ஆரம்பநிலையாளர்கள் தெரிந்துகொள்ள 10 சிறந்த இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள்

10 மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்கள் நீங்கள் ஒரு தொடக்கநிலையில் கற்றுக்கொள்ள வேண்டும்

இயந்திர கற்றல் பல்வேறு தொழில்களின் ஒருங்கிணைந்த பகுதியாக மாறியுள்ளது, தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் விதம், கணிப்புகள் மற்றும் செயல்முறைகளை தானியங்குபடுத்தும் விதத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்துகிறது. எம்.எல் உலகிற்குள் நுழைய ஆரம்பநிலையாளர்களுக்கு, அடிப்படை வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியமானது. இந்த எம்எல் அல்காரிதம்கள் மிகவும் சிக்கலான மாதிரிகள் கட்டமைக்கப்பட்ட கட்டுமானத் தொகுதிகளாகச் செயல்படுகின்றன. இந்த கட்டுரையில், ஆரம்பநிலையாளர்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய 10 சிறந்த இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களை ஆராய்வோம்.

1. நேரியல் பின்னடைவு:

நேரியல் பின்னடைவு என்பது இயந்திர கற்றலில் எளிமையான மற்றும் மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் வழிமுறைகளில் ஒன்றாகும். ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான இலக்கு மாறியைக் கணிக்க இது பயன்படுகிறது. கணிக்கப்பட்ட மற்றும் உண்மையான மதிப்புகளுக்கு இடையே உள்ள தூரத்தைக் குறைக்கும் சிறந்த பொருத்தக் கோட்டைக் கண்டறிவதன் மூலம் இது செயல்படுகிறது.

2. லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு:

அதன் பெயர் இருந்தபோதிலும், லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு பைனரி வகைப்பாடு பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இதன் விளைவு இரண்டு வகுப்புகளில் ஒன்றாகும். கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டு புள்ளி ஒரு குறிப்பிட்ட வகுப்பைச் சேர்ந்தது மற்றும் வகைப்பாடு மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு அடிப்படை வழிமுறையாக இது நிகழ்தகவை மதிப்பிடுகிறது.

3. முடிவு மரங்கள்:

முடிவெடுக்கும் மரங்கள் நெகிழ்வான வழிமுறைகள், அவை வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவுக்குப் பயன்படுத்தப்படலாம். உள்ளீட்டு அம்சங்களின் அடிப்படையில் முடிவெடுப்பதற்கு அவை மரம் போன்ற கட்டமைப்பை உருவாக்குகின்றன, கணிப்பு செய்யப்படும் வரை தரவை துணைக்குழுக்களாகப் பிரிக்கின்றன.

4. சீரற்ற காடு:

ஒரு சீரற்ற காடு என்பது கணிப்புகளின் துல்லியம் மற்றும் வலிமையை மேம்படுத்த பல முடிவு மரங்களை ஒருங்கிணைக்கும் ஒரு குழும முறையாகும். இது தனிப்பட்ட முடிவெடுக்கும் மரங்களின் கணிப்புகளை சராசரியாகக் கொண்டு, அதிகப்படியான பொருத்தத்தைக் குறைத்து, மாதிரி செயல்திறனை அதிகரிப்பதன் மூலம் செயல்படுகிறது.

5. ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVM):

SVM என்பது வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு பணிகள் ஆகிய இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சக்திவாய்ந்த அல்காரிதம் ஆகும். வெவ்வேறு வகுப்புகளின் தரவுப் புள்ளிகளை சிறப்பாகப் பிரிக்கும் அதே வேளையில் அவற்றுக்கிடையேயான விளிம்பை அதிகப்படுத்தும் ஹைப்பர் பிளேனை இது கண்டறிந்துள்ளது.

6. K-அருகில் உள்ளவர்கள் (KNN):

KNN என்பது வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு பயன்பாடுகளுக்கான அடிப்படை மற்றும் நேரடியான நுட்பமாகும். இது தொலைதூர அளவீட்டின் அடிப்படையில் அதன் k-அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் வகுப்பிற்கு தரவுப் புள்ளியை ஒதுக்குகிறது.

7. அப்பாவி பேய்ஸ்:

Naive Bayes முறை என்பது ஒரு நிகழ்தகவு நுட்பமாகும், இது உரை வகைப்படுத்தல் மற்றும் ஸ்பேம் வடிகட்டலில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது பேய்ஸின் தேற்றத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் நிஜ உலகக் காட்சிகளில் இந்த அனுமானம் பெரும்பாலும் “அப்பாவியாக” இருந்தாலும், அம்சங்கள் நிபந்தனையுடன் சுயாதீனமானவை என்று கருதுகிறது.

8. K- அதாவது கிளஸ்டரிங்:

K-Means என்பது ஒரே மாதிரியான தரவுப் புள்ளிகளைக் குழுக்களாகக் கூட்டுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் அல்காரிதம் ஆகும். இது க்ளஸ்டர்களுக்கு தரவுப் புள்ளிகளைத் திரும்பத் திரும்ப ஒதுக்குகிறது மற்றும் கிளஸ்டர்களுக்குள் இருக்கும் மாறுபாட்டைக் குறைக்க கிளஸ்டர் மையங்களைப் புதுப்பிக்கிறது.

9. முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு (PCA):

PCA என்பது ஒரு பரிமாணக் குறைப்பு அணுகுமுறையாகும், இது மிக முக்கியமான தகவலைத் தக்கவைத்துக்கொண்டு உயர் பரிமாணத் தரவை குறைந்த பரிமாண இடமாக மாற்றப் பயன்படுகிறது. இது பெரும்பாலும் தரவை காட்சிப்படுத்த அல்லது பிற அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்த பயன்படுகிறது.

10. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்:

நவீன இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றலில் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் முன்னணியில் உள்ளன. அவை மனித மூளையின் கட்டமைப்பால் ஈர்க்கப்பட்டு, தரவுகளைச் செயலாக்கி மாற்றும் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகளைக் (நியூரான்கள்) கொண்டிருக்கின்றன. மிகவும் சிக்கலானதாக இருந்தாலும், அவை சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் திறன் கொண்டவை மற்றும் பட அங்கீகாரம், இயல்பான மொழி செயலாக்கம் மற்றும் பலவற்றில் குறிப்பிடத்தக்க வெற்றியைப் பெற்றுள்ளன.

ஒரு தொடக்கக்காரராக, மிகவும் சிக்கலான தலைப்புகளில் ஆராய்வதற்கு முன், இந்த வழிமுறைகளுக்குப் பின்னால் உள்ள கருத்துக்களைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். ஒவ்வொரு அல்காரிதமும் அதன் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டிருந்தாலும், அவற்றை எப்போது, ​​எப்படிப் பயன்படுத்துவது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். மேலும், இந்த அல்காரிதங்களில் தேர்ச்சி பெறுவதற்கு நடைமுறை பயிற்சி முக்கியமானது. பைத்தானில் ஸ்கிகிட்-லேர்ன் போன்ற பல இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள், இந்த அல்காரிதம்களை எளிதாகப் பயன்படுத்தக்கூடிய செயலாக்கங்களை வழங்குகின்றன, இது ஆரம்பநிலையாளர்கள் பரிசோதனை மற்றும் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது.

முடிவில், இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் தரவு உந்துதல் முடிவெடுக்கும் மற்றும் ஆட்டோமேஷனின் அடித்தளமாகும். இந்த 10 அடிப்படை அல்காரிதம்களுடன் உங்களைப் பழக்கப்படுத்துவதன் மூலம், இயந்திரக் கற்றல் உலகிற்கு ஒரு பயணத்தைத் தொடங்குவதற்கு நீங்கள் சிறப்பாகத் தயாராகிவிடுவீர்கள்.