5 Tipos de Algoritmos de Aprendizaje de Máquinas que Usted Debe Conocer

El aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta empresarial diversa para mejorar los diversos elementos de las operaciones empresariales. Además, tiene una influencia significativa en el rendimiento del negocio. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan ampliamente para mantener la competencia con diferentes industrias. Sin embargo, hay un tipo diferente de algoritmos para los objetivos y los conjuntos de datos. La selección de un algoritmo depende del rol del usuario y del propósito. Si está utilizando la regresión lineal, entonces puede implementar o entrenar rápidamente en lugar de otros algoritmos de aprendizaje de máquina. Pero el inconveniente de este algoritmo es que no es aplicable para predicciones complejas. En este artículo, voy a compartir cinco tipos de algoritmos de aprendizaje de máquina que mejoran el éxito empresarial. Estos algoritmos son fáciles de usar y soportan diferentes objetivos. Además, todos ellos son populares y utilizados por miles de empresas.

Regresión lineal

La regresión lineal es la forma pura de algoritmo que correlaciona entre dos variables en el conjunto de datos. Los conjuntos de entrada y salida se examinan para mostrar una relación. También muestra cómo el cambio en una variable puede afectar a la otra variable. Se representa trazando una línea en el gráfico. El algoritmo es popular porque es fácil de explicar, transparente y no requiere afinación. Las empresas utilizan este algoritmo para predecir las ventas y la evaluación de riesgos para tomar decisiones comerciales a largo plazo.

Árbol de decisión

Un árbol de decisión consta de varias ramas que representan el resultado de muchas decisiones. En este algoritmo, los datos se recogen y grafican en múltiples ramas. Predice variables de respuesta basadas en decisiones pasadas. Este método se comunicaba de manera eficaz y visual para trazar un mapa de las decisiones y los resultados. La popularidad de este algoritmo se debe a la capacidad de mostrar múltiples resultados y pruebas sin la participación de los científicos de datos. Si necesita comprobar si el recorrido de decisión afectará al resultado o no, entonces este algoritmo es el mejor.

Máquina vectorial de soporte

Este algoritmo también se conoce como SVM y analiza internamente el conjunto de datos en clases. Es un enfoque útil para clasificaciones futuras. Entonces el trabajo principal de SVM es encontrar la línea que separa los datos de entrenamiento en clases particulares. El algoritmo funciona mejor para los datos de entrenamiento, pero los datos no lineales también pueden programarse en SVMs no lineales. Suele encontrarse en el sector financiero debido a su exactitud en los conjuntos de datos actuales y futuros. Estos algoritmos se utilizan ampliamente para comparar la ganancia en inversión financiera, valores y rendimiento.

Apriori

El algoritmo Apriori se basa en el principio de Apriori y se utiliza en el análisis de mercado. Este algoritmo comprueba la correlación positiva y negativa entre los productos después de analizar el A y el B en los conjuntos de datos. Es especialmente utilizado por los equipos de ventas que vigilan las cestas de los clientes para encontrar los productos que los clientes van a comprar con otros productos. Por ejemplo, si la mayoría de los clientes compran A (pan) con B (mantequilla), entonces esta relación tiene un alto porcentaje. Además, se concluirá que la compra de A a menudo conduce a B. Se referirá a la información en conjuntos de datos y ratios de compra Además, este algoritmo informa las intenciones de marketing, así como las estrategias de colocación de productos. Las empresas más importantes, como Alibaba, Amazon y Google, utilizan este algoritmo para predecir búsquedas y compras de productos.

K significa agrupamiento

K- significa algoritmos de agrupamiento de tipos de conjuntos de datos a través de clusters definidos. Es un método iterativo que también genera grupos similares con datos de entrada adjuntos. Por ejemplo, si utiliza el algoritmo K- means para clasificar los resultados web para word civil, entonces mostrará los resultados en forma de grupos. La precisión es la principal ventaja de este algoritmo. Ha desarrollado una reputación de proporcionar las agrupaciones racionalizadas en poco tiempo en comparación con otros algoritmos. Proporciona grupos significativos basados en patrones internos. Este algoritmo ayuda a los profesionales de marketing a identificar los grupos objetivo.

Palabras finales

Los algoritmos de aprendizaje automático están disponibles en diferentes formas. Diferentes usuarios los usan para diferentes propósitos, por lo que es mejor aprender sobre diferentes tipos de máquinas que aprenden algoritmos. Espero que este artículo le haya ayudado a familiarizarse con los algoritmos de ML.