Perkenalan

Pembelajaran Mesin, subset AI, adalah salah satu pendorong utama argumen teknologi dunia. Meskipun terus berkembang, ia juga menawarkan kebutuhan untuk belajar tentang tren baru dalam rumus pembelajaran mesin.

Peningkatan peningkatan peningkatan teknologi teknologi pembelajaran mesin luar biasa dan membuka jalan bagi pertumbuhan masa depan. Dalam beberapa tahun terakhir, sangat berubah dalam pembelajaran mesin dan teknologi AI, blog ini bersinar pada tren mesin.

Formula Pembelajaran Teratas untuk 2025

Seiring waktu, formula pembelajaran mesin sangat rumit. Memahami algoritma utama ini akan membantu spesialis data menggunakan formula pembelajaran mesin untuk membuat ML untuk rumus audisi dan pengambilan keputusan. Ini adalah algoritma mesin yang penting untuk membentuk fondasi perubahan pada tahun 2025 dan tahun yang akan datang.

1. Rute regresi linier

Ini adalah salah satu algoritma termudah dan paling banyak digunakan untuk hasil yang terus menerus terpisah berdasarkan satu atau lebih variabel yang dapat diprediksi. Ini menciptakan hubungan garis lurus antara variabel variabel (target) dan variabel independen (diprediksi).

Gunakan kasing: Digunakan untuk digunakan di bidang -bidang seperti ekonomi untuk dijual, harga rumah, dan nilai stok.

Fitur penting

• Mudah untuk ditafsirkan dan diimplementasikan.
• Memberikan pemahaman tentang kekuatan hubungan antar variabel.
• Peka terhadap outlier, yang dapat menggunakan hasil non-otak.

2. Logistik regresi

Terlepas dari namanya, aturan logistik digunakan sebagai masalah klasifikasi biner. Ini memprediksi kemungkinan penggunaan logistik logistik.

Gunakan kasing ini: Sering digunakan di area medis untuk proyeksi penyakit dan di pasar untuk analisis churn klien.

Fitur penting

• Kemampuan output yang dapat direncanakan untuk hasil biner.
• Kelola perubahan independen kontinu dan genre.
• Kuat melawan multikoollinieritas di antara prediksi.

3. Pohon itu memutuskan

Pohon keputusan adalah berbagai bentuk yang dapat digunakan untuk klasifikasi dan tugas terkait. Mereka berbagi informasi sebagai cabang berdasarkan fitur, membuat keputusan tentang daun daun.

Gunakan kasing: Digunakan dalam keuangan untuk peringkat kredit dan perawatan kesehatan untuk diagnosis pasien.

Fitur penting

• Visibilitas proses pengambilan keputusan.
• Mengelola kedua data dan tipe yang baik.
• Seringkali overfitting jika tidak dipangkas dengan benar.

4. Mesin SVM (SVM)

Ini adalah salah satu formula efisiensi tertinggi. Hal -hal ini digunakan untuk mengkategorsikan linier linier dan tidak linier. Ini bekerja dengan menemukan hyperplane terbaik yang terpisah

Ruang kelas yang berbeda di area dimensi tinggi.

Gunakan kasing: Biasanya digunakan untuk mengenali gambar, klasifikasi teks, dan biologi.

Fitur penting

• Secara efektif di tempat dengan dimensi tinggi.
• Bekerja dengan baik dengan tepi pemisahan yang jernih.
• Ada kurang efektif dalam paket data yang lebih besar karena kekerasan komputer.

Tetangga k-nearest (knn)

KNN adalah formula perhitungan yang mudah tetapi efektif untuk klasifikasi dan regresi. Ini digunakan untuk klasifikasi dan regresi.

Gunakan kasing: Sering menggunakan rekomendasi, fotografer, fotografer, dan deteksi deteksi anmaly.

Fitur penting

• Pendekatan non-parametrik; Tidak ada asumsi sebelum distribusi distribusi data.
• Mahal karena membutuhkan penghitungan kursus perhitungan untuk seluruh pelatihan.
• Kinerja dapat menyebabkan informasi dimensi tinggi karena skala kutukan.

.. Naive Bayes

Anggota Naive Bayes didasarkan pada teori Bayes dan mengenai kemandirian antara alam. Mereka sangat efektif untuk paket data besar dengan data input data.

Gunakan kasing: Tersebar luas dalam deteksi spam, perasaan, perasaan dan klasifikasi dokumentasi.

Fitur penting

• Pelatihan cepat dan perkiraan waktu.
• Berhasil dengan baik bahkan dengan beberapa informasi pelatihan.
• Asumsi independensi independensi mungkin tidak berlaku dalam setiap kasus.

7. Hutan acak

Ini adalah metode pembelajaran yang dibuat dalam pembangunan pohon yang dipotong lebih awal selama pelatihan dan hasil atau prediksi pohon.

Gunakan kasing: Digunakan dalam uang untuk menilai risiko, perawatan kesehatan untuk estimasi penyakit, dan pemasaran untuk divisi pelanggan.

Fitur penting

• Kurangi jumlah tanaman di masing -masing tanaman.
• Menangani nilai yang hilang.
• Ini memberikan skor penting yang signifikan yang membantu perhatian keputusan untuk memahami.

8. Mesin Peningkatan (GBM)

GBM adalah teknik sentuh berbasis forum lainnya; Setiap model baru mengedit kesalahan yang dibuat oleh masa lalu. Ini termasuk pelajar yang lebih lemah untuk membuat mode predikat yang kuat.

Gunakan kasing: Biasanya digunakan dalam kompetisi seperti Kaggle karena akurasinya yang tinggi; Diterapkan dalam kredit dan penipuan.

Fitur penting

• Ada fleksibilitas tinggi; Dapat meningkatkan efisiensi kerugian yang berbeda.
• Dapat menangani berbagai jenis simulasi.
• Menjadi peka terhadap overfitting; Membutuhkan pemukiman yang cermat.

9. K-Meange Clustering

Ini adalah formula pembelajaran yang tidak dihuni untuk sekelompok pekerjaan. Ini membagikan informasi ke dalam kelompok yang jauh dari jarak dari centroid.

Gunakan kasing: Digunakan pada bagian klien, analisis pasar, kompresi pasar dan gambar.

Fitur penting

• Mudah diimplementasikan dan dipahami.
• Membutuhkan sejumlah kelompok di muka.
• Secara sensitif terhadap penempatan awal centroid; Dapat beralih ke minimum lokal.

10. Ukuran Ide Bagus

Ini termasuk teknik seperti analisis komponen utama (PCA) adalah penting ketika berhadapan dengan dimensi tinggi. Mereka mengurangi jumlah fitur sambil menjaga perbedaan sebanyak mungkin.

Gunakan kasing: Ini digunakan untuk kompresi data tanpa membayar informasi penting.

Fitur penting

• Membantu meningkatkan pekerjaan pemodelan dengan mengurangi kompensasi.
• Membuat informasi lebih mudah dalam visibilitas dan interpretasi

Ringkasan

Keakraban dengan menghitung pembelajaran mesin yang disebutkan di atas adalah penting bagi profesional ML. Ini membantu untuk mengevaluasi informasi yang tepat menggunakan hasil kemudian mendapatkan hasil yang valid. Selain itu, orang harus mengetahui cara yang tepat untuk digunakan di setiap algoritma, sehingga membantu mengembangkan solusi pembelajaran yang kuat.

Seiring waktu, teknologi pembelajaran mesin terus meningkatkan. Meningkatkan pembaruan sistem algoritma ini akan membantu Anda untuk maju ke halaman kompetisi.

Anda juga dapat mulai belajar tentang algoritma ini dengan berpartisipasi Verifikasi Ilmu Data Program. Lebih-lebih lagi, Pekerjaan menjamin kursus sains data Akan membantu dalam beralih ke domain data.