Tìm Hiểu Về Thuật Toán Hồi Quy Logistic

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào Thuật toán hồi quy logistic. Đây là một kỹ thuật học máy được sử dụng để phân loại hoặc dự đoán trong các tập dữ liệu có nhiều tính năng, nhưng hầu hết chúng đều có ít giá trị và nên bị bỏ qua. 

Ví dụ: hãy tưởng tượng rằng bạn có một số thuật toán để phân tích ảnh của mình. Một số giỏi chuyển đổi hình ảnh thành văn bản, một số khác giỏi phát hiện các đối tượng trong ảnh nhưng không quá nhiều để nhận dạng khuôn mặt của mọi người và những người khác vẫn tập trung vào việc tìm kiếm các mẫu trong bảng phối màu. Bây giờ, hãy nói rằng bạn có một hình ảnh có hai người trong đó: một người đang cười và một người đang cau mày — người nào hạnh phúc hơn trong hai người? Giả sử đây không phải là điều cần được giữ bí mật (mà có lẽ không nên xảy ra), thì bạn cần nhiều hơn là chỉ đánh giá qua vẻ bề ngoài. Bạn muốn tìm hiểu điều gì khiến mọi người vui và buồn, vì vậy thay vì có nhiều thuật toán khác nhau chuyên xác định các cảm xúc khác nhau — bạn muốn tạo ra một thuật toán duy nhất biết cách nhận ra cả hai cảm xúc tốt như nhau. Trong những trường hợp như vậy, việc sử dụng thuật toán học máy nhưLogistic Regression có thể giúp bạn đạt được mục tiêu của mình hiệu quả hơn. Tìm hiểu thêm .

Phân loại

Bạn có thể sử dụng thuật toán phân loại nhiều lớp để dự đoán lớp của một điểm dữ liệu mới. Ví dụ: một email có thể bị gắn nhãn là spam hoặc ham (không phải spam) cho mỗi trường hợp. Để tạo thuật toán hồi quy logistic hoạt động cho các vấn đề đa lớp và đa nhãn, bạn có thể thêm tính năng này. Chúng tôi sẽ chứng minh cách hoạt động của hồi quy logistic trong Scikit Learn cho các bài toán thời gian thực trong bài giảng này. Đây là một ví dụ về bài toán phân loại nhị phân. Để tạo thuật toán hồi quy logistic có thể hoạt động cho các vấn đề đa lớp và đa nhãn, bạn có thể thêm tính năng này.

Hồi quy Logistic là gì?

Hồi quy logistic là một thuật toán phân loại Học máy được sử dụng để dự đoán xác suất của các lớp nhất định dựa trên một số biến phụ thuộc. Tóm lại, mô hình hồi quy logistic tính tổng các đặc trưng đầu vào (trong hầu hết các trường hợp, có một số hạng thiên vị) và tính toán logistic của kết quả.

Đầu ra của hồi quy logistic luôn nằm giữa (0 và 1), điều này phù hợp với nhiệm vụ phân loại nhị phân. Giá trị càng cao thì xác suất mẫu hiện tại được phân loại là class = 1 càng cao và ngược lại.

Như công thức ở trên cho thấy, Θ là tham số chúng ta muốn tìm hiểu hoặc đào tạo hoặc tối ưu hóa và X là dữ liệu đầu vào. Đầu ra là giá trị dự đoán khi giá trị gần hơn 1, có nghĩa là ví dụ có nhiều khả năng là mẫu dương (y = 1). Nếu giá trị gần với 0, điều này có nghĩa là ví dụ có nhiều khả năng là một mẫu âm (y = 0).

Để tối ưu hóa nhiệm vụ của chúng ta, chúng ta cần xác định một hàm tổn thất (chi phí hoặc hàm mục tiêu) cho nhiệm vụ này. Trong hồi quy logistic, chúng ta sử dụng hàm log-khả năng mất mát.

m là số lượng mẫu trong dữ liệu huấn luyện.là nhãn của mẫu thứ i,i là giá trị dự đoán của mẫu thứ i. Khi nhãn của mẫu hiện tại là 1, thì số hạng thứ hai của công thức là 0. Chúng tôi hy vọng số hạng đầu tiên càng lớn thì càng tốt và ngược lại. Cuối cùng, chúng tôi cộng sự mất mát của tất cả các mẫu, lấy giá trị trung bình và thêm dấu âm. Chúng ta muốn tối thiểu hóa hàm chi phí bậc hai J (Θ) . Khi J (Θ) nhỏ hơn, có nghĩa là mô hình phù hợp hơn trên tập dữ liệu. Không có phương pháp dạng đóng nào để tìm Θ . Để đạt được mục tiêu này, chúng ta cần sử dụng một số thuật toán tối ưu hóa, chẳng hạn như gradient descent. Vì J (Θ) là một hàm lồi, nên đường dốc xuống được đảm bảo để tìm một điểm cực tiểu toàn cục.Thêm chi tiết .

Hồi quy Logistic hoạt động như thế nào?

Học máy thường liên quan đến việc dự đoán một kết quả định lượng hoặc một lớp định tính. Vấn đề trước đây thường được gọi là vấn đề hồi quy. Trong kịch bản hồi quy tuyến tính, đầu vào là một biến liên tục và dự đoán là một giá trị số. Khi dự đoán một kết quả định tính (lớp), nhiệm vụ được coi là một bài toán phân loại. Ví dụ về vấn đề phân loại bao gồm dự đoán người dùng sẽ mua sản phẩm gì hoặc liệu người dùng mục tiêu có nhấp vào quảng cáo trực tuyến hay không. 

Tuy nhiên, không phải tất cả các thuật toán đều phù hợp với sự phân đôi đơn giản này và hồi quy logistic là một ví dụ đáng chú ý. Hồi quy logistic là một phần của họ hồi quy vì nó liên quan đến việc dự đoán kết quả dựa trên các mối quan hệ định lượng giữa các biến. Tuy nhiên, không giống như hồi quy tuyến tính, nó chấp nhận cả các biến liên tục và rời rạc làm đầu vào và đầu ra của nó là định tính. Ngoài ra, nó dự đoán một lớp rời rạc như “Có / Không” hoặc “Khách hàng / Không phải khách hàng”. 

Trong thực tế, thuật toán hồi quy logistic phân tích mối quan hệ giữa các biến. Nó chỉ định xác suất cho các kết quả rời rạc bằng cách sử dụng hàm Sigmoid, hàm này chuyển đổi các kết quả số thành biểu thức xác suất từ ​​0 đến 1,0. Xác suất là 0 hoặc 1, tùy thuộc vào sự kiện có xảy ra hay không. Đối với dự đoán nhị phân, bạn có thể chia dân số thành hai nhóm với giới hạn là 0,5. Mọi thứ trên 0,5 được coi là thuộc nhóm A và mọi thứ dưới đây được coi là thuộc nhóm B.

Một siêu phẳng được sử dụng như một đường quyết định để tách hai loại (càng xa càng tốt) sau khi các điểm dữ liệu đã được gán cho một lớp bằng cách sử dụng hàm Sigmoid. Sau đó có thể dự đoán lớp của các điểm dữ liệu trong tương lai bằng cách sử dụng ranh giới quyết định.

Sự kết luận

Mô hình hồi quy logistic là một kỹ thuật phân tích giúp dự đoán xác suất của một sự kiện xảy ra trong tương lai. Bài viết này sẽ giải thích hồi quy logistic là gì, nó hoạt động như thế nào và cách bạn có thể sử dụng nó để dự báo. Hồi quy logistic là một phương pháp học có giám sát giúp dự đoán các sự kiện có kết quả nhị phân, chẳng hạn như liệu một người có vượt qua thành công bài kiểm tra lái xe hay không. Để đưa ra dự đoán trong trường hợp này, bạn cần dữ liệu từ các kết quả kiểm tra trong quá khứ. Mô hình lấy dữ liệu này và dự đoán khả năng người đó sẽ vượt qua bài kiểm tra trong tương lai. Ý tưởng chính đằng sau hồi quy logistic là sử dụng một mô hình dựa trên xác suất của một kết quả xảy ra. 

Nguồn:  https://www.kdnuggets.com

#logistic #regression #algorithm 

What is GEEK

Buddha Community

Tìm Hiểu Về Thuật Toán Hồi Quy Logistic

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào Thuật toán hồi quy logistic. Đây là một kỹ thuật học máy được sử dụng để phân loại hoặc dự đoán trong các tập dữ liệu có nhiều tính năng, nhưng hầu hết chúng đều có ít giá trị và nên bị bỏ qua. 

Ví dụ: hãy tưởng tượng rằng bạn có một số thuật toán để phân tích ảnh của mình. Một số giỏi chuyển đổi hình ảnh thành văn bản, một số khác giỏi phát hiện các đối tượng trong ảnh nhưng không quá nhiều để nhận dạng khuôn mặt của mọi người và những người khác vẫn tập trung vào việc tìm kiếm các mẫu trong bảng phối màu. Bây giờ, hãy nói rằng bạn có một hình ảnh có hai người trong đó: một người đang cười và một người đang cau mày — người nào hạnh phúc hơn trong hai người? Giả sử đây không phải là điều cần được giữ bí mật (mà có lẽ không nên xảy ra), thì bạn cần nhiều hơn là chỉ đánh giá qua vẻ bề ngoài. Bạn muốn tìm hiểu điều gì khiến mọi người vui và buồn, vì vậy thay vì có nhiều thuật toán khác nhau chuyên xác định các cảm xúc khác nhau — bạn muốn tạo ra một thuật toán duy nhất biết cách nhận ra cả hai cảm xúc tốt như nhau. Trong những trường hợp như vậy, việc sử dụng thuật toán học máy nhưLogistic Regression có thể giúp bạn đạt được mục tiêu của mình hiệu quả hơn. Tìm hiểu thêm .

Phân loại

Bạn có thể sử dụng thuật toán phân loại nhiều lớp để dự đoán lớp của một điểm dữ liệu mới. Ví dụ: một email có thể bị gắn nhãn là spam hoặc ham (không phải spam) cho mỗi trường hợp. Để tạo thuật toán hồi quy logistic hoạt động cho các vấn đề đa lớp và đa nhãn, bạn có thể thêm tính năng này. Chúng tôi sẽ chứng minh cách hoạt động của hồi quy logistic trong Scikit Learn cho các bài toán thời gian thực trong bài giảng này. Đây là một ví dụ về bài toán phân loại nhị phân. Để tạo thuật toán hồi quy logistic có thể hoạt động cho các vấn đề đa lớp và đa nhãn, bạn có thể thêm tính năng này.

Hồi quy Logistic là gì?

Hồi quy logistic là một thuật toán phân loại Học máy được sử dụng để dự đoán xác suất của các lớp nhất định dựa trên một số biến phụ thuộc. Tóm lại, mô hình hồi quy logistic tính tổng các đặc trưng đầu vào (trong hầu hết các trường hợp, có một số hạng thiên vị) và tính toán logistic của kết quả.

Đầu ra của hồi quy logistic luôn nằm giữa (0 và 1), điều này phù hợp với nhiệm vụ phân loại nhị phân. Giá trị càng cao thì xác suất mẫu hiện tại được phân loại là class = 1 càng cao và ngược lại.

Như công thức ở trên cho thấy, Θ là tham số chúng ta muốn tìm hiểu hoặc đào tạo hoặc tối ưu hóa và X là dữ liệu đầu vào. Đầu ra là giá trị dự đoán khi giá trị gần hơn 1, có nghĩa là ví dụ có nhiều khả năng là mẫu dương (y = 1). Nếu giá trị gần với 0, điều này có nghĩa là ví dụ có nhiều khả năng là một mẫu âm (y = 0).

Để tối ưu hóa nhiệm vụ của chúng ta, chúng ta cần xác định một hàm tổn thất (chi phí hoặc hàm mục tiêu) cho nhiệm vụ này. Trong hồi quy logistic, chúng ta sử dụng hàm log-khả năng mất mát.

m là số lượng mẫu trong dữ liệu huấn luyện.là nhãn của mẫu thứ i,i là giá trị dự đoán của mẫu thứ i. Khi nhãn của mẫu hiện tại là 1, thì số hạng thứ hai của công thức là 0. Chúng tôi hy vọng số hạng đầu tiên càng lớn thì càng tốt và ngược lại. Cuối cùng, chúng tôi cộng sự mất mát của tất cả các mẫu, lấy giá trị trung bình và thêm dấu âm. Chúng ta muốn tối thiểu hóa hàm chi phí bậc hai J (Θ) . Khi J (Θ) nhỏ hơn, có nghĩa là mô hình phù hợp hơn trên tập dữ liệu. Không có phương pháp dạng đóng nào để tìm Θ . Để đạt được mục tiêu này, chúng ta cần sử dụng một số thuật toán tối ưu hóa, chẳng hạn như gradient descent. Vì J (Θ) là một hàm lồi, nên đường dốc xuống được đảm bảo để tìm một điểm cực tiểu toàn cục.Thêm chi tiết .

Hồi quy Logistic hoạt động như thế nào?

Học máy thường liên quan đến việc dự đoán một kết quả định lượng hoặc một lớp định tính. Vấn đề trước đây thường được gọi là vấn đề hồi quy. Trong kịch bản hồi quy tuyến tính, đầu vào là một biến liên tục và dự đoán là một giá trị số. Khi dự đoán một kết quả định tính (lớp), nhiệm vụ được coi là một bài toán phân loại. Ví dụ về vấn đề phân loại bao gồm dự đoán người dùng sẽ mua sản phẩm gì hoặc liệu người dùng mục tiêu có nhấp vào quảng cáo trực tuyến hay không. 

Tuy nhiên, không phải tất cả các thuật toán đều phù hợp với sự phân đôi đơn giản này và hồi quy logistic là một ví dụ đáng chú ý. Hồi quy logistic là một phần của họ hồi quy vì nó liên quan đến việc dự đoán kết quả dựa trên các mối quan hệ định lượng giữa các biến. Tuy nhiên, không giống như hồi quy tuyến tính, nó chấp nhận cả các biến liên tục và rời rạc làm đầu vào và đầu ra của nó là định tính. Ngoài ra, nó dự đoán một lớp rời rạc như “Có / Không” hoặc “Khách hàng / Không phải khách hàng”. 

Trong thực tế, thuật toán hồi quy logistic phân tích mối quan hệ giữa các biến. Nó chỉ định xác suất cho các kết quả rời rạc bằng cách sử dụng hàm Sigmoid, hàm này chuyển đổi các kết quả số thành biểu thức xác suất từ ​​0 đến 1,0. Xác suất là 0 hoặc 1, tùy thuộc vào sự kiện có xảy ra hay không. Đối với dự đoán nhị phân, bạn có thể chia dân số thành hai nhóm với giới hạn là 0,5. Mọi thứ trên 0,5 được coi là thuộc nhóm A và mọi thứ dưới đây được coi là thuộc nhóm B.

Một siêu phẳng được sử dụng như một đường quyết định để tách hai loại (càng xa càng tốt) sau khi các điểm dữ liệu đã được gán cho một lớp bằng cách sử dụng hàm Sigmoid. Sau đó có thể dự đoán lớp của các điểm dữ liệu trong tương lai bằng cách sử dụng ranh giới quyết định.

Sự kết luận

Mô hình hồi quy logistic là một kỹ thuật phân tích giúp dự đoán xác suất của một sự kiện xảy ra trong tương lai. Bài viết này sẽ giải thích hồi quy logistic là gì, nó hoạt động như thế nào và cách bạn có thể sử dụng nó để dự báo. Hồi quy logistic là một phương pháp học có giám sát giúp dự đoán các sự kiện có kết quả nhị phân, chẳng hạn như liệu một người có vượt qua thành công bài kiểm tra lái xe hay không. Để đưa ra dự đoán trong trường hợp này, bạn cần dữ liệu từ các kết quả kiểm tra trong quá khứ. Mô hình lấy dữ liệu này và dự đoán khả năng người đó sẽ vượt qua bài kiểm tra trong tương lai. Ý tưởng chính đằng sau hồi quy logistic là sử dụng một mô hình dựa trên xác suất của một kết quả xảy ra. 

Nguồn:  https://www.kdnuggets.com

#logistic #regression #algorithm 

Top Logistics App development Companies | TopDevelopers.co

Are you looking for Top Transportation and Logistics App Development Companies? Relax, we have compiled a list of the most proficient Transport App Developers out there. The Transport and Logistics industry is one of the core beneficiaries of the rise in e-commerce and globalization. As people order more products online, business is booming for the logistics companies. By availing the help of the Top Logistics App Development Companies, the transportation and logistics firms are preparing themselves for the rigors of modern trade. Handling a logistics and transportation business is a complex task. It entails managing the huge movement of people and material through Sea, Land, and Air. By building a logistics and transportation app, the logistics and transportation companies can streamline their business operations and gain better control over their business. If you want to Hire Logistics App Developer then in order to make your task simple, our team of expert researchers has found out the most prominent App Development Companies that can provide Logistics and Transportation App Development services. To help you in your quest to find the best Logistics and Transportation App Development Companies, the service providers have to pass through a series of tests that can be cleared by those who have a good track record of delivering high-quality Logistics apps.
Check out the list of Best Transport App Development Companies & Logistics App Developers.

#best transport app development companies & logistics app developers #top transportation and logistics app development companies #logistics and transportation app development services #best transport app development companies #top logistics app development companies #logistics app developers

Level up business strategy with Logistics app development solution

Since ancient times, the courier service has been very much associated with transportation needs. With the growth of transport, the freight service also had its new dimensions, and now, with internet and technicalities, a logistics app has increased. These logistics services apps developed by INORU ensure credibility and performance. As it takes care and coordinates with the entire process of transporting and delivering the courier service, the compatibility is tested. INORU ensures to provide utmost customization option to the entrepreneurs in developing their Logistics service app. If suppose you are an entrepreneur who wants to launch a logistics service app for courier and transportation facilities. In that case, INORU is right here to develop a white label solution with advanced and improved features to your app.

#logistics app development #logistics management software #logistics software solutions #logistics software companies

Cost to Develop a Logistic App for Better Management of Transportation & Logistic Business

Are you a logistics operator? Are you tired of situations when your driver calls midway to tell you that the truck has broken down or the customer repeatedly calls to ask about the consignment’s whereabouts? Many other such situations are also faced by logistics operators all over the world. A logistics app might prove to be a great helping hand to you.

The global logistics market is expected to reach a size of $12.25 trillion by the year 2025. The exponential growth of the e-commerce industry is one of the most important factors driving the growth of the logistics industry. Better internet penetration and a rising middle class in the developing nations are the other factors fuelling the growth of the logistics sector.

As an efficient mobile app development company, we can say that a mobile app can give you much better visibility for your logistics business. It can ensure that your trucks always go with optimum truckloads, track your drivers’ location, update you if the driver is driving rash, and assure you that the maintenance of your trucks is done timely. All these activities will eventually contribute to making your business hassle-free.

Top Benefits of logistic mobile app for your transportation business

A mobile app can help you improve your logistics business significantly. Let us have a look at the various benefits of having a logistics application for your business.

🔹 A better image in the market
By building a dedicated mobile app for your transportation or logistic business, you will improve the presence of your company in the market. Today’s customers like technology-enabled solutions and services, and having an app will put a loud and clear message that your company is tech-savvy.

🔹 Improved Customer Service
An app allows your customers to track their shipments easily and helps you to complete every order delivery on-time; hence, it improves your brand image in the market. By providing an efficient parcel tracking mechanism, you can enhance the customer experience. This is just one of the aspects there are many other benefits too, of having a customized logistic app developed based on your business requirements.

🔹 Stay worry-free in fleet management.
Fleet management can prove to be a headache, especially if you have a large fleet. A mobile app can provide you with real-time updates on your fleet’s status, allowing you to manage your fleet efficiently.

A simple tap on the mobile app will reveal the driver’s location, estimated time to deliver the goods, and other important details. If something pops up immediately, you could even instruct the driver on the app to act accordingly. On-demand app optimization techniques can also help you customize the logistic application as per your need

🔹 Less Paperwork
Having mobile applications for businesses save a lot of paper contributing to saving Mother Nature.

Different Types of mobile apps for Logistics Company
Different Types of mobile apps for Logistics Company

There are different types of mobile apps that your app development partner can build depending on the logistics and transportation business processes and requirements.

🔹 Fleet Management App
In the fleet management app, the data related to the entire fleet is stored in the app. The app helps in co-coordinating the vast fleet of a logistics company scattered across various geographies.

Using the app, the logistics manager can know the exact status of any vehicle in the fleet in real-time. The fleet management app boosts productivity by enabling the management to make decisions quickly.

🔹 Logistics on-demand app
The on-demand app model has come to the limelight after the success of Uber. A logistics on-demand app will allow the customers to book their freight carrier directly from the app. An on-demand app saves time for the customer and the freight carrier, and it also helps in minimizing errors.

🔹 Warehouse Management Apps
The warehouse mobile apps store data related to the products stored in the warehouse of a logistics company before they are loaded on the vehicles. Wrong delivery is a headache that no logistics company wants. It spoils the reputation of the company, makes customers angry, management frustrated, and contributes negatively to the bottom-line of the company; a well-designed logistics warehouse app can save you all this trouble and make the process smooth.

➯ Related –Revamp your Logistics Management system by integrating IoT and GPS technology

Logistic App Development quote gif
How much does On-demand Logistics App Development Costs?
The cost of building a mobile app depends on the type and number of features that you want to add to your app. The more complex features you add in the app will require more developing hours, which will lead to a consequent rise in the cost associated with the development of the app.

Another critical factor affecting the cost of a mobile app is the mobile app development company’s location. For instance, if you are getting your app developed from the USA, you will have to shell out 3-4 times more than the development cost in India.

It would help if you also considered other charges like app maintenance, updating, marketing, and the cost of testing the app. Nevertheless, you should also follow some tips to avoid hidden app development costs.

Some famous companies having their own logistics app

➯ UPS Supply Chain Solutions
➯ B. Hunt Transport Services
➯ DHL Supply Chain
➯ FedEx
➯ USPS (united states postal service)

Must-have Features in an On-demand logistic mobile app **different screen of Logistic App with basic features

For better clarity, we can divide the list of features in two, the basic features and the advanced features based on the business’s requirements.

Logistic business Basic Features to include for different user types

When you build a logistics app, you will need to include features for three types of users

The end-users, the drivers, and the logistics managers or the admins managing the logistics operations. Hence you will need the following basic features for the three kinds of users.

Customer Panel
➮ Sign up/sign in
➮ Choosing the type of vehicle
➮ Notifications for status of cargo
➮ Rating the drivers
➮ Getting quoation
➮ Live shipment tracking

Driver Panel
➮ Freight details
➮ Navigation
➮ Emergency notification to admins

Admin Panel
➮ Dashboard for overviewing and managing the complete logistic application
➮ Manage freight
➮ Manage drivers
➮ Manage customer requests
➮ Billing and invoice generation
➮ Monitor vehicle health and fuel consumption
➮ Send push notification to the concerned user types

Advanced features for a logistics app
screen with a little advanced features

Apart from the basic features, you should consider including a few advanced features in your logistics app development so that you gain a competitive advantage over your peers.

🔹 Pre-Plan Routes for Drivers
Going through a proper route can mean the difference between profitability and loss for a logistics company. By not choosing an optimum way, a vehicle can waste time and fuel, adding up to the expenses.

In the driver app, you could include a feature that would help the drivers with route management. It would assist the drivers to save time as they, in advance, know which route to take to avoid traffic quagmire.

🔹 Journey Reports
Think about a feature that will automatically send the driver’s log module to you. Won’t it help in easing the hassles of your logistics manager and that of the driver?

Journey reports is a feature that can help reduce the hassles on both sides, and also it can help in making the communication better. This feature will send you the trips or journeys taken by the drivers and all the details like start and end-time.

🔹 Vehicle maintenance updates and fuel consumption
The logistics business owners should have systems to monitor the health of their vehicles. Logistics app can do the job by keeping a watch on your vehicles’ maintenance schedule. The app will let you know about the vehicles’ fuel consumption patterns so that you can optimize the vehicle and its route for better fuel efficiency.

🔹 In-App Chat
Real-time in-app chat should be included in your app as it would allow the drivers to communicate with the head office whenever they want. As the chat history will be saved in the app, the communication will be much smoother as the stakeholders can refer to previously given instructions and also documents posted in the past. Also, you can employ the services of a chatbot to solve some common issues. A chatbot will make the chat interaction speedier and more efficient.

An in-app chat feature will ensure that your drivers are always connected with the fleet managers.

🔹 Multilingual Support
If you have a logistics company that operates internationally or in a multilingual country like India, then you should consider multilingual support to your logistics app development. It is because it becomes difficult for your fleet managers to coordinate with different drivers who do not communicate in the same language.

You should include the local language of the driver in the driver app. This way, you will considerably shorten the app’s learning curve, helping the drivers get on board quickly.

🔹 Find Nearby Gas Station or Mechanic Help
Another strong recommendation to add a feature in your driver’s app is to suggest the nearest gas station. For a driver, a nightmare is a sudden breakdown of a vehicle. This is because the drivers lose valuable time in finding the mechanic or gas station, delaying deliveries which, in turn, will affect your services and may tarnish your company’s hard-earned reputation

🔹 Driver’s Safety
The driver’s safety is of paramount importance in the logistics business. To ensure that your drivers are following safe driving practices, you can include some driver safety features like monitoring the speed, use of brakes, etc. If a driver is not driving safely, the app will make the phone beep loudly, making the drivers aware of their negligence.

🔹 Offline Support
Drivers often have to travel to areas where there is little internet connectivity. You should include offline support for some functions in the logistics app so that the drivers can input and retrieve some critical data. For example, a delivery location can be saved by the app so that even in the absence of the internet, the driver can view the app’s downloaded map.

Technology stack for a Logistics mobile app
The technology stack selection plays an important role in ensuring the success of an app. While selecting the technology stack, one should have a look at the prevalent technologies, their relevance with the project, and the capabilities of the development team.

The following is a suggested technology stack for a logistics app.

◾️ Payment: The logistics app can make life easy for customers by allowing them to pay through various modes like credit/debit cards, wallets, net banking, and so on. Stripe, PayPal andE-wallet can helo in integrating various payment modes in the logistics app.

◾️ Real-time analytics: Data analytics can help the logistics app users in removing the bottlenecks in the process and in-turn in improving their bottom line. IBM, Spark, Cisco, and Hadoop can help in installing robust rea-time analytics systems in a logistics app.

◾️ Database: HBase, Mail Chimp Integration, and MongoDB are the database management systems that will aid in managing the humongous amount of data generated in a logistics operation.

◾️ Notification: io, Twilio assist in leveraging the power of push notifications in the logistics app.

◾️ Cloud technology: Cloud service providers like Microsoft Azure, Amazon AWS, and Google Cloud will help in integrating the cloud with a logistics app.

Team required to build a Customized Logistics App
app development team

Mobile app development is a team process and one cannot expect to get a great end result without smooth coordination between all the different team members. One should take enough care while team selection and check the credentials of all the team members thoroughly before assigning the project to the team.

You will require the assistance of the following team members to build a logistics mobile app.

➮ Project managers
➮ Developers
➮ UI/UX designers
➮ Testers

#logistic-business #logistic-app-development #logistic-business-solution

Tìm Hiểu Về Thuật Toán Học Máy Tuyến Tính

Các thuật toán học máy tuyến tính giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các tính năng và biến mục tiêu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về một số thuật toán tuyến tính và các khái niệm của chúng. Dưới đây là một cái nhìn thoáng qua về những gì bạn có thể mong đợi để học:

• Các loại thuật toán ML tuyến tính.
• Các giả thiết của thuật toán tuyến tính.
• Sự khác biệt giữa các thuật toán học máy tuyến tính khác nhau.
• Cách diễn giải kết quả của thuật toán tuyến tính.
• Khi nào sử dụng các thuật toán tuyến tính khác nhau.

Hãy đi sâu vào ngay. 

Các loại thuật toán học máy tuyến tính

 

Bạn có thể sử dụng các thuật toán tuyến tính cho các bài toán phân loại và hồi quy. Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các thuật toán khác nhau và chúng giải quyết những vấn đề gì. 

Hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính được cho là một trong những thuật toán lâu đời nhất và phổ biến nhất. Với nguồn gốc từ thế giới thống kê, thuật toán được sử dụng để giải các bài toán hồi quy. Điều này có nghĩa là đầu ra cuối cùng của mô hình là một giá trị số. Thuật toán ánh xạ mối quan hệ tuyến tính giữa các đặc trưng đầu vào (X) và đầu ra (y). 

Hồi quy tuyến tính bình phương nhỏ nhất thông thường là một trong những triển khai được sử dụng rộng rãi nhất của hồi quy tuyến tính. Nó phù hợp với mô hình tuyến tính với các hệ số `w = (w1,…, wp) để giảm thiểu tổng bình phương còn lại giữa các mục tiêu quan sát trong tập dữ liệu và các mục tiêu được dự đoán bằng xấp xỉ tuyến tính`. Nguồn . 

Trong cách tiếp cận này, nhiều dòng được lắp và dòng trả về ít lỗi nhất được coi là dòng phù hợp nhất . Sai số là sự khác biệt giữa giá trị ước tính và giá trị thực tế. 

Vì hồi quy tuyến tính phù hợp với một đường, nó có thể ngoại suy cho dữ liệu trong tương lai, không giống như các thuật toán khác như rừng ngẫu nhiên. Các thuật toán dựa trên cây không thể dự đoán các giá trị bên ngoài dữ liệu đã cho bởi vì các dự đoán của chúng dựa trên giá trị trung bình của các dự đoán của các cây quyết định khác nhau.

Phần dư cho phù hợp hồi quy tuyến tính

Ví dụ, khi dự đoán giá hàng hóa, một đường được khớp giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Phương trình tổng quát của một đường hồi quy tuyến tính có dạng như sau: 

ở đâu:

• c là giao điểm, nghĩa là giá trị của y khi x bằng không.
• m là hệ số góc của đường thẳng.
• x là biến độc lập.
• y là biến phụ thuộc.

Các thuật toán hồi quy tuyến tính khác bao gồm: 

• Hồi quy Lasso một mô hình tuyến tính giới thiệu sự chính quy hóa L1 có mục tiêu là giảm thiểu tổng tuyệt đối của các hệ số. Trong thuật toán này, trọng số của các đối tượng không đáng kể được chuyển về không. Do đó, các tính năng không đáng kể bị loại bỏ khỏi phương trình tuyến tính làm cho phương trình cuối cùng đơn giản hơn.
• Hồi quy Ridge có hệ số giảm thiểu tổng bình phương còn lại bị phạt. Chính quy hóa này được gọi là chính quy hóa L2 . Trong thuật toán này, trọng số của các đối tượng không đáng kể được giảm xuống các số nhỏ gần bằng 0 nhưng không bằng không. Điều này rất tiện lợi cho việc cắt bớt các hệ số trong khi vẫn giữ nguyên tất cả các tính năng trong khi điều chỉnh trọng lượng cho phù hợp.

Các giả định của hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính nhạy cảm với các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu. Các mục khác cần chú ý bao gồm: 

• Dữ liệu có phân phối chuẩn.
• Mối quan hệ giữa các biến đầu vào và đầu ra là tuyến tính.
• Các biến không có tương quan cao. Trong trường hợp xảy ra sự cố này, hãy loại bỏ các biến có tương quan cao.
• Chuẩn hóa hoặc bình thường hóa dữ liệu cũng không ảnh hưởng đến thuật toán!

Hồi quy logistic

Hồi quy logistic là một mô hình tuyến tính cho các bài toán phân loại. Nó tạo ra xác suất từ ​​0 đến 1. Điều này xảy ra bằng cách điều chỉnh một hàm logistic, còn được gọi là hàm sigmoid. Hàm chịu trách nhiệm ánh xạ các giá trị dự đoán thành các số từ 0 đến 1.

Chức năng Logistic | Nguồn hình ảnh  

Khi được sử dụng để phân loại nhiều lớp, nó được gọi là hồi quy đa thức. Điều này được thực hiện bằng cách điều chỉnh thuật toán hồi quy logistic để dự đoán phân phối đa chuẩn. Nó đạt được bằng cách thay đổi hàm mất mát được sử dụng để huấn luyện mô hình từ tổn thất log sang tổn hao chéo entropy. Thuật toán cũng được thay đổi để xuất ra một xác suất cho mỗi lớp thay vì một xác suất duy nhất.  

Một trong những cách triển khai phổ biến nhất của Logistic Regression được thực hiện trong Scikit-learning . Việc triển khai này xử lý các tập dữ liệu không cân bằng bằng cách đặt tham số `class_weight` thành` balance.` Trong trường hợp này, thuật toán sẽ điều chỉnh các trọng số để mang lại tầm quan trọng hơn cho lớp với ít mẫu hơn, cho phép thuật toán tìm hiểu thêm từ lớp đó. 

Các giả định hồi quy logistic

Các giả định của thuật toán hồi quy logistic tương tự như các giả định của hồi quy tuyến tính. Sự bổ sung duy nhất ở đây là thuật toán mong đợi biến mục tiêu là phân loại. 

Hỗ trợ Máy Vector

Hỗ trợ Vector Machines (SVM) là một thuật toán học máy được giám sát có thể được sử dụng cho các bài toán hồi quy và phân loại. Nó chủ yếu được sử dụng để phân loại. 

SVM tuyến tính được sử dụng khi dữ liệu có thể phân tách tuyến tính. Trong trường hợp này, dữ liệu dễ dàng được phân tách bằng cách sử dụng một dòng duy nhất. 

Việc phân loại được thực hiện bằng cách tìm siêu phẳng phân tách tốt nhất hai loại. SVM sử dụng các điểm dữ liệu cực đoan trong việc tạo ranh giới quyết định. Các điểm dữ liệu cực đoan này được gọi là vectơ hỗ trợ , do đó có tên là Máy vectơ hỗ trợ.

Hỗ trợ mô hình Máy Vector. Các vectơ hỗ trợ được tạo ra để tối đa hóa sự tách biệt giữa hai nhóm .

Khoảng cách giữa các vectơ được gọi là lề . Thuật toán hoạt động bằng cách tối đa hóa khoảng cách giữa hai danh mục –– lề. Siêu phẳng tối ưu là siêu phẳng có lợi nhuận tối đa.

Siêu bảng và lề tối đa cho một SVM được đào tạo trên hai lớp.

SVM cũng có thể tính toán các ranh giới để phân loại phi tuyến tính thông qua một kỹ thuật được gọi là thủ thuật hạt nhân . Nó hoạt động bằng cách thêm chiều thứ ba và tách các điểm dữ liệu trong không gian 3D.

Một minh họa về thủ thuật hạt nhân trong SVM

Sự khác biệt giữa hồi quy SVM, tuyến tính và logistic

Thuật toán hồi quy tuyến tính khác với hồi quy logistic ở chỗ hồi quy logistic đưa ra xác suất. Do đó, thuật toán hồi quy logistic có thể được sử dụng để phân loại trong khi thuật toán hồi quy tuyến tính không thể. Trong khi thuật toán hồi quy logistic xuất ra các giá trị từ 0 đến 1, thì thuật toán hồi quy tuyến tính sẽ ngoại suy và xuất ra các giá trị trên và dưới 0. 

SVM tiết kiệm bộ nhớ hơn vì nó sử dụng một tập con dữ liệu huấn luyện trong hàm quyết định. Không giống như thuật toán hồi quy logistic, SVM không cung cấp các ước tính xác suất. SVM cũng không có xu hướng ngoại lệ như hồi quy logistic vì nó chủ yếu quan tâm đến các điểm dữ liệu gần nhất với siêu máy bay. 

Diễn giải kết quả thuật toán tuyến tính: Thống kê tóm tắt

Một hồi quy tuyến tính cho ra một hệ số cho mỗi biến độc lập. Hãy lấy một ví dụ về một biến độc lập X1 được sử dụng để dự đoán giá của một loại hàng hóa. Nếu hệ số của X1 là 6,2, nó có thể được hiểu như sau; khi tất cả các yếu tố không đổi, F1 tăng một đơn vị sẽ dẫn đến giá hàng hóa tăng 6,2. 

Thuật toán hồi quy logistic đưa ra xác suất của một mặt hàng thuộc một lớp nhất định. Do đó, việc giải thích kết quả được thực hiện bằng cách đặt ngưỡng 0,5 để tách hai lớp. 

Đưa ra một tập dữ liệu nhất định có hai lớp, thuật toán SVM sẽ dự đoán lớp mà một mục thuộc về bằng cách tính toán siêu phẳng tốt nhất. Nó không tính toán bất kỳ xác suất nào nhưng sử dụng khoảng cách của các điểm dữ liệu từ siêu mặt phẳng tối ưu để phân tách các danh mục. 

Khi nào sử dụng hồi quy logistic so với máy vectơ hỗ trợ

Hồi quy logistic và Máy vectơ hỗ trợ là hai thuật toán phổ biến trong phân loại. Tuy nhiên, trong một số tình huống nhất định, bạn có thể thích cái này hơn cái kia. Ví dụ: tốt hơn nên sử dụng SVM khi có các ngoại lệ vì chúng không ảnh hưởng đến cách thuật toán phân tách hai lớp. SVM cũng là một lựa chọn tốt hơn khi dữ liệu có kích thước cao. 

Hồi quy logistic là một lựa chọn tốt hơn khi các lớp không được tách biệt tốt. Nếu không, hãy sử dụng SVM. Tuy nhiên, người ta thường bắt đầu với mô hình hồi quy logistic để tạo ra một mô hình cơ sở. 

Lời kết

Thuật toán tuyến tính khá phổ biến trong học máy. Trong bài viết này, chúng ta đã xem xét một số mô hình tuyến tính và hoạt động bên trong của chúng. Chúng tôi cũng đã nói về thời điểm bạn thích cái này hơn cái kia. Nói chung, việc lựa chọn thuật toán sẽ phụ thuộc vào vấn đề và tập dữ liệu. 

Nguồn:  https://www.kdnuggets.com

#machinelearning #ml #algorithms