo di clustering K Means

Supponiamo di voler cercare il termine "appuntamento" su Wikipedia. Il termine "appuntamento" potrebbe ora riferirsi a un certo frutto, a un giorno specifico o anche a una serata romantica con la propria dolce metà. Utilizzando l'algoritmo K Means Clustering, Wikipedia raggruppa le pagine web che trattano gli stessi argomenti.

In generale, l'algoritmo K Means Clustering impiega K cluster per agire su un dato insieme di dati. Di conseguenza, l'output presenta K cluster tra i quali sono distribuiti i dati di input.

Algoritmo della macchina vettoriale di supporto

Per i problemi di classificazione o regressione, viene utilizzato l'algoritmo Support Vector Machine. I dati si separano in diverse classi individuando una certa linea (iperpiano). Questa linea divide l'insieme dei dati in più classi. L'algoritmo della Support Vector Machine cerca di individuare l'iperpiano. Inoltre, in questo modo si minimizza la distanza tra le classi. Ciò aumenta la probabilità di classificare correttamente i dati.

Un esempio è dato dal confronto delle performance dei titoli dello stesso settore. Mostra come funziona l'algoritmo della Support Vector Machine. Questo aiuta le società finanziarie a gestire le decisioni di investimento.

L'algoritmo Apriori

Il formato IF-THEN trova posto nell'algoritmo Apriori per costruire regole di associazione. Ciò suggerisce che SE si verifica l'evento A, è probabile che si verifichi anche l'evento B. Ad esempio, SE una persona acquista un'auto, DEVE ANCHE acquistare un'assicurazione auto. Questa regola di associazione viene generata dall'algoritmo Apriori. Esamina le persone che hanno acquistato un'assicurazione auto dopo aver acquistato un'auto.

Il completamento automatico di Google è un esempio del funzionamento dell'algoritmo di Apriori. Quando si inserisce un termine in Google, l'algoritmo Apriori cerca e visualizza le parole associate digitate dopo quella parola.

Algoritmo di regressione lineare

L'algoritmo di regressione lineare rappresenta la relazione tra due variabili. In questo caso, una è indipendente e l'altra è dipendente. Mostra l'effetto sulla variabile dipendente di una qualsiasi modifica della variabile indipendente. La variabile indipendente viene anche chiamata variabile esplicativa. La variabile dipendente, invece, si riferisce al fattore di interesse.

L'algoritmo di regressione lineare è una valutazione del rischio nel settore assicurativo. L'analisi di regressione lineare aiuta a determinare la frequenza dei sinistri dei clienti. Calcola poi l'aumento del rischio al crescere dell'età del cliente.

Algoritmo di regressione logistica

L'algoritmo di regressione lineare predice valori continui. Mentre l'algoritmo di regressione logistica prevede valori discreti. Di conseguenza, la Regressione Logistica è più adatta alla classificazione binaria. Nella Regressione Logistica, un evento viene classificato come 1 se si verifica e 0 se non si verifica. Proietta la probabilità che un evento specifico si verifichi in base ai fattori forniti.

Algoritmo degli alberi decisionali

Supponiamo che vogliate scegliere un luogo per il vostro compleanno. Di conseguenza, molti fattori influenzano la vostra decisione. Fattori come "Il ristorante è italiano?", "Il ristorante ha musica dal vivo?". "Il ristorante è vicino a casa vostra?" ecc. Ognuna di queste domande ha una risposta SI o NO che influenza la scelta.

Questo è ciò che accade nell'algoritmo degli alberi decisionali. Utilizzando un metodo di ramificazione ad albero, vengono mostrati anche tutti i risultati alternativi di una decisione. Inoltre, i nodi centrali dell'albero rappresentano i test su varie qualità. I rami dell'albero rappresentano i risultati dei test. I nodi delle foglie rappresentano la scelta raggiunta dopo aver calcolato tutti gli attributi.

Nel settore bancario, l'algoritmo degli alberi decisionali aiuta a classificare i richiedenti di un prestito. Si basa anche sulla probabilità di non riuscire a pagare i prestiti.

Algoritmo delle Foreste casuali

L'algoritmo delle Foreste casuali risolve le carenze dell'algoritmo degli Alberi decisionali. L'accuratezza del risultato si riduce all'aumentare del numero di decisioni nell'albero. L'algoritmo delle Foreste casuali prevede diversi alberi decisionali. Questi rappresentano diverse probabilità statistiche.

Il modello CART combina tutti questi alberi in un unico albero. Le previsioni finali dell'algoritmo si ottengono confrontando i risultati di tutti gli alberi decisionali. Nel settore automobilistico, questo algoritmo prevede la rottura di un elemento dell'automobile.

Algoritmo dei vicini di K

L'algoritmo K Nearest Neighbours categorizza i punti di dati in base a una misura simile. Questa misura può essere la funzione di distanza. Per ogni nuovo punto di dati, viene fatta una previsione. L'algoritmo esegue una scansione dell'intero set di dati alla ricerca delle K occorrenze più simili. Quindi riassume la variabile di uscita per queste K istanze.

Può essere la media dei risultati in un problema di regressione. Oppure può essere la modalità in un problema di classificazione. L'algoritmo K Nearest Neighbors può richiedere una grande quantità di memoria o di spazio per conservare tutti i dati. Tuttavia, calcola solo quando serve una previsione, appena in tempo.

Algoritmo delle reti neurali artificiali

I neuroni del cervello umano sono alla base della nostra memoria e del nostro ingegno. Le reti neurali artificiali cercano di ricreare i neuroni del cervello umano. Lo fanno costruendo nodi interconnessi tra loro. Questi neuroni ricevono informazioni da un altro neurone. Eseguono varie azioni in base alle necessità. Quindi forniscono le informazioni a un altro neurone come output.

Il riconoscimento facciale umano è un esempio di reti neurali artificiali. A seconda del numero di fotografie presenti nel database, questa operazione potrebbe richiedere molte ore. Mentre la mente umana può farlo rapidamente.

Come scegliere i migliori algoritmi di apprendimento automatico?

Dimensioni dei dati di addestramento

Di solito si suggerisce di raccogliere una grande quantità di dati per fare previsioni credibili. Ma la disponibilità di dati è un limite. Se i dati di addestramento sono minimi, è opportuno scegliere metodi con un elevato bias/bassa varianza. Possono essere regressione lineare, Nave Bayes o SVM lineare.

Accuratezza/Interpretabilità dell'output

L'accuratezza di un modello significa che esso predice un valore di risposta che si avvicina al valore di risposta reale per quell'osservazione. Un metodo interpretabile significa che ogni singolo predittore può essere chiaramente compreso. Tuttavia, i modelli flessibili offrono una maggiore accuratezza a scapito di una bassa interpretabilità.

L'uso di un algoritmo dipende dall'obiettivo del problema aziendale. Se l'obiettivo è l'inferenza, sono preferibili modelli restrittivi. Inoltre, se l'obiettivo è l'accuratezza, sono preferibili i modelli flessibili. In generale, all'aumentare della flessibilità di un metodo, aumenta anche la sua interpretabilità.

Tempo o velocità di addestramento

Una maggiore accuratezza di solito richiede più tempo di addestramento. Gli algoritmi richiedono anche più tempo per addestrarsi su grandi quantità di dati di addestramento. Nelle applicazioni reali, la scelta dell'algoritmo dipende da questi due aspetti.

La varietà di caratteristiche

Il dataset può contenere un gran numero di caratteristiche, ma non tutte sono utili e degne di nota. Quando si tratta di alcuni tipi di dati, il numero di caratteristiche può essere piuttosto elevato. Un numero enorme di caratteristiche può ostacolare alcuni algoritmi di apprendimento. Inoltre, il tempo di addestramento diventa proibitivo. Inoltre, SVM è più adatto a dati con un ampio spazio di caratteristiche ma con poche osservazioni.

Conclusioni

In conclusione, gli algoritmi di apprendimento automatico sono solo un pezzo del puzzle. Dovrete occuparvi di ottimizzatori, pulizia dei dati, selezione delle caratteristiche e normalizzazione delle caratteristiche. Inoltre, oltre alla selezione dell'algoritmo, dovrete occuparvi della regolazione degli iperparametri.

Una volta completato tutto questo e creato un modello che funziona per i vostri dati, è il momento di lanciarlo e aggiornarlo quando le condizioni cambiano. Inoltre, la gestione dei modelli di apprendimento automatico in produzione è una sfida completamente diversa.

Provate una serie di algoritmi e confrontate i loro risultati per ottenere il migliore per la vostra attività specifica. Considerate anche l'utilizzo di approcci di tipo ensemble, che spesso offrono una maggiore precisione.