Los 20 mejores algoritmos, métodos y técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Cuando comencé a trabajar con problemas de aprendizaje automático, me entró el pánico sobre qué algoritmo debería usar? O cuál es fácil de aplicar? Si es como yo, este artículo podría ayudarlo a conocer los algoritmos, métodos o técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para resolver cualquier problema inesperado o incluso esperado.

El aprendizaje automático es una técnica de inteligencia artificial tan poderosa que puede realizar una tarea de manera efectiva sin usar instrucciones explícitas. Un modelo de AA puede aprender de sus datos y experiencia. Las aplicaciones de aprendizaje automático son automáticas, sólidas y dinámicas. Se desarrollan varios algoritmos para abordar esta naturaleza dinámica de los problemas de la vida real. En términos generales, existen tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje reforzado.

Los mejores algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático

Seleccionar la técnica o método de aprendizaje automático adecuado es una de las principales tareas para desarrollar un proyecto de inteligencia artificial o aprendizaje automático. Porque hay varios algoritmos disponibles, y todos tienen sus beneficios y utilidad. A continuación, narramos 20 algoritmos de aprendizaje automático para principiantes y profesionales. Entonces, echemos un vistazo.

1. Bayes ingenuo

Un clasificador Naïve Bayes es un clasificador probabilístico basado en el teorema de Bayes, con el supuesto de independencia entre características. Estas características difieren de una aplicación a otra. Es uno de los métodos de aprendizaje automático más cómodos para que los principiantes practiquen.

Naïve Bayes es un modelo de probabilidad condicional. Dada una instancia de problema a clasificar, representada por un vector X = (XI … Xnorte) que representa algunas n características (variables independientes), asigna a las probabilidades de instancia actual para cada uno de los K resultados potenciales:

El problema con la formulación anterior es que si el número de características n es significativo o si un elemento puede tomar una gran cantidad de valores, entonces no es factible basar dicho modelo en tablas de probabilidad. Por lo tanto, volvemos a desarrollar el modelo para hacerlo más manejable. Usando el teorema de Bayes, la probabilidad condicional se puede escribir como,

Usando terminología de probabilidad bayesiana, la ecuación anterior se puede escribir como:

Este algoritmo de inteligencia artificial se utiliza en la clasificación de texto, i.mi., análisis de opiniones, categorización de documentos, filtrado de spam y clasificación de noticias. Esta técnica de aprendizaje automático funciona bien si los datos de entrada se clasifican en grupos predefinidos. Además, requiere menos datos que la regresión logística. Supera en varios dominios.

2. Máquinas de vectores soporte

Support Vector Machine (SVM) es uno de los algoritmos de aprendizaje automático supervisado más utilizados en el campo de la clasificación de texto. Este método también se utiliza para la regresión. También se puede denominar redes de vectores de soporte. Cortes & Vapnik desarrollaron este método para clasificación binaria. El modelo de aprendizaje supervisado es el enfoque de aprendizaje automático que infiere el resultado de los datos de entrenamiento etiquetados.

Una máquina de vectores de soporte construye un hiperplano o un conjunto de hiperplanos en un área de dimensión muy alta o infinita. Calcula la superficie de separación lineal con un margen máximo para un conjunto de entrenamiento dado.

Solo un subconjunto de los vectores de entrada influirá en la elección del margen (encerrado en un círculo en la figura); tales vectores se denominan vectores de soporte. Cuando no existe una superficie de separación lineal, por ejemplo, en presencia de datos ruidosos, los algoritmos de SVM con una variable de holgura son apropiados. Este clasificador intenta dividir el espacio de datos con el uso de delineaciones lineales o no lineales entre las diferentes clases.

SVM se ha utilizado ampliamente en problemas de clasificación de patrones y regresión no lineal. Además, es una de las mejores técnicas para realizar la categorización automática de texto. Lo mejor de este algoritmo es que no hace suposiciones sólidas sobre los datos.

Para implementar Support Vector Machine: bibliotecas de ciencia de datos en Python: SciKit Learn, PyML, SVM^Estructura Python, LIBSVM y bibliotecas de ciencia de datos en R- Klar, e1071.

3. Regresión lineal

La regresión lineal es un enfoque directo que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Si hay una variable independiente, entonces se llama regresión lineal simple. Si hay más de una variable independiente disponible, esto se denomina regresión lineal múltiple.

Esta fórmula se emplea para estimar valores reales como el precio de la vivienda, número de llamadas, ventas totales en base a variables continuas. Aquí, la relación entre las variables independientes y dependientes se establece ajustando la mejor línea. Esta línea de mejor ajuste se conoce como línea de regresión y se representa mediante una ecuación lineal

Y = a * X + b.

aquí,

Y - variable dependiente
una pendiente
X - variable independiente
b - interceptar

Este método de aprendizaje automático es fácil de usar. Se ejecuta rapido. Esto se puede utilizar en empresas para la previsión de ventas. También se puede utilizar en la evaluación de riesgos.

4. Regresión logística

Aquí hay otro algoritmo de aprendizaje automático: regresión logística o regresión logit que se usa para estimar valores discretos (valores binarios como 0/1, sí / no, verdadero / falso) basados en un conjunto dado de la variable independiente. La tarea de este algoritmo es predecir la probabilidad de un incidente ajustando los datos a una función logit. Sus valores de salida se encuentran entre 0 y 1.

La fórmula se puede utilizar en diversas áreas como aprendizaje automático, disciplina científica y campos médicos. Se puede utilizar para predecir el peligro de que se produzca una enfermedad determinada en función de las características observadas del paciente. La regresión logística se puede utilizar para predecir el deseo de un cliente de comprar un producto. Esta técnica de aprendizaje automático se utiliza en la previsión meteorológica para predecir la probabilidad de que llueva.

La regresión logística se puede dividir en tres tipos -

Regresión logística binaria
Regresión logística multinominal
Regresión logística ordinal

La regresión logística es menos complicada. Además, es robusto. Puede manejar efectos no lineales. Sin embargo, si los datos de entrenamiento son escasos y de gran dimensión, este algoritmo ML puede sobreajustarse. No puede predecir resultados continuos.

5. K-Vecino más cercano (KNN)

El vecino más cercano K (kNN) es un método estadístico bien conocido para la clasificación y ha sido ampliamente estudiado a lo largo de los años, y se ha aplicado desde el principio a las tareas de categorización. Actúa como una metodología no paramétrica para problemas de clasificación y regresión.

Este método de IA y ML es bastante simple. Determina la categoría de un documento de prueba t basado en la votación de un conjunto de k documentos que están más cerca de t en términos de distancia, generalmente distancia euclidiana. La regla de decisión esencial dado un documento de prueba t para el clasificador kNN es:

Donde y (xi, c) es una función de clasificación binaria para el documento de entrenamiento xi (que devuelve el valor 1 si xi está etiquetado con c, o 0 de lo contrario), esta regla etiqueta con t con la categoría que recibe la mayor cantidad de votos en el -Vecindario más cercano.

Podemos ser asignados KNN a nuestras vidas reales. Por ejemplo, si desea conocer algunas personas, de las que no tiene información, posiblemente preferiría decidir sobre sus amigos cercanos y, por lo tanto, los círculos en los que se mueve y obtener acceso a su información. Este algoritmo es computacionalmente costoso.

6. K-significa

La agrupación en clústeres de k-means es un método de aprendizaje no supervisado que es accesible para el análisis de clústeres en la minería de datos. El propósito de este algoritmo es dividir n observaciones en k grupos donde cada observación pertenece a la media más cercana del grupo. Este algoritmo se utiliza en la segmentación del mercado, la visión por computadora y la astronomía, entre muchos otros dominios.

7. Árbol de decisión

Un árbol de decisiones es una herramienta de apoyo a las decisiones que utiliza una representación gráfica, i.mi., gráfico o modelo de decisiones en forma de árbol. Se usa comúnmente en el análisis de decisiones y también es una herramienta popular en el aprendizaje automático. Los árboles de decisión se utilizan en la investigación de operaciones y la gestión de operaciones.

Tiene una estructura similar a un diagrama de flujo en la que cada nodo interno representa una 'prueba' en un atributo, cada rama representa el resultado de la prueba y cada nodo hoja representa una etiqueta de clase. La ruta de la raíz a la hoja se conoce como reglas de clasificación. Consta de tres tipos de nodos:

Nodos de decisión: típicamente representados por cuadrados,
Nodos de azar: generalmente representados por círculos,
Nodos finales: generalmente representados por triángulos.

Un árbol de decisiones es simple de entender e interpretar. Utiliza un modelo de caja blanca. Además, se puede combinar con otras técnicas de decisión.

8. Bosque aleatorio

El bosque aleatorio es una técnica popular de aprendizaje por conjuntos que opera mediante la construcción de una multitud de árboles de decisión en el momento del entrenamiento y genera la categoría que es el modo de las categorías (clasificación) o la predicción media (regresión) de cada árbol.

El tiempo de ejecución de este algoritmo de aprendizaje automático es rápido y puede funcionar con los datos faltantes y desequilibrados. Sin embargo, cuando lo usamos para la regresión, no puede predecir más allá del rango en los datos de entrenamiento y puede sobreajustar los datos.

9. CARRO

El árbol de clasificación y regresión (CART) es un tipo de árbol de decisión. Un árbol de decisión funciona como un enfoque de partición recursivo y CART divide cada uno de los nodos de entrada en dos nodos secundarios. En cada nivel de un árbol de decisión, el algoritmo identifica una condición: qué variable y nivel se utilizará para dividir el nodo de entrada en dos nodos secundarios.

Los pasos del algoritmo CART se dan a continuación:

Tomar datos de entrada
Mejor Split
Mejor variable
Divida los datos de entrada en nodos izquierdo y derecho
Continúe con el paso 2-4
Poda de árboles de decisión

10. Algoritmo de aprendizaje automático a priori

El algoritmo Apriori es un algoritmo de categorización. Esta técnica de aprendizaje automático se utiliza para clasificar grandes cantidades de datos. También se puede utilizar para dar seguimiento a cómo se desarrollan las relaciones y cómo se construyen las categorías. Este algoritmo es un método de aprendizaje no supervisado que genera reglas de asociación a partir de un conjunto de datos dado.

El algoritmo Apriori Machine Learning funciona como:

Si un conjunto de elementos ocurre con frecuencia, entonces todos los subconjuntos del conjunto de elementos también ocurren con frecuencia.
Si un conjunto de elementos ocurre con poca frecuencia, entonces todos los superconjuntos del conjunto de elementos también tienen una ocurrencia poco frecuente.

Este algoritmo ML se utiliza en una variedad de aplicaciones, como para detectar reacciones adversas a medicamentos, para el análisis de la canasta de mercado y aplicaciones de autocompletado. Es sencillo de implementar.

11. Análisis de componentes principales (PCA)

El análisis de componentes principales (PCA) es un algoritmo no supervisado. Las nuevas características son ortogonales, eso significa que no están correlacionadas. Antes de realizar PCA, siempre debe normalizar su conjunto de datos porque la transformación depende de la escala. De lo contrario, las características que se encuentran en la escala más significativa dominarán los nuevos componentes principales.

PCA es una técnica versátil. Este algoritmo es fácil de implementar y sin esfuerzo. Se puede utilizar en el procesamiento de imágenes.

12. CatBoost

CatBoost es un algoritmo de aprendizaje automático de código abierto que proviene de Yandex. El nombre 'CatBoost' proviene de dos palabras 'Categoría' y 'Impulso.'Se puede combinar con marcos de aprendizaje profundo, yo.mi., TensorFlow de Google y Core ML de Apple. CatBoost puede trabajar con numerosos tipos de datos para resolver varios problemas.

13. Dicotomizador iterativo 3 (ID3)

El dicotomizador iterativo 3 (ID3) es una regla algorítmica de aprendizaje de árbol de decisión presentada por Ross Quinlan que se emplea para proporcionar un árbol de decisión a partir de un conjunto de datos. Es el precursor del C4.5 programa algorítmico y se emplea dentro de los dominios del proceso de aprendizaje automático y comunicación lingüística.

ID3 puede sobreajustarse a los datos de entrenamiento. Esta regla algorítmica es más difícil de usar en datos continuos. No garantiza una solución óptima.

14. Agrupación jerárquica

La agrupación jerárquica es una forma de análisis de agrupaciones. En la agrupación jerárquica, se desarrolla un árbol de agrupaciones (un dendrograma) para ilustrar los datos. En la agrupación jerárquica, cada grupo (nodo) se vincula a dos o más grupos sucesores. Cada nodo dentro del árbol del clúster contiene datos similares. Los nodos se agrupan en el gráfico junto a otros nodos similares.

Algoritmo

Este método de aprendizaje automático se puede dividir en dos modelos - de abajo hacia arriba o De arriba hacia abajo:

De abajo hacia arriba (agrupación aglomerativa jerárquica, HAC)

Al comienzo de esta técnica de aprendizaje automático, tome cada documento como un solo grupo.
En un nuevo clúster, se fusionaron dos elementos a la vez. La forma en que la combinación se fusiona implica una diferencia calculada entre cada par incorporado y, por lo tanto, las muestras alternativas. Hay muchas opciones para hacer esto. Algunos de ellos son:

a. Vinculación completa: Similitud del par más lejano. Una limitación es que los valores atípicos pueden causar la fusión de grupos cercanos más tarde de lo óptimo.

B. Enlace único: La similitud del par más cercano. Puede causar una fusión prematura, aunque esos grupos son bastante diferentes.

C. Promedio del grupo: similitud entre grupos.

D. Similitud centroide: cada iteración fusiona los grupos con el punto central más similar.

Hasta que todos los elementos se fusionen en un solo grupo, el proceso de emparejamiento continúa.

De arriba hacia abajo (agrupación divisiva)

Los datos comienzan con un clúster combinado.
El grupo se divide en dos partes distintas, según cierto grado de similitud.
Los clústeres se dividen en dos una y otra vez hasta que los clústeres solo contienen un único punto de datos.

15. Propagación hacia atrás

La retropropagación es un algoritmo de aprendizaje supervisado. Este algoritmo ML proviene del área de ANN (Artificial Neural Networks). Esta red es una red de alimentación directa multicapa. Esta técnica tiene como objetivo diseñar una función determinada modificando los pesos internos de las señales de entrada para producir la señal de salida deseada. Se puede utilizar para clasificación y regresión.

El algoritmo de retropropagación tiene algunas ventajas, i.mi., es fácil de implementar. La fórmula matemática utilizada en el algoritmo se puede aplicar a cualquier red. El tiempo de cálculo puede reducirse si los pesos son pequeños.

El algoritmo de retropropagación tiene algunos inconvenientes, como que puede ser sensible a datos ruidosos y valores atípicos. Es un enfoque completamente basado en matrices. El rendimiento real de este algoritmo depende completamente de los datos de entrada. La salida puede no ser numérica.

dieciséis. AdaBoost

AdaBoost significa Adaptive Boosting, un método de aprendizaje automático representado por Yoav Freund y Robert Schapire. Es un meta-algoritmo y se puede integrar con otros algoritmos de aprendizaje para mejorar su rendimiento. Este algoritmo es rápido y fácil de usar. Funciona bien con grandes conjuntos de datos.

17. Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un conjunto de técnicas inspiradas en el mecanismo del cerebro humano. Los dos principales deep learning, yo.mi., Las redes neuronales de convolución (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) se utilizan en la clasificación de texto. Los algoritmos de aprendizaje profundo como Word2Vec o GloVe también se emplean para obtener representaciones vectoriales de palabras de alto rango y mejorar la precisión de los clasificadores que se entrenan con algoritmos tradicionales de aprendizaje automático.

Este método de aprendizaje automático necesita una gran cantidad de muestras de entrenamiento en lugar de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, i.mi., un mínimo de millones de ejemplos etiquetados. Por otro lado, las técnicas tradicionales de aprendizaje automático alcanzan un umbral preciso donde la adición de más muestra de entrenamiento no mejora su precisión en general. Los clasificadores de aprendizaje profundo obtienen mejores resultados con más datos.

18. Algoritmo de aumento de gradiente

El aumento de gradiente es un método de aprendizaje automático que se utiliza para clasificación y regresión. Es una de las formas más poderosas de desarrollar un modelo predictivo. Un algoritmo de aumento de gradiente tiene tres elementos:

Función de pérdida
Alumno débil
Modelo aditivo

19. Red Hopfield

Una red Hopfield es un tipo de red neuronal artificial recurrente dada por John Hopfield en 1982. Esta red tiene como objetivo almacenar uno o más patrones y recuperar los patrones completos en función de la entrada parcial. En una red Hopfield, todos los nodos son entradas y salidas y están completamente interconectados.

20. C4.5

C4.5 es un árbol de decisiones inventado por Ross Quinlan. Es una versión de actualización de ID3. Este programa algorítmico abarca algunos casos base:

Todas las muestras de la lista pertenecen a una categoría similar. Crea un nodo hoja para el árbol de decisiones que dice decidir sobre esa categoría.
Crea un nodo de decisión más arriba en el árbol usando el valor esperado de la clase.
Crea un nodo de decisión más arriba en el árbol usando el valor esperado.

Pensamientos finales

Es muy esencial utilizar el algoritmo adecuado basado en sus datos y dominio para desarrollar un proyecto de aprendizaje automático eficiente. Además, comprender la diferencia crítica entre cada algoritmo de aprendizaje automático es esencial para abordar 'cuando elijo cuál.'Como, en un enfoque de aprendizaje automático, una máquina o dispositivo ha aprendido a través del algoritmo de aprendizaje. Creo firmemente que este artículo te ayuda a comprender el algoritmo. Si tiene alguna sugerencia o consulta, no dude en preguntar. Sigue leyendo.