शीर्ष 5 मशीन लर्निंग अल्गोरिदम सोपे बनवले (नवशिक्यासाठी अनुकूल मार्गदर्शक)

मशीन लर्निंग हे कोड आणि समीकरणांनी भरलेल्या सुपर तांत्रिक, गोंधळात टाकणारे जग वाटू शकते. परंतु एकदा आपण काही प्रमुख संकल्पना समजून घेतल्या की, प्रत्यक्षात ते इतके भयानक नसते. खरं तर, बहुतेक वास्तविक-जागतिक AI अनुप्रयोग केवळ मूठभर शक्तिशाली मशीन लर्निंग अल्गोरिदमवर अवलंबून असतात.

हे मार्गदर्शक शीर्ष 5 मशीन लर्निंग अल्गोरिदम अशा प्रकारे मोडेल जे सोपे, नवशिक्यांसाठी अनुकूल आणि पूर्णपणे शब्दशः मुक्त आहे. शेवटी, ते काय करतात, ते कसे कार्य करतात आणि ते कुठे वापरले जातात हे तुम्हाला कळेल.

चला ते हलके, व्यावहारिक आणि मुद्देसूद ठेवूया.

प्रतिगमन

हे सर्व संख्यांसह अंदाज बांधण्याबद्दल आहे. हुशार अंदाज लावणाऱ्याप्रमाणे प्रतिगमनाचा विचार करा. तुम्ही त्याला काही इनपुट द्या आणि ते आउटपुट म्हणून संख्येचा अंदाज लावण्याचा प्रयत्न करते.

उदाहरण:
घराचा आकार, स्थान आणि शयनकक्षांची संख्या यावर आधारित घराची किंमत सांगू इच्छिता? ते कामात प्रतिगमन आहे.

रेखीय प्रतिगमन ही सर्वात लोकप्रिय आवृत्ती आहे, जी डेटा बिंदूंद्वारे एक सरळ रेषा काढते आणि अंदाज लावण्यासाठी ती वापरते.

ते कुठे वापरले जाते:

• घराच्या किंमतीचा अंदाज
• विक्री अंदाज
• स्टॉक किंमत ट्रेंड
• वैद्यकीय खर्चाचा अंदाज

ते कसे कार्य करते:
हे ऐतिहासिक डेटा पाहते आणि व्हेरिएबल्समधील संबंध शोधते. मग भविष्यातील परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी ते लागू होते.

वर्गीकरण

रिग्रेशनने संख्यांचा अंदाज घेतल्यास, वर्गीकरण श्रेणी किंवा लेबलांचा अंदाज लावते. हे मेल बॉक्समध्ये क्रमवारी लावण्यासारखे आहे—हा ईमेल स्पॅम आहे, तो नाही.

उदाहरण:
फोटो मांजरीचा आहे की कुत्र्याचा आहे हे सांगणारे ॲप वर्गीकरण वापरते.

येथे सर्वात सामान्य अल्गोरिदमपैकी एक म्हणजे लॉजिस्टिक रीग्रेशन (नाव असूनही, ते वर्गीकरणासाठी आहे), आणि दुसरा मोठा म्हणजे निर्णय वृक्ष.

ते कुठे वापरले जाते:

• ईमेल स्पॅम शोधणे
• वैद्यकीय निदान (रोग/रोग नाही)
• फसवणूक शोध
• ग्राहक मंथन अंदाज

ते कसे कार्य करते:
हे लेबल केलेल्या उदाहरणांवरून शिकते आणि प्रत्येक श्रेणी परिभाषित करणारे नमुने काढतात.

क्लस्टरिंग

क्लस्टरिंग हे आपल्या गोंधळलेल्या खोलीचे आयोजन करण्यासारखे आहे. नेमके काय कुठे जाते हे तुम्हाला माहीत नाही, परंतु तुम्ही समान गोष्टी एकत्रित करता.

उदाहरण:
स्ट्रीमिंग सेवा वापरकर्त्यांना पाहण्याच्या वर्तनावर आधारित गटबद्ध करते, त्यानंतर त्यानुसार शोची शिफारस करते.

येथे गो-टू अल्गोरिदम K-मीन्स क्लस्टरिंग आहे, जे समानतेच्या आधारावर डेटा आपोआप गटांमध्ये (क्लस्टर) विभाजित करते.

ते कुठे वापरले जाते:

• ग्राहक विभाजन
• बाजार संशोधन
• प्रतिमा संक्षेप
• सोशल मीडिया वापरकर्त्यांना गटबद्ध करणे

ते कसे कार्य करते:
हे लेबल नसलेल्या डेटामध्ये नमुने शोधते आणि मानवी मार्गदर्शनाशिवाय समान आयटमचे गट करते.

निर्णय झाडे

तुम्हाला उत्तर मिळेपर्यंत होय/नाही प्रश्नांची मालिका विचारण्याची कल्पना करा. अशा प्रकारे निर्णय झाडे कार्य करतात. ते फ्लोचार्टसारखे आहेत जे प्रत्येक टप्प्यावर निवड करतात.

उदाहरण:
क्रेडिट कार्ड कंपनी ग्राहकाचा अर्ज मंजूर करायचा की नाही हे ठरवण्यासाठी निर्णय वृक्ष वापरते.

ते कुठे वापरले जाते:

• जोखीम मूल्यांकन
• कर्ज मंजूरी
• समस्यांचे निदान
• विपणन धोरणे निवडणे

ते कसे कार्य करते:
अल्गोरिदम एक झाड तयार करतो जिथे प्रत्येक “शाखा” प्रश्नाचे प्रतिनिधित्व करते आणि प्रत्येक “पान” हा अंतिम निर्णय किंवा अंदाज असतो.

ते समजण्यास आणि समजावून सांगण्यास सोपे आहेत, ज्यामुळे ते वास्तविक-जगातील व्यवसाय अनुप्रयोगांमध्ये खूप लोकप्रिय आहेत.

न्यूरल नेटवर्क्स

मानवी मेंदू कसे कार्य करतो यावरून न्यूरल नेटवर्क प्रेरित होतात. ते शक्तिशाली, लवचिक आणि प्रतिमा ओळख किंवा नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया यासारख्या अधिक जटिल कार्यांमध्ये वापरले जातात.

उदाहरण:
सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार स्टॉपची चिन्हे, पादचारी आणि रस्त्याच्या लेन ओळखण्यासाठी न्यूरल नेटवर्क वापरते.

ते कुठे वापरले जाते:

• चेहऱ्याची ओळख
• आवाज सहाय्यक
• भाषा अनुवाद
• स्वायत्त वाहने

ते कसे कार्य करते:
त्यामध्ये एकमेकांशी जोडलेल्या “न्यूरॉन्स” (नोड्स) चे थर असतात. अंतिम निर्णय होईपर्यंत प्रत्येक स्तर डेटावर प्रक्रिया करतो आणि पुढील स्तरावर पास करतो. हे त्यांना जटिल नमुने शिकण्यास अनुमती देते.

त्यांना प्रशिक्षित करण्यासाठी जास्त वेळ लागतो आणि त्यांना अधिक डेटाची आवश्यकता असते, परंतु ते आश्चर्यकारकपणे शक्तिशाली आहेत.

तुलना

शीर्ष 5 मशीन लर्निंग अल्गोरिदमची तुलना कशी होते यावर येथे एक द्रुत दृष्टीक्षेप आहे:

अल्गोरिदम	साठी सर्वोत्तम	शिकण्याचा प्रकार	उदाहरण वापर केस
रेखीय प्रतिगमन	संख्या अंदाज	पर्यवेक्षण केले	घराच्या किमती
लॉजिस्टिक रिग्रेशन	वस्तूंचे वर्गीकरण	पर्यवेक्षण केले	स्पॅम शोध
K- म्हणजे क्लस्टरिंग	तत्सम आयटमचे गट करणे	पर्यवेक्षण न केलेले	ग्राहक विभाजन
निर्णय झाडे	साधे निर्णय घेणे	पर्यवेक्षण केले	कर्ज मंजूरी
न्यूरल नेटवर्क्स	जटिल कार्ये आणि नमुने	पर्यवेक्षित / खोल	प्रतिमा ओळख

प्रत्येक अल्गोरिदमची ताकद असते आणि योग्य अल्गोरिदम तुम्ही कोणती समस्या सोडवत आहात यावर अवलंबून असते.

मशीन लर्निंग हे रॉकेट सायन्स असण्याची गरज नाही. एकदा तुम्हाला कोर अल्गोरिदम माहित झाल्यानंतर, बाकीचे समजणे खूप सोपे होते. मूलभूत गोष्टींसह प्रारंभ करा—एक रेखीय प्रतिगमन मॉडेल तयार करण्याचा प्रयत्न करा, निर्णयाच्या झाडासह खेळा आणि क्लस्टरिंग कसे कार्य करते ते पहा. हे पाच अल्गोरिदम तुम्ही आज AI मध्ये पाहत असलेल्या जवळजवळ प्रत्येक गोष्टीचा गाभा बनवतात.

तुमची पार्श्वभूमी काहीही असो, तुम्ही ते थोडे कुतूहलाने आणि सरावाने शिकू शकता. आणि कोणास ठाऊक? तुमचा पुढील प्रकल्प पुढील मोठ्या ट्रेंडचा अंदाज लावू शकतो.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न