¿Cuáles son algunos de los mejores algoritmos de aprendizaje automático, considerando la eficiencia, la facilidad de implementación, etc.?

En términos de implementación de cualquier algoritmo de aprendizaje automático, hay tantas bibliotecas disponibles en la mayoría de los lenguajes de programación. Por lo tanto, no debería ser un problema comprender el uso de esas bibliotecas y adaptarlo según sus necesidades.

Cuando se trata de decidir el mejor algoritmo de aprendizaje automático, depende completamente de qué problema está tratando de resolver. Por ejemplo, si está trabajando en un problema de clasificación de texto, SVM funciona mejor en términos de precisión y eficiencia. Entonces, descubrir el mejor algoritmo es relativo al dominio de su problema.

Si desea conocer los mejores algoritmos para satisfacer sus necesidades, hay mucha literatura disponible en casi todos los dominios y la forma más sencilla de encontrarlos es google 🙂 Incluso si no es un experto en CS, estará capaz de manejar estos algoritmos si tienes una buena formación en matemáticas. Para comprender los principios detrás de cualquier algoritmo de aprendizaje automático, debe perfeccionar sus habilidades matemáticas.

Las máquinas de vectores de soporte y los bosques aleatorios (algoritmo) son uno de los algoritmos de ML más precisos de la historia. Recientemente, Deep Learning (Neural Network) ha estado proporcionando resultados muy poderosos.

Pocos recursos

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  2. ¿Por qué la creencia profunda es tan importante?

No hay bala de plata.

Hasta ahora no existe un algoritmo de Machine Learning que se adapte a su descripción. Si bien los SVM funcionan increíblemente bien, tienen una complejidad inherente para implementar. Por el contrario, los algoritmos simples como la Regresión logística tienden a no ser tan buenos y tienen un enorme tiempo de inactividad para entrenar y correr.

C4.5 se considera uno de los mejores algoritmos de mejor rendimiento y más utilizados. Este es esencialmente el algoritmo utilizado en los árboles de decisión.
Esto se ha convertido en la primera preferencia de la mayoría de los científicos de datos debido a su rendimiento eficaz y su menor complejidad, lo que facilita su implementación y aplicación en las tareas de aprendizaje automático.

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