Machine Learning
आज की डेटा-संचालित अर्थव्यवस्था में, मशीन लर्निंग एक आवश्यक उपकरण बन गया है, और डेटा वैज्ञानिक इससे उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।
एक डेटा वैज्ञानिक के टूलकिट में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की ठोस समझ शामिल होनी चाहिए। हम इस ब्लॉग लेख में सर्वोत्तम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम देखेंगे जिन्हें प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक को जानना आवश्यक है।
Machine
1.Linear Regression:
Foundation of Predictive Modeling
रैखिक प्रतिगमन एक मौलिक एल्गोरिदम है जिसका उपयोग एक या अधिक भविष्यवक्ता चर के आधार पर निरंतर परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। किसी भी डेटा वैज्ञानिक को रैखिक प्रतिगमन को समझने में सक्षम होना चाहिए क्योंकि यह पूर्वानुमानित मॉडलिंग में एक मौलिक प्रक्रिया है।
2.Logistic Regression:
Essential for Classification Problems
हालाँकि नाम का अर्थ प्रतिगमन हो सकता है, लॉजिस्टिक प्रतिगमन का उपयोग मुख्य रूप से द्विआधारी वर्गीकरण समस्याओं के लिए किया जाता है। यह बैंकिंग और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में एक महत्वपूर्ण एल्गोरिदम है क्योंकि यह किसी घटना के घटित होने की संभावना का सटीक पूर्वानुमान लगा सकता है।
3. Decision Trees:
Intuitive and Interpretable
निर्णय वृक्ष अपनी व्याख्याशीलता और उपयोग में आसानी के लिए लोकप्रिय हैं। वे निर्णय लेने की प्रक्रिया को प्रश्नों और स्थितियों की एक श्रृंखला में तोड़ देते हैं, जिससे वे वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों कार्यों के लिए मूल्यवान बन जाते हैं
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4.Random Forest:
Ensemble Learning for Improved Accuracy
रैंडम फ़ॉरेस्ट एक सामूहिक शिक्षण तकनीक है जो पूर्वानुमानित प्रदर्शन को बढ़ाने और ओवरफिटिंग को कम करने के लिए कई निर्णय पेड़ों को जोड़ती है। यह विभिन्न परिदृश्यों में अत्यधिक बहुमुखी और प्रभावी है।
5.Support Vector Machines (SVM):
Effective for Both Linear and Non-linear Classification
एसवीएम वर्गीकरण कार्यों के लिए एक शक्तिशाली एल्गोरिदम है, जो रैखिक और गैर-रैखिक दोनों संबंधों को संभालने में सक्षम है। इसका लक्ष्य इष्टतम हाइपरप्लेन ढूंढना है जो फीचर स्पेस में कक्षाओं को सर्वोत्तम रूप से अलग करता है
6.K-Nearest Neighbors (KNN):
वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए उदाहरण-आधारित शिक्षा
KNN एक सरल और सहज एल्गोरिदम है जो डेटा बिंदुओं को उनके k-निकटतम पड़ोसियों के बहुमत वर्ग के आधार पर वर्गीकृत करता है। यह छोटे डेटासेट के लिए विशेष रूप से उपयोगी है और वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों में प्रभावी है।
7.K-मीन्स क्लस्टरिंग: (K-Means Clustering:)
• समान डेटा को समूहीकृत करने के लिए बिना पर्यवेक्षित शिक्षण
के-मीन्स क्लस्टरिंग समानता के आधार पर डेटा को क्लस्टर में विभाजित करने के लिए एक व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला अनपर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम है। डेटा वैज्ञानिक अक्सर इसका उपयोग विभाजन और पैटर्न पहचान के लिए करते हैं।
8.नाइव बेयस: (Naive Bayes)
• वर्गीकरण के लिए संभाव्य दृष्टिकोण
नैवे बेयस एक संभाव्य एल्गोरिथ्म है जो बेयस प्रमेय पर निर्भर करता है। यह पाठ वर्गीकरण के लिए विशेष रूप से कुशल है और स्पैम फ़िल्टरिंग और भावना विश्लेषण में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
9. तंत्रिका - तंत्र: (Neural Networks)
• जटिल पैटर्न के लिए गहन शिक्षण
तंत्रिका नेटवर्क, विशेष रूप से गहन शिक्षण आर्किटेक्चर ने मशीन लर्निंग में क्रांति ला दी है। वे बड़े डेटासेट में जटिल पैटर्न को कैप्चर करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, जिससे वे छवि पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे कार्यों के लिए आवश्यक हो जाते हैं
10.ग्रैडिएंट बूस्टिंग मशीनें: (.Gradient Boosting Machines:)
क्रमिक रूप से मजबूत भविष्यवक्ताओं का निर्माण
ग्रेडिएंट बूस्टिंग एक सामूहिक तकनीक है जो क्रमिक रूप से कमजोर शिक्षार्थियों की एक श्रृंखला बनाती है, जिनमें से प्रत्येक पिछले एक की त्रुटियों को सुधारता है। यह प्रतिगमन और वर्गीकरण दोनों कार्यों के लिए शक्तिशाली है, अक्सर अन्य एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करता है।
निष्कर्षतः
इन शीर्ष मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में महारत हासिल करना किसी भी डेटा वैज्ञानिक के लिए एक आधार प्रदान करता है। प्रत्येक एल्गोरिदम की अपनी ताकत और कमजोरियां होती हैं, और सफलता की कुंजी यह समझने में निहित है कि उन्हें विभिन्न वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में कब और कैसे लागू किया जाए। चाहे आप शुरुआती हों या अनुभवी डेटा वैज्ञानिक, इन एल्गोरिदम का निरंतर सीखना और अनुप्रयोग निस्संदेह मशीन लर्निंग के लगातार विकसित हो रहे क्षेत्र में आपकी क्षमताओं को बढ़ाएगा।
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