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Cómo los algoritmos de aprendizaje automático predecirán las tendencias futuras

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El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que impulsa las tecnologías comerciales de la nueva era y está transformando todos los sectores. El aprendizaje automático es el estudio de algoritmos matemáticos que imparten a las máquinas la capacidad de autoaprendizaje a través de los datos y la experiencia y mejoran con el tiempo para ofrecer mejores resultados. Has estado usando ML durante mucho tiempo incluso sin darte cuenta. Sí, está accediendo a correos electrónicos, que se clasifican automáticamente como spam, foros, anuncios, etc., y las búsquedas web que realiza son cada vez más relevantes y su propósito es el resultado del aprendizaje automático en acción.

Aquí discutiré varios algoritmos ML que se aprovechan en todas las industrias para impulsar el crecimiento y la eficiencia a gran escala. Si está entusiasmado con aprender ML, eche un vistazo a este

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, un Diploma de Posgrado por NIT Warangal. Antes de eso, analicemos un poco más sobre el contexto de estos algoritmos.

Tabla de contenido

¿Qué es el análisis predictivo?

Algunos de los modelos de análisis predictivo más populares:

¿Cuáles son algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más populares para predecir tendencias futuras?

Conclusión:

¿Qué es el análisis predictivo?

Varias organizaciones de todo el mundo utilizan ampliamente el análisis predictivo para predecir tendencias y eventos futuros utilizando datos históricos a través de la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático. Considerando que, el análisis descriptivo y de diagnóstico se basa en lo que sucedió. ¿Cómo pasó eso? Mientras que el análisis predictivo y prescriptivo se centra en lo que está por suceder.

Algunos de los modelos de análisis predictivo más populares:

Modelo de clúster

Modelo de clasificación

Modelo de valores atípicos

El modelado de clústeres segrega a los usuarios según sus comportamientos y rasgos compartidos en grupos y otros subgrupos o grupos anidados.

El modelado de cl

asificación es fácil y responde una pregunta de Sí / No como respuesta. Aprende de los datos históricos y luego clasifica los datos para ayudarlo a responder la pregunta. Debido a su simplicidad, existe en varias industrias.

Los modelos de valores atípicos se utilizan cuando necesitamos descubrir la entrada fraudulenta automáticamente.

¿Cuáles son algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más populares para predecir tendencias futuras?

Hay bastantes algoritmos de aprendizaje automático populares que predicen tendencias futuras. Y estan:

Bosque aleatorio

Máquina de gradiente reforzado (GBM)

Modelo lineal generalizado (GLM)

Random Forest es el algoritmo de clasificación ML más famoso que existe en la actualidad. Su nombre se deriva de bosque natural, ya que utiliza árboles o árboles de decisión para encontrar la salida precisa. Cuantos más árboles, mayor será la precisión. Restringe el sobreajuste y vota sobre la mejor solución a partir de muestras de datos de todos los árboles de decisión. Mira esto

Tutorial de aprendizaje automático

para comprender mejor los algoritmos de aprendizaje automático.

Gradient Boosted Machine (GBM) se usa para construir modelos de predicción, usando árboles de decisión, al igual que en Random Forest. Pero aquí en GBM, un árbol se construye a la vez y considera la precisión y los errores en el árbol previamente entrenado, a diferencia de Random Forest.

El modelo lineal generalizado (GLM) reúne todos los modelos de regresión, como el modelo lineal clásico, modelos para recuentos de datos y modelos de supervivencia, todo en una sola plataforma. Los GLM son similares a los modelos de regresión lineal clásica.

Conclusión:

Los mejores modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático dependen de los casos de uso comerciales individuales y de ciertos factores como la precisión, la velocidad, la agilidad y la confiabilidad que requieren para un funcionamiento adecuado.