مقدمة

تعتبر Machinery Learning ، مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، واحدة من المحرك الرئيسي لحجة التكنولوجيا العالمية. بينما تستمر في التطور ، فإنه يوفر أيضًا احتياجات للتعرف على الاتجاهات الجديدة في صيغ تعلم المحرك.

زيادة الزيادة في زيادة التكنولوجيا في تكنولوجيا التعلم الآلي أمر مدهش ويمهد الطريق لنمو المستقبل. في السنوات الأخيرة ، تغيرت بشكل كبير في التعلم الآلي وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى ، تشرق هذه المدونة على اتجاهات الآلات.

أعلى صيغة التعلم لعام 2025

مع مرور الوقت ، تعتبر صيغة تعلم المحرك معقدة للغاية. إن فهم هذه الخوارزميات الرئيسية سيساعد أخصائي البيانات على استخدام صيغة التعلم الآلي لجعل ML لصيغ الاختبار وصنع القرار. هذه خوارزمية محرك مهمة لتشكيل أساس التغيير في عام 2025 والسنة القادمة.

1. الانحدار الخطي الطريق

إنها واحدة من الخوارزميات الأسهل والأكثر استخدامًا لتحقيق نتيجة مستمرة على أساس متغير واحد أو أكثر يمكن التنبؤ به. إنه يخلق علاقة خط مستقيم بين المتغيرات المتغيرة (الهدف) والمتغيرات المستقلة (المتوقعة).

استخدم القضية: تستخدم لاستخدامها في مجالات مثل الاقتصاد للبيع وأسعار المنازل وقيم الأسهم.

ميزات مهمة

• من السهل تفسير وتنفيذ.
• يوفر فهم قوة العلاقة بين المتغيرات.
• حساسة للقيم المتطرفة ، والتي يمكن أن تستخدم النتيجة غير الدماغ.

2. الانحدار اللوجستي

على الرغم من الاسم ، يتم استخدام القاعدة اللوجستية كمسألة تصنيف ثنائية. ويتوقع إمكانية استخدام اللوجستية للوجستية.

استخدم القضية: يستخدم في كثير من الأحيان في منطقة طبية لإسقاط المرض وفي السوق لتحليل العميل.

ميزات مهمة

• القدرة على المخرجات التي يمكن التخطيط للنتائج الثنائية.
• إدارة كل من التغييرات المستمرة والنوع المستقلة.
• قوية ضد تعدد الخلايا الخطية بين التنبؤات.

3. تقرر الشجرة

شجرة القرار هي مجموعة متنوعة من الأشكال التي يمكن استخدامها للتصنيف والمهام ذات الصلة. يشاركون المعلومات كفرع على أساس الميزات ، واتخاذ القرارات على أوراق الأوراق.

استخدم القضية: تستخدم في التمويل لتصنيف الائتمان والرعاية الصحية لتشخيص المريض.

ميزات مهمة

• رؤية عملية صنع القرار.
• إدارة كل من البيانات والأنواع الجيدة.
• في كثير من الأحيان يكون فوق التغطية إذا لم يكن تقليم بشكل صحيح.

4. محرك SVM (SVM)

إنها واحدة من أعلى صيغ الكفاءة. يتم استخدام هذه الأشياء لتصنيف كل من الخطية الخطي وليس الخطية. إنه يعمل من خلال العثور على أفضل طائرة مفرطة منفصلة

فصول دراسية مختلفة في المناطق ذات الأبعاد العالية.

استخدم القضية: شائع الاستخدام للتعرف على الصور وتصنيف النص وعلم الأحياء.

ميزات مهمة

• بفعالية في مكان مع أبعاد عالية.
• يعمل بشكل جيد مع حافة واضحة من الانفصال.
• هناك أقل فعالية في حزمة البيانات الأكبر بسبب عنف الكمبيوتر.

K-nearest الجيران (KNN)

KNN هي صيغة حسابية سهلة ولكنها فعالة للتصنيف والانحدار. يتم استخدامه لكل من التصنيف والانحدار.

استخدم القضية: غالبًا ما استخدم التوصيات والمصورين والمصورين واكتشاف الكشف عن Anmaly.

ميزات مهمة

• نهج غير برارياميت. لا توجد افتراضات قبل توزيع توزيع البيانات.
• باهظ الثمن لأنه يتطلب حساب دورة الحساب للتدريب بأكمله.
• يمكن أن يسبب الأداء معلومات عالية الأبعاد بسبب لعنة المقياس.

.. ساذج بايز

يعتمد أعضاء ساذج بايز على نظرية بايز وبالتعبير عن الاستقلال بين الطبيعة. فهي فعالة بشكل خاص لحزم البيانات الكبيرة مع بيانات إدخال البيانات.

استخدم القضية: منتشرة على نطاق واسع في اكتشاف البريد العشوائي ، والمشاعر ، والمشاعر وتصنيف الوثائق.

ميزات مهمة

• التدريب السريع والوقت المقدر.
• أداء جيدا حتى مع عدد قليل من معلومات التدريب.
• قد لا يكون افتراض استقلال الاستقلال صحيحًا في كل حالة.

7. غابة عشوائية

إنها طريقة تعليمية تم إنشاؤها في بناء الأشجار في وقت مبكر أثناء التدريب والنتائج أو التنبؤات للشجرة.

استخدم القضية: تستخدم في الأموال لتقييم المخاطر ، والرعاية الصحية لتقدير المرض ، والتسويق لقسم العملاء.

ميزات مهمة

• تقليل عدد النباتات على كل من النباتات.
• التعامل مع القيم المفقودة.
• يوفر درجات أهمية كبيرة تساعد على انتباه قرار الفهم.

8. آلة متزايدة (GBM)

GBM هي تقنيات اللمس الأخرى القائمة على المنتدى ؛ يقوم كل طراز جديد بتحرير الخطأ الذي ارتكبه الماضي. ويشمل المتعلم الأضعف لإنشاء وضع مسند قوي.

استخدم القضية: يستخدم عادة في مسابقات مثل Kaggle بسبب دقتها العالية ؛ المطبق في الائتمان والاحتيال.

ميزات مهمة

• هناك مرونة عالية. يمكن أن تزيد من كفاءة الخسارة المختلفة.
• يمكن التعامل مع أنواع مختلفة من المحاكاة.
• أن تكون حساسة للتورط ؛ يتطلب تسوية دقيقة.

9. K-meange التجميع

إنها صيغة تعليمية غير مشغولة لمجموعة من العمل. إنه يشارك المعلومات في مجموعة بعيدة من المسافة من النطاقات الوسطى.

استخدم القضية: يستخدم في قسم العميل ، تحليل السوق ، ضغط السوق وضغط الصور.

ميزات مهمة

• سهل التنفيذ والفهم.
• يتطلب عدد من المجموعات مقدما.
• حساسية إلى الموضع الأولي للـ Centroids ؛ قد تتحول إلى الحد الأدنى المحلي.

10. حجم الفكرة الجيدة

ويشمل تقنيات مثل تحليل المكون الرئيسي (PCA) مهم عند التعامل مع البعد العالي. أنها تقلل من عدد الميزات مع الحفاظ على أكبر قدر ممكن من الاختلاف.

استخدم القضية: يتم استخدامه لضغط البيانات دون دفع معلومات مهمة.

ميزات مهمة

• يساعد على تحسين عمل النمذجة عن طريق تقليل التعويض.
• جعل المعلومات أسهل في الرؤية والتفسير

ملخص

التعلم في حساب التعلم الآلي المذكور أعلاه أمر مهم للمهنية ML. يساعد على تقييم المعلومات المناسبة باستخدام النتائج ثم الحصول على نتائج صالحة. علاوة على ذلك ، ينبغي للمرء أن يعرف الطريقة الصحيحة للاستخدام في كل خوارزمية ، وبالتالي يساعد على تطوير حلول تعليمية قوية.

مع مرور الوقت ، تستمر تقنية التعلم الآلي في الترقية. سيساعدك تحسين تحديثات نظام الخوارزميات هذه على التقدم إلى صفحة المسابقة.

يمكنك أيضًا البدء في التعرف على هذه الخوارزميات من خلال المشاركة التحقق من علم البيانات برنامج. علاوة على ذلك، يطلب الوظيفة دورة علوم البيانات سيكون مفيدًا في التحول إلى مجال البيانات.