أفضل 6 خوارزميات لتعلم الآلة لعلوم البيانات

في هذا العالم الجديد سريع الخطى ، حيث يتم التعامل مع المعلومات كسلعة ، يبدو أن طريقة الاتصال تتحسن فقط مع ظهور التكنولوجيا. تبحث الشركات التي لها وجود سائد في السوق عن محترفين عندما يتعلق الأمر بتعلم هذه المعلومات أو معالجتها لإفادةهم ، والبقاء في الطليعة عندما يتعلق الأمر بالمنافسة.

يمكن الحصول على المعلومات من خلال أي وسيلة ، سواء كان ذلك من خلال وسائل التواصل الاجتماعي أو التلفزيون أو الراديو أو التجمعات الاجتماعية. لكن هل اعتبرت أن القرارات التي ينتهي بك الأمر تتخذها غالبًا ما تستند إلى الإشاعات وليس على الحقائق الثابتة؟ فكر في الأمر - ليس كل ما تقرأه أو تسمعه صحيحًا ما لم يتم توثيقه.

هذا هو بالضبط المكان الذي يلعب فيه علم البيانات. يمنع الناس من اتخاذ قرارات لا تستند إلى حقيقة مثبتة.

ما هو علم البيانات؟

من منظور الشخص العادي ، إنه شيء واضح ومباشر. إنه مزيج من استدلال البيانات وتطوير الخوارزمية والتكنولوجيا بطريقة متعددة التخصصات لحل المشكلات المعقدة تحليليًا.

يتم إدخال مخزن للمعلومات الأولية ويتم تخزينها في مستودع البيانات حيث يتم تعلمها عن طريق التنقيب عنها. يتمثل جدول الأعمال الأساسي وراء Data Science في أنه يتم استخدامه بطرق إبداعية للحصول على قيمة عمل أفضل لمؤسستك. يتم تعليم علماء البيانات كيفية اكتشاف الأنماط المخفية في هذه البيانات الأولية بمساعدة مبادئ التعلم الآلي.

في كثير من الأحيان يتم الخلط بين الناس بين علماء البيانات ومحلل البيانات. يعد الفرق بين الاثنين مهمًا جدًا ، حيث لا يمكن لمحلل البيانات إلا معرفة ما يجري من خلال معالجة سجل البيانات. من ناحية أخرى ، لن يفعل عالم البيانات الشيء نفسه فحسب ، بل سيستخدم أيضًا خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتحديد حدث معين يجب أن يحدث في المستقبل.

لتسهيل فهم الأمور ، إليك أمثلة لثلاث شركات تستخدم علوم البيانات من حيث خدمتك بشكل أفضل كعميل.

1. Netflix: يقرأ ويفهم سلوكك على موقعه على الويب أو تطبيقه ، ويقترح عليك الأفلام والبرامج التلفزيونية التي قد تعجبك.
2. أمازون: تستخدم نفس التكتيك ، ومن خلال تحليل نمط قيامك بفحص عناصر معينة ، فإنها تساعدك على التنقل في طريقك والحصول على ما تريده بالضبط.
3. Spotify: بناءً على ذوقك للموسيقى وأنواعها ، يساعدك على الاستماع إلى فنانين آخرين أيضًا ، والعثور على أغانٍ جديدة ربما لم تسمع بها من قبل.

ما هي خوارزميات علوم البيانات الأعلى؟

قبل شرح خوارزميات علوم البيانات ، يجب أن نتعمق في ما يُعرف باسم التعلم الآلي. يتعلم المعلومات من البيانات ويتحسن بالخبرة دون تدخل بشري. يمكن أن تختلف المهام من كونها وظائف مثل تعيين المدخلات والمخرجات أو تعلم البنية المخفية في البيانات غير المسماة.

هناك ثلاثة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي:

• خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف

تحتوي البيانات الموجودة في هذا النموذج على تسميات معروفة سابقًا. لديها بعض المتغيرات المستهدفة مع قيم محددة.

• خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة

يمكن لهذا النموذج تصنيف أو تصحيح البيانات التي ليس لها تسميات محددة مسبقًا. يبحث عن القواسم المشتركة في الميزات ويتنبأ بالفئات على البيانات الجديدة.

• عززت التعلم

إنه نوع البرمجة الديناميكية التي تدرب الخوارزميات على اتخاذ سلسلة من القرارات. يتعلم تحقيق هدف في بيئة غير مؤكدة أو يحتمل أن تكون معقدة.

هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المختلفة عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات ، لكننا نركز بشكل أساسي على ستة.

أهم خوارزميات تعلم الآلة لعلوم البيانات:

• الانحدارالخطي

إنه تقريب نموذجي لعلاقة عرضية بين متغيرين أو أكثر. إنها قيمة للغاية لأنها الطريقة الأكثر شيوعًا لعمل الاستدلالات والتنبؤات. الفكرة الأساسية هي الحصول على الخط الذي يناسب البيانات بشكل أفضل ، حيث يكون خطأ التنبؤ الكلي لجميع نقاط البيانات صغيرًا قدر الإمكان.

• شجرة القرار

ينتمي هذا إلى عائلة خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف. إنه قابل للتكيف تمامًا ويمكن استخدامه في كل مشكلة تواجهها تقريبًا. شجرة القرار هي طريقة متعددة الاستخدامات قادرة على أداء مهام الانحدار والتصنيف. نظرًا لأن معظم مشكلات العالم الحقيقي غير خطية ، فإن شجرة القرار تساعد العالم على التخلص من البيانات غير الخطية وجعلها أسهل في الفهم.

• تجمع

على عكس شجرة القرار ، يقع هذا في خوارزمية التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف. هدفها الأساسي هو العثور على مجموعات أو هياكل مختلفة داخل البيانات. من خلال القيام بذلك ، يتم تصنيف عناصر مجموعة واحدة متشابهة مع بعضها البعض في مجموعة واحدة ، بينما يتم تصنيف العناصر المتبقية في مجموعة أخرى. سيكون قادرًا على معرفة أن هناك نوعين مختلفين من البيانات من خلال تجميعها في فئتين مختلفتين.

• التصور

ربما تكون هذه هي الطريقة العامية لاستنتاج البيانات ، حيث يمكن بسهولة تخمينها ، من خلال اسمها نفسه ، من خلال التصور. يوضح الجوانب الرئيسية للتحليل من خلال توصيل النتائج بوضوح للجمهور العام. يمكن إجراؤه من خلال الرسوم البيانية والمخططات الشريطية / الدائرية والمتسلسلة الزمنية وما إلى ذلك.

• غابات عشوائية

يتكون هذا النموذج من عدد كبير من أشجار القرار الفردية التي تعمل كلجنة. تعطي كل شجرة فردية في الغابة العشوائية تنبؤاتها الخاصة بالفئة ويصبح الفصل الذي يحصل على أكبر عدد من الأصوات هو توقع هذا النموذج. بمعنى آخر ، إنها بسيطة وقوية تمامًا مثل حكمة الجماهير.

• تحليل المكون الرئيسي

إنها طريقة تستخدم لتقليل عدد المتغيرات التي يمكن العثور عليها في البيانات. يمكنك استخراج العناصر المهمة من مجموعة كبيرة وتقليل أبعاد البيانات. فهو يجمع بين المتغيرات المرتبطة ببعضها البعض لتشكيل مجموعة أصغر من المتغيرات ويشار إلى ذلك بمكوناتها الرئيسية.

أين يمكنك تعلم هذه الأدوات الثورية؟

كما كنت ستطلع على المعلومات المذكورة أعلاه ، كان من الممكن أن يدرك أن التعليم التقليدي المقدم في الجامعات قد لا يكون كافياً في بيئة العمل الحالية. بعد كل شيء ، هناك فرق كبير بين دراسة شيء ما من الناحية النظرية ومشاهدة تطبيقاته العملية أمامك. تبحث الشركات بسهولة عن علماء البيانات لأنها تضيف قيمة لا مثيل لها إلى مؤسسة بخبراتهم وكفاءتهم.

في upGrad ، نقدم لك فرصة لإتقان هذه الدورات لتكون في صدارة المجموعة في المستقبل القريب ، وذلك أيضًا من بوابة إلكترونية.

بالتعاون مع IIIT Bangalore ، أطلقنا برنامج Data Science ، وإليك جميع التفاصيل التي تحتاجها للنظر في الارتقاء بحياتك المهنية إلى المستوى التالي:

• مدة الدورة: 11 شهر
• الحد الأدنى للأهلية: درجة البكالوريوس (لا تتطلب خبرة في الترميز)
• البرنامج المخصص لـ: المهندسين ، ومتخصصي البرمجيات وتكنولوجيا المعلومات ، ومتخصصي التسويق والمبيعات
• أدوات البرمجة واللغات المشمولة: Python و Tableau و Apache Spark و Hadoop و My SQL و Hive و Microsoft Excel

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

خاتمة

مدرسونا هم من رواد علماء البيانات بالإضافة إلى رواد الصناعة البارزين ، وإنه لشرف لنا وجودهم في هيئة التدريس لدينا. إذا كان أي من هذا يبدو وكأنه شيء تهتم به ، فراجع دبلوم PG في دورة علوم البيانات واحصل على فهم أكثر تعمقًا لما نقدمه.