7 خوارزميات للتعلم الآلي لا يمكنك تفويتها - KDnuggets

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

7 خوارزميات للتعلم الآلي لا يمكنك تفويتها
الصورة بواسطة المحرر

يعد علم البيانات مجالًا متناميًا ومتنوعًا، ويمكن لعملك كعالم بيانات أن يغطي العديد من المهام والأهداف. إن معرفة الخوارزميات التي تعمل بشكل أفضل في سيناريوهات مختلفة سيساعدك على تلبية هذه الاحتياجات المتباينة.

من المستحيل تقريبًا أن تكون خبيرًا في كل أنواع نماذج التعلم الآلي، ولكن يجب أن تفهم النماذج الأكثر شيوعًا. فيما يلي سبع خوارزميات تعلم الآلة الأساسية التي يجب أن يعرفها كل عالم بيانات.

تفضل العديد من الشركات استخدام نماذج التعلم الخاضعة للإشراف لدقتها وتطبيقاتها الواقعية المباشرة. بينما يتزايد التعلم غير الخاضع للإشراف، تعد التقنيات الخاضعة للإشراف مكانًا ممتازًا للبدء كعالم بيانات.

1. الانحدار الخطي

الانحدار الخطي هو النموذج الأساسي للتنبؤ بالقيم على أساس المتغيرات المستمرة. يفترض وجود علاقة خطية بين متغيرين ويستخدمها لرسم النتائج بناءً على مدخلات معينة.

ونظرًا لمجموعة البيانات الصحيحة، فإن هذه النماذج سهلة التدريب والتنفيذ وموثوقة نسبيًا. ومع ذلك، فإن العلاقات في العالم الحقيقي لا تكون خطية في كثير من الأحيان، لذلك فإن أهميتها محدودة في العديد من تطبيقات الأعمال. كما أنها لا تدير القيم المتطرفة بشكل جيد، لذا فهي ليست مثالية لمجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة.

2. الانحدار اللوجستي

هناك خوارزمية مشابهة ولكن مميزة للتعلم الآلي يجب أن تعرفها وهي الانحدار اللوجستي. على الرغم من التشابه في الاسم مع الانحدار الخطي، إنها خوارزمية تصنيف، وليس تقديرا. في حين يتنبأ الانحدار الخطي بقيمة مستمرة، يتنبأ الانحدار اللوجستي باحتمالية وقوع البيانات ضمن فئة معينة.

يعد الانحدار اللوجستي أمرًا شائعًا في التنبؤ بتقلب العملاء والتنبؤ بالطقس وتوقع معدلات نجاح المنتج. مثل الانحدار الخطي، من السهل تنفيذه والتدريب عليه ولكنه عرضة للتجاوز والصراع مع العلاقات المعقدة.

3. أشجار القرار

تعد أشجار القرار نموذجًا أساسيًا يمكنك استخدامه للتصنيف والانحدار. قاموا بتقسيم البيانات إلى مجموعات متجانسة واستمروا في تقسيمها إلى فئات أخرى.

نظرًا لأن أشجار القرار تعمل مثل المخططات الانسيابية، فهي مثالية لاتخاذ القرارات المعقدة أو اكتشاف الحالات الشاذة. على الرغم من بساطتهم النسبية، إلا أنهم قد يستغرقون وقتًا للتدريب.

4. ساذج بايز

Naive Bayes هي خوارزمية تصنيف بسيطة وفعالة أخرى. تعمل هذه النماذج على نظرية بايز، الذي يحدد الاحتمال الشرطي - احتمالية حدوث نتيجة بناءً على أحداث مماثلة في الماضي.

تحظى هذه النماذج بشعبية كبيرة في التصنيف القائم على النصوص والصور. قد تكون شديدة التبسيط بالنسبة للتحليلات التنبؤية في العالم الحقيقي، لكنها ممتازة في هذه التطبيقات وتتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بشكل جيد.

يجب على علماء البيانات أيضًا فهم نماذج التعلم الأساسية غير الخاضعة للرقابة. هذه بعض من أكثر هذه الفئة شيوعًا ولكنها لا تزال مهمة.

5. K-يعني التجميع

يعد التجميع باستخدام K-means أحد أكثر خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للرقابة شيوعًا. تقوم هذه النماذج بتصنيف البيانات من خلال تجميعها في مجموعات بناءً على أوجه التشابه بينها.

يعد التجميع باستخدام K-mean مثاليًا لتجزئة العملاء. وهذا يجعلها ذات قيمة للشركات التي ترغب في تحسين التسويق أو تسريع عملية الإعداد خفض تكاليفها ومعدلات الاضطراب فى المعالجة. كما أنها مفيدة للكشف عن الشذوذ. ومع ذلك، من الضروري توحيد البيانات قبل تقديمها إلى هذه الخوارزميات.

6. الغابة العشوائية

كما قد يتبادر إلى ذهنك من الاسم، تتكون الغابات العشوائية من أشجار قرارات متعددة. إن تدريب كل شجرة على بيانات عشوائية وتجميع النتائج يتيح لهذه النماذج إنتاج نتائج أكثر موثوقية.

تعد الغابات العشوائية أكثر مقاومة للتركيب الزائد من أشجار القرار وأكثر دقة في تطبيقات العالم الحقيقي. ومع ذلك، فإن هذه الموثوقية تأتي بتكلفة، حيث يمكن أن تكون بطيئة أيضًا وتتطلب المزيد من موارد الحوسبة.

7. تحليل القيمة المفردة

تعمل نماذج تحليل القيمة المفردة (SVD) على تقسيم مجموعات البيانات المعقدة إلى أجزاء يسهل فهمها عن طريق فصلها إلى أجزائها الأساسية وإزالة المعلومات الزائدة عن الحاجة.

يعد ضغط الصور وإزالة الضوضاء من أكثر تطبيقات SVD شيوعًا. النظر في كيفية أحجام الملفات تستمر في النمو، ستصبح حالات الاستخدام هذه ذات قيمة متزايدة بمرور الوقت. ومع ذلك، فإن بناء هذه النماذج وتطبيقها يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً ومعقدًا.

خوارزميات التعلم الآلي السبعة هذه ليست قائمة شاملة لما يمكنك استخدامه كعالم بيانات. ومع ذلك، فهي بعض من أنواع النماذج الأساسية. سيساعدك فهم هذه الأساسيات على بدء حياتك المهنية في علم البيانات وتسهيل فهم الخوارزميات الأخرى الأكثر تعقيدًا التي تعتمد على هذه الأساسيات.

أبريل ميلر مدير تحرير تكنولوجيا المستهلك في إعادة الاختراق مجلة. لديها سجل حافل في إنشاء محتوى عالي الجودة يقود حركة المرور إلى المنشورات التي أعمل معها.