学生，Sathyabama科学技术学院教授摘要 - 该问题论文分析仪的目的是检查如何在不同领域应用机器学习算法。本文着重于评估这些算法的性能，并将机器学习方法应用于现实世界中的挑战。该研究调查了机器学习在各种领域的潜力，包括银行，医疗保健，图像识别，自然语言处理和推荐系统。为了进行研究，必须收集数据集并进行预处理，必须使用机器学习算法，并且必须评估其准确性和效率。在将这些算法付诸实践中遇到的困难和限制也涵盖在本文中，包括可解释性，数据维度和过度拟合。本文介绍了机器学习中的最先进，涵盖了强化学习，无监督的学习方法，例如降低和聚类，以及监督的学习方法，例如回归和分类。此外，研究研究了众所周知的机器学习框架和库的应用，包括Scikit-Learn，Tensorflow和Pytorch。结果突出了选择正确的算法并调整超参数以达到峰值性能是多么重要。从这项研究中收集的知识可以帮助选择最佳的问题领域的最佳算法，并提高对不同机器学习技术的优势和缺点的理解。通过对其应用进行详细的分析和评估，考虑的所有因素，该问题论文可以增强当今机器学习研究的状态。关键字：过拟合，Scikit-Learn，Tensorflow，Pytorch，机器学习，算法，绩效评估，医疗保健，金融，图像识别，自然语言处理，推荐系统和增强学习。