מהם אלגוריתמי חיזוי?
אלגוריתמי חיזוי הם שיטות או טכניקות המשתמשות בלמידת מכונה כדי להעריך תוצאות עתידיות על סמך נתוני עבר והווה.
אלגוריתמי חיזוי משמשים כדי לחזות ערכים או לסווג נקודות נתונים לקטגוריות על סמך נתונים היסטוריים.
מטרתם של אלגוריתמי חיזוי
חיזוי: אלגוריתמי חיזוי יכולים לחזות ערכים מספריים עבור אירועים עתידיים, כגון מחירי מניות,
תנאי מזג אוויר או נתוני מכירות.
סיווג: הם יכולים גם לסווג נקודות נתונים לקטגוריות מוגדרות מראש, כמו זיהוי אם הודעת דואר אלקטרוני
היא ספאם או לא ספאם, או אבחון מחלות מבדיקות רפואיות.
סוגי אלגוריתמי חיזוי
אלגוריתמי רגרסיה: אלו משמשים לניבוי תוצאות מתמשכות.
דוגמאות כוללות רגרסיה לינארית ורגרסיה פולינומית.
אלגוריתמי סיווג: משמשים לניבוי תוצאות בדידות.
דוגמאות נפוצות הן רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה ומכונות וקטור תמיכה.
שיטות אנסמבל: אלו משפרות את התחזיות על ידי שילוב של מספר מודלים.
דוגמאות כוללות יערות אקראיים ומכונות להגברת שיפוע.
רשתות עצביות: מודלים מתקדמים שיכולים ללכוד דפוסים מורכבים בנתונים, בשימוש נרחב ביישומי למידה עמוקה
כמו זיהוי תמונות ועיבוד שפה טבעית.
מודלים של סדרות זמן: משמשים לניבוי ערכים עתידיים ברצף, כגון ARIMA ו-LSTM (סוג של רשת עצבית חוזרת).
יישומים של אלגוריתמי חיזוי
יישום עסקי: חיזוי מכירות, ניתוח התנהגות לקוחות וניהול סיכונים.
שירותי בריאות: חיזוי התפרצויות מחלה, אבחון חולים ותוצאות טיפול.
פיננסים: תחזיות בבורסה, ניקוד אשראי ומסחר אלגוריתמי.
טכנולוגיה: זיהוי דיבור, עיבוד תמונה וכלי רכב אוטונומיים.
חשיבותם של אלגוריתמי חיזוי
אלגוריתמי חיזוי חיוניים לקבלת החלטות בתחומים שונים.
על ידי שימושי בנתונים היסטוריים, אלגוריתמים אלו עוזרים לצפות מגמות ותוצאות עתידיות,
ומאפשרים לעסקים וארגונים לקבל החלטות מושכלות יותר.
11 אלגוריתמי חיזוי הכי נפוצים
להלן אחד עשר אלגוריתמי חיזוי נפוצים בתחומים שונים, כל אחד עם הסבר קצר:
רגרסיה לינארית: מנבא ערך רציף על סמך משתנה בלתי תלוי אחד או יותר.
אלגוריתם רגרסיה לינארית נפוץ עבור חיזוי וקביעת קשרים בין משתנים.
רגרסיה לוגיסטית: משמש למשימות סיווג בינארי (לדוגמה, החלטות כן/לא).
אלגוריתם רגרסיה לוגיסטית חוזה את ההסתברות להתרחשות של אירוע על ידי התאמת נתונים לעקומה לוגיסטית.
עצי החלטה: מודל בצורת מבנה עץ המשתמש במערכת כללים בינאריים לחישוב ערך יעד.
אלגוריתם פשוט ושימושי לסיווג ולרגרסיה.
יערות אקראיים: אנסמבל של עצי החלטה, בדרך כלל מאומנים בשיטת “שקיות”.
זהו אחד מאלגוריתמי החיזוי היעילים ביותר בשל הדיוק והחוסן שלו להתאמת יתר.
מכונת וקטורים תומכים (SVM): מסווג רב עוצמה שפועל על ידי מציאת המישור הטוב ביותר שמפריד נתונים
למחלקות במרחב גבוה ממדי.
זה יעיל בחללים בעלי ממדים גבוהים.
רשתות עצביות: מורכבות משכבות של צמתים המחקות את המוח האנושי, רשתות אלו מסוגלות ללכוד יחסים
מורכבים בנתונים באמצעות תהליך הנקרא אימון.
מכונות שיפור דרגות (GBM): טכניקת אנסמבל שבונה מודלים ברצף, כל דגם חדש מתקן שגיאות שנעשו על ידי הקודמים.
GBM יעיל מאוד הן עבור רגרסיה והן עבור סיווג.
אלגוריתם שכן קרוב (KNN): אלגוריתם למידה פשוט מבוסס מופעים שבו התגובה של נקודת נתונים נקבעת על פי אופי
השכנים הקרובים ביותר שלה בסט האימונים.
בייס נאיבי: טכניקת סיווג המבוססת על משפט בייס עם הנחה של עצמאות בין מנבאים.
זה טוב במיוחד כאשר הממדיות של הקלט גבוהה, יחסית לכמות הנתונים.
ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): שיטה סטטיסטית פופולרית לחיזוי סדרות זמן המשתמשת בהבדלים
ואוטורגרסיות של נקודות נתונים כדי לחזות ערכים עתידיים.
למידה עמוקה: תת-קבוצה של רשתות עצביות עם שכבות נסתרות מרובות, המאפשרת למודל ללמוד תבניות מורכבות במספר רמות הפשטה.
זה יעיל מאוד בתחומים כמו זיהוי תמונה ודיבור ועיבוד שפה טבעית.
