10 الگوریتم یادگیری ماشینی رایج که باید در 2024-25 بدانید

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
در دنیای به سرعت در حال توسعه هوش مصنوعی و توسعه ماشین، به روز ماندن با آخرین روندها و فناوری ها بسیار مهم است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در هسته سیستم‌های هوش مصنوعی قرار دارند و این امر برای دانشمندان، مهندسان و توسعه‌دهندگان مشتاق داده ضروری است که اصول خود را درک کنند. این وبلاگ به بررسی 10 الگوریتم یادگیری ماشینی محبوب می‌پردازد که باید در سال‌های 2024-25 بدانید تا مهارت‌ها و دانش خود را افزایش دهید.

لیست 10 الگوریتم یادگیری ماشینی محبوب

1. رگرسیون خطی

رگرسیون خطی یک الگوریتم ضروری در آمار و یادگیری ماشین است. معمولاً برای پیش بینی قیمت خانه بر اساس ویژگی هایی مانند متراژ مربع، تعداد اتاق خواب ها و موقعیت مکانی استفاده می شود. رگرسیون خطی با برازش یک معادله خطی برای داده ها کار می کند و به ما امکان می دهد بر اساس مقادیر ورودی جدید پیش بینی کنیم.

2. رگرسیون لجستیک

رگرسیون لجستیک یک الگوریتم قدرتمند برای کارهای طبقه بندی باینری مانند تشخیص هرزنامه و کشف تقلب است. این احتمال را مدلسازی می کند که یک ورودی داده شده به یک کلاس خاص تعلق دارد و آن را برای کاربردهای مختلف دنیای واقعی مناسب می کند.

3. بیز ساده لوح

بیز ساده بر اساس قضیه بیز است و به ویژه در وظایف پردازش زبان طبیعی (NLP) محبوب است. این به دلیل سادگی و کارایی خود شناخته شده است و آن را به گزینه ای برای مشکلات طبقه بندی متن تبدیل می کند.

4. درخت تصمیم

درختان تصمیم یک الگوریتم اساسی یادگیری ماشین هستند که اغلب به عنوان بلوک ساختمانی برای مدل‌های پیشرفته‌تر استفاده می‌شوند. آنها با تقسیم بازگشتی داده ها بر اساس ویژگی ها کار می کنند و ساختاری درخت مانند ایجاد می کنند که می تواند برای تصمیم گیری استفاده شود.

5. جنگل تصادفی

جنگل‌های تصادفی درخت‌های تصمیم‌گیری را با ترکیب پیش‌بینی‌های چند درخت بهبود می‌بخشند. این رویکرد گروهی اغلب به تعمیم بهتر و بهبود عملکرد در وظایف مختلف منجر می شود.

6. K-نزدیکترین همسایه (KNN)

K-nearest همسایه یک الگوریتم یادگیرنده تنبل است که بر اساس کلاس اکثریت K-nearest همسایه خود در فضای ویژگی پیش بینی می کند. این به ویژه برای کارهایی مانند طبقه بندی تصویر و تشخیص ناهنجاری مفید است.

7. K-به معنی

K-means یک الگوریتم خوشه‌بندی بنیادی است که هدف آن تقسیم نقاط داده به خوشه‌های K است، جایی که هر نقطه متعلق به خوشه‌ای با نزدیک‌ترین مرکز است. این به طور گسترده در حوزه های مختلف برای کارهایی مانند تقسیم بندی مشتری و فشرده سازی تصویر استفاده می شود.

8. ماشین بردار پشتیبانی (SVM)

Support Vector Machine یک الگوریتم قدرتمند برای کارهای طبقه بندی و رگرسیون است. هدف آن یافتن ابر صفحه ای است که حاشیه بین طبقات مختلف را به حداکثر می رساند و آن را در برابر نقاط پرت مقاوم می کند و قادر به مدیریت داده های پیچیده است.

9. پیشینی

Apriori یک الگوریتم اساسی در زمینه داده کاوی و یادگیری قوانین انجمن است. اغلب برای کشف الگوها و روابط در داده های تراکنش، مانند شناسایی محصولاتی که اغلب با هم خریداری می شوند، استفاده می شود.

10. افزایش گرادیان

تقویت گرادیان یک روش گروهی قدرتمند است که پیش‌بینی‌های چند زبان‌آموز ضعیف، معمولاً درخت‌های تصمیم‌گیری را برای ایجاد یک مدل پیش‌بینی قوی ترکیب می‌کند. این به دلیل توانایی خود در دستیابی به دقت بالا شناخته شده است و معمولاً در مسابقات یادگیری ماشین استفاده می شود.

انواع الگوریتم های یادگیری ماشینی

درک این 10 بهترین الگوریتم یادگیری ماشین برای تسلط بر این زمینه ضروری است. الگوریتم های یادگیری ماشین به چهار دسته اصلی تقسیم می شوند:

1. یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت شامل آموزش مدلی بر روی داده های برچسب گذاری شده است که در آن متغیر نتیجه یا هدف مشخص است. هدف یادگیری نگاشت از ویژگی های ورودی به متغیر هدف است تا مدل بتواند پیش بینی های دقیقی بر روی داده های جدید و نادیده داشته باشد. برخی از الگوریتم های رایج یادگیری تحت نظارت شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و ماشین های بردار پشتیبان هستند.

2. یادگیری بدون نظارت

از سوی دیگر، یادگیری بدون نظارت، با داده های بدون برچسب سروکار دارد. هدف کشف الگوها، ساختارها یا روابط درون داده ها بدون هیچ گونه دانش قبلی از متغیر هدف است. خوشه بندی و کاهش ابعاد وظایف رایج در یادگیری بدون نظارت هستند. الگوریتم هایی مانند K-means و Apriori در این دسته قرار می گیرند.

3. آموزش نیمه نظارتی

یادگیری نیمه نظارتی عناصر یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را ترکیب می کند. در این رویکرد، مدل بر روی مقدار کمی از داده های برچسب دار و مقدار بیشتری از داده های بدون برچسب آموزش داده می شود. این رویکرد ترکیبی می تواند زمانی مفید باشد که به دست آوردن داده های برچسب دار پرهزینه یا وقت گیر باشد. برخی از الگوریتم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی از تکنیک‌های هر دو روش نظارت شده و بدون نظارت استفاده می‌کنند.

4. یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی یک نوع متمایز از یادگیری ماشینی است که بر آموزش عوامل برای تصمیم گیری در یک محیط پویا تمرکز دارد. عوامل یاد می گیرند که اقداماتی را انجام دهند که سیگنال پاداش تجمعی را با هدف دستیابی به یک هدف خاص به حداکثر می رساند. این نوع یادگیری معمولاً در رباتیک، بازی و سیستم‌های مستقل استفاده می‌شود.

چگونه یادگیری این الگوریتم های مهم می تواند مهارت های یادگیری ماشینی شما را بهبود بخشد؟

اکنون که این 10 الگوریتم یادگیری ماشینی و انواع یادگیری ماشینی را بررسی کردیم، بیایید به این بپردازیم که چگونه تسلط بر این الگوریتم‌ها می‌تواند برای حرفه و مهارت‌های یادگیری ماشین شما مفید باشد.

کاربردهای متنوع: هر یک از 10 الگوریتم مورد بحث در اینجا طیف وسیعی از کاربردها در صنایع مختلف دارد. با تسلط بر این الگوریتم ها، می توانید درها را به روی فرصت های شغلی متنوع و هیجان انگیز باز کنید.
حل مسئله: درک الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین شما را به ابزارهایی مجهز می کند تا مناسب ترین مورد را برای یک مشکل خاص انتخاب کنید. این توانایی برای انتخاب الگوریتم مناسب و تنظیم آن برای عملکرد بهینه، یک مهارت ارزشمند برای یک دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین است.
نوآوری: نوآوری در قلب حوزه یادگیری ماشین قرار دارد و تسلط بر این الگوریتم‌ها به شما امکان می‌دهد تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی را برای چالش‌های دنیای واقعی نوآوری و توسعه دهید. چه در حال کار بر روی اتومبیل های خودران، تشخیص مراقبت های بهداشتی یا کمپین های بازاریابی شخصی باشید، دانش این الگوریتم ها پایه ای قوی برای نوآوری فراهم می کند.
فرصت های شغلی: تقاضا برای متخصصان با تخصص در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد است. شرکت ها در سراسر صنایع به دنبال استفاده از قدرت داده ها و اتوماسیون برای به دست آوردن مزیت رقابتی هستند. با کسب مهارت در الگوریتم های یادگیری ماشین، خود را به عنوان یک دارایی ارزشمند در بازار کار معرفی می کنید.

نتیجه گیری

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بلوک‌های سازنده هوش مصنوعی هستند و همچنان نقشی محوری در توسعه سیستم‌های هوشمند دارند. به روز ماندن در این 10 الگوریتم رایج یادگیری ماشینی در سال 2024 بدون شک مهارت های هوش مصنوعی و توسعه ماشین شما را تقویت می کند و شما را به یک دارایی در چشم انداز فناوری همیشه در حال تکامل تبدیل می کند.همانطور که برای تسلط بر این الگوریتم ها سفر خود را آغاز می کنید، به یاد داشته باشید که تجربه عملی کلیدی است. دانش خود را برای مشکلات دنیای واقعی به کار ببرید، در پروژه های منبع باز شرکت کنید و مجموعه داده های مختلف را کشف کنید. یادگیری فرآیندی مستمر است و زمینه یادگیری ماشینی مملو از فرصت‌هایی برای کسانی است که علاقه‌مند به پیشرفت فناوری هستند.

اگر به دنبال استفاده از قدرت یادگیری ماشینی برای حل مشکلات پیچیده هستید، برای تسریع در ابتکارات هوش مصنوعی خود با یک ارائه دهنده خدمات توسعه هوش مصنوعی شریک شوید.