Afbeelding door redacteur
 

Datawetenschap is een groeiend en gevarieerd vakgebied, en jouw werk als datawetenschapper kan vele taken en doelen omvatten. Als u leert welke algoritmen het beste werken in verschillende scenario's, kunt u aan deze uiteenlopende behoeften voldoen.

Het is vrijwel onmogelijk om een ​​expert te zijn in elk soort machine learning-model, maar je moet de meest voorkomende wel begrijpen. Hier zijn zeven essentiële ML-algoritmen die elke datawetenschapper zou moeten kennen.

Veel bedrijven geven er de voorkeur aan om begeleide leermodellen te gebruiken vanwege hun nauwkeurigheid en eenvoudige toepassingen in de echte wereld. Terwijl onbewaakt leren groeit, zijn begeleide technieken een uitstekende plek om als datawetenschapper te beginnen.

1. Lineaire regressie

Lineaire regressie is de meest fundamentele model voor het voorspellen van waarden gebaseerd op continue variabelen. Het gaat ervan uit dat er een lineair verband bestaat tussen twee variabelen en gebruikt dit om de uitkomsten in kaart te brengen op basis van een bepaalde invoer.

Gegeven de juiste dataset zijn deze modellen eenvoudig te trainen en te implementeren en relatief betrouwbaar. Relaties in de echte wereld zijn echter niet vaak lineair, waardoor de relevantie in veel zakelijke toepassingen beperkt is. Het beheert ook de uitschieters niet goed, dus het is niet ideaal voor grote, gevarieerde datasets.

2. Logistieke regressie

Een soortgelijk maar verschillend machine learning-algoritme dat u moet kennen, is logistische regressie. Ondanks de gelijkenis in naam met lineaire regressie, het is een classificatie-algoritme, geen schatting. Terwijl lineaire regressie een continue waarde voorspelt, voorspelt logistieke regressie de waarschijnlijkheid dat gegevens in een bepaalde categorie vallen.

Logistieke regressie is gebruikelijk bij het voorspellen van klantverloop, het voorspellen van het weer en het projecteren van productsuccespercentages. Net als lineaire regressie is het gemakkelijk te implementeren en te trainen, maar gevoelig voor overfitting en moeite met complexe relaties.

3. Beslisbomen

Beslisbomen zijn een fundamenteel model dat u kunt gebruiken voor classificatie en regressie. Ze splitsen gegevens op in homogene groepen en blijven deze in verdere categorieën segmenteren.

Omdat beslissingsbomen werken als stroomdiagrammen, zijn ze ideaal voor complexe besluitvorming of detectie van afwijkingen. Ondanks hun relatieve eenvoud kunnen ze echter de tijd nemen om te trainen.

4. Naïeve Bayes

Naive Bayes is een ander eenvoudig maar effectief classificatie-algoritme. Deze modellen werken op basis van de stelling van Bayes, die de voorwaardelijke waarschijnlijkheid bepaalt — de waarschijnlijkheid van een uitkomst op basis van soortgelijke gebeurtenissen in het verleden.

Deze modellen zijn populair bij tekstgebaseerde en beeldclassificatie. Ze zijn misschien te simplistisch voor voorspellende analyses in de echte wereld, maar ze zijn uitstekend in deze toepassingen en kunnen goed omgaan met grote datasets.

Datawetenschappers moeten ook basismodellen voor onbewaakt leren begrijpen. Dit zijn enkele van de meest populaire van deze minder voorkomende maar nog steeds belangrijke categorie.

5. K-betekent clustering

K-means clustering is een van de meest populaire machine learning-algoritmen zonder toezicht. Deze modellen classificeren gegevens door deze in clusters te groeperen op basis van hun overeenkomsten.

K-means clustering is ideaal voor klantsegmentatie. Dat maakt het waardevol voor bedrijven die hun marketing willen verfijnen of de onboarding willen versnellen hun kosten en klantverlooppercentages te verlagen in het proces. Het is ook handig voor het detecteren van afwijkingen. Het is echter essentieel om de gegevens te standaardiseren voordat deze aan deze algoritmen worden ingevoerd.

6. Willekeurig bos

Zoals je uit de naam misschien wel kunt afleiden, bestaan ​​willekeurige bossen uit meerdere beslissingsbomen. Door elke boom te trainen op gerandomiseerde gegevens en door de resultaten te groeperen, kunnen deze modellen betrouwbaardere resultaten opleveren.

Willekeurige bossen zijn beter bestand tegen overfitting dan beslissingsbomen en zijn nauwkeuriger in toepassingen in de echte wereld. Die betrouwbaarheid brengt echter kosten met zich mee, omdat ze ook traag kunnen zijn en meer computerbronnen vereisen.

7. Ontbinding van singuliere waarden

Singular Value Decomposition (SVD)-modellen splitsen complexe datasets op in gemakkelijker te begrijpen bits door ze in hun fundamentele delen te scheiden en overtollige informatie te verwijderen.

Beeldcompressie en ruisverwijdering zijn enkele van de meest populaire toepassingen voor SVD. Overweeg hoe bestandsgroottes blijven groeien, zullen deze gebruiksscenario’s in de loop van de tijd steeds waardevoller worden. Het bouwen en toepassen van deze modellen kan echter tijdrovend en complex zijn.

Deze zeven machine learning-algoritmen vormen geen uitputtende lijst van wat u als datawetenschapper kunt gebruiken. Het zijn echter enkele van de meest fundamentele modeltypen. Als u deze begrijpt, kunt u uw carrière in de datawetenschap een vliegende start geven en wordt het gemakkelijker om andere, complexere algoritmen te begrijpen die op deze basisprincipes voortbouwen.
 
 

April Molenaar is hoofdredacteur consumententechnologie bij Opnieuw hacken Tijdschrift. Ze heeft een staat van dienst in het creëren van hoogwaardige inhoud die verkeer naar de publicaties waarmee ik werk, leidt.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/7-machine-learning-algorithms-you-cant-miss?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-machine-learning-algorithms-you-cant-miss