LOS 10 ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO MÁS LISTAS SIMPLIFICADOS PARA 2023

METROEl aprendizaje automático es el término de referencia en el mundo impulsado por la IA de hoy. La inteligencia artificial se ha maravillado con miles de cosas en todas las industrias de todo el mundo. Tomando por asalto la economía mundial, las tecnologías de IA y ML se están preparando para la gran revelación que se avecina.

La tecnología que experimentamos es solo el adelanto de lo que sigue. Estas máquinas malvadas y dispositivos interactivos están siendo facilitados por increíbles algoritmos de aprendizaje automático en su lugar. Trabajando en su camino hacia la perfección, ML ha desempeñado un papel clave en la acumulación de grandes ganancias para empresas de todo el mundo. Ya sea en la detección de fraudes o en la alimentación de vehículos sin conductor, los algoritmos de ML se encuentran en el núcleo de las operaciones.

Al experimentar innovaciones más recientes todos los días, el campo de la IA y el ML se ha vuelto bastante intimidante para que otros se pongan al día con su ritmo de evolución. Aquí es donde un creíble certificación en ciencia de datos entra en juego para ampliar su carrera en ciencias de datos.

Se espera que el tamaño del mercado del aprendizaje automático crezca y alcance un objetivo de USD 209,91 mil millones para 2029. Esta es una visión clara para muchos aspirantes a AI ML para tomar la decisión correcta hoy e invertir su tiempo y recursos en el Los 10 mejores algoritmos de aprendizaje automático. Explorémoslos a continuación:

1. REGRESIÓN LINEAL

Un método estadístico popular para inferir la relación entre variables independientes y dependientes. Permite la predicción de la otra variable de forma intuitiva. Forma la base de cualquier programa de certificación, donde los estudiantes son introducidos a los algoritmos ML. Su característica principal muestra que es más fácil descartar la regresión lineal porque parece simplista; ya que su simplicidad permite la adopción masiva.

2. REGRESIÓN LOGÍSTICA

Al igual que la regresión lineal, la regresión logística ayuda a predecir una clase binaria, que tiene valores de 0 o 1, que normalmente se traduce en ‘No’ y ‘Sí’. La regresión logística ofrece la primera solución probable al problema central de ML que es la Clasificación.

3. K-MEDIAS

Sirviendo como el mejor modelo introductorio para el aprendizaje no supervisado, el algoritmo K-means permite clasificar fácilmente cada observación en un grupo. Es un algoritmo basado en centroide o distancia, que calcula la distancia para asignar un punto a un clúster. Es fácil de escalar y se aplica a grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

4. MÁQUINAS VECTORIALES DE SOPORTE

Los maestros SVM realizan clasificación o regresión. En el caso de la clasificación, trata de trazar una línea que separe las clases. Aunque está dedicado a dos clases distinguidas, SVM puede realizar tareas multiclase convenientemente. Son altamente efectivos en espacios de alta dimensión y son eficientes en memoria, sin embargo, pueden ser sensibles a la elección de la función del núcleo y los parámetros del algoritmo.

5. BOSQUE AL AZAR

Random Forest es un ejemplo perfecto de un modelo de conjunto; que se construye a partir de muchos modelos más simples. Son predictores altamente precisos y demuestran un uso poderoso de múltiples modelos simples a la vez.

6. MODELOS REGULARIZADOS

La regresión Ridge y Lasso son ejemplos populares de modelos Regularizados. Estos modelos son excelentes para aprender la relación subyacente entre las características y los resultados. Ofrecen datos de alta dimensión, donde la cantidad de características supera la cantidad de observaciones.

7. REDES NEURONALES

Las redes neuronales son capas interconectadas que pueden aprender de complicados patrones de datos no lineales. Estos se dividen en 3 capas: una capa de entrada, un conjunto de capas ocultas y una capa de salida. También crean un punto de partida hacia el aprendizaje profundo y pueden asumir funciones diversificadas.

8. ÁRBOLES DE DECISIÓN

Una poderosa herramienta para la toma de decisiones, el árbol de decisiones es una herramienta adecuada para modelar relaciones complejas entre variables. Al presentar una estructura similar a un árbol, es fácil de comprender y permite una visualización clara de los procedimientos de toma de decisiones, y puede evaluar fácilmente la importancia de las características.

9. BAHÍAS NAÏF

Naïve Bayes es un poderoso Algoritmo de aprendizaje automático que se basa en el teorema de Bayes y clasifica las tareas con facilidad. Se desempeña excepcionalmente bien en aplicaciones prácticas y se implementa ampliamente mediante el uso de una variedad de distribuciones de probabilidad. es un modelo fácil que funciona de manera eficiente y requiere menos entrenamiento que sus contrapartes.

10. IMPULSO DE GRADIENTE Y IMPULSO DE ADA

Dos de los algoritmos de ML de conjunto más populares, construyen un modelo en un diseño avanzado por etapas y se enfocan en mejorar el rendimiento de los modelos débiles ajustando los pesos de los datos de entrenamiento.

Utilizando tan increíblemente poderoso herramientas de ciencia de datos y algoritmos es una gran manera de ofrecer productividad a los procesos de negocio. Destacar las áreas centrales de ML mediante la introducción de diferentes algoritmos es una forma en que los profesionales de datos experimentados deducen decisiones. Los empleadores buscan profesionales con un historial demostrado de habilidades que las declaraciones de currículum. Equípate con lo mejor certificaciones de ciencia de datos lo llevaría al paquete de habilidades adecuado para el puesto de carrera de sus sueños. ¡Empieza ahora!