Hình ảnh của Editor
 

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển và đa dạng và công việc của bạn với tư cách là nhà khoa học dữ liệu có thể bao gồm nhiều nhiệm vụ và mục tiêu. Việc tìm hiểu thuật toán nào hoạt động tốt nhất trong các tình huống khác nhau sẽ giúp bạn đáp ứng những nhu cầu khác nhau này.

Hầu như không thể trở thành chuyên gia trong mọi loại mô hình học máy, nhưng bạn nên hiểu những mô hình phổ biến nhất. Dưới đây là bảy thuật toán ML thiết yếu mà mọi nhà khoa học dữ liệu nên biết.

Nhiều công ty thích sử dụng các mô hình học tập có giám sát vì tính chính xác và ứng dụng đơn giản trong thế giới thực của họ. Trong khi việc học không giám sát đang phát triển, các kỹ thuật được giám sát là nơi tuyệt vời để bắt đầu với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

1. Hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính là mô hình cơ bản nhất để dự đoán giá trị dựa trên các biến liên tục. Nó giả định có mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến và sử dụng mối quan hệ đó để vẽ biểu đồ kết quả dựa trên đầu vào nhất định.

Với tập dữ liệu phù hợp, các mô hình này dễ đào tạo, triển khai và tương đối đáng tin cậy. Tuy nhiên, các mối quan hệ trong thế giới thực thường không tuyến tính nên nó có mức độ liên quan hạn chế trong nhiều ứng dụng kinh doanh. Nó cũng không quản lý tốt các ngoại lệ, vì vậy nó không lý tưởng cho các tập dữ liệu lớn, đa dạng.

2. Hồi quy logistic

Một thuật toán học máy tương tự nhưng khác biệt mà bạn nên biết là hồi quy logistic. Mặc dù có sự tương đồng về tên với hồi quy tuyến tính, đó là một thuật toán phân loại, không phải là một ước tính. Trong khi hồi quy tuyến tính dự đoán một giá trị liên tục, hồi quy logistic dự đoán xác suất dữ liệu rơi vào một danh mục nhất định.

Hồi quy logistic là phổ biến trong việc dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng, dự báo thời tiết và dự đoán tỷ lệ thành công của sản phẩm. Giống như hồi quy tuyến tính, nó dễ thực hiện và huấn luyện nhưng có xu hướng trang bị quá mức và gặp khó khăn với các mối quan hệ phức tạp.

3. Cây quyết định

Cây quyết định là mô hình cơ bản mà bạn có thể sử dụng để phân loại và hồi quy. Họ chia dữ liệu thành các nhóm đồng nhất và tiếp tục phân chia chúng thành các danh mục khác.

Vì cây quyết định hoạt động giống như biểu đồ dòng chảy nên chúng rất lý tưởng cho việc ra quyết định phức tạp hoặc phát hiện sự bất thường. Tuy nhiên, mặc dù tương đối đơn giản nhưng chúng có thể mất thời gian để huấn luyện.

4. Bayes ngây thơ

Naive Bayes là một thuật toán phân loại đơn giản nhưng hiệu quả khác. Những mô hình này hoạt động dựa trên Định lý Bayes, xác định xác suất có điều kiện - khả năng xảy ra kết quả dựa trên những sự việc tương tự trong quá khứ.

Những mô hình này phổ biến trong phân loại dựa trên văn bản và hình ảnh. Chúng có thể quá đơn giản đối với các phân tích dự đoán trong thế giới thực, nhưng chúng rất xuất sắc trong các ứng dụng này và xử lý tốt các tập dữ liệu lớn.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng nên hiểu các mô hình học tập không giám sát cơ bản. Đây là một số phổ biến nhất trong danh mục ít phổ biến hơn nhưng vẫn quan trọng này.

5. Phân cụm K-Means

Phân cụm K-mean là một trong những thuật toán học máy không giám sát phổ biến nhất. Các mô hình này phân loại dữ liệu bằng cách nhóm nó thành các cụm dựa trên điểm tương đồng của chúng.

Phân cụm K-mean là lý tưởng cho việc phân khúc khách hàng. Điều đó làm cho nó có giá trị đối với các doanh nghiệp muốn tinh chỉnh hoạt động tiếp thị hoặc tăng tốc độ tham gia, do đó giảm chi phí và tỷ lệ rời bỏ của họ trong quá trình. Nó cũng hữu ích cho việc phát hiện sự bất thường. Tuy nhiên, điều cần thiết là phải chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa dữ liệu đó vào các thuật toán này.

6. Rừng Ngẫu Nhiên

Như bạn có thể đoán từ tên, các khu rừng ngẫu nhiên bao gồm nhiều cây quyết định. Việc đào tạo từng cây trên dữ liệu ngẫu nhiên và nhóm các kết quả cho phép các mô hình này tạo ra kết quả đáng tin cậy hơn.

Rừng ngẫu nhiên có khả năng chống lại tình trạng trang bị quá mức tốt hơn cây quyết định và chính xác hơn trong các ứng dụng trong thế giới thực. Tuy nhiên, độ tin cậy đó phải trả giá vì chúng cũng có thể chậm và yêu cầu nhiều tài nguyên máy tính hơn.

7. Phân rã giá trị số ít

Các mô hình phân rã giá trị số ít (SVD) chia các tập dữ liệu phức tạp thành các bit dễ hiểu hơn bằng cách tách chúng thành các phần cơ bản và loại bỏ thông tin dư thừa.

Nén hình ảnh và loại bỏ nhiễu là một số ứng dụng phổ biến nhất của SVD. Đang xem xét làm thế nào kích thước tập tin tiếp tục tăng, những trường hợp sử dụng đó sẽ ngày càng trở nên có giá trị theo thời gian. Tuy nhiên, việc xây dựng và áp dụng các mô hình này có thể tốn thời gian và phức tạp.

Bảy thuật toán học máy này không phải là danh sách đầy đủ những gì bạn có thể sử dụng với tư cách là nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, chúng là một số loại mô hình cơ bản nhất. Hiểu những điều này sẽ giúp bạn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và giúp bạn dễ dàng hiểu các thuật toán khác, phức tạp hơn được xây dựng dựa trên những điều cơ bản này.
 
 

tháng tư Miller đang quản lý biên tập viên của công nghệ tiêu dùng tại hack lại Tạp chí. Cô ấy có thành tích tạo ra nội dung chất lượng để thúc đẩy lưu lượng truy cập đến các ấn phẩm mà tôi làm việc cùng.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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