هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي الشائعة، ومن بينها:
1. خوارزمية الانحدار الخطي (Linear Regression): تستخدم للتنبؤ بالقيم المستقبلية باستخدام مجموعة من المتغيرات المستقلة.
2. خوارزمية الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks): تستخدم للتعرف على الأنماط والتنبؤ بالقيم المستقبلية باستخدام شبكة من العقد الصناعية المستوحاة من الدماغ البشري.
3. خوارزمية العشوائيات العصبية (Random Forest): تستخدم للتصنيف والتنبؤ باستخدام مجموعة من الأشجار العشوائية المستقلة والتي تعمل معًا لاتخاذ القرار.
4. خوارزمية الدعم الفكري (Support Vector Machines): تستخدم للتصنيف والتنبؤ باستخدام مجموعة من النقاط في الفضاء تمثل البيانات المدربة.
5. خوارزمية الكتلة العصبية (Convolutional Neural Networks): تستخدم لتحليل الصور والتعرف على الأنماط وتطبيقات الترجمة الآلية وتصنيف الصوت.
6. خوارزمية العصبية الانطباعية (Recurrent Neural Networks): تستخدم للتنبؤ بالقيم المستقبلية باستخدام تدفق البيانات التسلسلية، مثل النصوص أو الصوت.
هذه هي بعض الخوارزميات الشائعة في مجال التعلم الآلي، وهناك المزيد من الخوارزميات المتقدمة التي يمكن استخدامها في مجالات محددة.
