Wróć do wszystkich wpisów7 najpopularniejszych algorytmów Machine Learning i ich zastosowania
Poznaj najpopularniejsze algorytmy Machine Learning, ich zastosowania i sposób działania. Dowiedz się, które algorytmy sprawdzają się w klasyfikacji, regresji i uczeniu nienadzorowanym.
Wprowadzenie do algorytmów Machine Learning
Machine Learning (ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych i podejmowanie decyzji bez konieczności programowania każdej reguły. Algorytmy ML są szeroko stosowane w różnych branżach, od medycyny po finanse. W tym artykule omówimy najpopularniejsze algorytmy ML i ich zastosowania.
1. Algorytmy klasyfikacyjne
Algorytmy klasyfikacyjne służą do przypisywania danych do określonych kategorii. Są wykorzystywane w rozpoznawaniu obrazów, analizie sentymentu czy wykrywaniu oszustw.
2. Drzewa decyzyjne
Drzewa decyzyjne to jeden z najprostszych algorytmów klasyfikacyjnych. Działają poprzez podział danych na mniejsze grupy na podstawie określonych cech. Są stosowane w diagnostyce medycznej, analizie ryzyka kredytowego i systemach rekomendacyjnych.
3. Maszyny wektorów nośnych (SVM)
Maszyny wektorów nośnych (SVM) to algorytm klasyfikacyjny, który znajduje optymalną granicę decyzyjną między klasami. Jest wykorzystywany w rozpoznawaniu twarzy, analizie tekstu i bioinformatyce.
4. Sieci neuronowe
Sieci neuronowe to zaawansowane algorytmy inspirowane działaniem ludzkiego mózgu. Są stosowane w rozpoznawaniu mowy, tłumaczeniu maszynowym i autonomicznych pojazdach.
5. Algorytmy regresji
Algorytmy regresji przewidują wartości liczbowe na podstawie danych wejściowych. Są używane w prognozowaniu sprzedaży, analizie trendów i modelowaniu cen nieruchomości.
6. Regresja liniowa i logistyczna
Regresja liniowa przewiduje wartości ciągłe, np. ceny akcji, podczas gdy regresja logistyczna jest stosowana do klasyfikacji binarnej, np. wykrywania spamu.
7. Algorytmy uczenia nienadzorowanego
Uczenie nienadzorowane pozwala na odkrywanie wzorców w danych bez etykiet. Przykłady to klasteryzacja K-Means i analiza głównych składowych (PCA).
Porównanie algorytmów i ich zastosowania
Wybór algorytmu zależy od rodzaju problemu i dostępnych danych. Algorytmy klasyfikacyjne są idealne do rozpoznawania wzorców, regresja do przewidywania wartości, a uczenie nienadzorowane do analizy dużych zbiorów danych.
Polecamy szkolenia:
- Kurs Uczenie maszynowe z wykorzystaniem Pythona
- Kurs Machine Learning i Deep Learning w języku Python – modelowanie, optymalizacja, analiza danych
Rozwijaj swoje umiejętności w Machine Learning z Cognity
Chcesz zgłębić tajniki najpopularniejszych algorytmów Machine Learning i dowiedzieć się, jak skutecznie stosować je w klasyfikacji, regresji oraz uczeniu nienadzorowanym? W Cognity oferujemy szkolenia dostosowane do Twoich potrzeb – zarówno dla firm, jak i osób indywidualnych. Możemy zorganizować je w Twojej siedzibie lub w jednej z naszych sal szkoleniowych na terenie całej Europy. Program kursu jest zawsze dopasowany do Twoich oczekiwań, dzięki czemu zdobędziesz praktyczną wiedzę, którą od razu wykorzystasz w pracy. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać wycenę: +48 577 136 633 lub biuro@cognity.pl.
Inne teksty z tej kategorii
Trening, walidacja i ocena modelu AI 10 września 2025 Czym jest Large Language Model i jak działa? 13 stycznia 2025 Przykłady zastosowań AI i ML w różnych branżach 17 lipca 2025 Exploratory Data Analysis (EDA) w kontekście AI 16 marca 2025Podziel się tym tekstem
