Algorithms nhazi ọkwa: ojiji, ụdị na ihe atụ bara uru

Algọridim nhazi ọkwa Ọ bụ ngwá ọrụ dị mkpa na ngalaba mmụta igwe na ọgụgụ isi. Isi ọrụ ya bụ nyocha data, identificar patrones ma kenye ihe ndị dị n'otu n'otu na categorías predefinidas. A na-eji algọridim ndị a n'ọtụtụ ebe na mpaghara dị iche iche, dị ka nchọpụta nke spam, nkewa clientes, nchọpụta ahụike na nnabata nke onyonyo.

Gịnị bụ nkewa algọridim?

Algọridim nhazi ọkwa bụ ụdị nke ihe nlere anya n'ime igwe mmụta. Nke a pụtara na ha chọrọ nhazi data akpọrọburu iji mụta na ịrụ. predicciones. Ebumnuche ya bụ ikewa data n'ime klaasị ma ọ bụ ụdị dị iche iche site na nyocha patrones na mmekọrịta na data ọzụzụ.

Dịka ọmụmaatụ, algọridim nhazi ọkwa nwere ike nyochaa ozi-e, chọpụta ụfọdụ mkpụrụokwu o ụkpụrụ ederede, ma kewaa ha dị ka "spam" ma ọ bụ "ọ bụghị spam." Ihe ọzọ a na-ahụkarị bụ na nyocha ahụike, ebe algorithm nwere ike ịchọpụta ma ọ bụrụ na onye ọrịa nwere ọrịa ụfọdụ dabere na ya sintomas previos.

Isi ụdị nke nhazi algọridim

Enwere ọtụtụ ụdị nke nhazi algọridim, nke ọ bụla nwere njirimara pụrụ iche na-eme ka ha dabara adaba maka ụfọdụ ụdị nsogbu:

• Nkewa nke Linear: Ụdị a gụnyere ụdị dị ka mgbagha mgbagha na igwe nkwado vector (SVM). Isi njirimara ya bụ ikike ikewapụ data n'ime klaasị dị iche iche site na iji oke ma ọ bụ ezigbo hyperplane.
• Árboles de decisión: Ha bụ nhazi data nhazi nke na-ekewa data atọrọ n'ime nkebi dabere na condiciones específicas. Ha doro anya ma dị mfe ịkọwa.
• Random Forest: Otu elu version nke mkpebi osisi, ọ na-agwakọta otutu osisi ka mma nkenke del modelo.
• Redes neuronales: Ejiri ya na nsogbu ndị dị mgbagwoju anya, netwọk ndị a na-eṅomi arụ ọrụ nke cerebro humano iji chọpụta ụkpụrụ na-abụghị nke ahịrị.
• K-Nearest Neighbors (KNN): Na-ahazi data dabere na cercanía ruo n'ókè kacha nso na oghere njirimara.

Ngwa ezigbo nke nhazi algọridim

Algọridim nhazi ọkwa nwere ngwa bara uru na ngalaba dị iche iche:

• Detección de spam: Ihe nzacha email na-eji algọridim nhazi ọkwa iji nyochaa ya ozi ma chọpụta ma ha bụ spam ma ọ bụ na ha abụghị.
• Diagnóstico médico: Ha na-enyere aka ịmata enfermedades dabere na mgbaàmà, data ụlọ ọgwụ na akụkọ ahụike.
• Reconocimiento de imágenes: Hazie onyonyo n'ime klaasị dịka personas, ihe o animales na ngwa dị ka mkpado foto akpaka.
• Análisis de sentimientos: Ha na-ekewa echiche ma ọ bụ nkwupụta ịntanetị dị ka ihe dị mma, nke na-adịghị mma ma ọ bụ na-anọpụ iche dabere na ọdịnaya ha.

Ọdịiche dị n'etiti nhazi na nlọghachi azụ

A na-enwekarị mgbagwoju anya na nhazi ọkwa regresión. Ọ bụ ezie na a na-ahụ maka ụdị algọridim abụọ ahụ, ha na-arụ ọrụ dị iche iche:

• Clasificación: Predice akara akara. Dịka ọmụmaatụ, ikpebi ma onye ahịa ọ ga-azụta ngwaahịa (ee ma ọ bụ mba).
• Regresión: Predice ụkpụrụ na-aga n'ihu. Dịka ọmụmaatụ, ịkọ ọnụ ọgụgụ ngwaahịa onye ahịa ga-azụta.

Ihe atụ bara uru ga-abụ ịkọ ma mmadụ ọ ga-ekiri ihe nkiri (rating) na ugboro ole ọ ga-ekiri ya (regression).

Mkpa nke ịhọrọ algorithm ziri ezi

Nhọrọ nke algorithm ziri ezi na-adabere na nsogbu a ga-edozi, na ọdịdị data y el nivel de nkenke rịọrọ. Ọmụmaatụ, linear classifiers dị ka SVMs dị mma maka mfe data, ebe neural netwọk na-adabara maka mgbagwoju nsogbu dị ka okwu ma ọ bụ oyiyi imata.

Ọzọkwa, ọ dị mkpa iji nyochaa na mezie paramita nke algọridim iji nweta arụmọrụ kacha mma. Jiri usoro dị ka validación cruzada na metrik dị ka nkenke, mgbake na F1-akara nwere ike inyere aka chọpụta irè nke nlereanya.

Algọridim nhazi ọkwa na-arụ ọrụ dị mkpa n'ịdozi nsogbu ndị chọrọ mkpebi ndị data, na-akwado ihe niile site na mgbasa ozi ahịa na nyocha ahụike, mgbe niile na ebumnuche nke ịgbanwe data ka ọ bụrụ ozi bara uru na nke nwere ike ime.