తెలుసుకోవలసిన ఉత్తమ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్

మీరు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవాలనుకుంటే, మీరు తప్పనిసరిగా కొన్నింటిని తెలుసుకోవాలి  ఉత్తమ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్.  డజన్ల కొద్దీ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు ఉన్నాయి, కాబట్టి ప్రాజెక్ట్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను ఎంచుకునేటప్పుడు ఇది కొంచెం గందరగోళంగా ఉంటుంది. ఈ పోస్ట్‌లో, మీ ప్రాజెక్ట్‌ను బట్టి మీరు ఉపయోగించగల కొన్ని ఉత్తమ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల గురించి మేము మాట్లాడుతాము.

తెలుసుకోవలసిన ఉత్తమ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్

కింది ప్రాజెక్ట్, ఉదంతాలు మరియు దృశ్యాల కోసం మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లు మరియు అల్గారిథమ్‌ల జాబితాను కలిగి ఉన్నాము.

సమయ శ్రేణి అంచనా కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్

డేటా విశ్లేషణలో, సమయ శ్రేణి అంచనా వివిధ యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్‌లపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ప్రతి దాని స్వంత బలాలు ఉంటాయి. అయితే, మేము ఎక్కువగా ఉపయోగించే రెండు వాటి గురించి మాట్లాడుతాము.

• లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ నెట్‌వర్క్:  లాంగ్ షార్ట్-టర్మ్ మెమరీ (LSTM) నెట్‌వర్క్‌లు ఒక రకమైన పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (RNN), ఇవి సీక్వెన్స్‌ల నుండి నేర్చుకోవడంలో ప్రత్యేకించి ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి, వాటిని సమయ శ్రేణి డేటాకు బాగా సరిపోతాయి. మాయమవుతున్న గ్రేడియంట్ సమస్య కారణంగా దీర్ఘకాలిక డిపెండెన్సీలతో పోరాడుతున్న సాంప్రదాయ RNNల వలె కాకుండా, LSTMలు చాలా కాలం పాటు సమాచారాన్ని నిలుపుకోగలవు. ఇది వారి ప్రత్యేక నిర్మాణం ద్వారా సాధించబడుతుంది, ఇందులో సమాచార ప్రవాహాన్ని నిర్వహించడానికి గేట్‌లు ఉంటాయి, సమయ శ్రేణి డేటాలో క్లిష్టమైన నమూనాలను సంగ్రహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
• రాండన్ ఫారెస్ట్:  రాండమ్ ఫారెస్ట్ అనేది సమిష్టి అభ్యాస పద్ధతి (ఇక్కడ ఇద్దరు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ మంది అభ్యాసకులు). శిక్షణ సమయంలో, ఇది బహుళ నిర్ణయ వృక్షాలను నిర్మిస్తుంది మరియు తర్వాత వాటి అంచనాలను సగటు చేస్తుంది. ఇది వాస్తవానికి సమయ శ్రేణి కోసం ఉద్దేశించబడనప్పటికీ, వెనుకబడిన వేరియబుల్‌లను చేర్చడం ద్వారా దీనిని అంచనా వేయడానికి సర్దుబాటు చేయవచ్చు. రాండమ్ ఫారెస్ట్ అనేక ఫీచర్‌లను నిర్వహించగలదు మరియు ఓవర్‌ఫిట్ అయ్యే అవకాశం తక్కువ, ఇది సంక్లిష్ట డేటాసెట్‌లకు బలమైన ఎంపిక.

మీరు ఈ రెండు మోడళ్లను మరియు VAR, ARIRA మరియు ప్రొఫెట్ మోడల్స్ వంటి మరికొన్నింటిని కలిపి ఉత్తమ ఫలితాన్ని సాధించవచ్చు.

స్టాక్ ప్రిడిక్షన్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్

టాస్క్‌బార్ నుండి అన్‌పిన్ చేయలేరు

స్టాక్‌లు యాదృచ్ఛికంగా ఉంటాయి, అయితే అదే సమయంలో, ఈ యాదృచ్ఛికత కూడా ఒక నమూనాను కలిగి ఉంటుంది. మీ ప్రాజెక్ట్ స్టాక్ ప్రిడిక్షన్‌ను రూపొందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నట్లయితే, దిగువ పేర్కొన్న మోడల్‌లలో ఏదో ఒకటి లేదా రెండింటిని ఉపయోగించమని మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము.

• నిర్ణయం చెట్టు:  నిర్ణయ చెట్టు అనేది ఒక రకమైన ఫ్లోచార్ట్, ఇది నిర్ణయాలు లేదా అంచనాలను రూపొందించడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది లక్షణాలపై నిర్ణయాలు లేదా పరీక్షల కోసం నోడ్‌లు, ఈ నిర్ణయాల ఫలితాల కోసం శాఖలు మరియు తుది ఫలితాలు లేదా అంచనాల కోసం లీఫ్ నోడ్‌లను కలిగి ఉంటుంది. ప్రతి అంతర్గత నోడ్ ఒక లక్షణంపై పరీక్షను సూచిస్తుంది, ప్రతి శాఖ పరీక్ష ఫలితాన్ని సూచిస్తుంది మరియు ప్రతి లీఫ్ నోడ్ క్లాస్ లేబుల్ లేదా నిరంతర విలువను సూచిస్తుంది.
• న్యూరల్ నెట్‌వర్క్: న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మానవ మెదడు యొక్క క్లిష్టమైన విధులను అనుకరించే కంప్యూటర్ నమూనాలు. అవి పరస్పరం అనుసంధానించబడిన నోడ్‌లు లేదా డేటాను ప్రాసెస్ చేసే మరియు నేర్చుకునే న్యూరాన్‌లను కలిగి ఉంటాయి. ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో నమూనా గుర్తింపు మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడం వంటి పనులను ప్రారంభిస్తుంది. మీరు వారికి బాగా శిక్షణ ఇస్తే, వారు స్టాక్స్ మాస్టర్స్‌గా పని చేయవచ్చు.

అయినప్పటికీ, స్టాక్ ప్యాటర్న్‌లను గుర్తించడం చాలా గమ్మత్తైనదని మీరు గుర్తుంచుకోవాలి, కాబట్టి ఒకరు ఈ మోడళ్లపై ఎక్కువగా ఆధారపడకూడదు మరియు రాండన్ ఫారెస్ట్ మరియు LSTM వంటి వాటిని చేర్చకూడదు.

మల్టీక్లాస్ వర్గీకరణల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్

ఇప్పుడు, మనం అత్యంత సాధారణ మెషిన్ లెర్నింగ్ జాబ్‌లలో ఒకదానిని చర్చిద్దాం: మల్టీక్లాస్ వర్గీకరణ. ఇక్కడ, మా పని ఏమిటంటే, మునుపటి డేటా సహాయంతో, సమాచారాన్ని పరిశీలించి, దానిని వర్గీకరించగల నమూనాను రూపొందించడం. ప్రతి తరగతికి ప్రత్యేకమైన నమూనాలను కనుగొనడానికి శిక్షణ డేటాసెట్‌ను మోడల్ విశ్లేషిస్తుంది. ఇది భవిష్యత్తు డేటా వర్గాన్ని అంచనా వేయడానికి ఈ నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది. అత్యంత సాధారణమైన రెండు అల్గోరిథంలు మరియు నమూనాలు క్రింద పేర్కొనబడ్డాయి.

• సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM):  సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) అనేది సమాచారాన్ని వర్గీకరించడానికి, అవుట్‌లయర్‌లను గుర్తించడానికి మరియు అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించే శక్తివంతమైన యంత్ర అభ్యాస సాధనం. ఇది స్పామ్‌ను గుర్తించడం, జన్యువులను విశ్లేషించడం లేదా చిత్రాలలో ముఖాలను గుర్తించడం వంటి సాధారణ మరియు సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించగలదు. SVMలు చాలా సమాచారంతో పని చేయడం మరియు నమూనాలను కనుగొనడంలో మంచివి, కాబట్టి అవి అనేక విభిన్న రంగాల్లో ఉపయోగపడతాయి. ఇది అందించే ఈ అన్ని సౌకర్యాల కారణంగా, డేటాను పర్యవేక్షించడానికి మరియు వాటిని వర్గీకరించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
• అమాయక బేస్:  నైవ్ బేస్ అల్గోరిథం రెండు కంటే ఎక్కువ తరగతులతో సమస్యలను వర్గీకరించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఇందులో మల్టీనోమియల్ నైవ్ బేస్, బెర్నౌలీ నైవ్ బేస్ మరియు గాస్సియన్ నైవ్ బేస్ ఉన్నాయి. నైవ్ బేస్ వర్గీకరణలు బేయస్ సిద్ధాంతం ఆధారంగా వర్గీకరణ అల్గారిథమ్‌ల సమూహం. అవి ఒక అల్గోరిథం మాత్రమే కాదు, అన్నీ ఒకే సూత్రాన్ని అనుసరించే అల్గారిథమ్‌ల కుటుంబం: వర్గీకరించబడిన ప్రతి జత లక్షణాలు ఒకదానికొకటి స్వతంత్రంగా ఉంటాయి .

మీరు ఈ ఫీచర్ కోసం న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ (పైన పేర్కొన్న వివరాలు)ని కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

రిగ్రెషన్ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్

రిగ్రెషన్ నిరంతర విలువను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది అత్యంత అవసరమైన లక్షణాలలో ఒకటి. అందుకే ఇక్కడ వివిధ అల్గారిథమ్‌లు ఉన్నాయి. ఈ క్రింది రెండు మీరు ప్రారంభించవలసినవి.

• లీనియర్ రిగ్రెషన్: మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో లీనియర్ రిగ్రెషన్ విస్తృతంగా ఉపయోగించే అల్గోరిథం. భవిష్యత్ విలువలు వంటి అవుట్‌పుట్ వేరియబుల్‌లను అంచనా వేయడానికి డేటాసెట్ నుండి కీ వేరియబుల్‌ను ఎంచుకోవడం ఇందులో ఉంటుంది. విమానాశ్రయం నుండి రోజువారీ విమానాల సంఖ్యను అంచనా వేయడం వంటి నిరంతర లేబుల్‌లతో కూడిన కేసులకు ఈ అల్గారిథమ్ అనుకూలంగా ఉంటుంది. లీనియర్ రిగ్రెషన్ యొక్క ప్రాతినిధ్యం y = గొడ్డలి + బి .
• రిడ్జ్ రిగ్రెషన్:  రిడ్జ్ రిగ్రెషన్ మరొక ప్రసిద్ధ ML అల్గారిథమ్. ఇది సూత్రాన్ని ఉపయోగిస్తుంది y = Xβ + ϵ.  ఈ సందర్భంలో, 'y' ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది N*1 డిపెండెంట్ వేరియబుల్ కోసం పరిశీలనల వెక్టర్, అయితే 'X' అనేది రిగ్రెసర్‌ల మాతృక. రిగ్రెషన్ కోఎఫీషియంట్స్ 'β' ద్వారా సూచించబడతాయి, ఇది N*1 వెక్టర్, మరియు 'ϵ' అనేది లోపాల వెక్టర్‌ని సూచిస్తుంది.

మీరు ఉపయోగించగల ఇతర రిగ్రెషన్ పద్ధతులు ఉన్నాయి  న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ రిగ్రెషన్, లాస్సో రిగ్రెషన్, రాండమ్ ఫారెస్ట్, డెసిషన్ ట్రీ రిగ్రెషన్, SVM, పాలినోమియల్ రిగ్రెషన్, గాస్సియన్ రిగ్రెషన్ మరియు KNN మోడల్.

చిన్న డేటాసెట్ల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్

మీరు చిన్న డేటాసెట్‌తో వ్యవహరిస్తున్నట్లయితే, మీరు ఉపయోగించగల కొన్ని ML మోడల్‌లు ఉన్నాయి.

• సాగే నెట్: సాగే నెట్ అనేది లాస్సో (L1) మరియు రిడ్జ్ (L2) రిగ్రెషన్ పద్ధతులను మిళితం చేసి బహుళ సహసంబంధమైన లక్షణాలతో దృశ్యాలను నిర్వహించడానికి. ఇది లాస్సో యొక్క స్పార్సిటీ మరియు రిడ్జ్ యొక్క క్రమబద్ధీకరణ మధ్య సమతుల్యతను తాకుతుంది. చిన్న డేటాసెట్‌ల కోసం ఎలాస్టిక్ నెట్‌ని ఎందుకు ఉపయోగించాలి అంటే, అత్యంత పరస్పర సంబంధం ఉన్న ప్రిడిక్టర్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది ఉత్తమం. అలాగే, ఇది L1 మరియు L2 రెగ్యులరైజేషన్ రెండింటినీ మిళితం చేసినందున,  కేవలం ఒక రకమైన క్రమబద్ధీకరణను ఉపయోగించే మోడల్‌లతో పోలిస్తే ఇది మిమ్మల్ని మరింత ప్రభావవంతంగా అమర్చకుండా నిరోధించవచ్చు.
• సింగిల్ హిడెన్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్:  సింగిల్ హిడెన్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ విషయంలో, కేవలం ఒక ఇన్‌పుట్ మరియు ఒక అవుట్‌పుట్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ లేయర్ మాత్రమే ఉంటుంది. సరళత డేటాను అమలు చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం చేస్తుంది, ఇది చిన్న డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు మనకు అవసరం. అలాగే, ఇది సమాచారాన్ని సాధారణీకరించడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం సులభం చేస్తుంది.

చిన్న డేటాసెట్‌ల కోసం వివిధ ఇతర నమూనాలను ఉపయోగించవచ్చు, ఉదాహరణకు లీనియర్ డిస్క్రిమినెంట్ అనాలిసిస్, క్వాడ్రాటిక్ డిస్క్రిమినెంట్ అనాలిసిస్ మరియు సాధారణీకరించిన లీనియర్ మోడల్, ఇవి చాలా ఉపయోగకరమైన వాటిలో కొన్ని.

పెద్ద డేటాసెట్ల కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్

పెద్ద డేటాసెట్‌లను లేదా పెద్ద డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం విలువైన అంతర్దృష్టులకు సంభావ్యతను కలిగి ఉంటుంది కానీ ప్రత్యేకమైన సవాళ్లను కలిగిస్తుంది. మీరు చిన్న మరియు పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం పేర్కొన్న వాటిని మినహాయించి మేము ఇంతకు ముందు చర్చించిన మోడల్‌లలో దేనినైనా ఉపయోగించవచ్చు. అయితే, ఇంత పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం ఇక్కడ అతిపెద్ద సమస్య. కాబట్టి, ఇక్కడ పేర్కొన్న మోడల్‌లు మరియు అల్గారిథమ్‌లు భారీ మొత్తంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి.

• బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్:  బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ అనేది ఒక పెద్ద డేటాసెట్‌ను చిన్న డేటాసెట్‌లుగా (బ్యాచ్‌లు లేదా ప్యాకెట్‌లు) విభజించే టెక్నిక్, మరియు మోడల్ ప్రతి బ్యాచ్‌పై క్రమంగా శిక్షణ పొందుతుంది. ఈ పద్ధతి అతిగా అమర్చడాన్ని నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది, పెద్ద డేటాసెట్‌లతో ఒక సాధారణ సమస్య, మరియు శిక్షణ ప్రక్రియను మరింత నిర్వహించగలిగేలా చేస్తుంది.
• పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్: డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే పెద్ద మరియు సంక్లిష్టమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల శిక్షణను వేగవంతం చేయడానికి అనేక యంత్రాలు లేదా ప్రాసెసర్‌లలో డేటా మరియు టాస్క్‌లను విస్తరించడం. అపాచీ హడూప్ మరియు అపాచీ స్పార్క్ వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్ కోసం బలమైన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను అందిస్తాయి.

మీరు పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం లీనియర్ రిగ్రెషన్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల వంటి కొన్ని ఇతర ML మోడల్‌లను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

చదవండి:  విజయవంతమైన డోఫాయిల్ వ్యాప్తి వెనుక ప్రవర్తన పర్యవేక్షణ & మెషిన్ లెర్నింగ్

ఉత్తమ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ ఏమిటి?

వివిధ మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లలో నైవ్ బేస్, KNN, రాండమ్ ఫారెస్ట్, బూస్టింగ్, అడాబూట్, లీనియర్ రిగ్రెషన్ మరియు మరిన్ని ఉన్నాయి. అయితే, మీరు ఎంచుకోవాల్సిన మోడల్ పరిస్థితి లేదా మీరు పని చేస్తున్న ప్రాజెక్ట్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. మేము పైన పేర్కొన్న కొన్ని ఉదాహరణలను మరియు ఉపయోగించడానికి ఉత్తమమైన మోడల్‌లు మరియు అల్గారిథమ్‌లను పేర్కొన్నాము.

చదవండి:  ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ గురించి వివరించారు

3d ఆబ్జెక్ట్స్ ఫోల్డర్‌ను తొలగించండి

4 మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ ఏమిటి?

నాలుగు మెషిన్-లెర్నింగ్ మోడల్‌లు పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస నమూనా, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాస నమూనా, సెమీ-పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస నమూనా మరియు ఉపబల అభ్యాస నమూనా. ప్రతి దాని స్వంత పెర్క్‌లు ఉన్నాయి, కాబట్టి అవన్నీ కలిసి ఉపయోగించాలి.

ఇది కూడా చదవండి: డీప్ లెర్నింగ్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్.