見逃せない 7 つの機械学習アルゴリズム

プラトン再発行

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見逃せない 7 つの機械学習アルゴリズム
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データサイエンスは成長しつつある多様な分野であり、データサイエンティストとしての仕事は多くのタスクと目標をカバーすることができます。さまざまなシナリオでどのアルゴリズムが最適に機能するかを学ぶことは、これらの異なるニーズを満たすのに役立ちます。

あらゆる種類の機械学習モデルの専門家になることは事実上不可能ですが、最も一般的なモデルについては理解する必要があります。ここでは、データサイエンティストが知っておくべき XNUMX つの重要な ML アルゴリズムを紹介します。

多くの企業は、精度と簡単な現実世界のアプリケーションのために教師あり学習モデルの使用を好みます。教師なし学習が増加している一方で、教師あり手法はデータサイエンティストとして始めるのに最適な場所です。

1.線形回帰

線形回帰は、値を予測するための最も基本的なモデル連続変数に基づきます。 XNUMX つの変数間に線形関係があると仮定し、それを使用して、指定された入力に基づいて結果をプロットします。

適切なデータセットがあれば、これらのモデルはトレーニングと実装が簡単で、比較的信頼性が高くなります。ただし、現実世界の関係は直線的ではないことが多いため、多くのビジネスアプリケーションでは関連性が限られています。また、外れ値を適切に管理できないため、大規模で多様なデータセットには理想的ではありません。

2.ロジスティック回帰

似ているが別個の機械学習アルゴリズムとして知っておくべきものは、ロジスティック回帰です。名前は線形回帰に似ていますが、それは分類アルゴリズムです、推定値ではありません。線形回帰は連続値を予測しますが、ロジスティック回帰はデータが特定のカテゴリに分類される確率を予測します。

ロジスティック回帰は、顧客離れの予測、天候の予測、製品の成功率の予測において一般的です。線形回帰と同様、実装とトレーニングは簡単ですが、過剰適合が発生しやすく、複雑な関係に苦労します。

3.ディシジョンツリー

デシジョンツリーは、分類と回帰に使用できる基本的なモデルです。データを同種のグループに分割し、さらにカテゴリに分割し続けます。

デシジョンツリーはフローチャートのように機能するため、複雑な意思決定や異常検出に最適です。ただし、比較的単純であるにもかかわらず、訓練には時間がかかる場合があります。

4.ナイーブベイズ

Naive Bayes も、シンプルかつ効果的な分類アルゴリズムです。これらのモデルはベイズの定理に基づいて動作します。条件付き確率を決定する — 過去の同様の出来事に基づく結果の可能性。

これらのモデルは、テキストベースおよび画像の分類で人気があります。これらは現実世界の予測分析には単純すぎるかもしれませんが、これらのアプリケーションでは優れており、大規模なデータセットを適切に処理します。

データサイエンティストは、基本的な教師なし学習モデルも理解している必要があります。これらは、あまり一般的ではありませんが、依然として重要なカテゴリの中で最も人気のあるものの一部です。

5.K-Meansクラスタリング

K 平均法クラスタリングは、最も人気のある教師なし機械学習アルゴリズムの XNUMX つです。これらのモデルは、類似性に基づいてデータをクラスターにグループ化することでデータを分類します。

K-means クラスタリングは顧客のセグメンテーションに最適です。そのため、マーケティングを改善したり、オンボーディングを迅速化したいと考えている企業にとって価値があります。コストと解約率を削減する過程の中で。異常検出にも役立ちます。ただし、これらのアルゴリズムにデータを供給する前に、データを標準化することが不可欠です。

6.ランダムフォレスト

名前から推測できるように、ランダムフォレストは複数のデシジョンツリーで構成されます。ランダム化されたデータで各ツリーをトレーニングし、結果をグループ化することで、これらのモデルはより信頼性の高い結果を生成できるようになります。

ランダムフォレストはデシジョンツリーよりも過学習に対して耐性があり、実際のアプリケーションではより正確です。ただし、速度が遅くなり、より多くのコンピューティングリソースが必要になる可能性があるため、その信頼性には代償が伴います。

7. 特異値分解

特異値分解 (SVD) モデルは、複雑なデータセットを基本的な部分に分離し、冗長な情報を削除することで、理解しやすいビットに分割します。

画像圧縮とノイズ除去は、SVD の最も人気のあるアプリケーションの XNUMX つです。どのように考えるかファイルサイズは増大し続ける、これらのユースケースは時間の経過とともにますます価値が高くなります。ただし、これらのモデルの構築と適用は時間がかかり、複雑になる可能性があります。

これら XNUMX つの機械学習アルゴリズムは、データサイエンティストとして使用できるものの完全なリストではありません。ただし、これらは最も基本的なモデルタイプの一部です。これらを理解すると、データサイエンスにおけるキャリアをスタートさせるのに役立ち、これらの基本に基づいて構築された他のより複雑なアルゴリズムを理解しやすくなります。

エイプリル・ミラー で消費者向けテクノロジーの編集長を務めています。リハックマガジン。彼女は、私が扱っている出版物へのトラフィックを促進する質の高いコンテンツを作成した実績があります.