Некоторые алгоритмические методы, которые применяются в современном машинном обучении:

• Линейная регрессия. 12 Используется для предсказания числовых значений на основе независимых переменных. 1 Метод широко применяется в экономике, финансах, маркетинге и других областях. 2
• Логистическая регрессия. 23 Позволяет делить объекты по классификации и категории. 2 Алгоритм работает с малым числом зависимостей и делит предмет исследования всего на две категории. 2
• Деревья решений. 1 Алгоритмы используют древовидную модель для принятия решений, разбивая данные на подмножества на основе значений признаков. 1
• Случайный лес. 1 Ансамблевый метод, который строит множество деревьев решений и объединяет их результаты для улучшения точности и устойчивости модели. 1
• Метод k-ближайших соседей. 2 Этот алгоритм обучения объединяет объекты с похожими свойствами в группы. 2
• Нейронные сети. 2 Имитируют работу мозга человека, распознают образы, обрабатывают речь и работают автономно. 2
• Сверточные нейросети. 3 Специализируются на визуальном контенте — фото, видео, иллюстрации. 2 Такие алгоритмы лежат в основе систем компьютерного зрения и слуха. 3