Объяснение 15 лучших алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта
1. Линейная регрессия: статистический метод, используемый для прогнозирования числового ответа на основе одной или нескольких переменных-предикторов.
2. Логистическая регрессия: статистический метод, используемый для прогнозирования бинарного ответа (т. е. ответа с двумя возможными результатами) на основе одной или нескольких переменных-предикторов.
3. Деревья решений: тип алгоритма машинного обучения, который создает модель в виде древовидной структуры с ветвями, представляющими различные пути принятия решений, и листьями, представляющими прогнозируемый результат.
4. Случайные леса: метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько деревьев решений для прогнозирования.
5. Наивный Байес: алгоритм машинного обучения, основанный на принципе теоремы Байеса, который используется для задач классификации.
6. K-ближайшие соседи: метод классификации точек данных на основе мажоритарного класса их «ближайших соседей» (то есть точек в наборе данных, ближайших к ним с точки зрения расстояния).
7. Машины опорных векторов: алгоритм обучения с учителем, который можно использовать для задач классификации и регрессии.
8. Нейронные сети: тип алгоритма машинного обучения, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга и состоящий из множества взаимосвязанных «нейронов», которые обрабатывают и передают информацию.
9. Сверточные нейронные сети: тип нейронной сети, разработанный специально для задач распознавания и обработки изображений.
10. Рекуррентные нейронные сети: тип нейронной сети, который может обрабатывать последовательные данные, такие как временные ряды или естественный язык.
11. Долгая кратковременная память: тип рекуррентной нейронной сети, которая способна запоминать и использовать информацию из предыдущего ввода в течение длительных периодов времени.
12. Генеративно-состязательные сети: тип нейронной сети, состоящий из двух конкурирующих моделей, одна из которых генерирует поддельные данные, а другая пытается отличить поддельные данные от реальных данных.
13. Глубокое обучение с подкреплением: тип машинного обучения, в котором используются нейронные сети и вознаграждения для обучения агентов действиям, направленным на максимальное достижение определенной цели.
14. Кластеризация K-средних: метод группировки точек данных в кластеры на основе их сходства.
15. Иерархическая кластеризация: метод группировки точек данных в кластеры на основе их сходства, при котором кластеры организованы в иерархию.
