El machine learning o aprenentatge automàtic és una part de la intel·ligència artificial, una ciència que estudia la capacitat d’un equip per aprendre, sense ser específicament programat per fer-ho. Els algoritmes de machine learning se centren en la millora dels programes informàtics que són capaços d’aprendre per si mateixos i que són capaços de créixer i canviar automàticament.

Machine Learning algorithms

Els algoritmes de machine learning estan molt relacionats amb la construcció d’un model analític que automatitza el procés d’anàlisi de dades.

Aquests algoritmes produeixen, de forma ràpida i automàtica, models que són capaços d’analitzar una quantitat de dades més gran i obtenir resultats precisos més ràpid. Aquestes troballes són prediccions valuoses i sòlides que poden guiar qualsevol negoci cap a millors decisions i accions intel·ligents en temps real, sense intervenció humana.

Podem trobar patrons de comportament ocults en aquesta increïble quantitat de dades, fins i tot aquells que no són visibles per als analistes. Podem descobrir nous segments de clients, identificar el comportament del comprador, predicció de fallades… Aquest és el paper dels algoritmes de machine learning.

Objectius dels algoritmes de machine learning

L’objectiu principal dels algoritmes de machine learning és desenvolupar algoritmes generals, tenint en compte dues variables essencials, que són el temps i l’eficiència de l’espai.

L’impacte de l’ús d’algoritmes de machine learning sol ser més exacta i precisa que la programació directa humana. La raó és que els algoritmes de machine learning són capaços d’analitzar volums considerables de dades, una quantitat d’informació que els éssers humans mai podrien analitzar sense màquines. Fins i tot un analista expert podria cometre errors i guiar-se per les impressions incorrectes; fins i tot quan observa només una petita quantitat de dades.

El procés

El procés que comporta l’aplicació d’algoritmes de machine learning és comparable amb el procediment de mineria de dades. Tots dos sistemes busquen patrons mitjançant l’observació de les dades. No obstant això, els algoritmes de machine learning no només utilitzen les dades per detectar patrons, sinó també per ajustar els programes i operacions de l’ordinador. Els algoritmes de machine learning es classifiquen sovint en supervisats o no supervisats.

Els algoritmes de machine learning supervisats poden realitzar amb les noves dades el que han après en el passat. Els algoritmes de machine learning no supervisats són capaços de treure una conclusió d’un conjunt de dades.

La classificació

Com dèiem, els éssers humans han classificat els algoritmes de machine learning en 3 categories: algoritmes supervisats, algoritmes no supervisats i algoritmes de reforç.

Algoritmes de machine learning supervisats

En els algoritmes de machine learning supervisats, els conjunts de dades de sortida s’utilitzen per preparar la màquina i per obtenir els resultats desitjats. Aquests algoritmes de machine learning supervisats poden subdividir-se en:

  • Classificació

Quan les dades o valors estan s’utilitzen per anticipar una categoria o un patró, aquests algoritmes d’aprenentatge supervisat es denominen algoritmes de classificació.

  • Regressió

Quan ja es van predir les dades o valors, aquests algoritmes supervisats es denominen algoritmes de regressió. Aquest procediment inclou moltes tècniques que tenen a veure amb el modelatge i l’anàlisi de diverses variables.

  • Detecció d’anomalies

L’objectiu dels algoritmes de machine learning també pot estar relacionat amb la determinació de punts de dades que semblen ser inusuals. El mètode dels algoritmes de detecció d’anomalies intenta esbrinar què és una activitat normal gràcies a les accions històriques no fraudulentes. Aquest procés, al mateix temps, defineix les accions que semblen ser diferents de les habituals.

Algoritmes de machine learning no supervisats

En els algoritmes de machine learning no supervisats no es proporcionen conjunts de dades, sinó que la situació de les dades es distribueix en diferents llocs. Avui dia, hi ha molts tipus d’algoritmes de machine learning que intenten descobrir correlacions sense cap tipus d’aportació externa, utilitzant només les dades en brut disponibles.

Algoritmes de machine learning de reforç

Permeten als agents de la màquina i de programari definir automàticament el comportament ideal dins d’un context específic, tenint en compte el feedback del seu voltant.

Per obtenir informació sobre el comportament, la màquina només necessita un feedback senzill; conegut com el senyal de reforç. Aquest comportament s’aprèn només una vegada, i es va ajustant i millorant amb el pas del temps.

Llista d’algoritmes de machine learning

Aquests són alguns dels algoritmes de machine learning més comuns que es poden aplicar a gairebé qualsevol problema de les dades:

  • Linear Regression
  • Logistic Regression
  • Decision Tree
  • SVM (Support Vector Machine)
  • Naive Bayes
  • KNN (K- Nearest Neighbors)
  • K-Means
  • Random Forest
  • Dimensionality Reduction Algorithms
  • Gradient Boost & Adaboost
Contact Us

We're not around right now. But you can send us an email and we'll get back to you, asap.

Refrescar Captcha captcha txt