Machine learning is een spannend en snel groeiend vakgebied dat organisaties helpt voorspellende modellen te ontwikkelen en inzicht te krijgen in hun gegevens. Machine learning-modellen kunnen worden gebruikt om inzichten te verkrijgen en resultaten te voorspellen in verschillende scenario’s, van het detecteren van frauduleus gedrag tot het voorspellen van klantgedrag. In deze uitgebreide gids verkennen we de verschillende soorten machine learning-modellen beschikbaar zijn, de gebruikte leertechnieken en hoe u het geschikte model voor uw gegevens kunt bouwen en kiezen.
Wat is een Machine Learning-model?
Machine learning-modellen verwijzen naar de algoritmen en leertechnieken die zijn gebruikt om deze modellen te ontwikkelen. In wezen is machinaal leren een proces waarbij algoritmen worden getraind om voorspellingen te doen op basis van gegevens. Een leeralgoritme wordt getraind op een set ‘trainingsgegevens’ om patronen en relaties in de gegevens te identificeren. Deze patronen kunnen vervolgens worden gebruikt om voorspellingen te doen over nieuwe gegevens.
Soorten algoritmen die worden gebruikt voor Machine Learning-modellen
Er zijn verschillende soorten algoritmen die worden gebruikt voor machine learning-modellen. Sommige hiervan omvatten lineaire regressie, expliciet ontworpen voor regressietaken en het voorspellen van continue variabelen; logistische regressie, die wordt gebruikt voor classificatietaken en het voorspellen van binaire uitkomsten; beslissingsbomen die gebruikt kunnen worden voor zowel classificatie als regressie; en classificatie-algoritmen.
Leertechnieken in Machine Learning-modellen
Leertechnieken in machine learning-modellen kunnen grofweg worden onderverdeeld in drie categorieën: begeleid leren, onbewaakt leren en versterkend leren. Bij begeleid leren wordt een model getraind met gelabelde gegevens, zodat het voorspellingen kan doen over nieuwe gegevens. Leren zonder toezicht gebeurt zonder gelabelde gegevens, en het algoritme is getraind om patronen en relaties binnen de gegevens te identificeren. Bij versterkend leren leert het algoritme beslissingen te nemen door middel van feedback.
Soorten Machine Learning-modellen
Begeleid machinaal leren
Machine learning onder toezicht is een vorm van machine learning waarbij het algoritme wordt getraind op gelabelde gegevens. Het model krijgt een invoer- en een uitvoervariabele, en het algoritme leert de invoer aan de uitvoervariabele toe te wijzen. Er zijn drie hoofdtypen modellen voor begeleid leren: classificatie, regressie en beslissingsbomen. Classificatiemodellen worden gebruikt om gegevens in afzonderlijke categorieën te classificeren. Regressiemodellen worden gebruikt om continue variabelen te voorspellen, en beslissingsbomen worden gebruikt voor zowel classificatie als regressie.
Classificatiemodel
Een classificatiemodel is een soort begeleid leermodel dat wordt gebruikt om gegevens in afzonderlijke categorieën te classificeren. Een voorbeeld van een classificatiemodel is het logistische regressiemodel. Het wordt gebruikt om binaire uitkomsten te voorspellen, zoals of een gebruiker een product wel of niet zal kopen.
Regressie model
Regressiemodellen zijn begeleide leermodellen die worden gebruikt om continue variabelen te voorspellen. Een voorbeeld van een regressiemodel is het lineaire regressiemodel. Lineaire regressie wordt gebruikt om een continue outputvariabele te voorspellen op basis van een of meer inputvariabelen.
Beslissingsboom
Beslisbomen zijn veelzijdige algoritmen die kunnen worden gebruikt voor classificatie- en regressietaken. Een beslissingsboom is in feite een stroomdiagramachtige structuur, waarbij elk intern knooppunt een test op een invoerkenmerk vertegenwoordigt, en elk bladknooppunt een klassenlabel of een regressiewaarde vertegenwoordigt. Beslisbomen kunnen worden gecombineerd om ensemblemodellen te vormen, zoals willekeurige bossen, die de nauwkeurigheid van voorspellingen kunnen verbeteren.
Machine learning zonder toezicht
Machine learning zonder toezicht is een vorm van machinaal leren waarbij het algoritme wordt getraind op ongelabelde gegevens. Omdat het de juiste uitvoer niet kent, identificeert het patronen, clusters en relaties binnen de gegevens. De drie belangrijkste typen onbewaakte leermodellen zijn clustering, neurale netwerken en wiskundige technieken.
Clustering
Clustering is een techniek die wordt gebruikt om groepen gerelateerde datapunten binnen een dataset te identificeren. Het wordt vaak gebruikt voor klantsegmentatie, detectie van afwijkingen en beeldsegmentatie.
Neuraal netwerk
Neurale netwerken zijn een reeks algoritmen die zijn gemodelleerd naar de structuur van het menselijk brein. Ze kunnen grote complexe patronen en relaties in een dataset leren. Ze zijn nuttig bij verschillende toepassingen, zoals beeldherkenning, spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking.
Wiskundige technieken bij leren zonder toezicht
Wiskundige technieken zoals Singular Value Decomposition (SVD) en Principal Component Analysis (PCA) worden ook gebruikt bij leren zonder toezicht. SVD is nuttig bij het identificeren van de latente factoren die verantwoordelijk zijn voor een dataset, terwijl PCA helpt bij het identificeren van de meest kritische kenmerken van de dataset.
Versterkend leren
Reinforcement learning is een vorm van machinaal leren waarbij een agent door middel van feedback leert beslissingen te nemen. Het gaat om het identificeren van een optimale reeks acties om een doel te bereiken en tegelijkertijd de beloningsfunctie te maximaliseren. Versterkend leren is een actief onderzoeksgebied met toepassingen in robotica, gameplay en intelligente besluitvormingssystemen.
Hoe bouw je een Machine Learning-model?
Python gebruiken voor Machine Learning-modellen
Python is een populaire programmeertaal die wordt gebruikt bij machinaal leren vanwege het gebruiksgemak, open-sourcebibliotheken en uitstekende ondersteuning voor wetenschappelijk computergebruik. Enkele van de populaire bibliotheken die in Python worden gebruikt voor machinaal leren zijn Scikit-learn, TensorFlow, Keras en PyTorch.
Stapsgewijze handleiding voor het bouwen van een begeleid machine learning-model
Het proces van het bouwen van een machine learning-model onder toezicht kan worden samengevat in de volgende stappen: gegevens verzamelen, de gegevens voorbereiden en opschonen, een geschikt algoritme selecteren, de gegevens opsplitsen in trainings- en testsets, het model trainen op de trainingsgegevens en het evalueren en het optimaliseren van het model op basis van de testgegevens.
Het beste model voor uw gegevens kiezen
Het kiezen van een geschikt model voor uw data is een essentiële stap in het bouwen van een succesvol machine learning-model. Het gaat om het selecteren van een algoritme dat geschikt is voor het type probleem dat u probeert op te lossen, de omvang van uw dataset en de uitkomstvariabele die u probeert te voorspellen. Ensemble-leren is een andere populaire techniek die wordt gebruikt om de prestaties van modellen te verbeteren.
Wat zijn deep learning-modellen?
Overzicht van Deep Learning-modellen
Deep learning-modellen zijn een subset van machine learning die grote en complexe representaties van gegevens kunnen leren. Ze zijn gemodelleerd naar de neurale structuur van het menselijk brein en kunnen diepe hiërarchieën van kenmerken leren. Ze zijn nuttig bij verschillende toepassingen, zoals beeldherkenning, spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en autonoom rijden.
Soorten Deep Learning-modellen
Er zijn veel soorten deep learning-modellen, en enkele van de meest populaire zijn Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) en Long Short-Term Memory (LSTM). CNN’s worden vaak gebruikt voor beeld- en spraakherkenningstaken, terwijl RNN’s worden gebruikt voor sequentiële gegevens zoals spraak en tekst. LSTM’s zijn ideaal voor het modelleren van reeksen met langdurige afhankelijkheden.
Toepassingen van deep learning-modellen in data science
Deep learning-modellen hebben uitgebreide toepassingen gevonden in de datawetenschap, variërend van beeldherkenning tot anomaliedetectie, natuurlijke taalverwerking en aanbevelingssystemen. Ze worden in veel sectoren gebruikt, zoals de gezondheidszorg, de financiële sector, e-commerce en transport.
Conclusie
Samenvatting van sleutelconcepten
Machine learning-modellen zijn een reeks algoritmen en leertechnieken die worden gebruikt om voorspellingen te doen op basis van gegevens. Ze kunnen voor verschillende toepassingen worden gebruikt, van het opsporen van fraude tot het voorspellen van klantgedrag. Er zijn drie hoofdtypen machine learning-modellen: bewaakt, onbewaakt en versterkt. Python is een populaire taal die wordt gebruikt bij machinaal leren vanwege het gebruiksgemak en de bibliotheekondersteuning. Deep learning-modellen zijn een subset van machine learning die diepe hiërarchieën van functies kunnen leren en worden gebruikt in verschillende toepassingen, zoals beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking.
Toekomst van machine learning-modellen
Machine learning is een snel evoluerend vakgebied, en met de vooruitgang op het gebied van rekenkracht en big data wordt verwacht dat er in de toekomst complexere en nauwkeurigere modellen zullen ontstaan. Machine learning verandert nu al de manier waarop we omgaan met onze data, en het is slechts een kwestie van tijd voordat het een essentieel hulpmiddel wordt in de toolkit van elke organisatie.
