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Como os algoritmos de aprendizado de máquina irão prever tendências futuras

techserving |
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O aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da inteligência artificial (IA), que impulsiona as tecnologias de negócios da nova era e está transformando todos os setores. Aprendizado de máquina é o estudo de algoritmos matemáticos que conferem às máquinas a capacidade de se autoaprender por meio de dados e experiência e melhorar com o tempo para oferecer melhores resultados. Você já usa ML há muito tempo, mesmo sem perceber. Sim, você está acessando e-mails, que são classificados automaticamente como spam, fóruns, anúncios, etc. e as pesquisas na web que você realiza estão se tornando cada vez mais relevantes e direcionadas a um propósito é o resultado do aprendizado de máquina em ação.

Aqui, discutirei vários algoritmos de ML que são aproveitados em todos os setores para impulsionar o crescimento e a eficiência em grande escala. Se você está animado para aprender ML, dê uma olhada neste

Cursos AI ML

, um Diploma de Pós-Graduação pela NIT Warangal. Antes disso, vamos discutir um pouco mais sobre o contexto desses algoritmos.

Índice

O que é análise preditiva?

Alguns dos modelos de análise preditiva mais populares:

Quais são alguns dos algoritmos de ML populares para prever tendências futuras?

Conclusão:

O que é análise preditiva?

O Predictive Analytics é amplamente utilizado por várias organizações em todo o mundo para prever tendências e eventos futuros usando dados históricos com a ajuda de algoritmos de ML. Visto que a Análise Descritiva e de Diagnóstico depende do que aconteceu? Como isso aconteceu? Considerando que o Predictive and Prescriptive Analytics se concentra no que ainda está para acontecer.

Alguns dos modelos de análise preditiva mais populares:

Modelo de Cluster

Modelo de Classificação

Modelo Outliers

A Modelagem de Cluster separa os usuários em seus comportamentos e características compartilhados em grupos e outros subgrupos ou grupos aninhados.

A mo

delagem de classificação é fácil e responde a uma pergunta de Sim / Não. Ele aprende com os dados históricos e, em seguida, classifica os dados para ajudá-lo a responder à pergunta. Devido à sua simplicidade, ele existe em vários setores.

Modelos de outliers são usados ​​quando precisamos descobrir a entrada fraudulenta automaticamente.

Quais são alguns dos algoritmos de ML populares para prever tendências futuras?

Existem alguns algoritmos de ML populares que estão prevendo tendências futuras. E eles são:

Floresta Aleatória

Gradient Boosted Machine (GBM)

Modelo Linear Generalizado (GLM)

Random Forest é o algoritmo de classificação de ML mais famoso que existe hoje. Seu nome é derivado de floresta natural, pois usa árvores ou árvores de decisão para encontrar a saída precisa. Quanto mais árvores, maior será a precisão. Ele restringe overfitting e votos na melhor solução de amostras de dados de todas as árvores de decisão. Veja isso

Tutorial de aprendizado de máquina

para entender melhor os algoritmos de ML.

Gradient Boosted Machine (GBM) é usado para construir modelos de previsão, usando árvores de decisão, assim como em Random Forest. Mas aqui no GBM, uma árvore é construída por vez e considera a precisão e os erros na árvore previamente treinada, ao contrário da Random Forest.

O modelo linear generalizado (GLM) traz todos os modelos de regressão, como o modelo linear clássico, modelos para contagens de dados e modelos de sobrevivência, tudo em uma única plataforma. Os GLMs são semelhantes aos modelos de regressão linear clássica.

Conclusão:

Os melhores modelos preditivos e algoritmos de aprendizado de máquina dependem de casos de uso de negócios individuais e de certos fatores, como precisão, velocidade, agilidade e confiabilidade, necessários para o funcionamento adequado.