Quins tipus d'algorismes per a l'aprenentatge automàtic hi ha i com es selecciona?
L'aprenentatge automàtic és un subconjunt d'intel·ligència artificial que se centra a construir sistemes capaços d'aprendre a partir de dades i prendre decisions o prediccions basades en aquestes dades. L'elecció de l'algoritme és important en l'aprenentatge automàtic, ja que determina com el model aprendrà de les dades i l'efectivitat amb les dades no vistes. Hi ha diversos tipus d'algoritmes d'aprenentatge automàtic, cadascun adequat per a diferents tipus de tasques i estructures de dades. La selecció de l'algorisme adequat implica entendre el problema en qüestió, la naturalesa de les dades i els requisits específics de la tasca.
Tipus d'algorismes d'aprenentatge automàtic
1. Algoritmes d'aprenentatge supervisat:
– Aquests algorismes aprenen a partir de dades etiquetades, el que significa que les dades d'entrada s'aparellen amb la sortida correcta. L'objectiu és aprendre un mapeig d'entrades a sortides que es pugui utilitzar per predir la sortida de dades noves i no vistes.
- Exemples:
- regressió lineal: S'utilitza per predir un valor continu. Per exemple, predir els preus de l'habitatge en funció de característiques com la mida, la ubicació i el nombre d'habitacions.
- Regressió logística: S'utilitza per a problemes de classificació binària, com ara determinar si un correu electrònic és correu brossa o no.
- Màquines vectorials de suport (SVM): Eficaç per a tasques de classificació tant lineals com no lineals. Funcionen trobant l'hiperpla que millor separa les classes a l'espai de característiques.
- Arbres de decisió: S'utilitza per a tasques de classificació i regressió. Modelen les dades dividint-les en branques en funció dels valors de les característiques.
- Boscos aleatoris: un mètode de conjunt que construeix múltiples arbres de decisió i els fusiona per obtenir una predicció més precisa i estable.
- Xarxes neuronals: especialment útil per a tasques complexes com el reconeixement d'imatges i de veu. Consten de capes de nodes interconnectats (neurones) que processen les dades d'una manera inspirada en el cervell humà.
2. Algoritmes d'aprenentatge no supervisat:
– Aquests algorismes funcionen amb dades que no tenen respostes etiquetades. L'objectiu és inferir l'estructura natural present dins d'un conjunt de punts de dades.
- Exemples:
- K-Means Clustering: Particiona les dades en K clústers diferents en funció de la similitud de les característiques.
- Clúster jeràrquic: Crea una jerarquia de clústers, útil per a dades que de forma natural formen una estructura en forma d'arbre.
- Anàlisi de components principals (PCA): una tècnica de reducció de la dimensionalitat que transforma les dades en un conjunt de variables no correlacionades linealment anomenades components principals.
- Normes de l'Associació: S'utilitza per descobrir relacions interessants entre variables en grans bases de dades, d'ús habitual en l'anàlisi de cistella de mercat.
3. Algoritmes d'aprenentatge semi-supervisat:
– Aquests algorismes utilitzen dades etiquetades i no etiquetades per a l'entrenament. Normalment, hi ha disponibles una petita quantitat de dades etiquetades i una gran quantitat de dades sense etiquetar. Això és útil quan etiquetar les dades és car o requereix molt de temps.
- Exemples:
- Autoformació: implica entrenar un model amb les dades etiquetades, predir etiquetes per a les dades sense etiquetar i, després, tornar a entrenar el model amb les dades recentment etiquetades.
- Coformació: Utilitza diversos aprenents que s'etiqueten de manera iterativa les dades sense etiquetar entre si.
4. Algorismes d'aprenentatge de reforç:
– Aquests algorismes aprenen interactuant amb un entorn. Reben comentaris en forma de recompenses o penalitzacions i tenen com a objectiu maximitzar la recompensa acumulada.
- Exemples:
- Q-Learning: un algorisme sense model que aprèn el valor de les accions en estats determinats per obtenir una política òptima.
- Xarxes Q profundes (DQN): Combina l'aprenentatge Q amb xarxes neuronals profundes per gestionar espais d'estats d'alta dimensió.
- Mètodes de degradació de polítiques: optimitzeu directament la política ajustant els pesos d'una xarxa neuronal.
5. Algoritmes d'aprenentatge profund:
– Un subconjunt d'algoritmes d'aprenentatge automàtic que utilitzen xarxes neuronals amb moltes capes (arquitectures profundes). Són capaços d'aprendre patrons complexos en grans conjunts de dades.
- Exemples:
- Xarxes neuronals convolucionals (CNN): S'utilitzen principalment per a dades d'imatge, detecten automàticament funcions importants sense supervisió humana.
- Xarxes neuronals recurrents (RNN): Apte per a dades seqüencials, com ara sèries temporals o tasques de processament del llenguatge natural.
Selecció d'un algorisme d'aprenentatge automàtic
L'elecció de l'algoritme adequat implica diverses consideracions:
1. Naturalesa del problema:
– Determinar si la tasca és un problema d'aprenentatge de classificació, regressió, agrupació o reforç. Això ajuda a reduir els tipus d'algorismes adequats.
2. Característiques de les dades:
– Considerar la mida, dimensionalitat i estructura de les dades. Per exemple, els algorismes d'aprenentatge profund són adequats per a dades d'alta dimensió com les imatges, mentre que els algorismes més simples com la regressió logística poden ser suficients per a dades de dimensions baixes.
3. Mètriques de rendiment:
– Decidiu les mètriques que s'utilitzaran per avaluar el rendiment del model, com ara l'exactitud, la precisió, la memòria, la puntuació F1 o l'àrea sota la corba ROC per a les tasques de classificació, i l'error quadrat mitjà o R-quadrat per a les tasques de regressió.
4. Recursos Computacionals:
– Tenir en compte els recursos computacionals disponibles, inclosa la memòria i la potència de processament. Alguns algorismes, com els models d'aprenentatge profund, requereixen recursos computacionals importants, mentre que d'altres, com els arbres de decisió, són més lleugers.
5. Interpretabilitat:
– Considerar la necessitat d'interpretar el model. Per a aplicacions on entendre el procés de presa de decisions és important, es poden preferir models més simples com ara arbres de decisió o models lineals sobre models complexos com les xarxes neuronals profundes.
6. Escalabilitat:
– Avaluar si l'algorisme pot escalar amb l'augment de la mida de les dades. Algorismes com el clustering k-means són escalables a grans conjunts de dades, mentre que altres poden tenir problemes a mesura que el conjunt de dades creix.
7. Coneixement del domini:
– Aprofitar el coneixement del domini per prendre decisions informades sobre la selecció i l'enginyeria de característiques, que poden afectar significativament el rendiment de l'algorisme escollit.
Exemples d'escenaris
- Predicció de l'abandonament del client: Normalment és un problema de classificació binària. La regressió logística, els arbres de decisió o els mètodes de conjunt com els boscos aleatoris podrien ser opcions adequades. La decisió pot dependre de la necessitat d'interpretabilitat versus precisió predictiva.
- Reconeixement d’imatges: Aquest problema és molt adequat per a l'aprenentatge profund, especialment les xarxes neuronals convolucionals (CNN), a causa de la seva capacitat per extreure automàticament característiques jeràrquiques de les imatges.
- Segmentació del mercat: Això implica agrupar els clients en grups diferents en funció del comportament de compra. Es podrien utilitzar agrupacions K-means o agrupacions jeràrquiques en funció de la mida i l'estructura del conjunt de dades.
- Predicció del preu de les accions: Un problema de regressió que podria beneficiar-se de tècniques d'anàlisi de sèries temporals, com ara models ARIMA, o models d'aprenentatge automàtic com ara la regressió vectorial de suport o les xarxes neuronals recurrents (RNN) per a patrons més complexos.
La selecció d'un algorisme és un pas crític en el procés d'aprenentatge automàtic i s'ha de guiar per una comprensió completa del context del problema, les característiques de les dades i les limitacions pràctiques. Sovint es requereixen experimentacions i proves iteratives per ajustar l'elecció de l'algorisme i els seus paràmetres per aconseguir resultats òptims.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Com decidiu quin algorisme d'aprenentatge automàtic utilitzareu i com el trobeu?
- Quina diferència hi ha entre l'aprenentatge federat i la informàtica perifèrica i l'aprenentatge automàtic al dispositiu?
- Com preparar i netejar les dades abans de l'entrenament?
- Em referia a activitats com classificació, identificació, etc. M'agradaria una llista de totes les activitats possibles i una explicació del que s'entén per cadascuna.
- Quines són les activitats que es poden fer amb ML i com es poden utilitzar?
- Quines són les regles generals per adoptar una estratègia específica? Podries indicar quins paràmetres concrets em fan adonar si val la pena utilitzar un model més complex?
- Amb quin paràmetre entenc si és hora de canviar d'un model lineal a un aprenentatge profund?
- Quina versió de Python seria millor per instal·lar TensorFlow per evitar problemes amb les distribucions TF disponibles?
- Què és una xarxa neuronal profunda?
- Quant de temps es triga normalment a aprendre els conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning