Εικόνα από συγγραφέα
Machine Learning. Quite an impressive block of words, am I right? Since AI and its tools, like ChatGPT, and Bard, booming right now, it is time to go deeper and learn the fundamentals.
These fundamental concepts might not enlighten you at once, yet if you are interested in the concepts, you will have further links to go even deeper.
Machine Learning’s strength comes from its complex algorithms, which are stated at the core of every Machine learning project. Sometimes these algorithms even draw inspiration from human cognition, like speech recognition or face recognition.
In this article, we will go through an explanation of the machine learning classes first, like supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
Then, we will go into the tasks handled by Machine Learning, names are Classification, Regression, and Clustering.
After that, we will deeply discover Decision trees, Support Vector Machines, and K-Nearest Neighbours, and Linear Regression, visually, and definitions.
But of course, how can you choose the best algorithm, that will be aligned with your needs? Of course, understanding concepts like “understanding data” or “defining your problem” will guide you through tackling possible challenges and roadblocks in your project.
Let’s start the journey of Machine Learning!
When we are exploring Machine Learning, we can see there are three major categories that shape its framework.
- Εποπτευόμενη μάθηση
- Μη εποπτευόμενη μάθηση
- Ενισχυτική Μάθηση.
In supervised learning, the label, that you want to predict is in the dataset.
In this scenario, the algorithm acts like a careful learner, associating features with corresponding outputs. After the learning phase is over, it can project the output for the new data, and test data. Consider scenarios like tagging spam emails or predicting house prices.
Imagine studying without a mentor next; it must be daunting. Unsupervised learning methods particularly do this, making predictions without labels.
They bravely go into the unknown, discovering hidden patterns and structures in unlabeled data, similar to explorers discovering lost artifacts.
Understanding genetic structure in biology and client segmentation in marketing is unsupervised learning examples.
Finally, we reach Reinforcement Learning, where the algorithm learns by making mistakes, much like a little puppy. Imagine teaching a pet: Misbehavior is discouraged, while good behavior is rewarded.
Similar to this, the algorithm takes actions, experiences rewards or penalties, and eventually figures out how to optimize. This strategy is frequently used in industries like robotics and video games.
Here we will divide Machine algorithms into three subsections. These subsections are Classification, Regression, and Clustering.
Ταξινόμηση
Όπως δείχνει το όνομα, ταξινόμηση focuses on the process of grouping or categorizing items. Think of yourself as a botanist assigned with classifying plants into benign or dangerous categories based on a variety of features. It’s similar to sorting sweets into different jars based on their colors.
Οπισθοδρόμηση
Οπισθοδρόμηση is the next step; think of it as an attempt to predict numerical variables.
The goal in this situation is to predict a certain variable, such as the cost of a property in considering its features (number of rooms, location, etc.).
It is similar to figuring out a fruit’s large quantities using its dimensions because there are no clearly defined categories but rather a continuous range.
Ομαδοποίηση
We now reach Ομαδοποίηση, which is comparable to organizing disorganized clothing. Even if you lack preset categories (or labels), you still put related objects together.
Imagine an algorithm that, with no prior knowledge of the subjects involved, classifies news stories based on those themes. Clustering is obvious there!
Let’s analyze some popular algorithms that do these jobs because there is still much more to explore!
Here, we will go deeper into popular Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης, like Decision Trees, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors, and Linear Regression.
A. Decision Tree
Εικόνα από συγγραφέα
Think about planning an outdoor event and having to decide whether to go forward or call it off dependent on the weather. A Decision Tree may be used to represent this decision-making process.
A Decision Tree method in the field of machine learning (ML) asks a series of binary questions about the data (for example, “Is it precipitating?”) until it comes to a decision (continue the collection or stop it). This method is very useful when we need to understand the reasoning behind a prediction.
If you want to learn more about decision trees, you can read Decision Tree and Randon Forest Algorithm (basically decision tree on steroids).
B. Support Vector Machines (SVM)
Εικόνα από συγγραφέα
Imagine a scenario similar to the Wild West where the aim is to divide two rival groups.
To avoid any conflicts, we would choose the biggest practical border; this is exactly what Support Vector Machines (SVM) do.
They identify the most effective ‘hyperplane’ or border that divides data into clusters while keeping the greatest distance from the nearest data points.
Εδώ, you can find more information about SVM.
C. K-Nearest Neighbors (KNN)
Εικόνα από συγγραφέα
The K-Nearest Neighbors (KNN), a friendly and social algorithm, comes next.
Imagine moving to a new town and trying to figure out if it is quiet or busy.
It seems sense that your natural course of action would be to monitor your nearest neighbors to gain understanding.
Similar to this, KNN classifies fresh data according to the arguments, such as k, of its close neighbors in the data set.
Εδώ you can know more about KNN.
D. Linear Regression
Εικόνα από συγγραφέα
Lastly, imagine trying to predict a friend’s exam result based on the number of hours they studied. You’d probably notice a pattern: more time spent studying usually results in better results.
A linear regression model, which, as its name indicates, represents the linear connection between the input (study hours) and the output (test score), can capture this correlation.
It is a favorite approach for predicting numerical values, such as real estate costs or stock market values.
For more about linear regression, you can read this άρθρο.
Choosing the right algorithm from all of the options at your disposal might feel like trying to find a needle in a very large haystack. But don’t worry! Let’s clarify this process with some important things to think about.
A. Understand Your Data
Consider your data to be a treasure map that contains clues to the best algorithm.
These questions’ answers might point you in the right way. In contrast, unlabeled data might encourage unsupervised learning algorithms like clustering. For instance, labeled data encourages the usage of supervised learning algorithms like Decision Trees.
B. Define Your Problem
Imagine using a screwdriver to drive a nail; not very effective, is it?
The right “tool” or algorithm may be chosen by clearly defining your problem. Is your goal to identify hidden patterns (ομαδοποίηση), forecast a category (ταξινόμηση), or a metric (οπισθοδρόμηση)?
There are compatible algorithms for every task type.
C. Consider Practical Aspects
An ideal algorithm may occasionally perform poorly in actual applications than it does in theory. The amount of data you have, the available computational resources, and the need for the results all play important roles.
Remember that certain algorithms, like KNN, could perform poorly with large datasets, while others, like Naive Bayes, might do well with complex data.
D. Never Underestimate Evaluation
Finally, it’s crucial to evaluate and validate the performance of your model. You want to make sure the algorithm works effectively with your data, similar to trying on clothing before making a purchase.
This ‘fit’ may be measured using a variety of measures, such as ακρίβεια for classification tasks or σημαίνει τετραγωνικό σφάλμα for regression tasks.
Haven’t we traveled quite a distance?
As with categorizing a library into different genres, we started by dividing the field of machine learning into Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning. Then, in order to understand the diversity of books within these genres, we went further into the sorts of tasks like classification, regression, and clustering, that fall under these headings.
We got to know some of the ML algorithms first, which include Decision Trees, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, and Linear Regression. Each of these algorithms has its own specialties and strengths.
We also realized that choosing the right algorithm is like casting the ideal actor for a part, taking into account data, the nature of the issue, real-world applications, and performance evaluation.
Κάθε machine Learning project offers a distinct journey, just as every book gives a new narrative.
Keep in mind that learning, experimenting, and improving are more important than always doing it right the first time.
So get ready, put on your data scientist cap, and go on your very own ML adventure!
Νέιτ Ροσίδη είναι επιστήμονας δεδομένων και στη στρατηγική προϊόντων. Είναι επίσης επίκουρος καθηγητής που διδάσκει αναλυτικά και είναι ο ιδρυτής του StrataScratch, μια πλατφόρμα που βοηθά τους επιστήμονες δεδομένων να προετοιμαστούν για τις συνεντεύξεις τους με πραγματικές ερωτήσεις συνεντεύξεων από κορυφαίες εταιρείες. Συνδεθείτε μαζί του Twitter: StrataScratch or LinkedIn.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- ChartPrime. Ανεβάστε το Trading Game σας με το ChartPrime. Πρόσβαση εδώ.
- BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://www.kdnuggets.com/understanding-machine-learning-algorithms-an-indepth-overview?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=understanding-machine-learning-algorithms-an-in-depth-overview
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- a
- Σχετικα
- Σύμφωνα με
- Λογαριασμός
- Ενέργειες
- ενεργειών
- πράξεις
- πραγματικός
- παρεπόμενο
- Μετά το
- AI
- στοχεύουν
- αλγόριθμος
- αλγόριθμοι
- ευθυγραμμισμένος
- Όλα
- Επίσης
- πάντοτε
- am
- ποσό
- an
- analytics
- αναλύσει
- και
- απαντήσεις
- κάθε
- εφαρμογές
- πλησιάζω
- ΕΙΝΑΙ
- επιχειρήματα
- άρθρο
- AS
- ανατεθεί
- At
- διαθέσιμος
- αποφύγετε
- βασίζονται
- Βασικα
- BE
- επειδή
- πριν
- συμπεριφορά
- πίσω
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- Καλύτερα
- μεταξύ
- Μεγαλύτερη
- βιολογία
- Αποκλεισμός
- βιβλίο
- Βιβλία
- σύνορο
- απασχολημένος
- αλλά
- by
- κλήση
- CAN
- καπάκι
- πιάνω
- προσεκτικός
- ρίχνει
- κατηγορίες
- κατηγοριοποιώντας
- κατηγορία
- ορισμένες
- προκλήσεις
- ChatGPT
- Επιλέξτε
- επιλέγοντας
- επιλέγονται
- τάξεις
- ταξινόμηση
- σαφώς
- πελάτης
- Κλεισιμο
- ΡΟΥΧΑ
- ομαδοποίηση
- νόηση
- συλλογή
- COM
- έρχεται
- Εταιρείες
- συγκρίσιμος
- σύμφωνος
- συγκρότημα
- έννοιες
- Συγκρούσεις
- Connect
- σύνδεση
- Εξετάστε
- θεωρώντας
- Περιέχει
- ΣΥΝΕΧΕΙΑ
- συνεχής
- αντίθεση
- πυρήνας
- Συσχέτιση
- Αντίστοιχος
- Κόστος
- Δικαστικά έξοδα
- θα μπορούσε να
- πορεία
- κρίσιμος
- Επικίνδυνες
- ημερομηνία
- σημεία δεδομένων
- επιστήμονας δεδομένων
- σύνολο δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- αποφασίζει
- απόφαση
- Λήψη Αποφάσεων
- δέντρο απόφασης
- βαθύτερη
- ορίζεται
- ορίζεται
- καθορίζοντας
- ορισμοί
- εξαρτώμενος
- διαφορετικές
- Διαστάσεις
- αποθαρρύνονται
- ανακαλύπτουν
- ανακαλύπτοντας
- απόσταση
- διακριτή
- Ποικιλία
- διαιρούν
- χωρίζει
- do
- κάνει
- πράξη
- Don
- σχεδιάζω
- αυτοκίνητο
- κάθε
- Αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- ενθαρρύνει
- Ενθαρρύνει
- περιουσία
- κ.λπ.
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- αξιολογήσει
- εκτίμηση
- Even
- Συμβάν
- τελικά
- Κάθε
- ακριβώς
- εξέταση
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- Δραστηριοτητες
- εξήγηση
- Εξερευνητές
- Εξερευνώντας
- Πρόσωπο
- αναγνώριση προσώπου
- Πτώση
- Αγαπημένα
- Χαρακτηριστικά
- αισθάνομαι
- πεδίο
- Εικόνα
- Σχήματα
- Εύρεση
- Όνομα
- πρώτη φορά
- ταιριάζουν
- εστιάζει
- Για
- Πρόβλεψη
- δάσος
- Προς τα εμπρός
- ιδρυτής
- Πλαίσιο
- συχνά
- φρέσκο
- φίλος
- φιλικό
- από
- θεμελιώδης
- Βασικές αρχές
- περαιτέρω
- Κέρδος
- Games
- παίρνω
- δίνει
- Go
- γκολ
- καλός
- πήρε
- μεγαλύτερη
- Ομάδα
- καθοδηγήσει
- Χειρίζεται
- Έχω
- που έχει
- he
- βοήθεια
- κρυμμένο
- αυτόν
- ΩΡΕΣ
- Σπίτι
- Πως
- Πώς να
- HTML
- HTTPS
- ανθρώπινος
- i
- ιδανικό
- προσδιορίσει
- if
- φαντάζομαι
- σημαντικό
- εντυπωσιακός
- βελτίωση
- in
- σε βάθος
- περιλαμβάνουν
- υποδηλώνει
- βιομηχανίες
- πληροφορίες
- εισαγωγή
- Έμπνευση
- παράδειγμα
- ενδιαφερόμενος
- συνέντευξη
- ερωτήσεις συνέντευξης
- συνεντεύξεις
- σε
- συμμετέχουν
- ζήτημα
- IT
- αντικειμένων
- ΤΟΥ
- Θέσεις εργασίας
- ταξίδι
- jpg
- μόλις
- KDnuggets
- τήρηση
- Ξέρω
- γνώση
- επιγραφή
- Ετικέτες
- Έλλειψη
- large
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μαθητευόμενος
- μάθηση
- ας
- Βιβλιοθήκη
- Μου αρέσει
- ΣΥΝΔΕΣΜΟΙ
- λίγο
- τοποθεσία
- έχασε
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- μηχανήματα
- μεγάλες
- κάνω
- Κατασκευή
- χάρτη
- αγορά
- Αξίες αγοράς
- Μάρκετινγκ
- Ενδέχεται..
- μετράται
- μέτρα
- μέθοδος
- μετρικός
- Metrics
- ενδέχεται να
- νου
- λάθη
- ML
- Αλγόριθμοι ML
- μοντέλο
- Παρακολούθηση
- περισσότερο
- πλέον
- κίνηση
- πολύ
- πρέπει
- όνομα
- ονόματα
- ΑΦΗΓΗΜΑ
- Φυσικό
- Φύση
- Ανάγκη
- ανάγκες
- γείτονες
- ποτέ
- Νέα
- νέα
- επόμενη
- Όχι.
- Ειδοποίηση..
- τώρα
- αριθμός
- αντικειμένων
- Εμφανή
- ενίοτε
- of
- off
- προσφορές
- on
- μια φορά
- Βελτιστοποίηση
- Επιλογές
- or
- τάξη
- οργανωτικός
- Άλλα
- έξω
- Φύση
- παραγωγή
- επί
- επισκόπηση
- δική
- μέρος
- ιδιαίτερα
- πρότυπο
- πρότυπα
- εκτελέσει
- επίδοση
- κατοικίδιο ζώο
- φάση
- σχεδιασμό
- φυτά
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Δοκιμάστε να παίξετε
- Σημείο
- σημεία
- Δημοφιλής
- δυνατός
- Πρακτικός
- προβλέψει
- προβλέποντας
- πρόβλεψη
- Προβλέψεις
- Προετοιμάστε
- Τιμές
- Πριν
- πιθανώς
- Πρόβλημα
- διαδικασια μας
- Προϊόν
- Δάσκαλος
- σχέδιο
- περιουσία
- αγορά
- βάζω
- Ερωτήσεις
- σειρά
- μάλλον
- φθάσουν
- Διάβασε
- έτοιμος
- πραγματικός
- ακίνητα
- πραγματικό κόσμο
- συνειδητοποίησα
- αναγνώριση
- οπισθοδρόμηση
- ενίσχυση μάθησης
- σχετίζεται με
- εκπροσωπώ
- αντιπροσωπεύει
- Υποστηρικτικό υλικό
- αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- σε συνδυασμό με ένα μοναδικό πρόγραμμα ανταμοιβής
- Ανταμοιβές
- δεξιά
- Αντίπαλος
- οδοφράγματα
- ρομποτική
- ρόλους
- Δωμάτια
- s
- σενάριο
- σενάρια
- Επιστήμονας
- επιστήμονες
- σκορ
- δείτε
- φαίνεται
- κατάτμηση
- αίσθηση
- Σειρές
- σειρά
- Shape
- Δείχνει
- παρόμοιες
- αφού
- κατάσταση
- Μ.Κ.Δ
- μερικοί
- το spam
- ομιλία
- Αναγνώριση ομιλίας
- πέρασε
- Εις το τετραγωνο
- Εκκίνηση
- ξεκίνησε
- δήλωσε
- Βήμα
- Ακόμη
- στοκ
- χρηματιστηριακή αγορά
- στάση
- ιστορίες
- Στρατηγική
- δύναμη
- δυνατά
- δομή
- δομές
- μελετημένος
- Μελέτη
- μελετώντας
- τέτοιος
- εποπτευόμενη μάθηση
- υποστήριξη
- βέβαιος
- T
- εξάρτια
- παίρνει
- λήψη
- Έργο
- εργασίες
- Διδασκαλία
- δοκιμή
- από
- ότι
- Η
- τους
- θέματα
- τότε
- θεωρία
- Εκεί.
- Αυτοί
- αυτοί
- πράγματα
- Νομίζω
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- Μέσω
- ώρα
- προς την
- μαζι
- εργαλείο
- εργαλεία
- κορυφή
- ταξίδεψε
- δέντρο
- Δέντρα
- προσπαθώντας
- δύο
- τύπος
- υπό
- καταλαβαίνω
- κατανόηση
- άγνωστος
- μη εποπτευόμενη μάθηση
- μέχρι
- Χρήση
- μεταχειρισμένος
- χρησιμοποιώντας
- συνήθως
- ΕΠΙΚΥΡΩΝΩ
- Αξίες
- μεταβλητή
- μεταβλητές
- ποικιλία
- πολύ
- Βίντεο
- βιντεοπαιχνίδια
- οπτικά
- θέλω
- Τρόπος..
- we
- Weather
- ΛΟΙΠΌΝ
- πήγε
- δυτικά
- Τι
- πότε
- αν
- Ποιό
- ενώ
- Άγριος
- Άγρια Δύση
- θα
- με
- εντός
- χωρίς
- λόγια
- λειτουργεί
- θα
- ακόμη
- εσείς
- Σας
- τον εαυτό σας
- zephyrnet