Home-theater-designers
هل تساءلت يومًا كيف تعمل السيارات ذاتية القيادة وروبوتات الدردشة وتوصيات Netflix الآلية؟ هذه التطورات التكنولوجية المفيدة هي نتاج التعلم الآلي.
يقوم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بتدريب أجهزة الكمبيوتر على دراسة السلوك البشري واستخدام الخوارزميات لاتخاذ قرارات ذكية دون تدخل. تتعلم الخوارزميات بشكل مستقل عن بيانات الإدخال وتتنبأ بالإخراج المنطقي بناءً على ديناميكيات مجموعة بيانات التدريب.
اجعل فيديو اليوم
فيما يلي بعض من أفضل خوارزميات التعلم الآلي التي تساعد في إنشاء أنظمة الكمبيوتر الذكية وتدريبها.
أهمية الخوارزميات في التعلم الآلي
أ خوارزمية التعلم الآلي هي مجموعة من التعليمات المستخدمة لمساعدة الكمبيوتر على تقليد السلوك البشري. يمكن لهذه الخوارزميات تنفيذ مهام معقدة بمساعدة بشرية قليلة أو معدومة.
بدلاً من كتابة التعليمات البرمجية لكل مهمة ، تبني الخوارزمية منطقًا من البيانات التي تقدمها إلى النموذج. بالنظر إلى مجموعة بيانات كبيرة بما يكفي ، فإنها تحدد نمطًا ، مما يسمح لها باتخاذ قرارات منطقية والتنبؤ بالمخرجات القيمة.
تستخدم الأنظمة الحديثة العديد من خوارزميات التعلم الآلي ، ولكل منها مزايا الأداء الخاصة بها. تختلف الخوارزميات أيضًا في الدقة وبيانات الإدخال وحالات الاستخدام. على هذا النحو ، فإن معرفة الخوارزمية التي يجب استخدامها هي أهم خطوة لبناء نموذج تعلم آلي ناجح.
1. الانحدار اللوجستي
تُعرف هذه الخوارزمية ، المعروفة أيضًا باسم الانحدار اللوجستي ذي الحدين ، باحتمالية نجاح الحدث أو فشله. إنها عمومًا طريقة go-to عندما يكون المتغير التابع ثنائيًا. علاوة على ذلك ، عادة ما تتم معالجة النتائج على أنها مجرد صح / خطأ أو نعم / لا.
لاستخدام هذا النموذج الإحصائي ، يجب دراسة مجموعات البيانات المصنفة وتصنيفها إلى فئات منفصلة. ميزة مثيرة للإعجاب هي أنه يمكنك توسيع الانحدار اللوجستي إلى فئات متعددة وإعطاء رؤية واقعية لتنبؤات الفئة بناءً على الاحتمالات.
يعد الانحدار اللوجستي سريعًا ودقيقًا جدًا لتصنيف السجلات غير المعروفة ومجموعات البيانات البسيطة. كما أنها استثنائية في تفسير معاملات النموذج. بالإضافة إلى ذلك ، يعمل الانحدار اللوجستي بشكل أفضل في السيناريوهات حيث تكون مجموعة البيانات قابلة للفصل خطيًا.
باستخدام هذه الخوارزمية ، يمكنك بسهولة تحديث النماذج لتعكس البيانات الجديدة واستخدام الاستدلال لتحديد العلاقة بين الميزات. كما أنه أقل عرضة للإفراط في التجهيز ، ولديه تقنية تنظيم في حالة واحدة ، ويتطلب قوة حسابية قليلة.
أحد القيود الكبيرة على الانحدار اللوجستي هو أنه يفترض وجود علاقة خطية بين المتغيرات التابعة والمستقلة. هذا يجعلها غير مناسبة للمشكلات غير الخطية لأنها تتنبأ فقط بالوظائف المنفصلة باستخدام سطح قرار خطي. نتيجة لذلك ، قد تكون الخوارزميات الأكثر قوة مناسبة بشكل أفضل لمهامك الأكثر تعقيدًا.
كيفية إيقاف إشعارات البريد الإلكتروني على نظام التشغيل windows 10
2. شجرة القرار
الاسم مشتق من نهجها الشجري. يمكنك استخدام إطار عمل شجرة القرار لمسائل التصنيف والانحدار. ومع ذلك ، فهي أكثر فاعلية لحل مشاكل التصنيف.
مثل الشجرة ، يبدأ بالعقدة الجذرية التي تمثل مجموعة البيانات. تمثل الفروع القواعد التي توجه عملية التعلم. هذه الفروع ، التي تسمى عقد القرار ، هي أسئلة بنعم أو لا تؤدي إلى فروع أخرى أو تنتهي عند العقد الورقية.
تمثل كل عقدة ورقية النتيجة المحتملة من تراكم القرارات. العقد الورقية وعقد القرار هما الكيانان الرئيسيان المشتركان في توقع نتيجة من المعلومات المقدمة. ومن ثم ، فإن الناتج النهائي أو القرار يعتمد على ميزات مجموعة البيانات.
يتم الإشراف على أشجار القرار من خلال خوارزميات التعلم الآلي. تتطلب هذه الأنواع من الخوارزميات من المستخدم شرح ماهية الإدخال. يحتاجون أيضًا إلى وصف للمخرجات المتوقعة من بيانات التدريب.
ببساطة ، هذه الخوارزمية عبارة عن تمثيل رسومي لخيارات مختلفة تسترشد بشروط محددة مسبقًا للحصول على جميع الحلول الممكنة لمشكلة ما. على هذا النحو ، فإن الأسئلة المطروحة هي تراكم للتوصل إلى حل. تحاكي أشجار القرار عملية التفكير البشري للوصول إلى حكم منطقي باستخدام قواعد بسيطة.
الجانب السلبي الرئيسي لهذه الخوارزمية هو أنها عرضة لعدم الاستقرار. يمكن أن يتسبب التغيير الدقيق في البيانات في حدوث خلل كبير في البنية. على هذا النحو ، يجب عليك استكشاف مختلف طرق الحصول على مجموعات بيانات متسقة لمشاريعك .
3. خوارزمية K-NN
أثبتت K-NN أنها خوارزمية متعددة الأوجه مفيدة لمعالجة العديد من مشاكل العالم الحقيقي. على الرغم من كونها واحدة من أبسط خوارزميات التعلم الآلي ، إلا أنها مفيدة للعديد من الصناعات ، من الأمن إلى التمويل والاقتصاد.
كما يوحي اسمه ، يعمل K-Nearest Neighbor كمصنف من خلال افتراض التشابه بين البيانات المجاورة الجديدة والحالية. ثم يضع الحالة الجديدة في نفس الفئة أو فئة مشابهة مثل أقرب البيانات المتاحة.
من المهم ملاحظة أن K-NN هي خوارزمية غير معلمية ؛ لا تضع افتراضات حول البيانات الأساسية. تسمى أيضًا خوارزمية المتعلم الكسول ، ولا تتعلم على الفور من بيانات التدريب. بدلاً من ذلك ، يخزن مجموعات البيانات الحالية وينتظر حتى يتلقى بيانات جديدة. ثم تقوم بالتصنيفات على أساس القرب والتشابه.
K-NN عملي ويستخدمه الناس في مختلف المجالات. في مجال الرعاية الصحية ، يمكن لهذه الخوارزمية أن تتنبأ بالمخاطر الصحية المحتملة بناءً على التعبيرات الجينية الأكثر احتمالاً للفرد. في مجال التمويل ، يستخدم المحترفون K-NN للتنبؤ بسوق الأوراق المالية وحتى أسعار صرف العملات.
العيب الرئيسي لاستخدام هذه الخوارزمية هو أنها تستهلك ذاكرة أكثر من خوارزميات التعلم الآلي الأخرى. كما أنه يواجه صعوبة في التعامل مع مدخلات البيانات المعقدة وعالية الأبعاد.
ومع ذلك ، يظل K-NN خيارًا جيدًا لأنه يتكيف بسهولة ، ويحدد الأنماط بسهولة ، ويسمح لك بتعديل بيانات وقت التشغيل دون التأثير على دقة التنبؤ.
4. K- الوسائل
K-Means هي خوارزمية تعليمية غير خاضعة للإشراف تقوم بتجميع مجموعات البيانات غير المسماة في مجموعات فريدة. يتلقى المدخلات ، ويقلل المسافة بين نقاط البيانات ، ويجمع البيانات بناءً على القواسم المشتركة.
لديك جهاز كمبيوتر سطح المكتب تريد ترقيته. تقوم بإضافة العديد من المكونات الداخلية
من أجل الوضوح ، فإن المجموعة عبارة عن مجموعة من نقاط البيانات مجمعة في واحدة بسبب بعض أوجه التشابه. يخبر العامل 'K' النظام بعدد المجموعات التي يحتاجها.
يتضمن التوضيح العملي لكيفية عمل ذلك تحليل مجموعة مرقمة من لاعبي كرة القدم. يمكنك استخدام هذه الخوارزمية لإنشاء وتقسيم لاعبي كرة القدم إلى مجموعتين: لاعبي كرة القدم الخبراء ولاعبي كرة القدم الهواة.
تحتوي خوارزمية K-Means على العديد من التطبيقات الواقعية. يمكنك استخدامه لتصنيف درجات الطلاب وإجراء التشخيصات الطبية وعرض نتائج محرك البحث. باختصار ، إنها تتفوق في تحليل كميات كبيرة من البيانات وتقسيمها إلى مجموعات منطقية.
إحدى نتائج استخدام هذه الخوارزمية هي أن النتائج غالبًا ما تكون غير متسقة. إنها تعتمد على الطلب ، لذا فإن أي تغيير في ترتيب مجموعة البيانات الحالية يمكن أن يؤثر على نتيجتها. علاوة على ذلك ، فإنه يفتقر إلى تأثير موحد ويمكنه فقط التعامل مع البيانات الرقمية.
على الرغم من هذه القيود ، تعد K-Means واحدة من أفضل خوارزميات التعلم الآلي أداءً. إنه مثالي لتقسيم مجموعات البيانات وموثوق به لقدرته على التكيف.
اختيار أفضل خوارزمية لك
كمبتدئ ، قد تحتاج إلى مساعدة في تسوية أفضل خوارزمية. يمثل هذا القرار تحديًا في عالم مليء بالخيارات الرائعة. ومع ذلك ، في البداية ، يجب أن تبني اختيارك على شيء آخر غير الميزات الرائعة للخوارزمية.
بدلاً من ذلك ، يجب أن تفكر في حجم الخوارزمية وطبيعة البيانات وإلحاح المهام ومتطلبات الأداء. ستساعدك هذه العوامل ، من بين أمور أخرى ، على التأكد من الخوارزمية المثالية لمشروعك.