3 релевантных алгоритма машинного обучения, обычно используемых в коммерческих проектах ИИ: примеры кодирования и приложения

Машинное обучение (МО) стало неотъемлемой частью многих коммерческих проектов ИИ, предлагая инновационные решения сложных проблем в различных отраслях. В этой статье мы рассмотрим три алгоритма машинного обучения, которые обычно используются в коммерческих проектах ИИ: линейная регрессия, деревья решений и сверточные нейронные сети (CNN). Мы приведем краткий пример кодирования каждого алгоритма и обсудим его применение.

1. Линейная регрессия

Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм обучения, используемый для прогнозирования непрерывной переменной результата (также называемой зависимой переменной или переменной отклика) на основе одной или нескольких переменных-предикторов (также известных как признаки). Это особенно полезно для решения задач регрессии, т. е. когда мы хотим предсказать результат на основе исторических данных.

Пример кода на Python

Мы будем использовать популярную библиотеку Scikit-learn на Python для выполнения простой линейной регрессии:

from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics
import pandas as pd
# Load dataset
dataset = pd.read_csv('data.csv')
X = dataset['Hours'].values.reshape(-1,1)
y = dataset['Scores'].values.reshape(-1,1)
# Split the dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# Train the algorithm
regressor = LinearRegression()  
regressor.fit(X_train, y_train)
# Make predictions using the test set
y_pred = regressor.predict(X_test)

Приложения

• Экономика. Линейная регрессия широко используется в экономике для прогнозирования экономических показателей, таких как ВВП, уровень занятости, уровень инфляции, на основе других факторов, таких как процентные ставки, инвестиции, государственные расходы и т. д.
• Здравоохранение. В сфере здравоохранения линейная регрессия может использоваться для прогнозирования различных последствий для здоровья. Например, он может прогнозировать продолжительность пребывания пациентов в больнице на основе таких переменных, как возраст, тип заболевания, тяжесть заболевания и т. д.
• Бизнес. Компании используют линейную регрессию для прогнозирования продаж и доходов на основе таких факторов, как расходы на рекламу, цена продукта, конкурентные цены и т. д.
• Недвижимость. Линейную регрессию можно использовать для прогнозирования цен на жилье на основе таких переменных, как местоположение, размер дома, количество спален, возраст дома и т. д.
• Цепочка поставок. В управлении цепочками поставок линейная регрессия может использоваться для прогнозирования будущего спроса и предложения на основе исторических тенденций и других факторов, таких как сезонность, рекламные акции и т. д.

2. Деревья решений

Деревья решений — это тип алгоритма обучения с учителем, который в основном используется для задач классификации, но также может использоваться для задач регрессии. Их называют деревьями решений, потому что они используют древовидную модель решений, в которой каждый внутренний узел обозначает проверку атрибута, каждая ветвь представляет результат проверки, а конечные узлы представляют классы или распределения классов.

Пример кода на Python

Вот пример классификатора дерева решений с использованием Scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
from sklearn import metrics
import pandas as pd
# Load dataset
dataset = pd.read_csv('iris.csv')
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values
# Split the dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)
# Train the algorithm
classifier = DecisionTreeClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)
# Make predictions using the test set
y_pred = classifier.predict(X_test)

Приложения

• Здравоохранение. Деревья принятия решений используются в медицине для диагностики. На основе ряда симптомов и тестов дерево решений может предсказать возможные заболевания.
• Финансы. В финансах деревья решений используются для оценки кредитного риска. Они помогают определить, не выполнит ли человек обязательства по кредиту, основываясь на различных факторах, таких как доход, статус занятости, кредитная история и т. д.
• Бизнес. Компании используют деревья решений для принятия стратегических решений. Например, они могут помочь определить, запускать ли новый продукт или нет, исходя из таких факторов, как рыночный спрос, конкуренция, стоимость производства и т. д.
• Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM): деревья решений могут анализировать поведение клиентов и предсказывать их реакцию на маркетинговые кампании, скидки и т. д.
• Контроль качества. Деревья решений помогают определить основную причину проблем с качеством в производственных процессах.

3. Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети, часто сокращенно называемые CNN, представляют собой специализированный тип модели нейронной сети, предназначенный для обработки структурированных данных сетки, и особенно эффективны при обработке визуальных данных. Они отличаются своей необычайной способностью извлекать пространственные иерархии признаков, что делает их неотъемлемой частью большинства современных задач обработки и распознавания изображений.

Пример кода на Python

Для иллюстрации программирования мы будем использовать библиотеку Keras, удобную для пользователя библиотеку нейронной сети на Python. Мы собираемся настроить базовую модель CNN:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# Initialize the CNN
cnn_model = Sequential()
# First Convolutional layer with MaxPooling
cnn_model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = (64, 64, 3), activation = 'relu'))
cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))
# Second Convolutional layer with MaxPooling
cnn_model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu'))
cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2)))
# Flattening step
cnn_model.add(Flatten())
# Full connection layer
cnn_model.add(Dense(units = 128, activation = 'relu'))
cnn_model.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid'))
# Compiling the CNN model
cnn_model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

В этом примере мы создали базовую CNN для двоичной классификации. Следующий шаг включает в себя обучение модели на вашем наборе данных.

Приложения

• Распознавание изображений и видео. СНС обычно используются для задач распознавания изображений и видео. Они могут идентифицировать лица, объекты и даже действия на изображениях и видео.
• Анализ медицинских изображений. В здравоохранении CNN используются для анализа медицинских изображений. С их помощью можно обнаружить опухоли на МРТ, идентифицировать заболевания на рентгеновских снимках и т. д.
• Автономные транспортные средства. Автономные транспортные средства используют CNN для навигации по дорогам и идентификации объектов, пешеходов и других транспортных средств.
• Обработка естественного языка (NLP). Хотя CNN не являются наиболее распространенными, они также могут использоваться для задач NLP. Они могут помочь в классификации текста, обнаружении спама, анализе настроений и т. д.
• Прогнозирование временных рядов: CNN также можно использовать для прогнозирования временных рядов в таких областях, как финансы (прогнозирование курса акций), прогнозирование погоды и т. д.

Таким образом, линейная регрессия, деревья решений и сверточные нейронные сети — это мощные алгоритмы машинного обучения, которые предлагают уникальные преимущества и обычно используются в коммерческих проектах ИИ. Понимая эти алгоритмы, предприятия могут лучше использовать технологию искусственного интеллекта для решения сложных проблем и внедрения инноваций.

О КОМПАНИИ LONDON DATA CONSULTING (LDC)

Мы в компании London Data Consulting (LDC) предоставляем все виды решений для обработки данных. Сюда входят наука о данных (AI/ML/NLP), инженер данных, архитектура данных, анализ данных, CRM и генерация потенциальных клиентов, бизнес-аналитика и облачные решения (AWS/GCP/Azure).

Для получения дополнительной информации о нашем спектре услуг посетите: https://london-data-consulting.com/services

Если вы заинтересованы в работе в London Data Consulting, посетите нашу страницу вакансий на странице https://london-data-consulting.com/careers.

Дополнительная информация: https://london-data-consulting.com