Fizahan-takelaka[Afeno][Aseho]
Miova haingana izao tontolo izao noho ny faharanitan-tsaina artifisialy, sy ny fianarana milina, izay misy fiantraikany amin'ny lafiny rehetra amin'ny fiainantsika andavanandro.
Avy amin'ny mpanampy feo izay mampiasa NLP sy fianarana milina mba hamandrihana fotoana, mijery ny hetsika ao amin'ny kalandrie, ary milalao mozika mankany amin'ny fitaovana tena marina tokoa ka azon'izy ireo atao ny maminavina ny filantsika alohan'ny handinihantsika azy ireo.
Ny solosaina dia afaka milalao echec, manao fandidiana, ary mivoatra ho milina marani-tsaina kokoa sy mitovy amin'ny olombelona miaraka amin'ny fanampian'ny algorithm fianarana milina.
Ao anatin'ny fotoanan'ny fandrosoana ara-teknolojia mitohy isika, ary amin'ny fahitana ny fivoaran'ny ordinatera amin'ny fotoana, dia afaka maminavina izay hitranga amin'ny ho avy.
Iray amin'ireo lafiny manan-danja amin'ity revolisiona misongadina ity ny demokrasia ny fitaovana sy ny fomba informatika. Mpahay siansa momba ny angona Namorona solosaina mahery vaika mamokatra angon-drakitra nandritra ny dimy taona farany tamin'ny alàlan'ny fampiharana tsy misy dikany ny fomba fiasa. Mahavariana ny vokany.
Ato amin'ity lahatsoratra ity, hojerentsika akaiky fianarana milina algorithm sy ny fiovaovany rehetra.
Noho izany, inona ny algorithm Machine Learning?
Ny fomba fiasa ampiasain'ny rafitra AI hanatontosana ny asany—amin'ny ankapobeny, maminavina ny sanda mivoaka avy amin'ny angona fampidirana nomena—dia fantatra amin'ny hoe algorithm fianarana milina.
Ny algorithm fianarana milina dia dingana iray mampiasa angona ary ampiasaina hamoronana maodely fianarana milina efa vonona amin'ny famokarana. Raha fiaran-dalamby manao asa ny fianarana milina, dia ny algorithm amin'ny fianarana milina no locomotive izay manetsika ny asa.
Ny fomba fianarana milina tsara indrindra hampiasaina dia hofaritana amin'ny olan'ny orinasa ezahinao vahana, ny karazana tahirin-kevitra ampiasainao ary ny loharano anananao.
Ny algorithm amin'ny fianarana milina dia ireo izay mamadika angon-drakitra ho modely. Miankina amin'ny karazana olana ezahinao valiana, ny herin'ny fanodinana misy, sy ny karazana angona anananao, ny algorithm fianarana voaara-maso, tsy voafehy, na fanamafisana dia afaka miasa tsara.
Noho izany, niresaka momba ny fianarana fanaraha-maso, tsy misy fanaraha-maso ary fanamafisana izahay, fa inona moa izany? Andeha hojerentsika izy ireo.
Fanaraha-maso, tsy misy fanaraha-maso & fanamafisana fianarana
Fianarana manara-maso
Amin'ny fianarana voaara-maso, ny maodely AI dia novolavolaina mifototra amin'ny fampidirana nomena sy ny mari-pamantarana izay maneho ny vokatra voavinavina. Mifototra amin'ny fampidirana sy ny vokatra, ny maodely dia mamorona sarintany equation, ary amin'ny fampiasana izany sarintany equation, dia maminavina ny mari-pamantarana ny fampidirana amin'ny ho avy.
Aoka hatao hoe mila mamorona modely afaka manavaka ny alika sy ny saka. Sarin'ny saka sy alika maro no ampidirina ao anatin'ilay maodely misy etikety manondro na saka na alika mba hampiofanana ilay maodely.
Ny modely dia mikatsaka ny hametraka equation mampifandray ireo etikety eo amin'ny sary fampidirana amin'ireo sary ireo. Na dia mbola tsy nahita ilay sary aza ilay modely, aorian'ny fampiofanana dia afaka mamantatra na saka na alika ilay izy.
Fianarana tsy voafehy
Ny fianarana tsy misy fanaraha-maso dia mitaky fanofanana modely AI amin'ny fampidirana fotsiny nefa tsy misy marika azy ireo. Ny maodely dia mizara ny angona fidirana ho vondrona misy toetra mifandraika.
Ny mari-pamantarana ho avy amin'ny fampidirana dia vinavinaina arakaraka ny fifanandrifian'ny toetrany amin'ny fanasokajiana iray. Diniho ny toe-javatra izay tsy maintsy mizara vondrona baolina mena sy manga ho sokajy roa.
Andeha hatao hoe mitovy ny toetran'ny baolina hafa, afa-tsy ny loko. Miorina amin'ny fomba ahafahany mizara ny baolina ho kilasy roa, ny modely dia mitady ny toetra tsy mitovy amin'ny baolina.
Vondrona baolina roa — manga iray ary mena iray — no vokarina rehefa zaraina ho vondrona roa ireo baolina mifototra amin'ny lokony.
Fanamafisana
Amin'ny fianarana fanamafisana, ny maodely AI dia mikatsaka ny hampitombo ny tombom-barotra amin'ny ankapobeny amin'ny alàlan'ny hetsika araka izay tratrany amin'ny toe-javatra iray manokana. Ny fanehoan-kevitra momba ny vokatra teo aloha dia manampy ny modely hianatra.
Eritrereto ny toe-javatra rehefa nasaina nifidy lalana iray eo anelanelan'ny teboka A sy B ny robot iray. Ny robot aloha no mifidy ny iray amin'ireo taranja satria tsy manana traikefa teo aloha.
Ny robot dia mahazo fidirana amin'ny lalana alehany ary mahazo fahalalana avy amin'izany. Ny robot dia afaka mampiasa ny fampidirana mba hamahana ny olana amin'ny manaraka rehefa tojo toe-javatra mitovy.
Ohatra, raha misafidy safidy B ny robot ary mahazo valisoa, toy ny fanehoan-kevitra tsara, dia takany amin'ity indray mitoraka ity fa tsy maintsy misafidy ny lalana B izy mba hampitomboana ny valisoany.
Ankehitriny ny zavatra andrasanareo rehetra dia ny algorithms.
Algorithm fianarana milina lehibe
1. Fihemorana Linear
Ny fomba fianarana milina tsotra indrindra izay miala amin'ny fianarana voaara-maso dia ny fihemorana tsipika. Miaraka amin'ny fahalalana avy amin'ny fari-piainana tsy miankina, dia ampiasaina indrindra hamahana ny olan'ny regression ary hamorona vinavina momba ny fari-piainana miankina tsy tapaka.
Ny fitadiavana ny tsipika mifanentana tsara indrindra, izay afaka manampy amin'ny faminaniany ny vokatra ho an'ny fari-piainan'ny fiankinan-doha mitohy, no tanjon'ny fihemorana tsipika. Ny vidin'ny trano, ny taona ary ny karama dia ohatra sasantsasany amin'ny soatoavina mitohy.
Ny maodely fantatra amin'ny anarana hoe regression linear tsotra dia mampiasa tsipika mahitsy hanombanana ny fifandraisana misy eo amin'ny fari-piainana tsy miankina iray sy ny fari-piainana miankina iray. Misy varimbazaha tsy miankina roa mahery amin'ny fihemorana tsipika maromaro.
Ny modelin'ny regression linear dia misy vinavina efatra fototra:
- Linearity: Misy fifandraisana linear eo amin'ny X sy ny dikan'ny Y.
- Homoscedasticity: Ho an'ny sandan'ny X rehetra, mitovy ny fahasamihafana sisa.
- Fahaleovantena: Tsy miankina amin'ny samy hafa ny fijerena ny fahaleovantena.
- Normalité: Rehefa raikitra ny X dia mizara ara-dalàna ny Y.
Ny fihemorana amin'ny tsipika dia miasa tsara ho an'ny angona azo sarahina amin'ny tsipika. Izy io dia afaka mifehy ny overfitting amin'ny alàlan'ny fampiasana regularization, cross-validation, ary teknika fampihenana ny dimensionality. Na izany aza, misy toe-javatra izay ilaina ny injeniera endri-javatra lehibe, izay mety hiteraka overfitting sy tabataba indraindray.
2. Fiverenan'ny logistika
Ny regression logistique dia teknika fianarana milina iray izay miala amin'ny fianarana voafehy. Ny fampiasana lehibe azy dia ny fanasokajiana, raha azo ampiasaina amin'ny olan'ny regression ihany koa.
Ny regression logistique dia ampiasaina haminavina ny fari-pahaizana miankina amin'ny sokajy amin'ny fampiasana ny fampahalalana avy amin'ny anton-javatra tsy miankina. Ny tanjona dia ny hanasokajiana ny vokatra, izay mety ho eo anelanelan'ny 0 sy 1 ihany.
Ny tontalin'ny lanja amin'ny fampidirana dia karakarain'ny fonction sigmoid, asa fampahavitrihana izay manova ny soatoavina eo anelanelan'ny 0 sy 1.
Ny fototry ny fihemorana ara-pitaovana dia ny fanombanana ny mety ho ambony indrindra, ny fomba kajy ny mari-pamantarana amin'ny fitsinjarana mety ho azo omena ny angon-drakitra voamarika manokana.
3. Hazo fanapahan-kevitra
Fomba fianarana milina iray hafa izay manasaraka ny fianarana voafehy dia ny hazo fanapahan-kevitra. Ho an'ny olana momba ny fanasokajiana sy ny famerenana, dia azo ampiasaina ny fomba fanapahan-kevitra.
Ity fitaovana fandraisana fanapahan-kevitra ity, izay mitovitovy amin'ny hazo, dia mampiasa fanehoana an-tsary mba hanehoana ny mety ho vokatry ny hetsika, ny fandaniana ary ny fiatraikany. Amin'ny fizarana ny angon-drakitra ho ampahany samihafa, ny hevitra dia mitovy amin'ny sain'olombelona.
Ny angon-drakitra dia nozaraina ho ampahany miavaka araka izay azontsika atao amin'ny granulation azy. Ny tanjon'ny Decision Tree dia ny fananganana modely fanofanana azo ampiasaina haminavina ny kilasin'ny fari-piainana kendrena. Ny sanda tsy hita dia azo fehezina ho azy amin'ny alàlan'ny hazo fanapaha-kevitra.
Tsy misy fepetra takiana amin'ny famandrihana iray tifitra, fari-pitsipika dummy, na dingana hafa alohan'ny fitsaboana. Hentitra izy io amin'ny heviny hoe sarotra ny manampy angona vaovao amin'izany. Raha mahazo angona voamarika fanampiny ianao dia tokony hampiofanao indray ilay hazo amin'ny angona manontolo.
Vokatr'izany, ny hazo fanapahan-kevitra dia safidy ratsy ho an'ny fampiharana rehetra izay mitaky fanovana modely mavitrika.
Miorina amin'ny karazana varimbazaha kendrena, ny hazo fanapahan-kevitra dia sokajiana ho karazany roa:
- Variable Categorical: Hazo fanapaha-kevitra izay ny fari-piadidiana tanjona dia sokajy.
- Variable mitohy: Hazo fanapahan-kevitra izay tsy mitsahatra ny fari-piadidiana tanjona.
4. Ala kisendrasendra
Ny Random Forest Method no teknika fianarana milina manaraka ary algorithm fianarana milina manara-maso ampiasaina betsaka amin'ny olana fanasokajiana sy famerenana. Izy io koa dia fomba mifototra amin'ny hazo, mitovy amin'ny hazo fanapahan-kevitra.
Ny ala misy hazo, na hazo fanapahan-kevitra maro, dia ampiasaina amin'ny alàlan'ny fomba ala kisendrasendra hanaovana fitsarana. Rehefa mitantana ny asa fanasokajiana, ny fomba ala kisendrasendra dia mampiasa fari-pahalalana voasokajy raha mitantana ny asa famerenana amin'ny angon-drakitra misy fari-pahalalana mitohy.
Ensemble, na fampifangaroana modely maro, no ataon'ny fomba ala kisendrasendra, izay midika fa ny faminaniana dia atao amin'ny fampiasana vondrona modely fa tsy iray fotsiny.
Ny fahafahana ampiasaina ho an'ny olana fanasokajiana sy famerenana, izay mandrafitra ny ankamaroan'ny rafitra fianarana milina maoderina, dia tombony lehibe amin'ny ala kisendrasendra.
Tetika roa samihafa no ampiasain'ny Ensemble:
- Bagging: Amin'ny fanaovana izany dia misy angona bebe kokoa vokarina ho an'ny angon-drakitra fanofanana. Mba hampihenana ny fiovaovan'ny vinavina dia atao izany.
- Ny Boosting dia dingan'ny fampifangaroana ireo mpianatra malemy amin'ny mpianatra matanjaka amin'ny alàlan'ny fananganana modely misesy, ka mahatonga ny modely farany amin'ny fahamendrehana ambony indrindra.
5. Naive Bayes
Ny olan'ny fanasokajiana mimari-droa (kilasy roa) sy maromaro dia azo vahana amin'ny alalan'ny teknika Naive Bayes. Rehefa hazavaina amin'ny alalan'ny sanda fidirana binary na sokajy ny fomba, dia mora takarina. Ny fiheverana nataon'ny mpanasokajy Naive Bayes dia ny hoe tsy misy ifandraisany amin'ny fisian'ny endri-javatra hafa ny fisian'ny endri-javatra iray ao amin'ny kilasy iray.
Ny formula etsy ambony dia manondro:
- P(H): Ny mety ho marina ny fiheverana H. Ny mety ho aloha dia antsoina hoe ity.
- P(E) : Ny mety hisian'ny porofo
- P(E|H): Ny mety ho tohanan'ny porofo ny vinavina.
- P(H|E): Ny mety ho marina ny vinavina, raha jerena ny porofo.
Ny mpanasokajy Naive Bayes dia handinika tsirairay ireo toetra ireo rehefa mamaritra ny mety hisian'ny vokatra iray, na dia mifandray aza ireo toetra ireo. Ny modely Naive Bayesian dia tsotra sy mahomby amin'ny angona lehibe.
Fantatra fa mahavita tsara kokoa noho ny teknikan'ny fanasokajiana sarotra indrindra nefa fototra. Izy io dia fitambarana algorithm izay mifototra amin'ny Theorem Bayes, fa tsy fomba tokana.
6. K-Mpiara-monina akaiky indrindra
Ny teknikan'ny mpifanolo-bodirindrina akaiky indrindra (kNN) dia ampahany amin'ny fianarana milina manara-maso izay azo ampiasaina hamahana ny olana momba ny fanasokajiana sy ny famerenana. Ny algorithm KNN dia mihevitra fa misy zavatra azo ampitahaina eo akaiky eo.
Tsaroako toy ny fivorian'ny olona mitovy saina izany. Ny kNN dia manararaotra ny hevitra momba ny fitoviana eo amin'ireo teboka angon-drakitra hafa mampiasa ny akaiky, ny akaiky, na ny halavirana. Mba hanisy marika ny angona tsy hita mifototra amin'ny teboka angon-drakitra azo jerena akaiky indrindra, dia ampiasaina ny fomba matematika hamaritana ny fisarahana eo amin'ny teboka amin'ny grafika.
Tsy maintsy mamaritra ny halavirana eo amin'ireo teboka angon-drakitra ianao mba hamantarana ireo toerana azo ampitahaina akaiky indrindra. Ny fandrefesana halavirana toy ny halaviran'ny Euclidean, ny halaviran'i Hamming, ny halaviran'i Manhattan ary ny halaviran'i Minkowski dia azo ampiasaina amin'izany. Ny K dia fantatra amin'ny hoe laharana mpifanolo-bodirindrina akaiky indrindra, ary matetika izy io dia isa hafahafa.
Ny KNN dia azo ampiharina amin'ny olana fanasokajiana sy famerenana. Ny vinavina natao rehefa ampiasaina amin'ny olana mihemotra ny KNN dia mifototra amin'ny salan'isa na median'ny K-mitovitovy indrindra.
Ny vokatry ny algorithm fanasokajiana mifototra amin'ny KNN dia azo faritana ho kilasy manana matetika avo indrindra amin'ny K tranga mitovy. Ny tranga tsirairay dia mandatsa-bato ho an'ny kilasiny, ary ny vinavina dia an'ny kilasy mahazo vato be indrindra.
7. K-midika
Izy io dia teknika ho an'ny fianarana tsy misy fanaraha-maso izay mamaha ny olan'ny clustering. Ny fitambaran'ny angon-drakitra dia zaraina ho vondrona maromaro—antsoy hoe K—amin'ny fomba mitovy sy miavaka amin'ireo ao amin'ny vondrona hafa ny teboka angon-drakitra tsirairay.
K-means methodology clustering:
- Ho an'ny cluster tsirairay, ny algorithm K-means dia mifidy k centroids, na teboka.
- Miaraka amin'ny centroids na K cluster akaiky indrindra, ny teboka tsirairay dia mamorona cluster.
- Ankehitriny, ny centroids vaovao dia novokarina arakaraka ny mpikambana ao amin'ny cluster efa misy.
- Ny halavirana akaiky indrindra ho an'ny teboka tsirairay dia kajy amin'ny fampiasana ireo centroids nohavaozina ireo. Mandra-pahatongan'ny centroids tsy miova dia miverimberina io dingana io.
Haingana kokoa, azo ianteherana, ary mora takarina. Raha misy olana, ny fampifanarahana ny k-means dia manamora ny fanitsiana. Rehefa miavaka na mitoka-monina tsara ny angon-drakitra, dia ny vokatra no tsara indrindra. Tsy afaka mitantana angon-drakitra diso na zavatra ivelany.
8. Tohano ny Vector Machines
Rehefa mampiasa teknika SVM hanasokajiana ny angona, dia aseho ho teboka amin'ny habaka n-dimensional ny angona manta (izay n ny isan'ny endri-javatra anananao). Ny angon-drakitra dia azo sokajiana mora foana satria ny sandan'ny endri-javatra tsirairay dia mifandray amin'ny fandrindrana manokana.
Mba hanasarahana ny angon-drakitra sy hametraka azy ireo amin'ny grafika dia ampiasao tsipika fantatra amin'ny anarana hoe mpanasokajy. Ity fomba fiasa ity dia mamolavola teboka tsirairay ho teboka ao amin'ny habaka n-dimensional, izay n dia ny isan'ny endri-javatra anananao ary ny sandan'ny endri-javatra tsirairay dia sanda mandrindra manokana.
Hikaroka tsipika manasaraka ny angon-drakitra ho andiana data roa izay voasokajy tsy mitovy isika izao. Ny elanelana avy amin'ny teboka akaiky indrindra amin'ny vondrona roa no ho lavitra indrindra amin'ity tsipika ity.
Koa satria ireo teboka roa akaiky indrindra dia ireo izay lavitra indrindra amin'ny tsipika amin'ny ohatra etsy ambony, ny tsipika manasaraka ny angona ho vondrona roa izay voasokajy tsy mitovy dia ny tsipika afovoany. Ny fanasokajianay dia ity andalana ity.
9. Fihenam-bidy
Amin'ny fampiasana ny fomba fampihenana ny refy, ny angon-drakitra fanofanana dia mety manana fari-pahalalana kely kokoa. Raha lazaina amin'ny teny tsotra dia manondro ny fizotran'ny fampihenana ny haben'ny andiana endri-javatra ianao. Aoka hatao hoe manana tsanganana 100 ny angonao; Ny fampihenana ny refy dia hampihena izany vola izany ho 20 tsanganana.
Ny maodely dia mitombo ho azy ho be pitsiny kokoa ary manana risika lehibe kokoa ny overfitting rehefa mitombo ny isan'ny endri-javatra. Ny olana lehibe indrindra amin'ny fiasana amin'ny angona amin'ny refy lehibe kokoa dia ilay antsoina hoe "ozon'ny dimensionality", izay mitranga rehefa misy toetra be loatra ny angonao.
Ireto singa manaraka ireto dia azo ampiasaina hanatanterahana ny fampihenana ny dimensionality:
- Mba hitadiavana sy hisafidy ireo toetra manan-danja, dia ampiasaina ny fisafidianana endri-javatra.
- Mampiasa endri-javatra efa misy, mamorona endri-javatra vaovao amin'ny tanana ny engineering engineering.
Famaranana
Samy azo atao ny fianarana milina tsy misy fanaraha-maso na fanaraha-maso. Misafidiana fianarana voaara-maso raha tsy dia betsaka ny angonao ary voamarika tsara ho an'ny fiofanana.
Ny angon-drakitra lehibe dia matetika manatanteraka sy mamokatra vokatra tsara kokoa amin'ny fampiasana fianarana tsy misy fanaraha-maso. Fianarana lalina fomba tsara indrindra raha manana fanangonana angon-drakitra be dia be ianao izay mora azo.
Fianarana fanamafisana ary ny fianarana fanamafisana lalina dia lohahevitra sasany nianaranao. Mazava aminao izao ny toetran'ny tambajotra neural, ny fampiasana ary ny teritery. Farany fa tsy ny kely indrindra, nandinika ny safidy ho an'ny fiteny fandaharana, IDE ary sehatra samihafa ianao rehefa namorona ny anao manokana. modely fianarana milina.
Ny zavatra manaraka tokony hataonao dia ny manomboka mianatra sy mampiasa ny tsirairay fianarana milina fanatonana. Na dia malalaka aza ilay lohahevitra, dia azo takarina ao anatin'ny ora vitsivitsy ny lohahevitra rehetra raha mifantoka amin'ny halaliny ianao. Ny lohahevitra tsirairay dia miavaka amin'ny hafa.
Tsy maintsy mieritreritra olana iray isaky ny mandeha ianao, mandalina izany, mampihatra izany, ary mampiasa fiteny safidinao hampiharana ny algorithm ao anatiny.
Leave a Reply