7 Algoritmi di Apprendimento Automatico Che Non Puoi Perdere

7 Algoritmi di Machine Learning Che Non Puoi Perdere

La scienza dei dati è un campo in crescita e vario, e il tuo lavoro come data scientist può coprire molte attività e obiettivi. Imparare quali algoritmi funzionano meglio in scenari diversi ti aiuterà a soddisfare queste esigenze disparate.

È praticamente impossibile essere esperti in ogni tipo di modello di machine learning, ma dovresti comprendere quelli più comuni. Ecco sette algoritmi ML essenziali che ogni data scientist dovrebbe conoscere.

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Apprendimento Supervisionato

Molte aziende preferiscono utilizzare modelli di apprendimento supervisionato per la loro precisione e le loro applicazioni reali dirette. Mentre l’apprendimento non supervisionato sta crescendo, le tecniche supervise sono un ottimo punto di partenza come data scientist.

1. Regressione Lineare

La regressione lineare è il modello più fondamentale per la previsione di valori basati su variabili continue. Si assume che ci sia una relazione lineare tra due variabili e la utilizza per tracciare risultati in base a un dato di input.

Dato l’insieme di dati corretto, questi modelli sono facili da addestrare e implementare e relativamente affidabili. Tuttavia, le relazioni reali non sono spesso lineari, quindi ha una rilevanza limitata in molte applicazioni aziendali. Inoltre, non gestisce bene gli outlier, quindi non è ideale per insiemi di dati ampi e variati.

2. Regressione Logistica

Un algoritmo di apprendimento automatico simile ma distinto che dovresti conoscere è la regressione logistica. Nonostante la somiglianza nel nome con la regressione lineare, è un algoritmo di classificazione, non di stima. Mentre la regressione lineare prevede un valore continuo, la regressione logistica prevede la probabilità di una data che cada in una determinata categoria.

La regressione logistica è comune per la previsione di perdite di clienti, la previsione del tempo e la stima dei tassi di successo dei prodotti. Come la regressione lineare, è facile da implementare e addestrare ma tende ad overfitting e fatica con relazioni complesse.

3. Alberi Decisionali

Gli alberi decisionali sono un modello fondamentale che puoi utilizzare per la classificazione e la regressione. Scompongono i dati in gruppi omogenei e li suddividono ulteriormente in categorie.

Poiché gli alberi decisionali funzionano come schemi a flusso, sono ideali per la presa di decisioni complesse o la rilevazione di anomalie. Nonostante la loro relativa semplicità, però, possono richiedere tempo per essere addestrati.

4. Naive Bayes

Naive Bayes è un altro semplice ma efficace algoritmo di classificazione. Questi modelli operano sul Teorema di Bayes, che determina la probabilità condizionata, ovvero la probabilità di un risultato in base a simili eventi accaduti in passato.

Questi modelli sono popolari nella classificazione basata su testo e immagini. Possono essere troppo semplicistici per l’analisi predittiva del mondo reale, ma sono eccellenti in queste applicazioni e gestiscono bene insiemi di dati ampi.

Apprendimento Non Supervisionato

I data scientist dovrebbero comprendere anche i modelli di apprendimento non supervisionato di base. Questi sono alcuni dei più popolari di questa categoria meno comune ma comunque importante.

5. Clustering K-Means

Il clustering K-means è uno degli algoritmi di apprendimento automatico non supervisionato più popolari. Questi modelli classificano i dati mediante il raggruppamento in cluster in base alle loro similarità.

Il clustering K-means è ideale per la segmentazione dei clienti. Ciò lo rende prezioso per le aziende che desiderano affinare il marketing o accelerare l’onboarding, riducendo così i costi e i tassi di churn nel processo. È anche utile per la rilevazione di anomalie. Tuttavia, è importante standardizzare i dati prima di alimentarli a questi algoritmi.

6. Random Forest

Come si può intuire dal nome, le random forest sono composte da più alberi decisionali. Addestrando ciascun albero su dati casuali e raggruppando i risultati, questi modelli producono risultati più affidabili.

Le random forest sono più resistenti all’overfitting rispetto agli alberi decisionali e sono più accurate nelle applicazioni reali. Tuttavia, questa affidabilità ha un costo, poiché possono anche essere lente e richiedere più risorse di calcolo.

 

7. Decomposizione in Valori Singolari

 

I modelli di decomposizione in valori singolari (SVD) suddividono set di dati complessi in parti più facili da comprendere separandoli nelle loro parti fondamentali e rimuovendo le informazioni ridondanti.

La compressione delle immagini e la rimozione del rumore sono alcune delle applicazioni più popolari per la SVD. Considerando come le dimensioni dei file continuino a crescere, questi casi d’uso diventeranno sempre più preziosi nel tempo. Tuttavia, la costruzione e l’applicazione di questi modelli possono richiedere tempo e complessità.

 

Conosci Questi Algoritmi di Apprendimento Automatico

 

Questi sette algoritmi di apprendimento automatico non rappresentano un elenco esaustivo di ciò che può essere utilizzato come scienziato dei dati. Tuttavia, sono alcuni dei tipi di modelli più fondamentali. Comprendere questi aiuterà a dare il via alla tua carriera nell’ambito della scienza dei dati e renderà più facile comprendere altri algoritmi più complessi che si basano su questi fondamentali.

[April Miller](https://www.linkedin.com/in/april-j-miller/) è la redattrice responsabile della tecnologia per il consumatore presso ReHack Magazine. Ha una comprovata esperienza nella creazione di contenuti di qualità che generano traffico per le pubblicazioni con cui lavora.