In der heutigen Welt, in der fast alle manuellen Aufgaben automatisiert werden, verändert sich die Definition von manuell. Es gibt nun viele verschiedene Arten von Machine Learning-Algorithmen, die Computern helfen können, Schach zu spielen, Operationen durchzuführen und intelligenter und persönlicher zu werden. Wir leben in einer Ära ständigen technologischen Fortschritts, und wenn wir uns ansehen, wie sich die Rechenleistung im Laufe der Jahre entwickelt hat, können wir vorhersagen, was die Zukunft bringt.
Eine der herausragenden Merkmale dieser Revolution ist, wie Computing-Tools und -Techniken demokratisiert wurden. Datenwissenschaftler haben in den letzten fünf Jahren komplexe Datenverarbeitungsmaschinen aufgebaut, indem sie nahtlos fortgeschrittene Techniken ausführen. Die Ergebnisse waren erstaunlich. Die vielen verschiedenen Arten von Machine Learning-Algorithmen wurden in solch dynamischen Zeiten entworfen, um komplexe Probleme der realen Welt zu lösen. Die ML-Algorithmen sind automatisiert und selbstmodifizierend, um sich im Laufe der Zeit kontinuierlich zu verbessern.
Die verschiedenen Arten von Machine Learning-Algorithmen wurden entwickelt, um reale komplexe Probleme zu lösen. Bevor wir uns mit den Top 10 Machine Learning-Algorithmen befassen, die Sie kennen sollten, werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Arten von Machine Learning-Algorithmen und wie sie klassifiziert werden. Schauen Sie sich das Video von Simplilearn zu den “Machine Learning Algorithmus” an, wenn Sie eine erfolgreiche Karriere in KI und Machine Learning anstreben. Melden Sie sich für unser postgraduales Programm in KI & ML an.
Die 10 beliebtesten Machine Learning-Algorithmen sind: Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbaum, SVM-Algorithmus, Naive-Bayes-Algorithmus, KNN-Algorithmus, K-Means, Random Forest-Algorithmus, Dimensionsreduktionsalgorithmen und Gradient-Boosting-Algorithmus sowie AdaBoosting-Algorithmus. Es gibt drei Hauptkategorien von Machine Learning-Algorithmen: Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen und Verstärkendes Lernen. Überwachtes Lernen beinhaltet die Verwendung von gelabelten Daten, während unüberwachtes Lernen mit nicht gelabelten Daten arbeitet, um Muster zu entdecken. Verstärkendes Lernen beinhaltet das Lernen, eine Abfolge von Entscheidungen zu treffen, um ein Ziel in einer unsicheren Umgebung zu erreichen.