شرح أفضل 5 نماذج للتعلم الآلي للمبتدئين

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق هي ابتكارات تكنولوجية تثبت قيمتها في كل صناعة يمكنك التفكير فيها. لا عجب أنها المصطلحات الأكثر مناقشة وشعبية في جميع أنحاء العالم. لا يزال الكثير من الناس يعتقدون أن هذه المفاهيم ظهرت فجأة من العدم ؛ لكن هذا أبعد ما يكون عن الحقيقة.

كانت هذه التقنيات موجودة منذ عدة سنوات ، ولكن لم تحصل على الاهتمام الذي تستحقه إلا قبل بضع سنوات. إن الفضل في جعل هذه الابتكارات تصل إلى ملايين الأشخاص في جميع أنحاء العالم يجب أن يذهب للناس في المشهد التكنولوجي.

لقد عمل العلماء والباحثون والمسوقون ورجال الأعمال بلا كلل لجعل الآخرين يفهمون كيف تتمتع هذه الابتكارات بالقدرات على تغيير الطريقة التي نؤدي بها أعمالنا أو نتعامل معها ونحل المشاكل في حياتنا اليومية. الشيء الوحيد الذي يجب أن تفهمه هو أنه على الرغم من أن هذه التقنيات مرتبطة ببعضها البعض ، إلا أنها ليست متشابهة. سيركز منشور المدونة هذا على نماذج التعلم الآلي والتعلم الآلي.

كيف يؤثر التعلم الآلي؟

في السنوات القليلة الماضية ، ظهر التعلم الآلي في حد ذاته. اكتشف الناس في جميع أنحاء العالم أن التعلم الآلي لديه القدرة على إحداث فرق. يمكن أن يغير ML تمامًا الطريقة التي ينظر بها الأشخاص إلى التطبيقات الهامة مثل التعرف على الصور واستخراج البيانات والأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية وغيرها. يمكن أن تقدم ML حلولًا في جميع هذه المجالات ولديها ابتكار يعتمد عليه الجنس البشري كثيرًا في الأوقات القادمة.

أدت شعبية التعلم الآلي وفهم أن لها ما يلزم لتغيير الأشياء إلى زيادة الطلب على الأشخاص الذين يعرفون كيف تعمل هذه التكنولوجيا وكيف يمكن استخدامها لحل مشاكل الحياة الواقعية. الآن دعنا ننتقل مباشرة إلى الموضوع.

نوع خوارزميات التعلم الآلي

خوارزميات التعلم الآلي هي برامج محددة جيدًا تتعلم من البيانات وتتحسن بمرور الوقت. إنهم لا يحتاجون إلى تدخل بشري للقيام بعملهم. قد تختلف المهام التي من المفترض أن تتعلمها هذه الخوارزميات من التعلم القائم على المثيل وتعلم وظيفة التعيين التي تطابق المدخلات إلى المخرجات لتعلم البنية غير المعروفة في مجموعة بيانات غير مصنفة ، وأكثر من ذلك.

عليك أن تفهم أن خوارزميات الآلة هي أساس العمل الذي من المفترض أن تقوم به هذه التقنية. بعبارة أخرى ، يجعلونها علامة. لذلك ، يصبح عليك اختيار خوارزمية ML المناسبة لاحتياجاتك. إنه المكان الذي يكون فيه الفهم الأساسي للمفهوم مفيدًا. تحتاج إلى إيجاد خوارزمية تناسب المشكلة التي تبحث عن حل لها.

أيضًا ، تساعد خوارزميات التعلم الآلي الشركات على اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات. بهذه الطريقة ، فإن فرص أن تؤتي قراراتهم أرباحًا بمرور الوقت تكون عالية جدًا. الآن دعنا نوجه انتباهنا إلى أنواع خوارزميات التعلم الآلي المتاحة للاختيار من بينها.

تندرج خوارزميات التعلم الآلي بشكل رئيسي تحت ثلاث فئات أساسية - التعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز. يحتوي التعلم الخاضع للإشراف على ميزة التعليقات التي تشير إلى ما إذا كان التنبؤ صحيحًا أم خاطئًا. هناك بعض أنواع التعلم الخاضع للإشراف ، كل مجموعة بيانات لها المخرجات المطلوبة. يتم الإشراف عندما ينتج عن التنبؤ خطأ لتغيير الوظيفة وتعلم كيفية تعيين المدخلات إلى المخرجات.

التعلم غير الخاضع للإشراف ليس له أي علاقة بالاستجابة ؛ يستخدم فقط هيكله الخفي لتصنيف البيانات. ليس لديك الإخراج المطلوب لمجموعة بيانات في هذا النوع من خوارزمية التعلم الآلي. ما يحدث بدلاً من ذلك هو أن الوظيفة تحاول فصل البيانات إلى فئات مختلفة. يتم إجراء هذا التقسيم بحيث يكون لكل فئة منفصلة جزءًا من البيانات بسمات مشتركة.

أخيرًا ، يشبه التعلم المعزز بطريقة ما التعلم الخاضع للإشراف لأنه يحصل أيضًا على تعليقات ؛ ومع ذلك ، لا يتم تلقي هذه التعليقات لكل حالة أو مدخلات. يركز نوع خوارزمية ML هذا على إجراءات التعلم لعدد قليل من الحالات التي يمكن أن تساعدها في الانتقال إلى الحالة المطلوبة.

على عكس التعلم الخاضع للإشراف الذي يحدث فيه الخطأ بعد كل مثال ، فإن التعلم المعزز يسجل الأخطاء فقط عند تلقي إشارة التعزيز. هذا السلوك له الكثير من أوجه التشابه مع التعلم البشري ، حيث تتلقى التعليقات فقط عندما تكون المكافأة وشيكة.

نمت خوارزميات التعلم الآلي كثيرًا على مر السنين ، ولا تزال تتطور ، وتتوافق مع المشكلات التي يتم استخدامها للعثور على إجابات لها. لدينا حاليًا هذه الأنواع الثلاثة التي تغطي تقريبًا جميع نماذج التعلم الآلي المستخدمة اليوم. في المستقبل ، قد نضيف بضعة أنواع أخرى إلى هذه الأنواع الثلاثة.

قراءة: أفكار مشروع التعلم الآلي للمبتدئين

نماذج التعلم الآلي الأكثر شيوعًا

في هذا القسم ، سنتحدث عن نماذج التعلم الآلي الأكثر استخدامًا. هيا نبدأ.

1. الانحدار الخطي

ما هو الانحدار الخطي؟ إذن فهذه الخوارزمية تقوم بعمل تنبؤات حول متغير المخرجات بناءً على واحد أو أكثر من متغيرات المدخلات. يتم تمثيله على شكل خط - y = bx + c. يمكن استخدام الانحدار الخطي للتنبؤ بعدة أشياء. يمكنك استخدام هذا النموذج للتنبؤ بقيمة المنزل على أساس خصائصه أو خصائصه المختلفة ، مثل عدد الغرف ، والمساحة الإجمالية ، والمدارس القريبة ، وتوافر وسائل النقل ، وما إلى ذلك. ويمكن أيضًا استخدامه للتنبؤ بالبيع أسعار المنتجات لمعايير مختلفة ، مثل سلوك العميل.

2. تحليل المكون الرئيسي أو PCA

يشار إليه على أنه نموذج تقليل الأبعاد الذي يتم استخدامه لتقليل المتغيرات الموجودة في مجموعة البيانات إلى الحد الأدنى. يقوم بذلك عن طريق تجميع تلك المتغيرات التي يكون مقياس قياسها هو نفسه ، والتي لها ارتباطات أعلى من غيرها. الغرض من هذا النموذج هو تصفية مجموعة البيانات بطريقة تمكننا من الوصول إلى مجموعات جديدة من المتغيرات التي لا تزال كافية لوصف تباينها.

يستخدم PCA في تفسير الاستطلاعات التي تحتوي على الكثير من السمات أو الأسئلة. على سبيل المثال ، عادةً ما تحتوي الاستطلاعات التي يتم إجراؤها لدراسة الثقافة أو الرفاهية أو السلوك على الكثير من الأسئلة. باستخدام PCA ، يمكن تجميع هذه الأسئلة في مكونات رئيسية يمكن شرحها بسهولة في تقرير الاستطلاع.

3. K- يعني التجميع

هذا نموذج يستخدم النقط الوسطى أو المراكز الهندسية كمرجع لمجموعات المراقبة الخاصة بهم. يتم تحديد عدد الكتل المستخدمة بواسطة الشخص الذي يقوم بإجراء هذا التحليل. غالبًا ما يتم تحليل تجزئة السوق - إما لاكتشاف أوجه التشابه في العملاء أو لاكتشاف شريحة عملاء جديدة تمامًا.

4. أشجار التصنيف والانحدار (CART)

تعد أشجار القرار طريقة فعالة للغاية لتقسيم النتائج المختلفة ثم تقسيمها إلى مجموعات. CART هو نوع مفضل ومفيد لشجرة القرار المستخدمة في كل من الانحدار والتصنيف. يتم تحديد متغير استجابة ، ويتم تقسيم متغيرات التوقع إلى مجموعات. عادة ما يتم اختيار عدد الأقسام المطلوبة من قبل الجهاز نفسه لتجنب حالات فرط التجهيز والتركيب. تعتبر CART فعالة عندما لا تكون النماذج الأخرى مثل نماذج الصندوق الأسود مناسبة عادةً بسبب الافتقار إلى الوضوح أو الشفافية التي توفرها.

اقرأ أيضًا عن: راتب مهندس تعلم الآلة في الهند

5. K- أقرب جيران أو k-NN

يمكن استخدام هذا النموذج للتنبؤ أو التصنيف وفقًا للمتغيرات المعنية. يقارن النموذج القرب بين الملاحظات الموجودة بالفعل في مجموعة البيانات وتلك التي تم تشكيلها حديثًا. تقوم الآلة بالحساب بنفسها وتختار عدد الجيران الذين يجب مقارنتهم (k). يحد من حدوث نقص في البيانات وتخصيصها.

بالنسبة للتصنيف ، فإن تقارب معظم الجيران المنتمين إلى فئة معينة من الملاحظة الجديدة يحدد فئة الملاحظة الجديدة. في سيناريو التنبؤ ، يتم توقع قيمة الملاحظة الجديدة من خلال أخذ متوسط ​​سمات الجيران المستهدفة. تعرف على المزيد حول KNN في R.

خاتمة

التعلم الآلي هو فرع يعتمد على الذكاء الاصطناعي حيث تُستخدم البيانات لتحديد الأنماط التي يمكن أن تساعد في اتخاذ القرارات دون تدخل بشري ضئيل. من المهم تطوير فهم أعمق للنماذج التي تمت مناقشتها هنا لبدء استخدامها في الحياة الواقعية.

هناك العديد من الفروق الدقيقة في التعلم الآلي وخوارزمياته ، مثل العدوان الخطي ، والانحدار اللوجستي ، و Naive Bayes ، و K-Means ، والتي لن تعرفها إلا عند المضي قدمًا في هذا التعلم الموجز. تعلم الآلة هو بالفعل أداة قوية سيتم استخدامها في المستقبل لإيجاد حلول لبعض المشاكل الأكثر إلحاحًا في هذا العالم. تأكد من أنك دائمًا على علم بما يحدث حولك!

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.