Vad är maskininlärningsalgoritmer?

Lära sig att förutsäga

ML kan lära sig vad funktioner är, men deras huvudsakliga uppgift är att förutsäga hur data påverkas när variabler läggs till i ekvationen. Dessa förutsägelser kommer att innehålla fel, eftersom maskiner bara kan använda de data som är tillgängliga för dem.

Maskininlärningsfunktioner är optimerade för att minimera fel i förutsägelserna. Med tiden blir algoritmerna bättre på att minska felmarginalen.

Variation i funktionerna

De olika maskininlärningsalgoritmerna gör olika antaganden om funktioner och hur de ska representera dem. Därför ska du tillämpa olika algoritmer på ML-problemet tills du hittar den som ger mest korrekt resultat.

Hur skapar man maskininlärningsalgoritmer från grunden?

Att skapa funktionella maskininlärningsalgoritmer kräver tid och ansträngning men det lönar sig när du lärt dig de små detaljerna som behövs för att skriva egna algoritmer.

Om du vill skapa maskininlärningsalgoritmer från grunden rekommenderar vi att använda ett befintligt neuralt nätverk som grund och följa dessa enkla steg:

Förstå algoritmen

Först måste du bestämma vilken typ av maskininlärningsalgoritm du vill skapa. När du har valt en ML-algoritmtyp ska du bekanta dig med dess struktur, möjligheter och begränsningar.

Ta reda på så mycket som möjligt

Nu är det dags att läsa på (eller titta på YouTube). Du kan hitta värdefull information både online och offline.

Fysiska källor som läroböcker är perfekta för att få djupgående information om matematiska detaljer om algoritmer. Men om du vill ha mer lättsmält innehåll och praktiska exempel rekommenderar vi att du titta på instruktionsvideor eller läser blogginlägg som detta.

Gör ett stort problem till flera mindre

Att skapa egna maskininlärningsalgoritmer kan verka krångligt. Men du kan göra uppgiften mer hanterbar genom att först dela upp den i mindre delar.

Så istället för att försöka skapa hela algoritmen på en gång kan du prova att ta dig an en bit i taget. Till exempel, innan du börjar lära den med en datauppsättning, så ska du se till att algoritmen kan läsa den. Det kan innebära att lära den hantera null-värden eller kategoriska data. Att göra en bit i taget gör processen lättare att hantera och det kan också göra att ni har färre fel att åtgärda längre fram.

Börja enkelt

Välj en liten, enkel datauppsättning att köra i din algoritm. Det gör den enkel att mata in i algoritmens kod. Vi föreslår att du använder en NAND-grind, en vanligt förekommande logisk grind som utvecklare använder när de skapar digitala enheter.

Testa algoritmen

När du kört några enkla tester av algoritmen och optimerat den ska du använda en större datauppsättning med verkliga data. Gå tillbaka och justera det som behövs för att minska felmarginalen. Om möjligt ska du använda data som redan analyserats av ett etablerat ML-system, så att du kan utvärdera hur korrekt den nya algoritmen är.

Skriv ned allt

Slutligen, skriv ned allt som du lärt dig under processen. Att göra det hjälper dig att förstå bättre vad som fungerade och hur du kan effektivisera processen i framtiden.

Fördelar och nackdelar

Det finns många för- och nackdelar med ML-algoritmer. Låt oss ta en titt på några av dessa för- och nackdelar så att du bättre kan förstå när och hur du ska använda maskininlärning.

De viktigaste fördelarna

1. Lite eller ingen mänsklig interaktion krävs när algoritmen väl är skriven. När maskininlärningsalgoritmerna börjat användas kan de förbättra sina analytiska funktioner och göra förutsägelser utan ständiga inmatningar från teamet.
2. Trender och mönster är lätta att se. ML-algoritmer är bra på att hitta mönster och trender i konsumentbeteende, till exempel shoppingvanor för e-handel, utan mänsklig inblandning.
3. Algoritmerna blir bättre allteftersom de körs. Maskininlärningsalgoritmerna blir effektivare och noggrannare med tiden då de även kan använda äldre data.
4. De kan hantera komplexa data. ML-algoritmer kan hantera multidimensionella data, vilket innebär att de kan arbeta med enorma datauppsättningar som innehåller en mängd olika variabler.
5. Du kan använda dem i många tjänster. ML-algoritmer kan användas på en mängd olika områden, allt från sjukvården till e-handel.

Potentiella nackdelar

1. Stora mängder data krävs för att lära dem. Maskininlärningsalgoritmerna kräver enorma mängder högkvalitativa, opartiska data för att lära sig och bli bättre.
2. Mycket tid krävs eftersom de måste köras under en lång tidsperiod. Du måste ge dina ML-algoritmer tid att använda, analysera och lära sig av era data. Du måste även lägga stora datorresurser på teknologin för att den ska bli effektiv.
3. Resultat kan vara svåra att tolka. Om du vill att din ML-algoritm ska generera användbara resultat måste du välja rätt formel för användningsområdet i fråga.
4. Maskininlärning kan vara känslig för fel. Trots att ML-algoritmer kan köras självständigt är de mycket känsliga för fel, särskilt när du använder fel typ av algoritm eller använder data av låg kvalitet.

Genom att vara medveten om bristerna med maskininlärningsalgoritmer kan du använda den här revolutionerande tekniken på rätt sätt och göra åtgärdbara förutsägelser baserade på era företagsdata.

Vilka typer av maskininlärningsalgoritmer finns?

Övervakad inlärning

Med övervakad inlärning använder du maskininlärningsalgoritmen med en datauppsättning med etiketter som anger om data är för att mata in eller resulterande data. Algoritmen används för att hitta en funktion eller metod för att använda dessa inmatningsdata för att åstadkomma önskade resultat.

Efter varje testning kan ni korrigera kända fel så att algoritmen kan lära sig av sina misstag.

Halvövervakad inlärning

Vid halvövervakad inlärning använder du både data med etiketter på informationen och data utan etiketter. Data med etiketter har taggar som hjälper algoritmen förstå dem, medan data utan etiketter inte har några sådana taggar.

Genom att blanda data med etiketter och data utan etiketter lär du algoritmen att analysera ostrukturerad information.

Förstärkande inlärning

Vid förstärkande inlärning används organiserade processer för att snabba upp processen. Du måste använda maskininlärningsalgoritmen med en detaljerad uppsättning parametrar, åtgärder och Extensible Data Notation-värden (EDN).

Denna strategi kräver mest mänskligt ingripande men den är mycket effektiv för att lära algoritmen att använda trial-and-error-analysprocesser för att minska antalet fel.

Oövervakad inlärning

Vid oövervakad inlärning använder du algoritmen med data utan etiketter och låter den fritt avgöra relationer och samband mellan datauppsättningar. Maskininlärningsalgoritmen får på egen hand gå igenom enormt stora datauppsättningar.

Vad är evolutionära maskininlärningsalgoritmer?

Evolutionära maskininlärningsalgoritmer är datorprogram som imiterar beteendet hos levande organismer för att lösa komplexa problem. De förlitar sig på mekanismer som mutation, rekombination och reproduktion.

Där traditionella ML-algoritmer förlitar sig på trial and error, använder evolutionära algoritmer en process som liknar naturligt urval.

Efter varje analys eliminerar evolutionära algoritmer ”svaga” lösningar i sin lista över förutsägelser och behåller ”starka”. Målet med processen är att identifiera vilka åtgärder som mest sannolikt kommer att ge önskade resultat.

Evolutionära maskininlärningsalgoritmer ger betydande affärsfördelar som:

• Ökad flexibilitet så att ni kan ta er an i princip vilket problem som helst
• Bättre optimering så att ni kan undersöka alla möjliga åtgärder
• Obegränsade lösningar på otaliga potentiella problem

Evolutionära algoritmer är det bästa verktyget för att undersöka komplexa datauppsättningar med många variabler. Läs mer om maskininlärning och hur den skiljer sig från artificiell intelligens.

Populära tillgängliga maskininlärningsalgoritmer

Det finns många olika maskininlärningsalgoritmer men här är några av de populäraste:

• Linjär regression. Den statistiska modellen linjär regression gör så att du kan förutsäga länken mellan beroende och oberoende variabler. Till exempel kan du använda modeller med linjär regression för att förutsäga hur en ökning av din marknadsföringsbudget för betalning per klick skulle påverka leads, engagemang eller avkastning på investeringen.
• Logistisk regression. Den här statistiska modellen används för att förutsäga binära värden som 0 eller 1. Logistisk regression kan hjälpa dig att förutsäga sannolikheten att en viss händelse ska ske.
• Algoritmen K-närmaste grannar (KNN). KNN-algoritmen kan användas för att tackla problem med antingen regression eller klassificering. När den används för klassificering klassificerar KNN-algoritmen nya datapunkter genom att låta grannarna ”rösta” Det nya fallet tilldelas den grupp som det har mest gemensamt med.
• Beslutsträdsalgoritm. Detta är en av de mest använda algoritmerna eftersom den kan hjälpa datavetare att klassificera problem. Algoritmen delar upp datauppsättningen i flera homogena grupper baserat på viktiga oberoende variabler eller attribut. Algoritmen placerar dessa grupper i ett diagram som liknar ett träd.

Vill du lära dig mer om maskininlärningsalgoritmer och hur denna robusta teknologi används i Adobe Real-Time Customer Data Platform? Titta på översiktsvideon eller en produktdemo.

Se hur Adobe Sensei understödjer beslutsfattande i alla Adobe Experience Cloud-produkter.