4 thuật toán học máy phải biết

Bạn đã bao giờ tự hỏi xe tự lái, chatbot và các đề xuất tự động của Netflix hoạt động như thế nào chưa? Những tiến bộ công nghệ tiện dụng này là sản phẩm của máy học.

Loại trí tuệ nhân tạo này huấn luyện máy tính nghiên cứu hành vi của con người và sử dụng các thuật toán để đưa ra các quyết định thông minh mà không cần can thiệp. Các thuật toán học độc lập với dữ liệu đầu vào và dự đoán đầu ra logic dựa trên động lực của tập dữ liệu đào tạo.

Dưới đây là một số thuật toán học máy tốt nhất giúp tạo và huấn luyện các hệ thống máy tính thông minh.

Tầm quan trọng của thuật toán trong học máy

Thuật toán học máy là một tập hợp các hướng dẫn được sử dụng để giúp máy tính bắt chước hành vi của con người. Các thuật toán như vậy có thể thực hiện các tác vụ phức tạp mà không cần hoặc có rất ít sự trợ giúp của con người.

Thay vì viết mã cho mọi tác vụ, thuật toán xây dựng logic từ dữ liệu bạn đưa vào mô hình. Với một tập dữ liệu đủ lớn, nó xác định một mẫu, cho phép nó đưa ra các quyết định hợp lý và dự đoán đầu ra có giá trị.

Các hệ thống hiện đại sử dụng một số thuật toán học máy, mỗi thuật toán đều có lợi ích về hiệu suất riêng. Các thuật toán cũng khác nhau về độ chính xác, dữ liệu đầu vào và các trường hợp sử dụng. Do đó, việc biết sử dụng thuật toán nào là bước quan trọng nhất để xây dựng một mô hình học máy thành công.

1. Hồi quy logistic

Còn được gọi là hồi quy logistic nhị thức, thuật toán này tìm xác suất thành công hoặc thất bại của một sự kiện. Nó thường là phương pháp go-to khi biến phụ thuộc là nhị phân. Hơn nữa, kết quả thường được xử lý đơn giản là true / false hoặc yes / no.

Để sử dụng mô hình thống kê này, bạn phải nghiên cứu và phân loại các tập dữ liệu được dán nhãn thành các danh mục riêng biệt. Một tính năng ấn tượng là bạn có thể mở rộng hồi quy logistic cho nhiều lớp và đưa ra cái nhìn thực tế về các dự đoán của lớp dựa trên xác suất.

Hồi quy logistic rất nhanh và chính xác để phân loại các bản ghi chưa biết và các tập dữ liệu đơn giản. Nó cũng đặc biệt trong việc giải thích các hệ số của mô hình. Ngoài ra, hồi quy logistic hoạt động tốt nhất trong các tình huống mà tập dữ liệu có thể phân tách tuyến tính.

Với thuật toán này, bạn có thể dễ dàng cập nhật các mô hình để phản ánh dữ liệu mới và sử dụng suy luận để xác định mối quan hệ giữa các tính năng. Nó cũng ít bị trang bị quá mức, có kỹ thuật chính quy hóa trong trường hợp có một và yêu cầu ít sức mạnh tính toán.

Một hạn chế lớn của hồi quy logistic là nó giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và độc lập. Điều này làm cho nó không phù hợp với các bài toán phi tuyến vì nó chỉ dự đoán các hàm rời rạc bằng cách sử dụng bề mặt quyết định tuyến tính. Do đó, các thuật toán mạnh hơn có thể phù hợp hơn với các tác vụ phức tạp hơn của bạn.

2. Cây quyết định

Tên bắt nguồn từ cách tiếp cận cấu trúc cây của nó. Bạn có thể sử dụng khung Cây quyết định cho các vấn đề phân loại và hồi quy. Tuy nhiên, nó có nhiều chức năng hơn để giải các bài toán phân loại.

Giống như một cái cây, nó bắt đầu với nút gốc đại diện cho tập dữ liệu. Các nhánh đại diện cho các quy tắc hướng dẫn quá trình học tập. Các nhánh này, được gọi là các nút quyết định, là các câu hỏi có hoặc không dẫn đến các nhánh khác hoặc kết thúc tại các nút lá.

Mỗi nút lá đại diện cho kết quả có thể xảy ra từ việc xây dựng các quyết định. Nút lá và nút quyết định là hai thực thể chính liên quan đến việc dự đoán kết quả từ thông tin được cung cấp. Do đó, đầu ra hoặc quyết định cuối cùng dựa trên các tính năng của tập dữ liệu.

Cây quyết định là các thuật toán học máy được giám sát. Các loại thuật toán này yêu cầu người dùng giải thích đầu vào là gì. Họ cũng cần mô tả về kết quả đầu ra mong đợi từ dữ liệu đào tạo.

Nói một cách đơn giản, thuật toán này là một biểu diễn đồ họa của các tùy chọn khác nhau được hướng dẫn bởi các điều kiện đặt trước để có được tất cả các giải pháp khả thi cho một vấn đề. Như vậy, các câu hỏi được đặt ra là một quá trình xây dựng để đi đến một giải pháp. Cây quyết định bắt chước quá trình suy nghĩ của con người để đưa ra phán quyết logic bằng cách sử dụng các quy tắc đơn giản.

Nhược điểm lớn của thuật toán này là nó dễ bị mất ổn định; một phút thay đổi dữ liệu có thể gây ra sự gián đoạn lớn về cấu trúc. Do đó, bạn nên khám phá nhiều cách khác nhau để có được các tập dữ liệu nhất quán cho các dự án của mình.

3. Thuật toán K-NN

K-NN đã được chứng minh là một thuật toán đa diện hữu ích để giải quyết nhiều vấn đề trong thế giới thực. Mặc dù là một trong những thuật toán học máy đơn giản nhất, nhưng nó hữu ích cho nhiều ngành, từ bảo mật đến tài chính và kinh tế.

Đúng như tên gọi của nó, K-Láng giềng gần nhất hoạt động như một bộ phân loại bằng cách giả định sự giống nhau giữa dữ liệu lân cận mới và dữ liệu hiện có. Sau đó, nó đặt trường hợp mới vào danh mục giống hoặc tương tự như dữ liệu có sẵn gần nhất.

Điều quan trọng cần lưu ý là K-NN là một thuật toán phi tham số; nó không đưa ra các giả định về dữ liệu cơ bản. Còn được gọi là thuật toán lười học, thuật toán này không học ngay lập tức từ dữ liệu huấn luyện. Thay vào đó, nó lưu trữ các tập dữ liệu hiện tại và đợi cho đến khi nhận được dữ liệu mới. Sau đó, nó thực hiện phân loại dựa trên sự gần gũi và tương đồng.

K-NN rất thiết thực và mọi người sử dụng nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, thuật toán này có thể dự đoán các rủi ro sức khỏe có thể xảy ra dựa trên các biểu hiện gen có khả năng nhất của một cá nhân. Trong lĩnh vực tài chính, các chuyên gia sử dụng K-NN để dự báo thị trường chứng khoán và thậm chí cả tỷ giá hối đoái.

Nhược điểm chính khi sử dụng thuật toán này là tốn nhiều bộ nhớ hơn các thuật toán học máy khác. Nó cũng gặp khó khăn trong việc xử lý đầu vào dữ liệu nhiều chiều, phức tạp.

Tuy nhiên, K-NN vẫn là một lựa chọn tốt vì nó dễ dàng điều chỉnh, dễ dàng xác định các mẫu và cho phép bạn sửa đổi dữ liệu thời gian chạy mà không ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán.

4. Phương tiện K

K-Means là một thuật toán học tập không giám sát giúp nhóm các tập dữ liệu không được gắn nhãn thành các cụm duy nhất. Nó nhận đầu vào, giảm thiểu khoảng cách giữa các điểm dữ liệu và tổng hợp dữ liệu dựa trên những điểm chung.

Để rõ ràng, một cụm là một tập hợp các điểm dữ liệu được nhóm thành một do những điểm tương đồng nhất định. Yếu tố “K” cho hệ thống biết cần bao nhiêu cụm.

Một minh họa thực tế về cách thức hoạt động của điều này liên quan đến việc phân tích một nhóm cầu thủ bóng đá được đánh số. Bạn có thể sử dụng thuật toán này để tạo và chia các cầu thủ thành hai nhóm: cầu thủ chuyên nghiệp và cầu thủ nghiệp dư.

Thuật toán K-Means có một số ứng dụng trong đời thực. Bạn có thể sử dụng nó để phân loại điểm học sinh, thực hiện các chẩn đoán y tế và hiển thị kết quả của công cụ tìm kiếm. Tóm lại, nó xuất sắc trong việc phân tích số lượng lớn dữ liệu và chia chúng thành các cụm logic.

Một hệ quả của việc sử dụng thuật toán này là các kết quả thường không nhất quán. Nó phụ thuộc vào thứ tự, vì vậy bất kỳ thay đổi nào đối với thứ tự của tập dữ liệu hiện có đều có thể ảnh hưởng đến kết quả của nó. Hơn nữa, nó thiếu hiệu ứng đồng nhất và chỉ có thể xử lý dữ liệu số.

Bất chấp những hạn chế này, K-Means là một trong những thuật toán học máy hoạt động tốt nhất. Nó hoàn hảo để phân đoạn các bộ dữ liệu và được tin cậy vì khả năng thích ứng của nó.

Chọn thuật toán tốt nhất cho bạn

Là người mới bắt đầu, bạn có thể cần trợ giúp giải quyết thuật toán tốt nhất. Quyết định này là một thách thức trong một thế giới đầy những lựa chọn tuyệt vời. Tuy nhiên, để bắt đầu, bạn nên lựa chọn dựa trên một thứ khác ngoài các tính năng ưa thích của thuật toán.

Thay vào đó, bạn nên xem xét quy mô của thuật toán, bản chất của dữ liệu, mức độ khẩn cấp của nhiệm vụ và các yêu cầu về hiệu suất. Những yếu tố này, trong số những yếu tố khác, sẽ giúp bạn xác định thuật toán hoàn hảo cho dự án của mình.