8 (495) 988-61-60

Без выходных
Пн-Вск с 9-00 до 21-00

Как внешне отличить вариатор от автомата


Как отличить вариатор от автомата визуально: определяем тип АКПП

Как известно, сегодня автоматическая трансмиссия пользуется большой популярностью. На фоне активного спроса современный автопром предлагает широкий выбор коробок автомат. Другими словами, машина с АКПП может оснащаться «классическим» автоматом, вариатором или роботизированной коробкой передач.

При этом сами автопроизводители делают разные коробки похожими друг на друга, причем как в плане функциональности, так и в плане исполнения. С одной стороны, такое решение упрощает задачу и повышает эффективность взаимодействия водителя с агрегатом.  Однако часто бывает сложно определить, какая именно коробка автомат стоит на том или ином автомобиле. 

С учетом того, что каждый из указанных выше типов АКПП имеет как плюсы, так и минусы, многие потенциальные владельцы по понятным причинам стремятся точно определить тип трансмиссии. В этой статье мы поговорим о том, как визуально отличить вариатор от автомата, а также на что следует обратить внимание.

Содержание статьи

Как отличить АКПП от вариатора

Как правило, перед приобретением машины с АКПП потенциальный владелец сразу решает для себя, что лучше, обычный автомат, вариатор или робот. Если принять во внимание тот факт, что традиционная гидромеханическая АКПП хоть и не лишена недостатков, однако остается самой надежной и проверенной временем трансмиссией среди других автоматов, не удивительно, что на вторичном рынке такая коробка пользуется самым большим спросом.

При этом версии с вариатором или роботом, с учетом их слабых сторон, менее востребованы. Естественно, стоят такие машины тоже дешевле по сравнению с аналогами. При этом продавцы, не желающие снижать цену или по другим причинам, часто пытаются выдать робот за автомат или вариатор, вариатор за традиционную АКПП и т.д.

Обратите внимание, зачастую начальных знаний касательно того, как отличить вариатор от автомата по рычагу, оказывается попросту недостаточно. Основная причина — сознательная замена рычага (селектора) самим недобросовестным владельцем, тюнинг рычага при помощи чехлов на ручку КПП, перетяжка селектора кожей и т.п.

Так вот, чтобы правильно определить тип коробки передач визуально, нужно придерживаться определенного порядка действий и учитывать целый ряд рекомендаций.  Прежде всего, начать следует со следующего:

  • перед осмотром машины необходимо собрать максимум информации касательно вариантов трансмиссии на конкретной модели в сети Интернет, также можно воспользоваться технической литературой, каталогами и т.д.
  • при осмотре внимательно изучите документы на автомобиль, а также маркировочные таблички на кузове и агрегатах. Как правило, если машина оснащена коробкой — автомат, то на это укажут литеры A или же AT. В случае с вариатором используется обозначение CVT.
  • При попытке визуального определения нужно осмотреть рычаг КПП, так как вариаторы часто имеют нанесенное обозначение CVT. Так же нужно обратить внимание и на режимы возле селектора переключения коробки. В случае с обычным автоматом, кроме стандартных режимов P-R-N-D еще можно увидеть  режимы «L», «2», иногда «3», тогда как вариаторы имеют только режим «L».
Обратите внимание, многие современные АКПП, как и вариаторы, могут все же не иметь таких режимов, то есть имеются режимы P-R-N-D и М (ручной режим Типтроник). Это несколько осложняет задачу. По этой причине следующим этапом проверок становится определение типа АКПП в движении, то есть анализируется работа трансмиссии на ходу.

Для этого после запуска двигателя необходимо динамично разогнать автомобиль с места в стандартном режиме D. Если при разгоне нет явно ощутимого момента переключения передач, а двигатель монотонно работает на одних и тех же оборотах (по тахометру не видно сначала набора оборотов, а потом их понижения при переходе на ступень выше), тогда это говорит о том, что на авто стоит вариатор.

В случае с АКПП разгон будет похож на то, как разгоняется машина с МКПП, то есть сначала двигатель раскручивается (слышно по звуку ДВС и видно по тахометру), после чего осуществляется переход на повышенную передачу, после чего обороты падают. При этом важно активно разгонять машину, так как при спокойном старте и неспешном наборе скорости автомат и вариатор могут работать практически одинаково.

Также можно полностью остановить машину на участке дороги с небольшим подъемом. После этого следует отпустить педаль тормоза, не добавляя газ. Если машина начнет медленно двигаться на подъем на холостых, это говорит о том, что на автомобиле стоит АКПП. Если же машина немного откатится назад, после чего будет просто стоять, часто это указывает на вариатор. Однако, такая проверка подойдет только в том случае, если авто с вариатором не имеет дополнительной «противооткатной» системы.

Напоследок отметим, что если самостоятельно определить тип АКПП все же не удается, тогда оптимально посетить СТО, где квалифицированные специалисты сразу дадут ответ на интересующий вопрос, а также при необходимости проведут комплексную диагностику автомобиля. 

Что лучше: вариатор или автомат

С учетом того, что сегодня коробку автомат можно выбрать по типу, многие автолюбители интересуются, какой тип АКПП лучше и почему.

При этом дать определенный ответ в этом случае достаточно сложно. Если рассматривать основные плюсы и минусы, классический автомат самый надежный и наименее экономичный,  тогда как вариатор CVT обеспечивает наилучший комфорт, однако ресурс CVT меньше, чем у гидромеханических АКПП.   

Также автомат можно считать более выносливым агрегатом, который менее требователен к качеству обслуживания. Еще АКПП вполне ремонтопригодна. Обычный автомат имеет меньше ограничений во время эксплуатации, его нужно обслуживать каждые 60 тыс. км, все обслуживание сводится к полной замене масла и фильтров АКПП (иногда требуется дополнительная промывка).

Рекомендуем также прочитать статью о том, как заменить масло в коробке вариатор. Из этой статьи вы узнаете, когда нужна замена масла в вариаторе, какое масло заливать в вариаторную коробку, а также на что обращать внимание в рамках обслуживания АКПП данного типа.

Что касается вариатора, с учетом особенностей конструкции, эта коробка нуждается в более частой замене масла и фильтров (каждые 30 или максимум 40 тыс. км.). Также каждые 100 тыс. км. нужно менять ремень вариатора (цепь). В случае поломки CVT ремонт будет достаточно дорогим, а также с учетом определенных сложностей, могут возникнуть трудности во время поиска специалистов по ремонту вариаторов с гарантией.       

При этом, в отличие от АКПП, вариатор разгоняет автомобиль быстрее, разгон плавный, без провалов, тяга постоянная (больше напоминает электродвигатель). Во время разгона мотор не раскручивается, шума меньше. При езде вариатор обеспечивает лучшую отзывчивость на нажатие педали газа с учетом постоянно изменяющихся условий, подхват всегда уверенный и «ровный» на любых оборотах и скоростях.

Однако, при всем кажущемся потенциале, резко изменяющиеся нагрузки, активный разгон, езда с высокой скоростью, пробуксовки и т.п. данному типу КПП противопоказаны. Если перегружать простой автомат АКПП крайне нежелательно, то на вариаторе CVT делать это категорически запрещено. В противном случае коробка может выйти из строя очень быстро, а ремонт вариатора является сложным и очень  дорогим. 

Подведем итоги

Как видно, существует несколько способов, как отличить вариатор от автомата визуально и в движении. В совокупности, если применить их в комплексе, тогда в подавляющем большинстве случаев удается точно и быстро определить, какая именно коробка стоит на машине, вариатор CVT или автомат AT.

Рекомендуем также прочитать статью о том, как ездить на вариаторе. Из этой статьи вы узнаете об особенностях эксплуатации вариаторной коробки, а также правилах и рекомендациях касательно езды на машине с вариатором CVT.

Фактически, бывает достаточно заглянуть под капот и отдельно изучить маркировку трансмиссии, а также взглянуть на документы к автомобилю. Если же этого недостаточно, тогда дополнительно осуществляется пробная поездка, в рамках которой по ряду признаков и характерных особенностей работы трансмиссии можно точно определить, что установлено на машине, вариатор или автомат.

Читайте также

Moped Wiki - Moped Army

Эта статья относится к трансмиссии вариаторного типа. О ветке армии мопедов см. Вариаторы.

Вариатор является элементом бесступенчатой ​​трансмиссии, обычно используемой на мопедах и других транспортных средствах с малым двигателем. Мопеды Motobecane, Peugeot, Derbi, Vespa, Minarelli и Honda предлагали как минимум одну модель с вариоматической трансмиссией.

Работа вариатора

В трансмиссиях

Variomatic используются центробежные грузы для уменьшения передаточного числа двигателя при увеличении частоты вращения.Это позволяет вариатору поддерживать двигатель в пределах его оптимальной эффективности при наборе путевой скорости или изменении скорости для подъема на холм. Эффективность в этом случае может быть топливной экономичностью, уменьшением расхода топлива и выбросов, или энергоэффективностью, позволяющей двигателю развивать максимальную мощность в широком диапазоне скоростей.

Поскольку вариатор позволяет двигателю вращаться с постоянной частотой вращения в широком диапазоне скоростей автомобиля, поворот ручки газа заставит мопед двигаться быстрее, но не изменит звук, исходящий от двигателя, так сильно, как обычный двухскоростной или односкоростной скорость.Это сбивает с толку некоторых гонщиков и приводит к ошибочному впечатлению об отсутствии мощности.


Марки вариаторов

Mobymatic от Motobecane

Motobecane выпустили свою первую и единственную трансмиссию на основе вариатора, Mobymatic, в 1957 году, через год после изобретения вариатора голландцем Хубом Ван Дорном, даже до появления первого автомобиля с вариатором.

Mobymatic состоит из шкива переменного размера, который приводится в движение от двух до четырех утяжеленных шарикоподшипников и соединен с двухфункциональным автоматическим сцеплением.Шкив вариатора вращает шкив фиксированного диаметра, прикрепленный к цепи главной передачи.

Трансмиссия Mobymatic входила в стандартную комплектацию моделей Motobecane вплоть до их последнего выпуска в начале 2000-х годов. Единственная разница между ранними моделями и более поздними выпусками заключалась в отказе от ключа Woodruff.

Хотя конструкция и не самая лучшая с точки зрения возможности настройки или характеристик сцепления, это была недорогая рабочая лошадка, которая не требовала обслуживания в течение всего срока службы двигателя, кроме регулярной подачи смазки через пресс-масленку каждые несколько сотен миль.

Руководство по разборке вариатора Motobecane.

Вариатор Vespa

Вариатор

Vespa устанавливался на всех их роскошных моделях мопедов, Bravo, Grande, Vespa Si, и даже на высококлассной версии их эконом-модели, Vespa Ciao Deluxe. Этот привод отличается от Mobymatic тем, что разделяет механизмы сцепления и вариатора, использует двойные регулируемые шкивы и полностью исключает главную цепную передачу. Вариатор приводится в движение от кривошипа двигателя с помощью регулируемого шкива, приводимого в действие под весами роликов.Ремень протягивается между двигателем и задним колесом, где находятся муфта сцепления и рессорный шкив. Пружинный шкив удерживает ремень в натянутом состоянии, требуя движения двух шкивов относительно друг друга, как это делают французские шкивы. В Vespa также есть коробка передач внутри ступицы заднего колеса, где выходной сигнал вариатора понижается передаточным числом главной передачи, а затем применяется к колесу.

В вариаторе Vespa используются пять роликовых грузов. Отсутствие симметрии в этой конструкции означает, что характеристики вариатора не могут быть изменены путем удаления грузов.однако некоторые модели поставлялись с шестью или восемью вариаторами веса.

Honda Вариатор

Honda по сути скопировала дизайн своего вариатора и, возможно, всего своего мопеда PA50 с Vespa Bravo. Они используют те же функции, но с некоторыми техническими отличиями.

Съемник сцепления для Honda TRX 500 Rubicon отделяет задний толкатель кулачка вариатора Hobbit и неподвижную ведущую поверхность - Никаких разрушений или других жестоких методов не требуется - Спасибо компании smallbikewithmotor за выяснение этого

Вариатор Дерби

Для Derbi имеется 6 вариаторов веса и 3 вариатора веса (6 весов совместимы с Honda Hobbit).Существуют также вариаторы производительности, такие как вариатор TJT. Чтобы лучше понять функции двойных вариаторов и контрпружин, прочтите следующую ссылку http://www.apriliaforum.com/forums/showthread.php?t=8960

Этот раздел является заглушкой.
Вы можете помочь Moped Wiki, расширив ее.

Peugeot Вариатор

Система вариатора

Peugeot, используемая на большинстве моделей мопедов Peugeot (в первую очередь, , а не 102SP), очень похожа на систему, используемую в Motobecane, хотя системы не являются взаимозаменяемыми.Вариатор с центробежным приводом от веса и встроенной муфтой соединен с большим шкивом фиксированного диаметра, прикрепленным к цепи главной передачи. Натяжение ремня поддерживается постоянным за счет того, что весь двигатель вращается на опорах вниз при увеличении скорости, а пружина возвращает его в исходное положение при уменьшении.

Основная функция вариатора прочтите это или кто-то прикрепит его к нашей вики http://www.apriliaforum.com/forums/showthread.php?t=8960

Настройка вариатора

См. Настройку вариатора

.

Различные способы оценки производительности модели машинного обучения | автор Kartik Nighania

Для простоты мы будем в основном обсуждать вещи с точки зрения проблемы двоичной классификации, где, скажем, нам нужно будет определить, является ли изображение кошкой или собакой. Либо пациент болен раком (положительный результат), либо признан здоровым (отрицательный результат). Некоторые общие термины, с которыми необходимо уточнить:

Истинные положительные результаты (TP) : Прогнозируемые положительные и фактически положительные результаты.

Ложные срабатывания (FP) : Прогнозируемые положительные и фактически отрицательные.

Истинно отрицательные (TN) : Прогнозируемые отрицательные и фактически отрицательные.

Ложноотрицательные (FN) : Прогнозируемые отрицательные и фактически положительные.

Итак, приступим!

Это просто представление вышеуказанных параметров в матричном формате. Лучшая визуализация - это всегда хорошо :)

Наиболее часто используемый показатель для оценки модели и на самом деле не является четким индикатором производительности. Хуже бывает, когда классы не сбалансированы.

Возьмем, к примеру, модель обнаружения рака. Шансы действительно заболеть раком очень низки. Допустим, 90 пациентов из 100 не болеют раком, а у остальных 10 он действительно есть. Мы не хотим пропустить пациента, который болеет раком, но остается необнаруженным (ложноотрицательный). Выявление всех здоровых людей дает точность 90%. Модель здесь ничего не сделала, а просто избавила от рака для всех 100 прогнозов.

Нам, безусловно, нужны лучшие альтернативы.

Процент положительных случаев из общего числа предсказанных положительных экземпляров. Здесь знаменатель - это прогноз модели, сделанный как положительный для всего данного набора данных. Воспринимайте это как выяснение «, насколько модель правильна, когда она говорит, что она правильна».

Процент положительных случаев из общих фактических положительных экземпляров. Следовательно, знаменатель ( TP + FN) здесь - это фактическое количество положительных экземпляров, присутствующих в наборе данных.Примите это так, чтобы узнать «, сколько лишних правильных, модель упустила, когда показывала правильные».

Процент отрицательных экземпляров из общих фактических отрицательных экземпляров. Следовательно, знаменатель ( TN + FP) здесь - это фактическое количество отрицательных экземпляров, присутствующих в наборе данных. Это похоже на отзыв, но сдвиг идет на отрицательные моменты. Например, узнать, сколько здоровых пациентов не болеют раком и им сказали, что у них нет рака. .Это своего рода мера, чтобы увидеть, насколько разделены классы.

Это - среднее гармоническое значение точности и полноты. При этом учитываются обе стороны, поэтому чем выше показатель F1, тем лучше. Обратите внимание, что из-за произведения в числителе, если один становится низким, окончательный результат F1 значительно снижается. Таким образом, модель преуспевает в оценке F1, если предсказанные положительные результаты на самом деле являются положительными (точность) и не упускают положительных результатов и предсказывают их отрицательные (отзыв).

Одним из недостатков является то, что точность и отзыв имеют одинаковое значение, из-за чего в соответствии с нашим приложением нам может потребоваться один выше, чем другой, и оценка F1 может не быть точным показателем для этого.Следовательно, может помочь либо взвешенный балл F1, либо кривая PR или ROC.

Это кривая между точностью и отзывом для различных пороговых значений. На рисунке ниже у нас есть 6 предикторов, показывающих их соответствующую кривую точности-отзыва для различных пороговых значений. Верхняя правая часть графика - это идеальное пространство, где мы получаем высокую точность и отзывчивость. На основе нашего приложения мы можем выбрать предиктор и пороговое значение. PR AUC - это просто площадь под кривой.Чем выше его числовое значение, тем лучше.

image link

ROC обозначает рабочую характеристику приемника, и график строится в зависимости от TPR и FPR для различных пороговых значений. По мере увеличения TPR увеличивается и FPR. Как вы можете видеть на первом рисунке, у нас есть четыре категории, и нам нужно пороговое значение, которое приведет нас ближе к верхнему левому углу. Сравнение различных предикторов (здесь 3) в заданном наборе данных также становится простым, как вы можете видеть на рисунке 2, можно выбрать порог в соответствии с используемым приложением.ROC AUC - это просто площадь под кривой, чем выше ее числовое значение, тем лучше.

.

Как разработать модель машинного обучения с нуля | Виктор Роман

В этой статье мы собираемся подробно изучить, как осуществляется процесс разработки модели машинного обучения. Будет объяснено множество концепций, а другие, более конкретные, мы оставим для будущих статей.

Конкретно в статье будет рассмотрено, как:

  • Определить адекватно нашу проблему (цель, желаемые результаты…).
  • Сбор данных.
  • Выберите меру успеха.
  • Установите протокол оценки и различные доступные протоколы.
  • Подготовьте данные (имея дело с пропущенными значениями, с категориальными значениями…).
  • Спилите правильно данные.
  • Различайте избыточное и недостаточное оснащение, определяя, что это такое, и объясняя лучшие способы их избежать.
  • Обзор того, как модель учится.
  • Что такое регуляризация и когда целесообразно ее использовать.
  • Разработайте эталонную модель.
  • Выберите подходящую модель и настройте ее на максимальную производительность.

Первое и самое важное, что нужно сделать, - это выяснить, каковы входные и ожидаемые результаты. Необходимо ответить на следующие вопросы:

  • Какова основная цель? Что мы пытаемся предсказать?
  • Каковы целевые функции?
  • Какие входные данные? Это доступно?
  • С какими проблемами мы сталкиваемся? Бинарная классификация? Кластеризация?
  • Какое улучшение ожидается?
  • Каков текущий статус целевой функции?
  • Как будет измеряться целевой объект?

Не каждую проблему можно решить, пока у нас не будет работающей модели, мы просто сможем сформулировать определенную гипотезу:

  • Наши результаты можно предсказать с учетом входных данных.
  • Наши доступные данные достаточно информативны, чтобы изучить взаимосвязь между входами и выходами

Важно помнить, что машинное обучение можно использовать только для запоминания шаблонов, которые присутствуют в данных обучения, поэтому мы можем только узнайте то, что мы видели раньше. При использовании машинного обучения мы делаем предположение, что будущее будет вести себя как прошлое, и это не всегда верно.

Это первый реальный шаг на пути к реальной разработке модели машинного обучения, сбора данных.Это критический шаг, который будет зависеть от того, насколько хорошей будет модель, чем больше и лучше данных мы получим, тем лучше будет работать наша модель.

Существует несколько методов сбора данных, например парсинг веб-страниц, но они выходят за рамки данной статьи.

Обычно наши данные будут иметь следующую форму:

Примечание. Предыдущая таблица соответствует знаменитому набору данных о жилищном строительстве в Бостоне, классическому набору данных, который часто используется для разработки симпл-моделей машинного обучения.Каждая строка представляет отдельный район Бостона, а каждый столбец указывает некоторые характеристики этого района (уровень преступности, средний возраст и т. Д.). Последний столбец представляет собой среднюю цену дома в районе, и это целевая цена, которая будет спрогнозирована с учетом другой.

Питер Друкер, преподаватель Гарвардского университета и автор книги «Эффективный руководитель и управление собой», высказал известное высказывание:

«Если вы не можете измерить это, вы не сможете его улучшить».

Если вы хотите контролировать что-то, это должно быть наблюдаемым, и для достижения успеха важно определить, что считается успехом: Может быть, точность? точность? Уровень удержания клиентов?

Эта мера должна быть напрямую согласована с целями более высокого уровня бизнеса. И это также напрямую связано с проблемой, с которой мы сталкиваемся:

  • Задачи регрессии используют определенные метрики оценки, такие как среднеквадратичная ошибка (MSE).
  • В задачах классификации используются такие показатели оценки, как точность, точность и отзывчивость.

В следующих статьях мы подробно рассмотрим эти метрики, какие показатели лучше всего использовать с учетом возникшей проблемы, и узнаем, как их настроить.

После того, как цель ясна, следует решить, как будет измеряться прогресс в достижении цели. Наиболее распространенными протоколами оценки являются:

4.1 Поддержание набора проверки удержания

Этот метод заключается в выделении некоторой части данных в качестве набора для тестирования.

Процесс будет заключаться в обучении модели на оставшейся части данных, настройке ее параметров с помощью набора для проверки и, наконец, оценке ее производительности на наборе для тестирования.

Причина разделения данных на три части - избежать утечки информации. Основное неудобство этого метода состоит в том, что при наличии небольшого количества данных наборы для проверки и тестирования будут содержать настолько мало образцов, что процессы настройки и оценки модели не будут эффективными.

4.2 Проверка K-Fold

K-Fold состоит в разбиении данных на K разделов равного размера. Для каждого раздела i модель обучается с оставшимися разделами K-1 и оценивается на разделе i.

Итоговая оценка - это среднее значение полученных К. Этот метод особенно полезен, когда производительность модели значительно отличается от разделения поезд-тест.

4.3 Итерированная проверка K-Fold с перетасовкой

Этот метод особенно актуален, когда доступно мало данных, и необходимо оценить модель как можно точнее (это стандартный подход на соревнованиях Kaggle).

Он заключается в применении проверки K-Fold несколько раз и перетасовке данных каждый раз перед их разделением на разделы K.Итоговый балл - это среднее значение баллов, полученных в конце каждого прогона проверки K-Fold.

Этот метод может быть очень дорогим с точки зрения вычислений, поскольку количество обученных и оценивающих моделей будет I x K раз. Это I количество итераций и K количество разделов.

Примечание. При выборе протокола оценки важно учитывать следующие моменты:

  • В задачах классификации данные обучения и тестирования должны быть репрезентативными для данных, поэтому мы должны перемешать наши данные перед разделением это, чтобы убедиться, что охватывается весь спектр набора данных.
  • При попытке предсказать будущее с учетом прошлого (прогноз погоды, прогноз курса акций…) данные не следует перемешивать, поскольку последовательность данных является важной особенностью, и это может привести к временной утечке.
  • Мы всегда должны проверять, есть ли в наших данных дубликаты, чтобы удалить их. В противном случае избыточные данные могут появиться как в обучающем, так и в тестовом наборе и вызвать неточное обучение нашей модели.

Прежде чем приступить к обучению моделей, мы должны преобразовать наши данные таким образом, чтобы их можно было использовать в модели машинного обучения.Наиболее распространенные методы:

5.1 Работа с отсутствующими данными

В реальных проблемах довольно часто пропустить некоторые значения наших выборок данных. Это может быть связано с ошибками при сборе данных, пробелами в опросах, измерениями, которые не применимы… и т. Д.

Пропущенные значения обычно представлены индикаторами «NaN» или «Null». Проблема в том, что большинство алгоритмов не могут обработать эти пропущенные значения, поэтому нам нужно позаботиться о них, прежде чем передавать данные в наши модели.После того, как они идентифицированы, есть несколько способов справиться с ними:

  1. Удаление образцов или объектов с пропущенными значениями. (мы рискуем удалить релевантную информацию или слишком много выборок)
  2. Ввод недостающих значений с помощью некоторых встроенных оценщиков, таких как класс Imputer из scikit learn. Мы сопоставим наши данные, а затем преобразуем их, чтобы оценить их. Один из распространенных подходов - установить пропущенные значения как среднее значение для остальных образцов.

5.2 Работа с катерогенными данными

При работе с категориальными данными мы работаем с порядковыми и номинальными признаками. Порядковые элементы - это категориальные элементы, которые можно сортировать (размер ткани : L ). При этом именные характеристики не подразумевают никакого заказа ( цвет ткани: желтый, зеленый, красный ).

Методы работы с порядковыми и номинальными признаками:

  • Отображение порядковых признаков : чтобы убедиться, что алгоритм правильно интерпретирует порядковые признаки, нам необходимо преобразовать категориальные строковые значения в целые числа.Часто мы делаем это сопоставление вручную. Пример: L: 2, M: 1, S: 0.
  • Кодирование меток номинального класса : Наиболее распространенным подходом является выполнение однократного кодирования, которое заключается в создании нового фиктивного объекта для каждого уникального значения в столбце номинального признака. Пример: в столбце цвета, если у нас есть три класса: желтый, красный, зеленый и выполняется одноразовое кодирование, мы получим три новых столбца, по одному для каждого уникального класса. Тогда, если у нас есть желтая рубашка, она будет выбрана как: желтый = 1, зеленый = 0, красный = 0.Это сделано для обеспечения хорошей производительности алгоритма, поскольку они намного более эффективны при работе с разреженной матрицей (матрицы с низкой плотностью, с большим количеством значений 0).

5.3 Масштабирование функций

Это важный шаг на этапе предварительной обработки, так как большинство алгоритмов машинного обучения работают намного лучше при работе с функциями того же масштаба. Наиболее распространенные методы:

  • Нормализация: это изменение масштаба функций до диапазона [0,1], что является частным случаем масштабирования min-max.Чтобы нормализовать наши данные, нам просто нужно применить метод масштабирования min-max к каждому столбцу функций.
  • Стандартизация: она заключается в центрировании столбцов признаков по среднему значению 0 со стандартным отклонением 1, чтобы столбцы признаков имели те же параметры, что и стандартное нормальное распределение (нулевое среднее и единичное отклонение). Это значительно упрощает алгоритмам обучения определение весов параметров. Кроме того, он сохраняет полезную информацию о выбросах и делает алгоритмы менее чувствительными к ним.

5.4 Выбор значимых функций

Как мы увидим позже, одна из основных причин, по которым модели машинного обучения переоснащаются, заключается в избыточности наших данных, что делает модель слишком сложной для данных обучающих данных и неспособен хорошо обобщать невидимые данные.

Одним из наиболее распространенных решений, позволяющих избежать переобучения, является уменьшение размерности данных. Это часто делается за счет уменьшения количества функций в нашем наборе данных с помощью анализа основных компонентов (PCA), который является разновидностью алгоритма неконтролируемого машинного обучения.

PCA идентифицирует закономерности в наших данных на основе корреляций между признаками. Эта корреляция означает, что в наших данных есть избыточность, другими словами, что есть некоторая часть данных, которую можно объяснить с помощью других частей.

Эти коррелированные данные не являются существенными для модели, чтобы правильно узнать свои веса, и поэтому их можно удалить. Его можно удалить, напрямую удалив определенные столбцы (признаки) или объединив их несколько и получив новые, которые содержат большую часть информации.Мы углубимся в эту технику в будущих статьях.

5.5 Разделение данных на подмножества

В общем, мы разделим наши данные на три части: наборы для обучения, тестирования и проверки. Мы обучаем нашу модель с помощью обучающих данных, оцениваем ее на данных проверки и, наконец, когда она будет готова к использованию, тестируем ее в последний раз на тестовых данных.

Теперь уместно задать следующий вопрос: почему не использовать только два подхода, тренировку и тестирование? Таким образом, процесс будет намного проще: просто обучите модель на данных обучения и протестируйте ее на данных тестирования.

Ответ состоит в том, что разработка модели включает настройку ее конфигурации, другими словами, выбор определенных значений для их гиперпараметров (которые отличаются от параметров модели - весов сети). Эта настройка выполняется на основе обратной связи, полученной от набора для проверки, и, по сути, является формой обучения.

Конечная цель состоит в том, чтобы модель могла хорошо обобщать невидимые данные, другими словами, предсказывать точные результаты на основе новых данных на основе ее внутренних параметров, скорректированных во время обучения и проверки.

а) Процесс обучения

Мы можем более подробно рассмотреть, как осуществляется процесс обучения, изучив один из простейших алгоритмов: линейную регрессию.

В линейной регрессии нам дается ряд переменных-предикторов (объясняющих) и переменная непрерывного отклика (результат), и мы пытаемся найти взаимосвязь между этими переменными, которая позволяет нам прогнозировать непрерывный результат.

Пример линейной регрессии: для заданных X и Y мы подбираем прямую линию, которая минимизирует расстояние, используя некоторые методы для оценки коэффициентов (например, обычных наименьших квадратов и градиентного спуска) между точками выборки и подобранной линией.Затем мы воспользуемся полученным отрезком и наклоном, которые образуют подобранную линию, чтобы предсказать результат новых данных.

Формула прямой: y = B0 + B1x + u . Где x - входные данные, B1 - наклон, B0 - точка пересечения по оси Y, u - остаток и y - значение линии в позиции x .

Доступные для обучения значения: B0 и B1 , которые влияют на положение строки, поскольку единственными другими переменными являются x (вход и y, выход (остаток не учитывается). ).Эти значения ( B0 и B1 ) являются «весами» функции прогнозирования.

Эти веса и другие, называемые смещениями, представляют собой параметры, которые будут организованы вместе в виде матриц ( W, для весов и b для смещений).

Процесс обучения включает в себя инициализацию некоторых случайных значений для каждой из обучающих матриц и попытку предсказать вывод входных данных с использованием начальных случайных значений. Вначале ошибка будет большой, но, сравнивая прогноз модели с правильным результатом, модель может корректировать значения весов и смещений, пока не будет получена хорошая модель прогнозирования.

Процесс повторяется, по одной итерации (или шагу) за раз. На каждой итерации исходная случайная линия приближается к идеальной и более точной.

б) Переоснащение и недостаточное оснащение

Одной из наиболее важных проблем при рассмотрении обучения моделей является противоречие между оптимизацией и обобщением.

  • Оптимизация - это процесс настройки модели для получения максимальной производительности на обучающих данных (процесс обучения).
  • Обобщение - насколько хорошо модель работает с невидимыми данными.Цель состоит в том, чтобы получить наилучшую способность к обобщению.

В начале обучения эти две проблемы коррелируют: чем меньше потери данных обучения, тем меньше потери тестовых данных. Это происходит, когда модель все еще недостаточно приспособлена: еще предстоит научиться, она еще не смоделировала все соответствующие параметры модели.

Но после нескольких итераций обучающих данных обобщение перестает улучшаться, и показатели проверки сначала замораживаются, а затем начинают ухудшаться.Модель начинает переоснащаться: она настолько хорошо усвоила обучающие данные, что усвоила шаблоны, которые слишком специфичны для обучающих данных и не имеют отношения к новым данным.

Есть два способа избежать этого переобучения: получение дополнительных данных и регуляризация.

  • Получение большего количества данных обычно является лучшим решением, модель, обученная на большем количестве данных, естественно, будет лучше обобщать.
  • Регуляризация выполняется, когда последнее невозможно, это процесс изменения количества информации, которую может хранить модель, или добавления ограничений на то, какую информацию ей разрешено хранить.Если модель может запомнить только небольшое количество шаблонов, оптимизация заставит ее сосредоточиться на наиболее релевантных из них, повышая вероятность хорошего обобщения.

Регуляризация выполняется в основном следующими методами:

  1. Уменьшение размера модели: уменьшение количества обучаемых параметров в модели, а вместе с ними и ее способности к обучению. Цель состоит в том, чтобы найти золотую середину между слишком большой и недостаточной способностью к обучению. К сожалению, нет никаких волшебных формул для определения этого баланса, его нужно проверять и оценивать, задав различное количество параметров и наблюдая за его работой.
  2. Добавление регуляризации веса: В целом, чем проще модель, тем лучше. Пока она может хорошо учиться, более простая модель вряд ли переобучится. Обычный способ добиться этого - ограничить сложность сети, заставив ее веса принимать только небольшие значения, упорядочивая распределение значений весов. Это делается путем добавления к функции потерь сети стоимости, связанной с большими весами. Стоимость возникает двумя способами:
  • Регуляризация L1: Стоимость пропорциональна абсолютному значению весовых коэффициентов (норма весов L1).
  • Регуляризация L2: Стоимость пропорциональна квадрату значения весовых коэффициентов (норма весов l2)

Чтобы решить, какие из них применить к нашей модели, рекомендуется иметь в виду следующую информацию: примите во внимание природу нашей проблемы:

Цель на этом этапе процесса - разработать тестовую модель, которая будет служить нам в качестве основы, после того как мы измерим производительность лучшего и более настроенного алгоритма.

Бенчмаркинг требует, чтобы эксперименты были сопоставимыми, измеримыми и воспроизводимыми.Важно подчеркнуть воспроизводимую часть последнего утверждения. В настоящее время библиотеки науки о данных выполняют случайное разбиение данных, причем эта случайность должна быть согласованной во всех прогонах. Большинство генераторов случайных чисел поддерживают установку начального числа для этой заливки. В Python мы будем использовать метод random.seed из пакета random.

Как показано на «https://blog.dominodatalab.com/benchmarking-predictive-models/»

«Часто бывает полезно сравнить улучшение модели с упрощенной базовой моделью, такой как kNN или наивный байесовский метод для категориальных данных. или EWMA значения в данных временного ряда.Эти базовые показатели дают представление о возможной прогнозирующей способности набора данных.

Модели часто требуют гораздо меньше времени и вычислительной мощности для обучения и прогнозирования, что делает их полезными для перекрестной проверки жизнеспособности ответа. Ни kNN, ни наивные байесовские модели вряд ли улавливают сложные взаимодействия. Тем не менее, они дадут разумную оценку минимальной границы прогностических возможностей тестируемой модели.

Кроме того, это упражнение дает возможность протестировать конвейер тестирования.Важно, чтобы тестовые конвейеры обеспечивали стабильные результаты для модели с понятными характеристиками производительности. KNN или наивный байесовский метод для необработанного набора данных, или минимально управляемый с помощью центрирования или масштабирования столбцов, часто дает слабого, но адекватного обучаемого с характеристиками, которые полезны для целей сравнения. Характеристики более сложных моделей могут быть менее понятны и могут оказаться сложными ».

7.1 Поиск хорошей модели

Одним из наиболее распространенных методов поиска хорошей модели является перекрестная проверка.При перекрестной проверке мы установим:

  • Количество складок, по которым мы разделим наши данные.
  • Метод оценки (зависит от характера проблемы - регрессия, классификация…).
  • Некоторые подходящие алгоритмы, которые мы хотим проверить.

Мы передадим наш набор данных нашей функции оценки перекрестной проверки и получим модель, которая дала лучший результат. Это будет тот, который мы будем оптимизировать, соответствующим образом настроив его гиперпараметры.

  # Параметры тестирования и метрики оценки  
num_folds = 10
scoring = "neg_mean_squared_error" # Алгоритмы выборочной проверки
models = []
models.append (('LR', LinearRegression ()))
models.append (('LASSO', Lasso ()))
models.append (('EN', ElasticNet ()))
models.append (('KNN ', KNeighborsRegressor ()))
models.append ((' CART ', DecisionTreeRegressor ()))
models.append ((' SVR ', SVR ()))

results = []
names = []
для имени , модель в моделях:
kfold = KFold (n_splits = num_folds, random_state = seed)
cv_results = cross_val_score (model, X_train, y_train, cv = kfold, scoring = scoring)
results.append (cv_results)
name.append (name)
msg = "% s:% f (% f)"% (name, cv_results.mean (), cv_results.std ())
print (msg)

   # Сравнить алгоритмы   
fig = pyplot.figure ()
fig.suptitle ('Сравнение алгоритмов')
ax = fig.add_subplot (111)
pyplot.boxplot (результаты)
ax.set_xticklabels (имена)
pyplot.show ()

7.2 Настройка Гиперпараметры модели

Алгоритм машинного обучения имеет два типа параметров. Первый тип - это параметры, которые изучаются на этапе обучения, а второй тип - это гиперпараметры, которые мы передаем модели машинного обучения.

После определения модели, которую мы будем использовать, следующим шагом будет настройка ее гиперпараметров для получения максимально возможной предсказательной силы. Самый распространенный способ найти лучшую комбинацию гиперпараметров - это перекрестная проверка поиска по сетке.

Процесс будет следующим:

  • Установите сетку параметров, которую мы будем оценивать. Мы сделаем это, создав словарь всех параметров и соответствующих им наборов значений, которые вы хотите протестировать на лучшую производительность.
  • Задайте количество складок, случайное состояние и метод оценки.
  • Постройте объект K-Fold с выбранным количеством складок.
  • Создайте объект поиска по сетке с выбранной моделью и подгоните его.
  # Построить скейлер  
scaler = StandardScaler (). Fit (X_train)
rescaled X = scaler.transform (X_train) # Построить сетку параметров
c_values ​​= [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0 , 1.3, 1.5, 1.7, 2.0]
kernel_values ​​= ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']
param_grid = dict (C = c_values, kernel = kernel_values) # Построить модель
model = SVC ()
kfold = KFold (n_splits = num_folds, random_state = seed)
grid = GridSearchCV (оценка = модель, param_grid = param_grid, scoring = scoring, cv = kfold)
grid_result = grid.fit (rescaledX, y_train) # Показать результаты
print ("Лучшее:% f с использованием% s"% (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
means = grid_result.cv_results _ ['mean_test_score']
stds = grid .cv_results _ ['std_test_score']
params = grid_result.cv_results _ ['params']
для среднего, stdev, param в zip (означает, stds, params):
print ("% f (% f) with:% r" % (mean, stdev, param))

Этот метод возвращает набор гиперпараметров, который лучше всего подходит для решения данной проблемы.Как только они определены, наша модель готова к использованию. Итак, мы сделаем соответствующие прогнозы для набора данных проверки и сохраним модель для дальнейшего использования.

В этой статье мы рассмотрели множество важных концепций. Несмотря на то, что мы предоставили их общий обзор, это необходимо, чтобы получить хорошее представление о том, как и когда применять объясненные методы.

Мы рассмотрим эти методы более глубоко, поскольку они будут появляться в следующих статьях, а также его реализации на Python.

В следующей статье мы начнем с первого и наиболее распространенного типа задач машинного обучения: регрессии.

Спасибо за чтение и следите за обновлениями!

.

Машинное обучение для начинающих. Машинное обучение определялось в 90-х… | Дивянш Двиведи

Машинное обучение было определено в 90-х годах Артуром Самуэлем , описанным как: « - это область исследования, которая дает компьютеру возможность самообучения без явного программирования », это означает передачу знаний машинам без жесткого программирования.

«Считается, что компьютерный алгоритм / программа учится на основе показателя производительности P и испытывает E с некоторым классом задач T, если его производительность в задачах в T, измеренная с помощью P, улучшается с опытом E. - Том М. Митчелл.

Машинное обучение в основном ориентировано на разработку компьютерных программ, которые могут научиться расти и меняться при взаимодействии с новыми данными. Машинное обучение изучает алгоритмы самообучения. Он может быстрее обрабатывать массивные данные с помощью алгоритма обучения. Например, он будет заинтересован в том, чтобы научиться выполнять задачу, делать точные прогнозы или вести себя разумно.

Объем данных растет день ото дня, и невозможно понять все данные с более высокой скоростью и большей точностью.Более 80% данных неструктурированы, это аудио, видео, фотографии, документы, графики и т. Д. Человеческий мозг не может найти закономерности в данных на планете Земля. Данные были очень массивными, время, необходимое для вычислений, увеличилось бы, и именно здесь приходит на помощь машинное обучение, чтобы помочь людям с важными данными за минимальное время.

Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта. Применяя ИИ, мы хотели создавать более совершенные и умные машины. Это похоже на то, как новый ребенок учится у самого себя.Таким образом, в машинном обучении появилась новая возможность для компьютеров. А теперь машинное обучение присутствует во многих сегментах технологий, что мы даже не замечаем этого, используя его.

Машинное обучение в основном разделено на три категории, а именно:

Типы машинного обучения

Контролируемое обучение - это первый тип машинного обучения, в котором помечает данные , используемые для обучения алгоритмов. При обучении с учителем алгоритмы обучаются с использованием отмеченных данных, для которых известны входные и выходные данные.Мы вводим данные в алгоритм обучения как набор входных данных, которые называются функциями, обозначенными X, вместе с соответствующими выходными данными, которые обозначены Y, и алгоритм учится, сравнивая свое фактическое производство с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. . Затем он соответствующим образом изменяет модель. Необработанные данные разделены на две части. Первая часть предназначена для обучения алгоритма, а другая область используется для тестирования обученного алгоритма.

Машинное обучение с учителем

Обучение с учителем использует шаблоны данных для прогнозирования значений дополнительных данных для меток.Этот метод обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные предстоящие события. Пример: - Он может предвидеть, когда транзакции могут быть мошенническими или какой страховой клиент, как ожидается, подаст претензию.

Контролируемое обучение в основном разделено на две части, а именно:

Типы контролируемого обучения

Регрессия - это тип контролируемого обучения, в котором используются помеченные данные, и эти данные используются для прогнозирования в непрерывной форме. .Вывод входных данных всегда продолжается, а график является линейным. Регрессия - это форма метода прогнозного моделирования, который исследует взаимосвязь между зависимой переменной [ Outputs ] и независимой переменной [ Inputs ]. Этот метод используется для прогнозирования погоды, моделирования временных рядов, оптимизации процессов. Пример: - Одним из примеров метода регрессии является прогноз цен на дом, где цена дома будет предсказываться на основе таких входных данных, как количество комнат, местонахождение, удобство транспорта, возраст дома, площадь дома.

Типы алгоритмов регрессии: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов регрессии, которые будут использоваться для различных приложений регрессии. Вот некоторые из основных алгоритмов регрессии:

1.1.1. Простая линейная регрессия:

При простой линейной регрессии мы прогнозируем оценки одной переменной на основе оценок второй переменной. Переменная, которую мы прогнозируем, называется критериальной переменной и обозначается буквой Y. Переменная, на которой мы основываем наши прогнозы, называется переменной-предиктором и обозначается буквой X.

1.1.2. Множественная линейная регрессия: -

Множественная линейная регрессия - это один из алгоритмов метода регрессии и наиболее распространенная форма анализа линейной регрессии. В качестве прогнозного анализа множественная линейная регрессия используется для объяснения взаимосвязи между одной зависимой переменной с двумя или более чем двумя независимыми переменными. Независимые переменные могут быть непрерывными или категориальными.

1.1.3. Полиномиальная регрессия: -

Полиномиальная регрессия - это еще одна форма регрессии, в которой максимальная степень независимой переменной больше единицы.В этом методе регрессии наиболее подходящая линия не является прямой линией, а имеет форму кривой.

1.1.4. Поддерживающая векторная регрессия: -

Опорная векторная регрессия может применяться не только к задачам регрессии, но также использоваться в случае классификации. Он содержит все функции, которые характеризуют алгоритм максимальной маржи. Машинное отображение с линейным обучением превращает нелинейную функцию в многомерное пространство функций, индуцированное ядром. Емкость системы контролировалась параметрами, не зависящими от размерности пространства признаков.

1.1.5. Регрессия по гребню: -

Регрессия по гребню - один из алгоритмов, используемых в технике регрессии. Это метод анализа данных множественной регрессии, страдающих мультиколлинеарностью. Добавление степени смещения к расчетам регрессии снижает стандартные ошибки. В конечном итоге расчет будет более надежным.

1.1.6. Лассо-регрессия: -

Лассо-регрессия - это тип линейной регрессии, в которой используется усадка.Сжатие - это сужение значений данных к центральной точке, например к среднему значению. Процедура лассо поощряет простые разреженные модели (то есть модели с меньшим количеством параметров). Этот конкретный тип регрессии хорошо подходит для моделей, демонстрирующих высокий уровень мультиколлинеарности, или когда вы хотите автоматизировать определенные части выбора модели, такие как выбор переменных / исключение параметров.

1.1.7. Регрессия ElasticNet: -

Эластичная чистая регрессия объединила нормы L1 (LASSO) и нормы L2 (гребенчатая регрессия) в модель со штрафами для обобщенной линейной регрессии, что придает ей разреженность (L1) и надежность (L2) свойства.

1.1.8 Байесовская регрессия: -

Байесовская регрессия позволяет разумно естественному механизму выжить при недостаточном количестве данных или плохо распределенных данных. Это позволит вам установить коэффициенты на априорность и шум, чтобы априорные значения могли взять верх при отсутствии данных. Что еще более важно, вы можете спросить байесовскую регрессию, в каких частях (если таковые имеются) ее соответствия данным, она уверена, а какие части очень неопределенны.

1.1.9. Регрессия дерева решений: -

Дерево решений строит форму, подобную древовидной структуре, из регрессионных моделей.Он разбивает данные на более мелкие подмножества, и в то же время постепенно развивается связанное дерево решений. В результате получается дерево с узлами решений и листовыми узлами.

1.1.10. Регрессия случайного леса: -

Случайный лес также является одним из алгоритмов, используемых в технике регрессии, и это очень гибкий и простой в использовании алгоритм машинного обучения, который производит даже без настройки гиперпараметров. Кроме того, этот алгоритм широко используется из-за своей простоты и того факта, что его можно использовать как для задач регрессии, так и для классификации.Лес, который он строит, представляет собой ансамбль деревьев решений, большую часть времени тренируемый с помощью метода «мешков».

Классификация - это тип контролируемого обучения, в котором могут использоваться помеченные данные, и эти данные используются для прогнозирования в прерывистой форме. Вывод информации не всегда является непрерывным, а график является нелинейным. В методе классификации алгоритм учится на вводимых ему данных, а затем использует это обучение для классификации нового наблюдения. Этот набор данных может быть просто двухклассовым, а может быть и многоклассовым.Пример: - Одним из примеров проблем классификации является проверка того, является ли электронное письмо спамом или нет, путем обучения алгоритма для различных слов спама или писем.

Типы алгоритмов классификации: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов классификации, которые используются для различных приложений классификации. Вот некоторые из основных алгоритмов классификации:

1.2.1. Логистическая регрессия / Классификация: -

Логистическая регрессия подпадает под категорию обучения с учителем; он измеряет взаимосвязь между зависимой переменной, которая является категориальной с одной или несколькими независимыми переменными, путем оценки вероятностей с использованием логистической / сигмоидной функции.Логистическая регрессия обычно может использоваться, когда зависимая переменная является двоичной или дихотомической. Это означает, что зависимая переменная может принимать только два возможных значения, например «Да или Нет», «Живой или мертвый».

1.2.2.K-Nearest Neighbours: -

Алгоритм KNN - один из самых простых алгоритмов классификации и один из наиболее часто используемых алгоритмов обучения. Большинство голосов за объект классифицируется его соседями, причем цель присваивается классу, наиболее распространенному среди его k ближайших соседей.Его также можно использовать для регрессии - вывод - это значение объекта (предсказывает непрерывные значения). Это значение является средним (или медианным) преимуществом k ближайших соседей.

1.2.3. Машины опорных векторов: -

Машина опорных векторов - это тип классификатора, в котором дискриминантный классификатор формально определяется разделяющей гиперплоскостью. Алгоритм выводит оптимальную гиперплоскость, которая классифицирует новые примеры. В двухмерном пространстве эта гиперплоскость представляет собой линию, разделяющую плоскость на две части, причем каждый класс располагается по обе стороны.

1.2.4. Машины опорных векторов ядра: -

Алгоритм Kernel-SVM - это один из алгоритмов, используемых в методике классификации, и это набор математических функций, который определяется как ядро. Цель ядра - принять данные на вход и преобразовать их в требуемую форму. В разных алгоритмах SVM используются разные типы функций ядра. Эти функции могут быть разных типов. Например, линейные и нелинейные функции, полиномиальные функции, радиальная базисная функция и сигмоидальные функции.

1.2.5.Наивный Байес: -

Наивный Байесовский метод классификации, основанный на теореме Байеса с допущением независимости предикторов. Проще говоря, наивный байесовский классификатор предполагает, что наличие определенной функции в классе не связано с наличием какой-либо другой функции. Наивная байесовская модель доступна для построения и особенно полезна для обширных наборов данных.

1.2.6. Дерево решений Классификация: -

Дерево решений создает модели классификации в виде древовидной структуры.Соответствующее дерево решений постепенно развивается и в то же время разбивает большой набор данных на более мелкие подмножества. Конечный результат - дерево с узлами решений и листовыми узлами. Узел принятия решения (например, Root) имеет две или более ветвей. Листовой узел представляет собой классификацию или решение. Первый узел решения в дереве, который соответствует лучшему предиктору, называется корневым узлом. Деревья решений могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные.

1.2.7. Классификация случайного леса: -

Случайный лес - это алгоритм обучения с учителем.Он создает лес и делает его чем-то случайным. Древесина, которую он строит, представляет собой ансамбль деревьев решений, и большую часть времени алгоритм дерева решений, обученный методом «мешков», который представляет собой комбинацию моделей обучения, увеличивает общий результат.

Неконтролируемое обучение - это второй тип машинного обучения, в котором немаркированные данные используются для обучения алгоритма, что означает, что он применяется к данным, не имеющим исторических меток. То, что показывается, должно вычисляться алгоритмом.Цель состоит в том, чтобы изучить данные и найти в них некую структуру. При обучении без учителя данные не маркируются, и ввод необработанной информации непосредственно в алгоритм без предварительной обработки данных и без знания вывода данных и данных не может быть разделен на последовательность или тестовые данные. Алгоритм определяет данные и в соответствии с сегментами данных создает кластеры данных с новыми метками.

Неконтролируемое машинное обучение

Этот метод обучения хорошо работает с транзакционными данными.Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими атрибутами, с которыми затем можно обращаться одинаково в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные качества, которые отделяют потребительские сегменты друг от друга. Эти алгоритмы также используются для сегментирования тем текста, рекомендаций по элементам и выявления выбросов в данных.

Неконтролируемое обучение в основном разделено на две части, а именно:

Кластеризация - это тип обучения без учителя, в котором используются немаркированные данные, и это процесс группировки похожих объектов вместе, а затем сгруппированные данные используются для создания кластеры.Цель этого метода неконтролируемого машинного обучения - найти сходство в точке данных и сгруппировать похожие точки данных вместе, а также выяснить, к какому кластеру должны принадлежать новые данные.

Типы алгоритмов кластеризации: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов кластеризации, которые используются для различных приложений кластеризации. Вот некоторые из основных алгоритмов кластеризации:

2.1.1.Кластеризация K-средств: -

Кластеризация K-средств - это один из алгоритмов метода кластеризации, в котором похожие данные группируются в кластер.K-means - это итеративный алгоритм кластеризации, целью которого является поиск локальных максимумов на каждой итерации. Он начинается с K в качестве ввода, который указывает количество групп, которые вы хотите увидеть. Введите k центроидов в случайных местах вашего пространства. Теперь, используя метод евклидова расстояния, вычислите расстояние между точками данных и центроидами и назначьте точку данных кластеру, который находится рядом с ним. Пересчитайте центры кластера как среднее значение точек данных, прикрепленных к нему. Повторяйте, пока не перестанут происходить дальнейшие изменения.

Кластеризация K-средних, показывающая 3 кластера

2.1.2. Иерархическая кластеризация: -

Иерархическая кластеризация - это один из алгоритмов техники кластеризации, при котором похожие данные группируются в кластер. Это алгоритм, который строит иерархию кластеров. Этот алгоритм начинается со всех точек данных, назначенных отдельной группе. Затем две ближайшие группы объединяются в один кластер. В конце концов, этот алгоритм завершается, когда остается только один кластер. Начните с назначения каждой точки данных ее группе. Теперь найдите ближайшую пару в группе, используя евклидово расстояние, и объедините их в единый кластер.Затем вычислите расстояние между двумя ближайшими кластерами и объедините, пока все элементы не сгруппируются в один кластер.

Уменьшение размерности - это тип обучения без учителя, при котором размеры данных уменьшаются для удаления нежелательных данных из входных данных. Этот метод используется для удаления нежелательных свойств данных. Он относится к процессу преобразования набора данных, имеющих большие размеры, в данные с одинаковыми данными и небольшими размерами. Эти методы используются при решении задач машинного обучения для получения лучших функций.

Типы алгоритмов уменьшения размерности: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов уменьшения размерности, которые применяются в различных приложениях уменьшения размерности. Вот некоторые из основных алгоритмов уменьшения размерности:

2.2.1. Анализ главных компонентов: -

Анализ главных компонентов - один из алгоритмов уменьшения размерности, в этом методе он преобразован в новый набор переменных из старых переменные, которые представляют собой линейную комбинацию вещественных переменных.Конкретный новый набор переменных известен как главные компоненты. В результате преобразования первый первичный компонент имеет наиболее значительную возможную дисперсию, а каждый последующий элемент имеет самую высокую разность потенциалов при ограничении, что он ортогонален вышеуказанным ингредиентам. Сохранение только первых компонентов m

2.2.2. Линейный дискриминантный анализ: -

Линейный дискриминантный анализ является одним из алгоритмов уменьшения размерности, в котором он также создает линейные комбинации ваших исходных характеристик.Однако, в отличие от PCA, LDA не максимизирует объясненную дисперсию. Вместо этого он оптимизирует разделимость между классами. LDA может улучшить прогнозируемые характеристики извлеченных функций. Кроме того, LDA предлагает различные варианты решения конкретных проблем.

2.2.3. Анализ основных компонентов ядра: -

Анализ основных компонентов ядра - это один из алгоритмов уменьшения размерности, и переменные, которые преобразуются в переменные нового набора, которые представляют собой нелинейную комбинацию исходных переменных. означает нелинейную версию PCA, называемую анализом основных компонентов ядра (KPCA).Он может собирать часть статистики высокого порядка, таким образом предоставляя больше информации из исходного набора данных.

Обучение с подкреплением - это третий тип машинного обучения, в котором необработанные данные не предоставляются в качестве входных данных, вместо этого алгоритм обучения с подкреплением должен самостоятельно определять ситуацию. Обучение с подкреплением часто используется в робототехнике, играх и навигации. При обучении с подкреплением алгоритм методом проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшую выгоду.Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агента, который можно описать как учащегося или принимающего решения, среды, которая описывается как все, с чем взаимодействует агент, и действий, которые представлены как то, что агент может делать.

Обучение с подкреплением

Цель состоит в том, чтобы агент предпринял действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, если будет придерживаться правильной политики. Итак, цель обучения с подкреплением - изучить лучший план.

Типы алгоритмов обучения с подкреплением: -

В машинном обучении присутствует множество алгоритмов обучения с подкреплением, которые применяются для различных приложений обучения с подкреплением. Вот некоторые из основных алгоритмов:

3.1.Q-Learning: -

Q-Learning - один из алгоритмов обучения с подкреплением, в котором агент пытается изучить оптимальную стратегию на основе своей истории взаимодействия с окружающей средой. . Запись агента - это последовательность действий-наград.Q-Learning изучает оптимальную политику независимо от того, какой процедуре следует агент, если нет ограничений на количество попыток выполнения действия в любом состоянии. Поскольку он изучает оптимальную политику независимо от того, какую стратегию он выполняет, он называется внеполитическим методом.

3.2.SARSA [State Action Reward State Action]: -

SARSA - это один из алгоритмов обучения с подкреплением, в котором он определяет, что он обновлен до значений действия. Это небольшая разница между реализациями SARSA и Q-Learning, но она оказывает существенное влияние.Метод SARSA принимает другой параметр, action2, который представляет собой действие, выполненное агентом из второго состояния. Это позволяет агенту явно определять будущую величину вознаграждения. Далее, это следовало, вместо того, чтобы предполагать, что будет использовано оптимальное действие и что будет наиболее значимая награда.

3.3.Deep Q-Network: -

Deep Q-Network - это один из алгоритмов обучения с подкреплением, хотя Q-обучение является очень надежным алгоритмом, его основной недостаток - отсутствие общности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно фактически следует динамическому программированию.Это указывает на то, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не может оценить значение для невидимых состояний. Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, вводя нейронную сеть.

3.4.Марковские процессы принятия решений: -

Марковские процессы принятия решений - это один из алгоритмов обучения с подкреплением, в котором он содержит * набор возможных состояний мира S. * набор моделей. * Набор возможных действий А.* Действительная функция вознаграждения R (s, a). * Политика решение Марковского процесса принятия решений. Для достижения цели используется Марковский процесс принятия решений, который представляет собой простую формулировку проблемы обучения на основе взаимодействия. Агент выбирал действия и среду, реагирующую на эти действия, а агент и среда постоянно взаимодействуют и представляют агенту новые ситуации.

3.5.DDPG [Глубокий детерминированный градиент политики]: -

Глубокий детерминированный градиент политики - это один из алгоритмов обучения с подкреплением, в котором он основан на схеме «субъект-критик» с двумя одноименными компонентами: субъект и критик.Актер используется для настройки параметра 𝜽 для функции политики, т.е. принятия решения о наилучшем действии для определенного состояния. Идеи отдельной целевой сети и воспроизведения опыта также заимствованы из DQN. Другой проблемой для DDPG является то, что геологоразведочные работы проводятся редко. Решением для этого является добавление шума в пространство параметров или пространство действий.

Полу-контролируемое обучение - это четвертый тип машинного обучения, в котором используются оба типа необработанных данных. Полу-контролируемое обучение - это гибрид машинного обучения с учителем и без учителя.Полу-контролируемое обучение используется для тех же целей, что и контролируемое обучение, где используются как помеченные, так и немаркированные данные для обучения, как правило, небольшой объем помеченных данных со значительным объемом немаркированных данных. Этот тип обучения можно использовать с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование.

Полу-контролируемое машинное обучение

Этот метод полезен по нескольким причинам. Во-первых, процесс маркировки больших объемов данных для контролируемого обучения часто является чрезмерно трудоемким и дорогостоящим.Более того, слишком частое навешивание ярлыков может навязать модели человеческие предубеждения. Это означает, что включение большого количества немаркированных данных во время процесса обучения имеет тенденцию повышать точность окончательной модели, сокращая время и затраты на ее построение.

Машинное обучение широко используется в различных областях, некоторые из них - медицина, оборона, технологии, финансы, безопасность и т. Д. Эти области относятся к различным приложениям контролируемого, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением. Некоторые из областей, в которых используются эти алгоритмы машинного обучения, следующие:

Этот блог предназначен для новичков, которые хотят начать свою карьеру в области машинного обучения, изучая все или основы, такие как - что такое машинное обучение, его типы, некоторые важные алгоритмы и как они работают.

.

Смотрите также