Machine learning алгоритми

06.06.2022 Admin 109

Програмирането на софтуер работи с таканаречените алгоритми.

В математиката и компютърните науки алгоритъмът е крайна последователност от строги, добре дефинирани инструкции, обикновено използвани за решаване на клас от специфични проблеми или за извършване на изчисление. Алгоритмите се използват като спецификации за извършване на изчисления и обработка на данни. Използвайки изкуствен интелект, алгоритмите могат да извършват автоматизирани изводи (наричани автоматизирано разсъждение) и да използват математически и логически тестове, за да отклонят изпълнението на кода по различни пътища (наричани автоматизирано вземане на решения).

Това и много повече ще научите и в обучението по Machine learning на Software Academy към Нет Ит.

В основата на Machine learning стоят алгоритмите. Разбирането как те работят и правилното им използване е от съществено значение, както за машинното обучение, така и за всяка софтуерна технология.

Най-използваните 10 Machine learning алгоритми са:

По-голямата част от алгоритмите за машинно обучение могат да се класифицират в три категории: обучение с наблюдение, обучение без наблюдение и обучение с подсилване. От тях най-разпространено и добре разбираемо е контролираното обучение. Алгоритмите за контролирано обучение обикновено се използват за изграждане на прогнозни модели, т.е. те вземат набор от данни за обучение, които са били маркирани с желания резултат (известен като основната истина), и се научават да дават този резултат за нови данни. От друга страна, алгоритмите за неконтролирано обучение се използват за откриване на скрита структура в данните. Те често се използват за задачи като клъстеризация и намаляване на размерността. Алгоритмите за обучение с подсилване се използват за обучение на агенти да предприемат действия, които максимизират някакъв сигнал за възнаграждение. Това може да се използва например за обучение на робот да ходи или на изкуствен интелект в игра, за да играе добре. И трите техники се използват в следващия списък с 10 често използвани алгоритми за машинно обучение.

 

1

Linear regression

-Линейна регресия

2

Logistic regression

-Логистична регресия

3

Decision tree

-Дърво на решенията

4

SVM algorithm

-SVM алгоритъм

5

Naive Bayes algorithm

-Наивен алгоритъм на Байес

6

KNN algorithm

-KNN алгоритъм

7

K-means

-К-начин

8

Random forest algorithm

-Алгоритъм за произволна гора

9

Dimensionality reduction algorithms

-Алгоритми за намаляване на размерността

10

Gradient boosting algorithm и AdaBoosting algorithm

-Алгоритъм за усилване на градиента и алгоритъм за AdaBoosting

 

Ако сте специалист по бази данни или ентусиаст на машинно обучение, можете да използвате тези техники, за да създадете функционални проекти за машинно обучение.

Ако искате да изградите кариера в машинното обучение, започнете веднага. Областта се увеличава и колкото по-рано разберете обхвата на инструментите за машинно обучение, толкова по-бързо ще можете да предоставите решения на сложни работни проблеми. Запишете се на обучението по Machine learning в Software Academy и станете експерт в използването на алгоритми.

Последни новини

14 Jun 2022

Python оператори

Операторите са важни във всеки език за програмиране, тъй като самото име показва, че те  позволяват да се извършват различни операции с данни. В курса по Python  на Software Academy към Нет Ит обст...
06 Jun 2022

Machine learning алгоритми

Програмирането на софтуер работи с таканаречените алгоритми. В математиката и компютърните науки алгоритъмът е крайна последователност от строги, добре дефинирани инструкции, обикновен...