Үлкен көлемдегі мәліметтерді өңдеу (Big Data): Үлкен көлемдегі деректерді өңдеу және талдау арнайы құралдар мен технологияларды қажет етеді, өйткені деректер көлемі үлкен болуы мүмкін және дәстүрлі әдістермен өңдеу мүмкін емес.
Деректер сапасы: Жетіспейтін деректер немесе деректердегі қателер сияқты деректер сапасының төмендігі талдау нәтижелерін бұрмалап, дұрыс емес қорытындыларға әкелуі мүмкін.
Құрылымдалмаған деректерді талдау: Мәтіндік деректерді, кескіндерді және аудионы талдау олардың құрылымдалмаған табиғаты мен гетерогенділігіне байланысты күрделі болуы мүмкін.
Құпиялық және қауіпсіздік мәселелері: Деректерді өңдеу және сақтау, әсіресе құпия деректермен жұмыс істегенде, құпиялылық пен қауіпсіздік мәселелерін көтеруі мүмкін
Деректер
Негізгі машиналық оқыту және терең оқыту алгоритмдері:
Сызықтық регрессия:Бұл алгоритм кіріс мүмкіндіктері мен шығыс мәндерінің жиынтығы арасындағы қатынасты модельдеу үшін қолданылады. Ол жылжымайтын мүлік бағасын немесе кірісті болжау сияқты регрессия мәселелерінде кеңінен қолданылады.
Логистикалық регрессия:Логистикалық регрессия екілік классификация үшін пайдаланылады, мұнда мақсат екі класстың бірін болжау болып табылады. Оны көп класты жіктеуге де кеңейтуге болады.
Шешім ағаштары: Шешім ағаштары - енгізу мүмкіндіктеріне негізделген шешімдер қабылдау үшін пайдаланылатын графикалық модель. Олар классификация мен регрессияны қоса алғанда, мәселелердің кең ауқымында қолданылуы мүмкін.
Кездейсоқ орман: Кездейсоқ орман - бұл болжау сапасын жақсартатын және артық орнатуды азайтатын шешім ағаштарының ансамблі. Оны классификация және регрессия есептеріне қолдануға болады.
Тірек векторлық әдіс (SVM):SVM жіктеу және регрессия есептері үшін қолданылады және деректерді жақсы бөлетін гиперпланды табуға мүмкіндік береді.
Жақын көршілерге (KNN): KNN объектілерді жақын көршілеріне k жақындығына қарай жіктейді. Бұл әдіс көбінесе жіктеу есептерінде қолданылады.
Терең оқыту алгоритмдері (нейрондық желілер):
Жасанды нейрондық желілер (ANN):ANN — адам миының жұмысына еліктейтін және бір-бірімен байланысқан нейрондардан тұратын модель. Олар кескінді, дыбысты және мәтінді өңдеуді қоса алғанда, қолданбалардың кең ауқымында қолданылады.
Конволюциялық нейрондық желілер (CNN):CNN кескіндерді өңдеуге маманданған және кескіндерден мүмкіндіктерді алу үшін конволюционды қабаттарды пайдаланады. Олар үлгіні тану, кескінді классификациялау және басқа компьютерлік көру тапсырмаларында қолданылады.
Қайталанатын нейрондық желілер (RNN):RNN мәтіндік және уақыттық қатарлар сияқты дәйекті деректерді өңдеуге арналған. Олар табиғи тілді өңдеуде және мәтінді құру тапсырмаларында кеңінен қолданылады.
Алгоритмдер мен әдістер