机器学习在技术领域变得越来越主导。对于每个与该行业相关的人来说，了解机器如何进行自主学习至关重要。例如，作为美国领先的软件公司，我们通过使用算法以某种方式操纵数据来实现这一目标，即对未来进行预测、提供见解并从中学习。这就是为什么了解机器学习算法的类型很重要。
机器学习算法的类型
ML 算法大致分为四种类型：监督式、半监督式、无监督式和强化机器学习算法。
监督机器学习算法
它是机器学习算法的基本类型，程序员可以更好地控制过程。工程师可以决定将哪些数据输入系统以及期望系统输出哪种类型。机器必须处理给定的数据并以所需的方式提供解决方案。例如，您想知道从家到杂货店需要多长时间。因此，您输入一天中的时间或任何其他信息等数据，机器将为您提供结果 - 您前往商店的路上将花费的时间。
有监督机器学习算法涉及两个过程——分类和回归。在分类阶段，系统决定其接收的信息类型。它必须能够根据一些预定义的标准（例如“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”）将这些数据分类为不同的类别或类别。
在回归过程中，系统识别信息中的模式并预测连续输出。例如，它允许数据科学家了解销售或营销季节性模式。
例子
- 线性回归。 它是常见的机器学习算法之一，其目的是建立因变量和自变量之间的关系。目的是找出方程−y=ax+b 形式的关系
在哪里 X 是自变量， y 是因变量，并且 A 和 乙 是常数，分别表示直线的斜率和截距。
- 罗吉特回归。 Logit，或逻辑回归，旨在根据给定的输入值或自变量预测离散值。离散值可以是二进制赔率 0 或 1 的形式，如真或假等。简而言之，系统根据自变量的值来预测真/假或是/否响应的概率。
- 随机森林。 这种机器学习算法通常用于数据分类及其回归。该技术背后的基本概念是，森林中的树木越多，森林就越坚固。换句话说，当你不断向算法提供数据时，它会给出越来越好的预测。
- 神经网络。 这种方法几乎可以用于所有机器学习技术。这些是函数的一般近似值，可用于映射输入的输出。该系统的灵感来自于无与伦比的生物或人类神经网络。
用法
机器学习算法作为一种机器学习服务，广泛应用于销售、商业和股票市场等领域的价格预测。这些行业在很大程度上依赖于未来的预测，通过使用监督机器学习算法，可以做出更好的预测。 Highspot 和 Seismic 等销售平台利用监督算法。
无监督机器学习算法
在有监督的机器学习中，机器应该提供已知结果之一，而在无监督类型中，结果本身没有定义，机器必须定义和提供它。它可以识别数据结构并从信息中提取有用的见解并检测其中的模式。数据结果将用于提高未来任务的效率。
第一步是聚类，将信息收集到不同的部分。在下一步中，机器尝试通过降低聚合数据的维度来从聚合数据中提取有用的信息。
例子
- K-均值聚类。 在无监督学习算法列表中，它可能是最简单的方法。顾名思义，其思想是基于 K 个中心来定义聚类。 K 中心的放置方式是为了最大化每个中心之间的差异或距离，并且任何数据都被分配给具有最接近 K 中心的组。
- 主成分分析（PCA）。 PCA 是将数据分类为一组称为主成分的不相关成分的过程。它是在正交变换的帮助下完成的，正交变换是保留向量长度的向量空间的线性变换
- t-分布式随机邻域嵌入。 这是一种常用于解决可视化问题的技术。它主要用于减少高维问题的维度，例如将多维可视化减少为更简单的 2D 或 3D 数据。
- 关联规则。 这是另一种常用的无监督技术，用于找出广泛数据库中组件之间的关系。这是一种基于规则的方法。例如，您可以在超市销售数据中发现购买的产品与 PoS 机的使用情况之间的有趣关系。
用法
无监督算法主要用于数字营销和广告。它们用于分析可用的以客户为中心的信息，并根据客户的选择和行为改进服务。此外，它还可用于识别目标受众。 Salesforce 就是这种用法的一个很好的例子。
半监督机器学习算法
半监督学习通过结合两种方法的元素，介于监督和无监督机器学习技术之间。当只有有限的数据集可用于训练系统时，使用此方法，因此，系统仅得到部分训练。机器在部分训练期间生成的信息称为伪数据，随后计算机将标记数据和伪数据结合起来进行预测。
例子
- u分类。 这是半监督类型中最流行的机器学习算法之一。 uClassify 是一款免费的文本分类工具。它可用于自动发送电子邮件、检测垃圾邮件、对博客文章进行分类以及检测语言。
- 门。 这是一个用于文本处理的Java工具，目前被世界各地的科学家、教师和学生广泛使用。它可以应用于从多种语言中提取数据或进行语言处理。
用法
半监督机器学习在医疗保健行业得到广泛应用。它用于对网页内容进行分类和管理、语音识别和分析。它广泛应用的另一个领域是监管领域。语音和图像分析最好借助该技术来完成。
强化机器学习算法
强化是与人工智能密切相关的机器学习过程。借助一些可用的标记数据和传入数据，机器会随着时间的推移学习强化和改进自身。这是一个自我可持续的过程，随着每项任务的完成，系统会自行升级。它利用称为利用或探索的反馈循环。这意味着系统处理数据，分析结果，然后改进下一步工作的流程。结果的反馈既可以是消极的，也可以是积极的。系统会朝着积极的结果进行自我修正，并远离流程，从而导致负面反馈。
强化机器学习算法示例
- Q-学习。 它是一种无模型强化机器学习算法。它通常被用作政策顾问。该计划可以为您提供在给定情况下最佳行动方案的建议。 Q-Learning 旨在识别最大化或最小化特定值的行动过程。获得的结果用于强化该过程。
- 蒙特卡罗树搜索。 它是国际象棋、将棋和围棋等棋盘游戏中常用的决策算法。它还可以应用于纸牌和视频游戏，如扑克、桥牌和全面战争。 MCTS利用随机方法来解决传统方法无法解决的问题。
- 时间差异，即 TD。 这是另一种无模型随机学习方法，该方法是在函数估计值的帮助下完成的。该值用于进行进一步的估计，结果强化了该过程以获得更准确的结果。该过程引导结果以改进自身。
- 异步 Actor-Critic 代理 (AAAC)。 这是我们讨论的所有机器学习算法中最新的算法之一。它是由谷歌人工智能部门 DeepMind 创建的深度强化学习程序。它非常简单、易懂且快速。 AAAC可以用在计算机游戏中来解决一些环境问题。
用法
当可用数据有限或可访问信息不一致时，最好使用强化学习方法。其主要应用领域是游戏行业。借助机器学习算法，系统可以适应不可预测的玩家行为并相应地调整游戏玩法。流行的视频游戏系列 - 侠盗猎车手在其游戏设计中使用了这种技术。
该技术也在自动驾驶汽车中得到应用。它可以检测道路、转弯并决定转向哪个方向。当人工智能软件 AlphaGo 在棋盘游戏“围棋”中击败人类冠军时，该技术成为头条新闻。自然语言处理是另一个常见的应用领域。
显然，机器学习正在涉足人类活动的几乎所有领域，并帮助我们解决许多问题。无论是社交媒体、食品配送应用程序还是在线出租车服务，我们现在都非常依赖它来完成日常任务。
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