Introducción

El aprendizaje de maquinaria, subconjunto de IA, es uno de los principales impulsores del argumento de la tecnología mundial. Si bien continúa desarrollándose, también ofrece una necesidad de aprender sobre las nuevas tendencias en las fórmulas de aprendizaje de motores.

El aumento del aumento en el aumento de la tecnología aumentada de la tecnología de aprendizaje automático es sorprendente y allane el camino para el crecimiento del futuro. En los últimos años, cambiado en gran medida en el aprendizaje automático y la tecnología de IA, este blog brilla sobre las tendencias de maquinaria.

Fórmula de aprendizaje superior para 2025

Con el tiempo, la fórmula de aprendizaje del motor es muy complicada. Comprender estos algoritmos principales ayudará al especialista en datos utilizando la fórmula de aprendizaje automático para hacer ML para las fórmulas de audición y toma de decisiones. Este es un importante algoritmo de motor para formar la base del cambio en 2025 y el año venidero.

1. Ruta de regresión lineal

Es uno de los algoritmos más fáciles y utilizados para un resultado continuo separado en función de una o más variable predecible. Crea una relación de línea recta entre variables variables (objetivo) y variables independientes (predicho).

Use el caso: Se usa para usar en áreas como economía en venta, precios de las viviendas y valores de acciones.

Características importantes

• Fácil de interpretar e implementar.
• Proporciona comprensión de la fuerza de una relación entre variables.
• Sensible a los valores atípicos, que pueden usar el resultado sin cerebro.

2. Logística de regresión

A pesar del nombre, la regla logística se usa como un problema de clasificación binaria. Predice la posibilidad de uso logístico de la logística.

Usa el estuche: Se utiliza con frecuencia en un área médica para la proyección de la enfermedad y en el mercado para el análisis de la rotación del cliente.

Características importantes

• Capacidad para salidas que se pueden planificar para resultados binarios.
• Gestionar cambios continuos y independientes de género.
• Fuerte contra la multicoolinealidad entre las predicciones.

3. El árbol decide

El árbol de decisión es una variedad de formas que pueden usarse para la clasificación y las tareas relacionadas. Comparten información como una rama basada en características, tomando decisiones sobre hoja de hoja.

Use el caso: Utilizado en finanzas para la calificación crediticia y en la atención médica para el diagnóstico del paciente.

Características importantes

• La visibilidad del proceso de toma de decisiones.
• Administración de datos y buenos tipos.
• A menudo sobrecargado si no se poda correctamente.

4. Motor SVM (SVM)

Es una de las fórmulas de mayor eficiencia. Estas cosas se usan para clasificar tanto lineal lineal como no lineal. Funciona al encontrar el mejor hiperplano que se separe

Diferentes aulas en áreas de alta dimensión.

Use el caso: Comúnmente utilizado para reconocer imágenes, clasificación de texto y biología.

Características importantes

• Efectivamente en un lugar con alta dimensión.
• Funciona bien con un borde claro de separación.
• Hay menos efectivo en el paquete de datos más grande debido a la violencia en la computadora.

K-Nearsest Neighbours (KNN)

KNN es una fórmula de cálculo fácil pero efectiva para la clasificación y la regresión. Se usa tanto para la clasificación como para la regresión.

Use el caso: A menudo usa las recomendaciones, fotógrafos, fotógrafos y detección de la detección de Anmaly.

Características importantes

• Un enfoque no paramétrico; No hay supuestos antes de la distribución de la distribución de datos.
• Costoso, ya que requiere calcular un curso de cálculo para toda la capacitación.
• El rendimiento puede causar información de alta dimensión debido a la maldición de la escala.

.. Bayes ingenuos

Los miembros de Naive Bayes se basan en la teoría de los Bayes y en la independencia entre la naturaleza. Son especialmente efectivos para paquetes de datos grandes con datos de entrada de datos.

Use el caso: Está muy extendido en la detección de spam, sentimientos, sentimientos y clasificación de documentación.

Características importantes

• Entrenamiento rápido y tiempo estimado.
• Actuar bien incluso con algunas de la información de entrenamiento.
• La suposición de independencia de la independencia puede no ser cierto en todos los casos.

7. Un bosque aleatorio

Es un método de aprendizaje que se creó en la construcción de árboles cortados temprano durante el entrenamiento y los resultados o las predicciones del árbol.

Use el caso: Utilizado en el dinero para evaluar el riesgo, la atención médica para la estimación de la enfermedad y el marketing para la división de clientes.

Características importantes

• Reduzca el número de plantas sobre cada una de las plantas.
• Manejar los valores faltantes.
• Proporciona puntajes de importancia significativa que ayudan a la atención de la decisión de comprender.

8. Aumento de la máquina (GBM)

GBM es otra técnica táctil basada en foro; Cada nuevo modelo edita el error cometido por el pasado. Incluye al alumno más débil para crear un modo predicado fuerte.

Use el caso: Comúnmente utilizado en competiciones como Kaggle debido a su alta precisión; Aplicado en crédito y fraude.

Características importantes

• Hay alta flexibilidad; Puede aumentar la diferente eficiencia de pérdida.
• Puede lidiar con diferentes tipos de simulaciones.
• Ser sensible al sobreajuste; Requiere un asentamiento cuidadoso.

9. Clustering de K-Mango

Es una fórmula de aprendizaje desocupada para un grupo de trabajo. Comparte información en un grupo distante desde la distancia desde los centroides.

Use el caso: Utilizado en la sección del cliente, el análisis de mercado, la compresión del mercado y la imagen.

Características importantes

• Fácil de implementar y comprender.
• Requiere varios grupos por adelantado.
• Sensitivamente a la colocación inicial de centroides; Puede recurrir a los mínimos locales.

10. Buen tamaño de idea

Incluye técnicas como el análisis de componentes principales (PCA) es importante cuando se trata de alta dimensión. Reducen el número de características mientras mantienen la mayor diferencia posible.

Use el caso: Se utiliza para la compresión de datos sin pagar información importante.

Características importantes

• Ayuda a mejorar el trabajo de modelado reduciendo la compensación.
• Hacer la información más fácil en visibilidad e interpretación

Resumen

La familiaridad con el cálculo del aprendizaje automático mencionado anteriormente es importante para el profesional de ML. Ayuda a evaluar la información adecuada utilizando los resultados y luego obtener resultados válidos. Además, uno debe conocer la forma correcta de usar en cada algoritmo, por lo tanto, ayuda a desarrollar soluciones de aprendizaje fuertes.

Con el tiempo, la tecnología de aprendizaje automático continúa actualizando. Mejorar estas actualizaciones del sistema de algoritmos lo ayudará a avanzar a la página de la competencia.

También puede comenzar a aprender sobre estos algoritmos participando Verificación de la ciencia de datos Programa. Además, El trabajo garantiza el curso de ciencia de datos Será útil para cambiar al dominio de datos.