Машинное обучение — это популярный термин в современном мире, основанном на искусственном интеллекте. Искусственный интеллект поразился бесчисленному множеству вещей в различных отраслях по всему миру. Взяв штурмом мировую экономику, технологии искусственного интеллекта и машинного обучения готовятся к большому открытию.

Технология, с которой мы сталкиваемся, — это всего лишь тизер того, что будет дальше. Эти грубые машины и интерактивные гаджеты облегчаются невероятными алгоритмами машинного обучения. Достигая совершенства, машинное обучение сыграло ключевую роль в накоплении огромных прибылей для предприятий по всему миру. Будь то обнаружение мошенничества или управление беспилотными транспортными средствами, алгоритмы машинного обучения лежат в основе операций.

С новыми инновациями каждый божий день область искусственного интеллекта и машинного обучения стала довольно пугающей для других, чтобы догнать их темпы эволюции. Именно здесь в игру вступает заслуживающий доверия сертификат по науке о данных, который усилит вашу карьеру в области наук о данных.

Ожидается, что объем рынка машинного обучения вырастет и к 2029 году достигнет целевого показателя в 209,91 млрд долларов США. Это четкое видение для многих претендентов на AI ML, чтобы сделать правильный шаг сегодня и инвестировать свое время и ресурсы в топ-10. алгоритмы машинного обучения». Давайте рассмотрим их ниже:

1. ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ

Популярный статистический метод для вывода взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными. Это позволяет интуитивно прогнозировать другую переменную. Он составляет основу любой сертификационной программы, где студенты знакомятся с алгоритмами машинного обучения. Его основная особенность показывает, что от линейной регрессии легче отказаться, поскольку она кажется упрощенной; поскольку его простота позволяет массовое внедрение.

2. ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ

Как и линейная регрессия, логистическая регрессия помогает прогнозировать двоичный класс, имеющий значения 0 или 1, что обычно переводится как «Нет» и «Да». Логистическая регрессия предлагает первое вероятное решение основной проблемы машинного обучения — классификации.

3. K-СРЕДНИЕ

Служа лучшей вводной моделью для обучения без учителя, алгоритм K-средних позволяет легко классифицировать каждое наблюдение в один кластер. Это центроид или алгоритм на основе расстояния, который вычисляет расстояние для назначения точки кластеру. Его легко масштабировать, и он эффективно применяется к большим наборам данных.

4. ОПОРНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ МАШИНЫ

Мастера SVM выполняют либо классификацию, либо регрессию. В случае классификации он пытается провести линию, разделяющую классы. Несмотря на то, что SVM предназначен для двух выделенных классов, он может удобно мультиклассировать задачи. Они очень эффективны в многомерных пространствах и эффективно используют память, но могут быть чувствительны к выбору функций ядра и параметров алгоритма.

5. СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС

Random Forest — прекрасный пример ансамблевой модели; который построен из многих более простых моделей. Они являются высокоточными предикторами и демонстрируют мощное использование нескольких простых моделей одновременно.

6. РЕГУЛЯРНЫЕ МОДЕЛИ

Ридж-регрессия и Лассо — популярные примеры регуляризованных моделей. Эти модели отлично подходят для изучения скрытой связи между функциями и результатами. Они предлагают многомерные данные, в которых количество признаков превышает количество наблюдений.

7. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Нейронные сети — это взаимосвязанные слои, которые могут учиться на сложных нелинейных шаблонах данных. Они разделены на 3 слоя: входной слой, набор скрытых слоев и выходной слой. Они также создают отправную точку для глубокого обучения и могут выполнять разнообразные функции.

8. ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ

Мощный инструмент принятия решений, дерево решений является подходящим инструментом для моделирования сложных отношений между переменными. Создавая древовидную структуру, она проста для понимания и позволяет четко визуализировать процедуры принятия решений, а также легко оценить важность функций.

9. НАИВНЫЙ БАЙЕС

Наивный байесовский алгоритм — это мощный алгоритм машинного обучения, основанный на теореме Байеса и легко классифицирующий задачи. Он исключительно хорошо работает в практических приложениях и широко применяется с использованием различных вероятностных распределений. это простая модель, которая работает эффективно и требует меньше обучения, чем ее аналоги.

10. ПОВЫШЕНИЕ ГРАДИЕНТА И ПОВЫШЕНИЕ ADA

Два самых популярных ансамблевых алгоритма ML строят модель в прямом поэтапном дизайне и фокусируются на повышении производительности слабых моделей путем корректировки весов обучающих данных.

Использование таких невероятно мощных инструментов обработки данных и алгоритмов — отличный способ повысить эффективность бизнес-процессов. Выделение основных областей машинного обучения путем внедрения различных алгоритмов — это способ, с помощью которого опытные специалисты по данным принимают решения. Работодатели ищут профессионалов с продемонстрированной историей навыков, а не резюме. Наличие лучших сертификатов в области обработки и обработки данных поможет вам получить правильный набор навыков для работы мечты. Начните прямо сейчас!