Aqui está a lista dos 10 principais algoritmos de ML usados em projetos de ciência de dados em 2021
O aprendizado de máquina é um campo inovador e crucial na indústria. Se você é um estudante de ciência de dados, pode querer descobrir uma maneira de escolher um algoritmo específico para seu projeto de ciência de dados. Uma das principais características dessa revolução que se destaca é a democratização das ferramentas e técnicas de computação. Os resultados foram surpreendentes. Existem alguns algoritmos de ML por aí, então pode ser muito difícil para os alunos de ciência de dados escolherem um ideal para seus projetos de ciência de dados.
Aqui está a lista dos 10 principais algoritmos de ML usados em projetos de ciência de dados em 2021:
Regressão linear
A regressão linear é talvez um dos algoritmos de ML mais conhecidos e compreendidos em estatística e aprendizado de máquina. Você não precisa saber nenhuma estatística ou álgebra linear para entender a regressão linear. É por isso que é um algoritmo ideal para seu projeto de ciência de dados.
Regressão Logística
A regressão logística é um método de análise estatística usado para prever um valor de dados com base em observações anteriores de um conjunto de dados. Um modelo de regressão logística prevê uma variável de dados dependente, analisando a relação entre uma ou mais variáveis independentes existentes. É um dos melhores algoritmos de ML usados em projetos de ciência de dados em 2021.
Árvores de decisão
Árvores de decisão (DTs) são um método de aprendizado de máquina supervisionado não paramétrico usado para classificação e regressão. O objetivo é criar um modelo que preveja o valor de uma variável de destino, aprendendo regras de decisão simples inferidas dos recursos de dados. Uma árvore pode ser vista como uma aproximação constante por partes. É um dos algoritmos de ML mais preferidos para estudantes de ciência de dados.
Baías ingénuas
Os modelos Naive Bayes são um grupo de algoritmos de classificação extremamente rápidos e simples que costumam ser adequados para conjuntos de dados de dimensões muito altas. Por serem tão rápidos e terem poucos parâmetros ajustáveis, eles acabam sendo muito úteis como uma linha de base rápida e suja para um problema de classificação. Naive Bayes é um algoritmo de ML perfeito para seu projeto de ciência de dados.
Máquinas de vetor de suporte
No aprendizado de máquina, as máquinas de vetores de suporte são modelos de aprendizado supervisionado com algoritmos de aprendizado de máquina associados que analisam dados para classificação e análise de regressão. O algoritmo SVM é um método de um algoritmo de classificação no qual você plota dados brutos como pontos em um espaço n-dimensional (onde n é o número de recursos que você tem). O valor de cada recurso é então vinculado a uma coordenada específica, facilitando a classificação dos dados. Linhas chamadas classificadores podem ser usadas para dividir os dados e representá-los em um gráfico.
Vizinhos mais próximos
Em estatística, o algoritmo dos k-vizinhos mais próximos (k-NN) é um método de classificação não paramétrico desenvolvido pela primeira vez por Evelyn Fix e Joseph Hodges em 1951 e posteriormente expandido por Thomas Cover. É usado para classificação e regressão. Em ambos os casos, a entrada consiste nos k exemplos de treinamento mais próximos em um conjunto de dados. É um dos melhores algoritmos de ML para projetos de ciência de dados em 2021.
K-Means
É um algoritmo de aprendizagem não supervisionado que resolve problemas de agrupamento. Os conjuntos de dados são classificados em um determinado número de clusters (vamos chamá-lo de número K) de forma que todos os pontos de dados em um cluster sejam homogêneos e heterogêneos em relação aos dados de outros clusters.
Floresta Aleatória
Uma floresta aleatória é uma técnica de aprendizado de máquina usada por profissionais de ciência de dados para resolver problemas de regressão e classificação. Ele utiliza o aprendizado por conjunto, que é uma técnica que combina muitos classificadores para fornecer soluções para problemas complexos. Um algoritmo de floresta aleatório consiste em muitas árvores de decisão.
Redução de dimensionalidade
A redução de dimensionalidade se refere a técnicas que reduzem o número de variáveis de entrada em um conjunto de dados. Mais recursos de entrada muitas vezes tornam uma tarefa de modelagem preditiva mais desafiadora para modelar, mais geralmente referida como a maldição da dimensionalidade. É um dos melhores algoritmos de ML para projetos de ciência de dados em 2021.
Redes neurais artificiais
Redes neurais artificiais, geralmente chamadas simplesmente de redes neurais, são sistemas de computação inspirados nas redes neurais biológicas que constituem os cérebros dos animais. Uma RNA é baseada em uma coleção de unidades conectadas ou nós chamados neurônios artificiais, que modelam vagamente os neurônios em um cérebro biológico. Muitos alunos de ciência de dados preferem esse algoritmo de aprendizado de máquina para seus projetos de ciência de dados.
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source – www.analyticsinsight.net
