فریبا روزبه - دانشجوی مقطع دکتراکامپیوتر،گرایش نرم افزار،دانشگاه آزاد اسلامی واحد قم

در این مقاله، ما به بررسی عمیق الگوریتم های یادگیری ماشین می پردازیم و نحوه کارکرد آ نها را در حل مسائل مختلف تحلیل می کنیم.الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان ابزارهای قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده ها، پیش بینی رویدادها و استخراج اطلاعات ارزشمند ازداده های بزرگ شناخته می شوند. ما در این مقاله به بررسی چندین الگوریتم کلیدی از جمله یادگیری با ervised، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویمی و یادگیری تقویمی عمیق می پردازیم و مزایا و معایب هر یک را بررسی می کنیم. همچنین، به بررسی کاربردهای عملی اینالگوریتم ها در صنایع مختلف از جمله بهداشت، مالی، و فناوری اطلاعات می پردازیم و چگونگی پیاده سازی آ نها را در محیط های واقعیبررسی می کنیم. در نهایت، به ارائه راهنمایی های عملی برای انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل خاص و بهینه سازی عملکرد آ نها درمحیط های مختلف می پردازیم.

یادگیری نظارت شده، یادگیری غیرنظارت شده، الگوریتم های تقویتی، شبکه های عصبی، درخت تصمیم، خوشه بندی