روش های متداول یادگیری ماشینی و رویکردهای الگوریتمی رایج در آن

یادگیری ماشینی زیرشاخه هوش مصنوعی (AI) است. هدف یادگیری ماشینی به طور کلی درک ساختار داده ها و جا دادن آن داده ها در مدل هایی است که برای مردم قابل درک و استفاده باشد.امروزه هر کاربر فناوری از یادگیری ماشینی بهره برده است. فناوری تشخیص چهره به پلتفرم های رسانه های اجتماعی اجازه می دهد تا به کاربران کمک کنند تا عکس های دوستان خود را برچسب گذاری کرده و به اشتراک بگذارند. فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) تصاویر متن را به نوع متحرک تبدیل می کند. موتورهای توصیه، با استفاده از یادگیری ماشینی، بر اساس اولویت های کاربر، پیشنهاد می کنند چه فیلم ها یا برنامه های تلویزیونی بعدی را تماشا کنید. خودروهای خودران که برای مسیریابی به یادگیری ماشینی متکی هستند ممکن است به زودی در دسترس مصرف کنندگان قرار گیرند. یادگیری ماشین یک زمینه به طور مداوم در حال توسعه است. به همین دلیل، هنگام کار با روش های یادگیری ماشینی یا تجزیه و تحلیل تاثیر فرآیندهای یادگیری ماشین، ملاحظاتی وجود دارد که باید در نظر داشته باشید.در این مقاله، روش های متداول یادگیری ماشینی یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت و رویکردهای الگوریتمی رایج در یادگیری ماشین، از جمله الگوریتم k-نزدیک ترین همسایه، یادگیری درخت تصمیم و یادگیری عمیق را بررسی خواهیم کرد . یافته هایژوهش نشان داد . با گسترش دامنه و رشته های تحصیلی و استفاده از یادگیری ماشینی در زمینه های مختلف، بسته به تغییر نیازها و پیچیدگی مسائل مختلف، انواع مختلفی از الگوریتم های یادگیری ماشینی پدید آمده اند که هر کدام کارایی و کاربردهای خاص خود را دارند. . بنابراین می توانید الگوریتمی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای کسب و کار شما مطابقت دارد. در برخی موارد، متخصصان از ترکیبی از این الگوریتم ها استفاده می کنند، زیرا ممکن است یک الگوریتم به تنهایی نتواند مشکل خاصی را حل کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، الگوریتم k-نزدیک ترین همسایه ، یادگیری درخت تصمیم ، یادگیری عمیق