Saltar á aprendizaxe automática pode sentirse como camiñar por un bosque con moitos camiños diferentes, e ao principio pode resultar confuso. Eu estiven Principais tipos de algoritmos alí mesmo, intentando darlle sentido a todos os novos termos e ideas. Pero, no corazón da aprendizaxe automática están os algoritmos: estas son as ferramentas que axudan aos ordenadores a aprender dos datos e a tomar decisións.
A importancia de comprender as diferenzas de algoritmos
A parte complicada é que non todos os algoritmos son iguais. Como sabes cal é o mellor para o teu proxecto? Hai diferentes tipos, como aprendizaxe supervisada , aprendizaxe non supervisada e aprendizaxe de reforzo , e cada un é útil en diferentes situacións. Ademais, atoparás algoritmos como redes tenda neuronais , modelos de agrupación e máquinas vectoriais compatibles , que poden parecer complicados ao principio. Comprender estas diferenzas é fundamental para utilizar a aprendizaxe automática con éxito.
Cales son os algoritmos máis importantes na aprendizaxe automática e como seleccionas o mellor para as túas necesidades?
A aprendizaxe supervisada implica adestrar un modelo utilizando datos etiquetados, esencialmente, datos onde se coñecen tanto as entradas como as súas correspondentes saídas. Pense nisto como aprender cun profesor que proporciona respostas correctas ao longo do camiño.
-
Aplicacións comúns : predición de clientes, detección de fraudes ou clasificación de imaxes.
-
Algoritmos comúns : regresión lineal, máquinas vectoriais de apoio (SVM), árbores de decisión.
Na práctica, a aprendizaxe supervisada destaca cando hai datos históricos dispoñibles para o adestramento e cómpre facer predicións sobre datos non vistos. Por exemplo, prever os prezos da vivenda utilizando factores como a superficie, o barrio e o número de dormitorios é unha tarefa supervisada clásica.
2. Aprendizaxe non supervisada
A diferenza da súa contraparte supervisada, a aprendizaxe non supervisada funciona sen saídas etiquetadas. O obxectivo é descubrir patróns, agrupacións ou estruturas ocultas dentro dos datos. É semellante a explorar unha nova cidade por conta propia e dar sentido ao que observas.
-
Aplicacións comúns : segmentación de clientes, detección de anomalías e análise da cesta do mercado.
-
Algoritmos comúns : agrupación de K-Means, agrupación xerárquica, análise de compoñentes principais (PCA).
Por exemplo, no marketing, a aprendizaxe non supervisada pode agrupar clientes con comportamentos de compra similares en clústeres, o que permite campañas máis orientadas.
3. Aprendizaxe de Reforzo
A aprendizaxe por reforzo (RL) céntrase en adestrar un axente para que tome secuencias de decisións premiando as accións desexables. Non hai datos de adestramento explícitos; en cambio, o axente interactúa cun ambiente e aprende de recompensas ou penalizacións.
-
Aplicacións comúns : robótica, xogos (por exemplo, xadrez ou Go), coches autónomos.
-
Algoritmos comúns : Q-Learning, Deep Q Networks (DQN).
A aprendizaxe por reforzo imita como ensinamos aos nenos: mediante proba, erro e aprendizaxe incremental. Imaxina adestrar un can para que faga trucos dándolle golosinas por bo comportamento.
Os 10 principais algoritmos de aprendizaxe automática
A regresión lineal predice unha saída continua modelando a relación entre as variables de entrada e a saída obxectivo mediante unha ecuación lineal. É un dos algoritmos máis sinxelos pero máis utilizados na aprendizaxe supervisada.
-
Aplicacións : previsión de vendas, avaliación datos de xapón de riscos e análise de tendencias.
-
Vantaxes : Fácil de interpretar; computacionalmente eficiente.
-
Limitacións : Asume unha relación a única diferenza é o contexto lineal; sensible a valores atípicos.
Este algoritmo funciona atopando a liña que mellor se adapta a un conxunto de puntos de datos e predicindo resultados en función dos valores de entrada proporcionados.