Алгоритм машинного обучения — это метод, с помощью которого система ИИ выполняет свою задачу, обычно предсказывая выходные значения на основе заданных входных данных. Двумя основными процессами алгоритмов машинного обучения являются классификация и регрессия. Алгоритмы машинного обучения — это программы, которые приспосабливаются к более высокой производительности по мере того, как они подвергаются большему количеству данных. Обучающая часть машинного обучения означает, что эти программы меняют то, как они обрабатывают данные с течением времени, во многом так же, как люди меняют то, как они обрабатывают данные, обучаясь.
Таким образом, алгоритм машинного обучения — это программа, которая особым образом регулирует свои собственные параметры, предоставляя обратную связь о своей предыдущей производительности при прогнозировании набора данных.
Существует множество алгоритмов машинного обучения, которые можно разделить на три основные категории: Алгоритмы обучения с учителем моделируют взаимосвязь между признаками (независимыми переменными) и меткой (целью) с учетом набора наблюдений. Затем модель используется для прогнозирования метки новых наблюдений с использованием функций. В зависимости от характеристик целевой переменной это может быть задача классификации (дискретная целевая переменная) или задача регрессии (непрерывная целевая переменная).
Неконтролируемые алгоритмы обучения пытаются найти структуру в неразмеченных данных. Обучение с подкреплением работает по принципу вознаграждения за действие. Агент учится достигать цели, итеративно вычисляя вознаграждение за свои действия.
10 лучших алгоритмов машинного обучения 2022 года
1 . Линейная регрессия
2. Логистическая регрессия
3. КОРЗИНА
4 . Наивный байесовский
5 .КНН
6. Априори
7. K-средние
8. СПС
9 . Бэггинг со случайными лесами
10 . Повышение с помощью AdaBoost
