¿Cómo elegir el algoritmo adecuado en aprendizaje automático?

Cuando utilizamos el aprendizaje automático para resolver un problema, debemos elegir un algoritmo. Elegir un buen algoritmo puede ayudarnos a mejorar la eficiencia del trabajo. Pero muchos amigos no saben mucho sobre el algoritmo de selección. En este artículo, le daremos algunas sugerencias sobre cómo seleccionar algoritmos para el aprendizaje automático, que esperamos le resulten útiles.

1. La importancia de elegir un algoritmo

Elegimos un algoritmo para manejar este problema de manera más efectiva. Una vez que comprendamos completamente los datos y sus características, esto puede ayudarnos a elegir algoritmos de aprendizaje automático de manera más efectiva. El uso de un determinado proceso puede limitar la elección de algoritmos y permitirnos evitar desvíos. Sin embargo, en términos de qué algoritmo elegir, generalmente no existe un mejor algoritmo o un algoritmo que proporcione los mejores resultados. En el proceso real de realizar un proyecto, este proceso a menudo requiere múltiples intentos y, a veces, se prueban diferentes algoritmos. Pero para los principiantes, la elección del algoritmo debe basarse en el algoritmo que se menciona a continuación.

2. Pasos para seleccionar un algoritmo

En general, elegir un algoritmo es algo problemático, pero no es imposible elegirlo. Puede elegir el algoritmo apropiado para manejar mejor el problema. Para elegir un algoritmo, primero debe analizar las necesidades o escenarios comerciales. Después de completar este paso, debemos explorar los datos para ver si necesitamos predecir el valor objetivo. Si es así, utilice el aprendizaje supervisado. Por supuesto, cuando se utiliza el aprendizaje supervisado, si se encuentra la variable objetivo, si es discreta, se utiliza un algoritmo de clasificación. Si es continuo, utilice el algoritmo de regresión. Por supuesto, si descubrimos que no necesitamos predecir el valor objetivo, utilizamos el aprendizaje no supervisado. Los algoritmos específicos utilizados incluyen el algoritmo K-means, el algoritmo de agrupamiento jerárquico y otros algoritmos.

Ventajas del 3.3. Algoritmo SQL Spark

Existe un algoritmo muy común y práctico, que es el algoritmo SQL Spark. El algoritmo Spark SQL tiene una biblioteca de aprendizaje automático potente y excelente y también se puede utilizar en herramientas de procesamiento de imágenes y transmisión.

(1) Este algoritmo se puede conectar perfectamente con Hadoop, Hive, Hbase, etc. :Spark puede acceder directamente a datos de Hadoop, Hive, HBase, etc. , y también puedes utilizar el administrador de recursos de Hadoop.

(2) En el ecosistema completo de big data, existe el conocido componente operativo de estilo SQL Spark SQL, así como potentes y excelentes bibliotecas de aprendizaje automático, computación de imágenes y algoritmos de procesamiento de flujo.

(3) En una plataforma informática de big data de alto rendimiento, los datos se cargan en la memoria distribuida del host del clúster. Los datos se pueden convertir e iterar rápidamente, y los requisitos de acceso frecuentes posteriores se pueden almacenar en caché. Según las operaciones de memoria, Spark puede ser 100 veces más rápido que Hadoop y las operaciones en disco son aproximadamente 10 veces más rápidas que Hadoop.

Este artículo presenta cómo elegir el algoritmo apropiado y las ventajas del algoritmo Spark al utilizar métodos de aprendizaje automático para resolver problemas. Creo que tiene una comprensión más clara de cómo elegir un algoritmo. Les deseo a todos un éxito temprano en el estudio y la aplicación de lo que han aprendido.