Машинное обучение и глубокое обучение — это подобласти искусственного интеллекта, которые сосредоточены на разработке алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Машинное обучение — это более широкий термин, который охватывает различные методы и приемы обучения на основе данных, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Глубокое обучение — это особый тип машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для изучения данных в иерархическом порядке.
Нормализация данных – это процесс преобразования данных в стандартный или общепринятый формат, например масштабирование значений до определенного диапазона или удаление среднего значения и деление на стандартное отклонение. Нормализация данных может помочь повысить производительность и точность некоторых алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, особенно тех, которые чувствительны к масштабу или распределению данных. Однако нормализация данных не всегда необходима или выгодна для каждого алгоритма, и она может зависеть от типа и характеристик данных и решаемой проблемы.
Вот несколько примеров алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, которые требуют и не требуют нормализации данных:
Алгоритмы, которые "требуют" нормализации данных:
Алгоритмы на основе расстояния:
· k ближайших соседей (KNN)
· Кластеризация k-средних
· машины опорных векторов (SVM)
Эти вышеперечисленные алгоритмы используют метрики расстояния для сравнения точек данных. Нормализация данных может помочь избежать преобладания признаков с большими масштабами или диапазонами над теми, что с меньшими.
Алгоритмы на основе градиентного спуска:
· линейная регрессия
· логистическая регрессия
· нейронные сети
В приведенных выше трех алгоритмах используется итеративный метод оптимизации для поиска оптимальных параметров модели. Нормализация данных может помочь ускорить сходимость и избежать локальных минимумов или седловых точек.
Алгоритмы на основе регуляризации:
· гребневая регрессия
· лассо-регрессия
· эластичная сетка
в приведенных выше трех алгоритмах используется штрафной член, чтобы уменьшить сложность и переоснащение модели. Нормализация данных может помочь сбалансировать эффект регуляризации для различных функций.
Алгоритмы, которые "не требуют" нормализации данных:
Алгоритмы на основе дерева:
· деревья решений
· случайные леса
· деревья с градиентным усилением
которые используют правила или пороги для разделения данных на более мелкие подмножества. Нормализация данных не влияет на производительность или точность этих алгоритмов, поскольку они не зависят от масштаба или распределения данных.
Вероятностные алгоритмы:
· Наивный байесовский
· Модели смеси Гаусса
· скрытые марковские модели
которые используют распределения вероятностей для моделирования данных. Нормализация данных может не быть необходимой или подходящей для этих алгоритмов, поскольку они могут полагаться на исходный масштаб или распределение данных.
Алгоритмы глубокого обучения:
· Сверточные нейронные сети (CNN)
· Рекуррентные нейронные сети (RNN)
· Трансформеры
которые используют несколько слоев искусственных нейронных сетей для обучения на сложных и многомерных данных. Для этих алгоритмов может не потребоваться нормализация данных, поскольку они могут учиться на относительно необработанных или необработанных данных, таких как изображения, текст или аудио.
Нормализация данных — это процесс преобразования данных в стандартный или общий формат, который может помочь некоторым алгоритмам машинного обучения и глубокого обучения работать лучше и точнее. Однако не все алгоритмы нуждаются или выигрывают от нормализации данных, и это может зависеть от данных и проблемы. В этой статье я привел несколько примеров алгоритмов, требующих и не требующих нормализации данных, и объяснил, почему. Надеюсь, вам понравилось читать! 😊
