Les algorithmes du machine learning & structures de la data

Vous avez sûrement entendu parler de l’intelligence artificielle et du machine learning, et vous ne savez pas de quoi commencer. En effet, l’intelligence artificielle est terme plus globale et le machine learning et type d’apprentissage statistique qui peut apprendre des données.

Donc ce qu’il faut retenir est que 👍

Avec Le machine learning, une machine développe des connaissances et de l’expérience, mais est limitée dans la façon dont elle s’applique. Par exemple, si vous formez un modèle pour reconnaître, le ML ne peut pas apprendre à traduire des textes comme cette tâche est trop différente de son domaine de connaissances.

Seriez-vous en mesure d’être un développeur machine learning ou un R&D dans le même domaine, et bien il faut commencer par le commencement et comprendre les principaux algorithmes de machine learning.

Le ML utilise une variété d’algorithmes pour prendre des décisions, prédire les résultats, regrouper les résultats et détecter les anomalies. Les groupes de données sont des ensembles de données qui ont des caractéristiques similaires qui ne sont pas présentes dans d’autres groupes de données. La détection d’anomalies identifie les données qui sont des valeurs atypiques, c’est-à-dire qu’elles sont différentes des données identifiées dans un cluster donné.

                                 Algorithme ⇒ décision ⇒ prédire les résultats 

Les algorithmes du machine learning 

Régression linéaire
La régression linéaire est une statistique prédictive approche de modéliser la relation entre une variable dépendante avec un ensemble donné de indépendant variables.
y Régression linéaire simple X

Régression logistique
La régression logistique est un apprentissage supervisé Algorithme largement utilisé pour la classification. Il est utilisé pour Prédire un résultat binaire (1/0, oui / non, vrai / faux)
Étant donné un ensemble de variables indépendantes.

SVM
Les machines vectorielles (SVM) sont un ensemble de méthodes d’apprentissage supervisées utilisées pour classification, régression et détection des valeurs aberrantes.

K-nearest
K- Les voisins les plus proches sont un algorithme d’apprentissage automatique qui peut être utilisé pour la classification ainsi que la régression. Cela fait ne pas d’hypothèse sur le sous-jacent modèle de distribution des données.

Adaboost
Adaboost est un algorithme de stimulation qui comprend un groupe d’algorithmes qui utilisent moyennes pondérées pour faire des apprenants faibles apprenants forts. Chaque modèle qui fonctionne décide sur les fonctions sur lesquelles le prochain modèle se concentrera.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique?

Pour mettre en oeuvre un projet du machine learning, il y a vraiment plusieurs façons:

Étiqueter et classer les données: la classification des données est le résultat de l’extraction des caractéristiques des étiquettes de données et de l’organisation des données par type de fichier, contenu et autres métadonnées.

Utiliser les données classifiées pour construire le modèle avec l’ensemble de données de formation.
Choisir le modèle à utiliser: Le modèle utilise l’ensemble de données de formation pour apprendre. En effet, le ML développe un arbre de décision binaire, qui est une structure basée sur un processus de décision séquentiel.

Le point de départ est la data 😉

Connaissez-vous les data structures qui existent ?

Array

Un tableau est une collection d’éléments stocké dans une mémoire contiguë Emplacements. L’idée est de stocker les plusieurs éléments du même type ensemble.

Hash Table

La table de hachage est une structure de données qui stocke les données dans une association manière. Dans une table de hachage, les données sont

stocké dans un format de tableau, où chaque valeur de données a la sienne

valeur d’indice unique.

Liste liée

Une liste chaînée est une donnée linéaire structure, dans laquelle l’élément ne sont pas stockés à contiguës emplacements de mémoire. Il consiste en un nœuds où chaque nœud contient un champ de données et un lien vers le nœud dans la liste.

Graph 

Un graphe est une donnée non linéaire structure composée de sommets et les bords. Les sommets sont parfois aussi appelé les nœuds et les arêtes sont des lignes ou arcs qui relient deux nœuds quelconques

dans le graphique.

Queue

Une file d’attente est définie comme un linéaire structure de données ouverte sur les deux extrémités et les opérations sont jouées dans First In First Out (FIFO) ordre. L’élément qui est d’abord mis en ordre, de l’opération est d’abord effectuée sur cet élément.

Tree

Un arbre est une hiérarchie non linéaire structure de données composée de nœuds reliés par des arêtes. Un nœud est une entité qui contient un clé ou valeur et des pointeurs vers ses nœuds enfants.

Stack

Une structure de données linéaire.qui suit un ordre particulier dans lequel les opérations sont effectué. La commande peut être LIFO (dernier entré, premier sorti) ou FILO (Premier entré dernier sorti).