الگوریتم‌های یادگیری

الگوریتم‌های یادگیری، هسته اصلی یادگیری ماشین را تشکیل می‌دهند. این الگوریتم‌ها رویه‌های ریاضی و محاسباتی هستند که یک مدل را بر اساس داده‌های آموزشی می‌سازند. هر الگوریتم برای نوع خاصی از مسئله و داده طراحی شده است. به عنوان مثال، الگوریتم‌های رگرسیون خطی و لجستیک برای مسائل پیش‌بینی ساده و طبقه‌بندی استفاده می‌شوند. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای مسائلی که نیاز به تفسیرپذیری دارند، مناسب هستند. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در طبقه‌بندی با حاشیه بالا قدرتمند عمل می‌کنند. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-Means برای پیدا کردن گروه‌های طبیعی در داده‌های بدون برچسب به کار می‌روند. در سال‌های اخیر، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق به دلیل توانایی در یادگیری الگوهای بسیار پیچیده از داده‌های حجیم (مانند تصاویر، صدا و متن)، به محبوب‌ترین دسته از الگوریتم‌های یادگیری تبدیل شده‌اند. انتخاب الگوریتم مناسب به ماهیت مسئله، حجم و نوع داده‌ها و منابع محاسباتی موجود بستگی دارد.