مفاهيم التعلم الآلي للمبتدئين – تنوع البيانات

لقد اكتسب التعلم الآلي (ML)، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي (AI)، اهتمامًا كبيرًا في السنوات الأخيرة. يركز التعلم الآلي على تدريب أجهزة الكمبيوتر على التعلم من البيانات، بمساعدة الخوارزميات والنماذج، لاتخاذ القرارات أو التنبؤات. في هذا النهج التدريبي، لا يلزم برمجة الآلات بشكل صريح. تتعلم أجهزة الكمبيوتر من التجربة، تمامًا كما يفعل البشر. يتجاوز الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة من خلال تضمين تقنيات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر، والروبوتات. ويهدف إلى إنشاء آلات ذكية يمكنها محاكاة السلوك البشري وأداء المهام المعقدة بشكل مستقل. يعد فهم مفاهيم التعلم الآلي الأساسية أمرًا ضروريًا لأي شخص مهتم بهذه المجالات، حيث إنها تمتلك إمكانات هائلة في تحويل الصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل والمزيد. 

In MLتقوم الآلات بتحليل مجموعات بيانات كبيرة جدًا لتحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات داخل البيانات. تساعد هذه القدرة المستندة إلى البيانات الآلات على اتخاذ قرارات مستنيرة أو إجراء تنبؤات دقيقة. 

دور البيانات في التعلم الآلي

تعمل البيانات كأساس يتم بناء النماذج عليه وإجراء التنبؤات. تضمن تقنيات المعالجة المسبقة مثل تنظيف البيانات وتحويلها وتطبيعها ملاءمتها للتحليل. يلعب استخراج الميزات دورًا حيويًا في تعلم الآلة من خلال تحديد السمات أو الخصائص ذات الصلة ضمن مجموعة البيانات التي تساهم في التنبؤات الدقيقة. تتضمن هذه العملية اختيار أو تحويل المتغيرات التي تمثل الأنماط الأساسية في البيانات على أفضل وجه.

مفاهيم المعالجة المسبقة للبيانات 

معالجة البيانات يلعب دورًا محوريًا في تحسين دقة وموثوقية نماذج تعلم الآلة. في هذه الخطوة، يتم تنظيف البيانات الأولية عن طريق إزالة الأخطاء والتناقضات، ومن ثم إعدادها بتنسيق مناسب لمزيد من التحليل. خطوة أخرى مهمة في المعالجة المسبقة للبيانات هي المعالجة قيم مفقودة. يمكن أن تؤدي البيانات المفقودة إلى التحيز وتؤثر على دقة النموذج. تضمن خطوات المعالجة المسبقة هذه أن تعمل خوارزميات التعلم كما هو متوقع منها. 

خطوة أخرى مهمة هي قياس الميزات، حيث يتم تعديل المتغيرات لمنع ميزات معينة من السيطرة على ميزات أخرى، وبالتالي ضمان التمثيل العادل للميزات داخل النموذج. 

علاوة على ذلك، غالبًا ما تتطلب المتغيرات الفئوية تشفيرًا في تمثيلات رقمية للتوافق مع خوارزميات تعلم الآلة. تُستخدم تقنيات مثل التشفير السريع أو تشفير الملصقات بشكل شائع لتحويل المتغيرات الفئوية إلى قيم رقمية ذات معنى. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تشوه القيم المتطرفة أداء النموذج؛ ومن ثم يتم تطبيق أساليب الكشف الخارجية لتحديدها والتعامل معها بشكل مناسب. 

بشكل عام، تضمن المعالجة المسبقة الدقيقة للبيانات أن نماذج تعلم الآلة تتلقى مدخلات نظيفة ومتسقة وموثوقة. وهذا لا يؤدي إلى تحسين الدقة فحسب، بل يتيح أيضًا تعميمًا أفضل عند إجراء تنبؤات بشأن البيانات غير المرئية. 

مفاهيم التدريب على البيانات: التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف

خوارزميات ML يمكن تدريب النماذج من خلال طريقتين أساسيتين: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف، يتعلم النموذج من البيانات المصنفة حيث يتم إقران كل مثال بنتائجه الصحيحة.

من ناحية أخرى، تعليم غير مشرف عليه تعتمد الطريقة على "البيانات غير المسماة"، حيث تتوفر ميزات الإدخال فقط. الهدف هو الكشف عن الهياكل أو الأنماط المتأصلة داخل البيانات دون أي تسميات محددة مسبقًا. يعد هذا الأسلوب مفيدًا لمهام مثل تجميع المثيلات المتشابهة معًا أو تقليل الأبعاد. 

وبغض النظر عن النهج الذي تم اختياره، بيانات التدريب يلعب دورًا محوريًا في التعلم الآلي. تعد مجموعات البيانات عالية الجودة ضرورية لبناء نماذج قوية قادرة على تعميم الأمثلة غير المرئية بشكل جيد. بالإضافة إلى بيانات التدريب، تلعب هندسة الميزات أيضًا دورًا حيويًا في مسارات تعلم الآلة. وهو يتضمن تحويل ميزات الإدخال الأولية إلى تمثيل أكثر ملاءمة يلتقط معلومات ذات معنى حول المشكلة المطروحة.

مفاهيم خوارزمية تعلم الآلة: النمذجة التنبؤية، والشبكات العصبية، والتعلم العميق 

في عالم تعلم الآلة، تشكل الخوارزميات العمود الفقري لإنشاء أنظمة ذكية قادرة على اتخاذ تنبؤات وقرارات دقيقة. النمذجة التنبؤية هي مفهوم أساسي في تعلم الآلة يتضمن استخدام البيانات التاريخية لبناء نماذج للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. ومن خلال تحليل الأنماط والعلاقات داخل البيانات، تمكننا النماذج التنبؤية من إجراء تنبؤات مستنيرة حول الحالات الجديدة غير المرئية.     

الشبكات العصبية، وهي فئة خاصة من الخوارزميات، تحاكي بشكل وثيق بنية وعمل الدماغ البشري. تتكون الشبكات العصبية من عقد مترابطة أو "خلايا عصبية"، وتعمل بشكل جيد للغاية في التعرف على الأنماط المعقدة واستخلاص رؤى ذات معنى من كميات هائلة من البيانات. لقد أثبتت فعاليتها العالية في مجالات مختلفة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية. 

التعلم العميق (DL) هو مجموعة فرعية من الشبكات العصبية التي اكتسبت شعبية هائلة في السنوات الأخيرة بسبب أدائها الرائع في المهام الصعبة. وهو يتضمن تدريب الشبكات العصبية على طبقات يتم الكشف عنها تدريجيًا (ومن هنا جاء مصطلح "عميق") لتمكين "اكتساب المعرفة" الهرمي من البيانات الأولية. وهذا يمكّن نماذج DL من تعلم الميزات المعقدة تلقائيًا دون هندسة ميزات واضحة. 

من خلال الخوض في تقنيات النمذجة التنبؤية، واستكشاف الأعمال الداخلية للشبكات العصبية، وفهم قوة أساليب التعلم عن بعد، يمكن للمبتدئين الحصول على رؤى قيمة حول كيفية قيام الخوارزميات بقيادة حلول التعلم الآلي. 

مفاهيم تقييم الأداء النموذجي: التجهيز الزائد، والتجهيز غير المناسب، والتحقق المتبادل، ومصفوفة الارتباك، ومنحنى روك 

تقييم أداء النموذج هي خطوة حاسمة في عملية تعلم الآلة. سوف يستكشف هذا الموضوع الفرعي العديد من المفاهيم المهمة المتعلقة بتقييم أداء النموذج. 

خلال مرحلة التدريب، يقوم النموذج بضبط معلماته الداخلية لتقليل الأخطاء بين المخرجات المتوقعة والقيم المستهدفة الفعلية. هذه العملية، المعروفة باسم "التحسين" أو "الملاءمة"، تمكن النموذج من تعميم تعلمه على الأمثلة غير المرئية. وبالتالي، من الضروري تقييم أداء النموذج المدرّب على البيانات غير المرئية لتقييم قدرته على تقديم تنبؤات دقيقة في سيناريوهات العالم الحقيقي. هذا هو المكان الذي تلعب فيه بيانات الاختبار. تعمل بيانات الاختبار كمجموعة بيانات مستقلة لم يتم استخدامها أثناء التدريب ولكنها تحتوي على أنماط وتوزيعات مماثلة.

Overfitting يحدث عندما يكون النموذج معقدًا للغاية - حيث يتم التقاط أنماط غير ذات صلة من بيانات التدريب. هذا النوع من النماذج لا يعمل بشكل جيد مع البيانات الجديدة. إن عدم المطابقة هو العكس تمامًا - فهو يحدث عندما يكون النموذج بسيطًا جدًا بحيث لا يمكنه التقاط الأنماط الأساسية في البيانات، مما يؤدي إلى ضعف الأداء.  

عبر المصادقة يستخدم لتقييم أداء النموذج على البيانات غير المرئية. يتضمن ذلك تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية متعددة ثم تدريب النموذج واختباره على مجموعات البيانات الفرعية بشكل متكرر.      

توفر المقاييس مثل الدقة والضبط والاستدعاء ودرجة F1 رؤى حول مدى جودة تعميم النماذج على البيانات الجديدة أو غير المرئية. إن فهم هذه المفاهيم سيمكن المبتدئين من تقييم نماذج تعلم الآلة الخاصة بهم بشكل فعال واتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بأدائهم. 

استخراج الميزات وهندسة الميزات: أمثلة من الحياة الواقعية

أحد الأمثلة على ذلك هو في البرمجة اللغوية العصبية، حيث استخراج الميزات ذات الصلة من البيانات النصية أمر بالغ الأهمية. في تحليل المشاعر، على سبيل المثال، يمكن استخراج ميزات مثل تكرار الكلمات أو علامات جزء من الكلام أو قواميس المشاعر لتدريب نموذج على تصنيف النص على أنه إيجابي أو سلبي. 

في تطبيقات الرؤية الحاسوبية، يعد استخراج الميزات ضروريًا للتعرف على الأشياء والأنماط داخل الصور. غالبًا ما تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) نماذج مدربة مسبقًا مثل VGGNet أو ResNet استخراج ميزات ذات معنى من الصور قبل التدريب على مهام محددة مثل اكتشاف الأشياء أو تصنيف الصور. 

يمكن العثور على مثال واقعي آخر في أنظمة كشف الاحتيال. للكشف عن المعاملات الاحتيالية بشكل فعال، يتم تصميم العديد من الميزات بناءً على سجل المعاملات، بما في ذلك تكرار المعاملات، وعدم تطابق الموقع، وأنماط الشراء غير العادية، والشذوذ في عنوان IP. 

في تطبيقات الرعاية الصحية، تلعب هندسة الميزات دورًا مهمًا. على سبيل المثال، يمكن التنبؤ بخطر الإصابة بأمراض القلب باستخدام بيانات المريض مثل العمر وضغط الدم ومستويات الكوليسترول وعادات التدخين. يتم اختيار هذه المتغيرات بعناية وهندستها إلى ميزات ذات معنى تلتقط المعرفة الطبية ذات الصلة.    

أنظمة التوصية واكتشاف الحالات الشاذة: أمثلة من الحياة الواقعية  

في العصر الرقمي الحالي، أصبحت أنظمة التوصية جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية. بدءًا من توصيات الأفلام المخصصة على منصات البث المباشر وحتى اقتراحات المنتجات المستهدفة على مواقع التجارة الإلكترونية، تلعب هذه الأنظمة دورًا حاسمًا في تعزيز تجربة المستخدم. من خلال الاستفادة من خوارزميات تعلم الآلة، تقوم أنظمة التوصية بتحليل كميات هائلة من البيانات للتنبؤ بتفضيلات المستخدم بدقة. 

أحد الأمثلة البارزة على أنظمة التوصية هو التصفية التعاونية، والتي تقترح عناصر بناءً على تفضيلات وسلوكيات المستخدمين المماثلين. لقد أحدثت هذه التقنية ثورة في الطريقة التي نكتشف بها المحتوى الجديد، مما عزز الشعور بالتخصيص في عالم الإنترنت الساحق. 

جانب آخر رائع من التعلم الآلي هو خوارزميات الكشف عن الشذوذ. تتفوق هذه الخوارزميات في تحديد الانحرافات عن الأنماط أو السلوكيات المتوقعة ضمن مجموعة البيانات. بدءًا من اكتشاف الاحتيال في المعاملات المالية وحتى اكتشاف التطفل على الشبكة في مجال الأمن السيبراني، يلعب اكتشاف الحالات الشاذة دورًا حيويًا في الحماية من الأنشطة الضارة. 

ومن خلال استخدام تقنيات مثل التجميع، والنمذجة الإحصائية، والشبكات العصبية، يمكن لخوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة تحديد القيم المتطرفة والشذوذات التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد من خلال الأساليب التقليدية القائمة على القواعد. هذه القدرة تجعلها أدوات لا تقدر بثمن لتعزيز التدابير الأمنية عبر مختلف الصناعات.

في مجال التعلم الآلي، تحليل السلاسل الزمنية يلعب دورًا محوريًا، مما يمكننا من استخلاص رؤى قيمة من البيانات التي تتطور بمرور الوقت. يركز هذا الفرع من الإحصاء على فهم الأنماط في البيانات المتسلسلة والتنبؤ بها، مما يجعلها أداة لا غنى عنها لمختلف تطبيقات الحياة الواقعية. أحد المجالات البارزة التي يلعب فيها تحليل السلاسل الزمنية دورًا حاسمًا هو التنبؤ المالي. 

من خلال تحليل أسعار الأسهم التاريخية أو أسعار صرف العملات، يمكن لنماذج تعلم الآلة التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية ومساعدة المستثمرين في اتخاذ قرارات مستنيرة. وبالمثل، في التنبؤ بالمبيعات، يعد فهم أنماط المبيعات السابقة أمرًا ضروريًا للتنبؤ بالطلب المستقبلي وتحسين إدارة المخزون. 

تطبيق حيوي آخر يكمن في مجال العلوم البيئية. يساعدنا تحليل السلاسل الزمنية على فهم أنماط المناخ من خلال فحص تقلبات درجات الحرارة، أو مستويات هطول الأمطار، أو حتى مؤشرات جودة الهواء على مدى فترات طويلة. ومن خلال تحديد الاتجاهات والموسمية ضمن مجموعات البيانات هذه، يمكن للباحثين إجراء تنبؤات دقيقة حول تأثيرات تغير المناخ وتوجيه صناع السياسات وفقًا لذلك. 

علاوة على ذلك، يجد تحليل السلاسل الزمنية أهميته في مجال الرعاية الصحية أيضًا. ومن خلال تحليل العلامات الحيوية للمريض مع مرور الوقت أو دراسة أنماط تطور المرض، يمكن للمهنيين الطبيين إجراء تشخيصات أفضل والتنبؤ بنتائج المرض بدقة أكبر. 

بشكل عام، يشكل تحليل السلاسل الزمنية جزءًا لا يتجزأ من تطبيقات تعلم الآلة عبر مجالات متنوعة. 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/machine-learning-concepts-for-beginners/