by 我们不能否认，数据科学是这个数字化转型时代的重要领域之一。 这是因为大多数公司需要数据来辅助决策过程。 在其应用中，数据科学使用算法来解决业务流程中的问题。 基本上，数据科学并不是一门独立的科学。 相反，它是几个领域的组合，如统计学、数学和计算机。
在实践中，数据科学将机器学习和人工智能（AI）结合起来形成一种算法。 该算法稍后将在公司的决策系统中发挥作用。
公司经常使用几种类型的数据科学算法来帮助公司业务流程。 通常，公司会根据他们在数据库中的数据类型使用算法。
更多详细信息，请参阅以下文章的说明。
数据科学算法类型
算法类型算法是一系列逻辑步骤，可用于系统地解决问题。 简单来说，我们可以将算法定义为一组命令，这些命令以计算机程序的形式结构化和实现，以解决特定的计算问题。
在商业世界中，这种算法对于帮助数据处理（数据管理）和数据分析将非常有用。 尤其是分析大量数据（大数据分析）。 借助数据科学算法，计算流程将运行得更快、更高效，并提供准确的结果以支持业务增长。 为了实现它，数据科学家需要掌握几种类型的算法。
一般来说，该算法根据可用数据的类型分为三种。 即监督学习、无监督学习和强化学习。 以下是对每一个的解释：
监督学习算法（分类模型）
一种集成学习算法，该算法使用具有标签的数据。 也就是说，监督学习算法为预测和分类过程明确识别特征。 监督学习算法分为两种类型，即训练数据和测试数据。
所以，这类算法不能自学，必须先举个例子。 诀窍是标记数据集。 监督学习可以帮助企业解决各种问题。 例如，在电子邮件收件箱的单独文件夹中分类垃圾邮件。
另一方面，该算法有3个模型。 即分类、回归和预测。 非常流行的监督学习算法的示例是朴素贝叶斯分类器、K-最近邻 (KNN)、线性回归、随机森林、决策树和人工神经网络 (ANN)。
无监督学习（聚类分析）算法
接下来是无监督学习或聚类分析。 与监督学习不同，这种类型的算法不需要集成学习。 换句话说，无监督学习使用没有标签的数据。 该算法将根据结构、相似段、密度和相似特征来识别数据。 关键是从数据集中得出结论。
该算法只会根据数据的相似性来研究数据，或者我们可以称之为聚类。 这种聚类的目的是对数据进行分组，这样一个聚类中的对象就会相似。 通过集群，公司可以识别细分市场或细分潜在客户（合格的潜在客户）成为销售目标市场。
强化学习算法
第三种是强化学习，也是深度学习方法的一部分。 该算法不同于监督学习和无监督学习。 因为该算法旨在使计算机能够自动从环境中学习。
强化学习通常有助于发现哪些情况需要采取行动。 或者帮助找出在给定时期内哪些行动计划产生最高回报。
在强化学习算法中，有几个重要的术语，即agent、environment (e)、reward (r)、state (s)、policy (π)、value (V)、value function、model of the environment、model based方法，以及 Q 值或动作值 (Q)。
- 代理：在环境中执行某项操作以获得一些奖励的实体
- 环境（e）：代理必须处理的场景
- Reward (r) ：在执行某个动作或任务时给予代理的立即回报
- State : 表示当前情况的状态
- Policy( )：agent根据状态决定下一步动作的策略
- 价值（V）：长期回报
- 价值函数：确定状态值的函数，即奖励总数
- 环境模型：模拟环境状态的过程模型
- 基于模型的方法：使用基于模型的方法解决问题的方法
- Q值或动作值（Q）：几乎类似于值（V），但需要额外的动作参数
使用强化学习的一个例子是机器人在制造业中将货物从一个地方运送到另一个地方。 该机器人经过训练可以记住物体并以高精度和速度执行工作。
强化学习算法的一个例子是 Q-Learning。 这是对数据科学算法的回顾。 基本上，数据科学本身确实在公司的增长战略和发展中发挥着重要作用。 尤其是在当前业务数字化的情况下。
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