這5大機(jī)器學(xué)習(xí)算法了解嗎?構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要注意什么?
今天,小編將在這篇文章中為大家?guī)?a href="/tags/機(jī)器學(xué)習(xí)" target="_blank">機(jī)器學(xué)習(xí)的有關(guān)報(bào)道,通過閱讀這篇文章,大家可以對機(jī)器學(xué)習(xí)具備清晰的認(rèn)識,主要內(nèi)容如下。
一、5大機(jī)器學(xué)習(xí)算法
(一)隨機(jī)森林算法
控制數(shù)據(jù)樹生成的方式有多種,根據(jù)前人的經(jīng)驗(yàn),大多數(shù)時候更傾向選擇分裂屬性和剪枝,但這并不能解決所有問題,偶爾會遇到噪聲或分裂屬性過多的問題。基于這種情況,總結(jié)每次的結(jié)果可以得到袋外數(shù)據(jù)的估計(jì)誤差,將它和測試樣本的估計(jì)誤差相結(jié)合可以評估組合樹學(xué)習(xí)器的擬合及預(yù)測精度。此方法的優(yōu)點(diǎn)有很多,可以產(chǎn)生高精度的分類器,并能夠處理大量的變數(shù),也可以平衡分類資料集之間的誤差。
(二)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)元組成的異常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)此大體相似,是個體單元互相連接而成,每個單元有數(shù)值量的輸入和輸出,形式可以為實(shí)數(shù)或線性組合函數(shù)。它先要以一種學(xué)習(xí)準(zhǔn)則去學(xué)習(xí),然后才能進(jìn)行工作。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)判斷錯誤時,通過學(xué)習(xí)使其減少犯同樣錯誤的可能性。此方法有很強(qiáng)的泛化能力和非線性映射能力,可以對信息量少的系統(tǒng)進(jìn)行模型處理。從功能模擬角度看具有并行性,且傳遞信息速度極快。
(三)Boosting與Bagging算法
Boosting是種通用的增強(qiáng)基礎(chǔ)算法性能的回歸分析算法。不需構(gòu)造一個高精度的回歸分析,只需一個粗糙的基礎(chǔ)算法即可,再反復(fù)調(diào)整基礎(chǔ)算法就可以得到較好的組合回歸模型。它可以將弱學(xué)習(xí)算法提高為強(qiáng)學(xué)習(xí)算法,可以應(yīng)用到其它基礎(chǔ)回歸算法,如線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,來提高精度。Bagging和前一種算法大體相似但又略有差別,主要想法是給出已知的弱學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練集,它需要經(jīng)過多輪的計(jì)算,才可以得到預(yù)測函數(shù)列,最后采用投票方式對示例進(jìn)行判別。
(四)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
關(guān)聯(lián)規(guī)則是用規(guī)則去描述兩個變量或多個變量之間的關(guān)系,是客觀反映數(shù)據(jù)本身性質(zhì)的方法。它是機(jī)器學(xué)習(xí)的一大類任務(wù),可分為兩個階段,先從資料集中找到高頻項(xiàng)目組,再去研究它們的關(guān)聯(lián)規(guī)則。其得到的分析結(jié)果即是對變量間規(guī)律的總結(jié)。
(五)EM(期望最大化)算法
在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中需要用到極大似然估計(jì)等參數(shù)估計(jì)方法,在有潛在變量的情況下,通常選擇EM算法,不是直接對函數(shù)對象進(jìn)行極大估計(jì),而是添加一些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化計(jì)算,再進(jìn)行極大化模擬。它是對本身受限制或比較難直接處理的數(shù)據(jù)的極大似然估計(jì)算法。
二、構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要注意什么
1. 未使用正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)集
任何機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的第一階段都是發(fā)展對業(yè)務(wù)需求的理解,在構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型時,您需要一項(xiàng)明確定義的策略。訓(xùn)練模型時,獲得正確的標(biāo)記數(shù)據(jù)是開發(fā)者面臨的另一項(xiàng)挑戰(zhàn),這不僅可以幫助您獲得最佳結(jié)果,還可以使機(jī)器學(xué)習(xí)模型在最終用戶當(dāng)中顯得更可靠。
2. 使用未驗(yàn)證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
使用未驗(yàn)證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),可能會導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型在運(yùn)行中出現(xiàn)問題,因?yàn)槲打?yàn)證的數(shù)據(jù)可能存在錯誤,比如重復(fù)、數(shù)據(jù)沖突、缺少分類等。使用未驗(yàn)證的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)工程師在AI開發(fā)中最常見的錯誤之一。因此,在將數(shù)據(jù)用于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練之前,需要仔細(xì)檢查原始數(shù)據(jù)集,并消除不需要或不相關(guān)的數(shù)據(jù),幫助AI模型以更高的準(zhǔn)確性發(fā)揮功效。
3. 使用不足的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
如果數(shù)據(jù)不足,會降低AI模型成功的概率。因此,在開始構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型前,我們需要根據(jù)AI模型或行業(yè)的類型,準(zhǔn)備充足的訓(xùn)練數(shù)據(jù),如果是深度學(xué)習(xí),還需要更多的定性數(shù)據(jù)集和定量數(shù)據(jù)集,以確保模型可以高精度運(yùn)行。
4. 使用已經(jīng)在使用的數(shù)據(jù)來測試模型
機(jī)器學(xué)習(xí)模型是通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和概括而構(gòu)建的,然后將獲取的知識應(yīng)用于從未見過的新數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測并實(shí)現(xiàn)其目的。因此,我們應(yīng)避免重復(fù)使用已經(jīng)用于測試模型的數(shù)據(jù),在測試AI模型的功能時,使用之前沒有用于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的新數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試非常重要。
5. 單獨(dú)依靠AI模型學(xué)習(xí)
在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時,如果一直重復(fù),我們將不會了解到真實(shí)世界數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)以及測試數(shù)據(jù)和培訓(xùn)數(shù)據(jù)之間是否存在任何差異,以及組織將采取何種方法來驗(yàn)證和評估模型的性能,這一點(diǎn)很重要。所以,開發(fā)者需要確保AI模型以正確的策略進(jìn)行學(xué)習(xí)。為確保這一點(diǎn),您必須定期檢查AI訓(xùn)練過程及其結(jié)果,以獲得最佳結(jié)果。
6. 確保您的AI模型無偏見
在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時使用的數(shù)據(jù),可能會讓模型因年齡、性別、取向和收入水平等各種因素而有偏見,這些因素會以某種方式影響結(jié)果。因此,您需要通過使用統(tǒng)計(jì)分析找出每個個人因素在如何影響所處理的數(shù)據(jù)和AI訓(xùn)練數(shù)據(jù),盡量減少這種現(xiàn)象。
以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容,如果你對本文內(nèi)容感到滿意,不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后,十分感謝大家的閱讀,have a nice day!