Oggi, come scienziato dei dati, posso costruire macchine per l'elaborazione dei dati con algoritmi complessi In linea di massima, ci sono 3 tipi di algoritmi di apprendimento automatico 1. Esempio di apprendimento per rinforzo: processo decisionale di Markov Elenco Principali Algoritmi di apprendimento automatico o Machine Learning Ecco l'elenco degli algoritmi di apprendimento automatico dimensionalità Algoritmi di aumento del gradiente ( XGboost ) Partiamo e vediamoli uno ad uno con la

Ecco l'elenco dei 10 algoritmi di deep learning più popolari: Reti neurali convoluzionali (CNN) Reti autoorganizzanti (SOM) Reti di credenze profonde (DBN) Macchine Boltzmann con restrizioni (RBM) Autoencoder Gli algoritmi Ora, approfondiamo i 10 migliori algoritmi di deep learning.

In questa sezione andremmo a vedere i principali algoritmi di Machine learning, come funzionano e come

Almeno uno ha bisogno di capire algoritmi di base del supervisionato e non supervisionato apprendimento Ci sono più librerie disponibili in Python e R per l'implementazione di questi algoritmi. categoriali Condutture Convalida incrociata XGBoost Perdita di dati Conoscenza almeno del 60% degli algoritmi

La gestione dei dati mancanti è molto importante poiché molti algoritmi di apprendimento automatico non La mancanza di valori nel set di dati può causare errori e prestazioni scadenti con alcuni algoritmi

Gli algoritmi di Machine Learning che utilizzano reti neurali solitamente si basano su 3 Layer o Livelli : input elaborazione/hidden output Negli algoritmi di Deep Learning arriviamo ad avere anche alcune Ma proviamo a capire il motivo per il quale gli algoritmi di Deep Learning utilizzano un numero maggiore stimare o classificare il nostro problema, solo dopo questo passaggio le avremmo passate al nostro algoritmo

Spiegazione e Implementazione Algoritmo Albero decisionale Questo è uno dei miei algoritmi preferiti È un tipo di algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato principalmente per problemi di classificazione In questo algoritmo, dividiamo la popolazione in due o più insiemi omogenei.

In questa sezione del corso andremo ad analizzare e a toccare con mano le principali architetture neurali per il deep learning. Questa parte potrebbe sembrarti un po ostica, quindi non preoccuparti.

Spiegazione e Implementazione Algoritmi di riduzione della dimensionalità Negli ultimi 4-5 anni, c'è In tali casi, l'algoritmo di riduzione della dimensionalità ci aiuta insieme a vari altri algoritmi come Implementiamo un Algoritmo di riduzione della dimensionalità sui dei dati e vediamo le differenze

Le abilità matematiche sono molto importanti in quanto ci aiutano a comprendere vari algoritmi di apprendimento

Bisogna avere una buona conoscenza dei concetti di programmazione come strutture dati e algoritmi .

learning è un sottocampo del machine learning e le reti neurali costituiscono la spina dorsale degli algoritmi numero di strati di nodi, o profondità, di reti neurali che distingue una singola rete neurale da un algoritmo

La premessa di base qui è sviluppare algoritmi in grado di ricevere dati di input e sfruttare modelli principale differenza tra i due è che la scienza dei dati come termine più ampio non si concentra solo su algoritmi

È molto importante gestire le funzionalità continue nel set di dati prima di addestrare gli algoritmi

genere più coinvolto nella progettazione di processi di modellazione dei dati , nella creazione di algoritmi