🤖یادگیری ماشین مجموعه‌ای از روش‌ها و الگوریتم‌هاست که به کامپیوترها امکان می‌دهد با تحلیل داده‌ها، الگوها و روابط میان آن‌ها را شناسایی کند و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند. هر الگوریتم شیوه یادگیری، نیاز داده‌ای، میزان پیچیدگی و کاربرد خاص خود را دارد؛ بنابراین انتخاب الگوریتم مناسب، تأثیر مستقیمی بر دقت، سرعت و قابلیت تفسیر نتایج خواهد داشت.

⚠️تفاوت الگوریتم‌های ML در چیست؟
۱)از نظر روش‌های یادگیری یا
(Learning Approach)

■الگوریتم‌ها از نظر روش یادگیری با یکدیگر تفاوت دارند. برخی از داده‌های برچسب‌دار استفاده می‌کنند، برخی بدون برچسب به دنبال کشف الگوها هستند و برخی دیگر از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یاد می‌گیرند.

۲) از نظر نوع و نیاز داده‌ها (Data Needs)
■بعضی الگوریتم‌ها به داده‌های برچسب‌دار نیاز دارند؛ یعنی برای هر نمونه، پاسخ درست یا گروه آن مشخص شده است. در مقابل، الگوریتم‌های بدون نظارت می‌توانند داده‌های بدون برچسب را تحلیل کنند و ساختارهای پنهان را بیابند
ادامه...
#MLAlgorithms
@toobabigdatascience