A volte la parte più difficile dell'apprendimento automatico è capire da dove cominciare. ML ha fatto scalpore negli ultimi anni e le opzioni su quali modelli utilizzare sono in continua crescita. Molte volte non esiste un modello "giusto" per il problema che stai cercando di risolvere, quindi può essere utile avere familiarità con diverse opzioni.
Con così tanti fattori come dimensioni, qualità e tipo di dati, è importante avere familiarità con i diversi modelli, in modo da conoscere l'algoritmo che si adatta meglio alle tue esigenze.
Cos'è un modello di Machine Learning?
Un modello di Machine Learning è l'espressione o "formula"di un algoritmo che analizza montagne di dati per trovare pattern o fare previsioni. Alimentati dai dati, i modelli di machine learning (ML) sono i motori matematici dell'intelligenza artificiale.
Ad esempio, un modello ML per la visione artificiale potrebbe essere in grado di identificare automobili e pedoni in un video in tempo reale. Uno per l'elaborazione del linguaggio naturale potrebbe tradurre parole e frasi.
Sotto il cofano, un modello di Machine Learning è una rappresentazione matematica degli oggetti e delle loro relazioni reciproche. Gli oggetti possono essere qualsiasi cosa, dai "Mi piace" su un post di social network alle molecole in un esperimento di laboratorio.
Modelli Machine Learning per ogni scopo
Senza vincoli sugli oggetti che possono diventare funzionalità in un modello ML, non c'è limite agli usi dell'IA. Le combinazioni sono infinite.
I data scientist hanno creato intere famiglie di modelli di apprendimento automatico per usi diversi e altri sono in lavorazione.
Ecco cinque algoritmi generali che aiutano a fornire una comprensione di base del ML e aiutano a trovare il punto di partenza perfetto.
Modelli di Machine Learning per Principianti 1-
Modello di regressione logistica
In termini di analisi di regressione, i modelli di regressione logistica stimano i parametri di un modello logistico. I modelli più comuni sono strutturati per risultati binari (sì/no). I modelli di regressione logistica vengono utilizzati per considerare la probabilità che un evento avvenga con log odds combinati con 1+ variabili indipendenti. I modelli logistici sono utili per problemi di classificazione in cui si sta cercando di determinare l'adattamento migliore.
Esempio di Modello di Machine Learning di Regressione Logistica con Python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X, y = load_iris(return_X_y=True)
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)
clf.predict(X[:2, :])
clf.predict_proba(X[:2, :])
clf.score(X, y)Modelli di Machine Learning per Principianti 2-
Modello dell'albero delle decisioni
I modelli Decision Tree sono un sottoinsieme dell'apprendimento automatico supervisionato. Un modello di classificazione legge l'input e genera una classificazione che raccoglie i dati in una categoria. Un esempio di classificazione binaria è la creazione di un modello che decide se un'e-mail viene etichettata o meno come spam. I modelli dell'albero decisionale utilizzano una sequenza di query o test che si adattano man mano che i dati vengono analizzati, consentendo al modello di evolversi e di trarre conclusioni piuttosto significative. Gli alberi decisionali sono uno dei modi migliori per utilizzare la modellazione per l'esplorazione e l'apprendimento dei dati e migliorano l'analisi con una facile interpretazione, precisione ed efficienza.
Esempio di Modello di Machine Learning dell'albero delle decisioni con Python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import treeiris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)
tree.plot_tree(clf)Modelli di Machine Learning per Principianti 3 -
Modello Naive Bayes
Gli algoritmi di Naive Bayes (abbreviazione di NB) sono modelli bayesiani che utilizzano i nodi per ciascuna colonna o funzionalità nei dati. La ragione dell'ingenuità è che ignora qualsiasi precedente distribuzione parametrica e fa un'ipotesi iniziale di indipendenza di tutte le caratteristiche.
Esempio di Modello di Machine Learning di Naive Bayes con Python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=0)
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(X_train, y_train).predict(X_test)
print("Number of mislabeled points out of a total %d points : %d"% (X_test.shape[0], (y_test != y_pred).sum()))Modelli di Machine Learning per Principianti 4-
Modello KNN
Il modello KNN è un modello supervisionato e non parametrico che utilizza la prossimità per classificare e prevedere informazioni dettagliate sul raggruppamento di un singolo punto dati.
I modelli KNN si basano sul presupposto iniziale che punti dati simili saranno posizionati in modo simile ed estrapola questo concetto nell'analisi di classificazione.
Modelli di Machine Learning per Principianti 5 -
Modello SVM
Nell'apprendimento automatico, le macchine a vettori di supporto sono modelli di apprendimento supervisionato con algoritmi di apprendimento associati che analizzano i dati per la classificazione e l'analisi di regressione. Nel complesso, i modelli SVM sono spesso significativamente accurati e utilizzano meno potenza di calcolo rispetto ad altri modelli.
Conclusione sui Modelli di Machine Learning per Principianti
Ci sono molti altri modelli che meritano riconoscimento e consapevolezza. Tuttavia, questi sono un ottimo inizio se stai cercando di approfondire la tua comprensione dell'apprendimento automatico.
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