الرياضيات وراء التعلم الآلي

يتضمن الانحدار في التعلم الآلي فهم العلاقة بين المتغيرات أو الميزات المستقلة والمتغير التابع أو النتيجة. الهدف الأساسي للانحدار هو التنبؤ بالنتائج المستمرة بناءً على العلاقة القائمة بين المتغيرات.

لقد أحدث التعلم الآلي ثورة في الطريقة التي نستخرج بها الأفكار ونقوم بالتنبؤات من البيانات. ومن بين التقنيات المختلفة المستخدمة في هذا المجال، يعتبر الانحدار بمثابة نهج أساسي.

تلعب نماذج الانحدار دورًا حيويًا في التحليلات التنبؤية، مما يمكننا من التنبؤ بالاتجاهات والتنبؤ بالنتائج بدقة ملحوظة. ومن خلال الاستفادة من بيانات التدريب المصنفة، تتعلم هذه النماذج الأنماط الأساسية والارتباطات بين ميزات الإدخال والنتيجة المرجوة. تعمل هذه المعرفة على تمكين النماذج من إجراء تنبؤات مستنيرة للبيانات الجديدة وغير المرئية، مما يفتح عالمًا من الإمكانيات في مجالات متنوعة مثل التمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة والمزيد.

ما هو الانحدار في التعلم الآلي؟

يلعب الانحدار، وهو أسلوب إحصائي، دورًا حاسمًا في فهم العلاقة بين المتغيرات أو السمات المستقلة والمتغير التابع أو النتيجة. وبمجرد تقدير هذه العلاقة، تصبح التنبؤات بالنتائج ممكنة. في مجال التعلم الآلي، يشكل الانحدار مجالًا مهمًا للدراسة ويشكل عنصرًا أساسيًا في نماذج التنبؤ.

ومن خلال استخدام الانحدار كنهج، يمكن التنبؤ بالنتائج المستمرة، مما يوفر رؤى قيمة للتنبؤ والتنبؤ بالنتائج من البيانات.

عادةً ما يتضمن الانحدار في التعلم الآلي رسم خط أفضل ملاءمة من خلال نقاط البيانات، بهدف تقليل المسافة بين كل نقطة والخط لتحقيق التوافق الأمثل. تتيح هذه التقنية التقدير الدقيق للعلاقات بين المتغيرات، وتسهيل التنبؤات الدقيقة واتخاذ القرارات المستنيرة.

بالتزامن مع التصنيف، يمثل الانحدار أحد التطبيقات الأساسية للتعلم الآلي الخاضع للإشراف. في حين أن التصنيف ينطوي على تصنيف الكائنات على أساس الميزات المكتسبة، يركز الانحدار على التنبؤ بالنتائج المستمرة. يعد كل من التصنيف والانحدار من مشكلات النمذجة التنبؤية التي تعتمد على بيانات التدريب المدخلة والمخرجة. يعد وضع العلامات الدقيقة أمرًا بالغ الأهمية لأنه يسمح للنموذج بفهم العلاقة بين الميزات والنتائج.

يستخدم تحليل الانحدار على نطاق واسع لفهم العلاقة بين المتغيرات المستقلة المختلفة والمتغير التابع أو النتيجة. يتم استخدام النماذج المدربة باستخدام تقنيات الانحدار للتنبؤ بالاتجاهات والنتائج والتنبؤ بها. تكتسب هذه النماذج المعرفة بالعلاقة بين بيانات المدخلات والمخرجات من خلال بيانات التدريب المسماة، مما يمكنها من التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، أو التنبؤ بالنتائج من البيانات غير المرئية، أو سد الفجوات في البيانات التاريخية.

يجب توخي الحذر في التعلم الآلي الخاضع للإشراف للتأكد من أن بيانات التدريب المسمى تمثل إجمالي عدد السكان. إذا كانت بيانات التدريب تفتقر إلى التمثيل، فقد يصبح النموذج التنبؤي متناسبًا مع البيانات التي لا تعكس بدقة البيانات الجديدة وغير المرئية، مما يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة عند النشر. ونظرًا لطبيعة تحليل الانحدار، فمن الضروري تحديد الميزات المناسبة لضمان النمذجة الدقيقة.

أنواع الانحدار في التعلم الآلي

هناك أنواع مختلفة من الانحدار في التعلم الآلي يمكن استخدامها. تختلف هذه الخوارزميات من حيث عدد المتغيرات المستقلة التي تأخذها في الاعتبار وأنواع البيانات التي تعالجها. علاوة على ذلك، تفترض الأنواع المختلفة من نماذج انحدار التعلم الآلي علاقات متميزة بين المتغيرات المستقلة والتابعة. على سبيل المثال، تفترض تقنيات الانحدار الخطي وجود علاقة خطية وقد لا تكون مناسبة لمجموعات البيانات ذات العلاقات غير الخطية.

فيما يلي بعض أنواع الانحدار الشائعة في التعلم الآلي:

• الانحدار الخطي البسيط: تتضمن هذه التقنية رسم خط مستقيم بين نقاط البيانات لتقليل الخطأ بين الخط والبيانات. وهو أحد أبسط أشكال الانحدار في التعلم الآلي، بافتراض وجود علاقة خطية بين المتغير التابع ومتغير مستقل واحد. قد يواجه الانحدار الخطي البسيط قيمًا متطرفة نظرًا لاعتماده على خط مستقيم مناسب بشكل أفضل.
• الانحدار الخطي المتعدد: يتم استخدام الانحدار الخطي المتعدد عندما يتعلق الأمر بمتغيرات مستقلة متعددة. الانحدار متعدد الحدود هو مثال على تقنية الانحدار الخطي المتعدد. إنه يوفر ملاءمة أفضل مقارنةً بالانحدار الخطي البسيط عند أخذ متغيرات مستقلة متعددة في الاعتبار. الخط الناتج، إذا تم رسمه على بعدين، سيكون منحنيًا لاستيعاب نقاط البيانات.
• الانحدار اللوجستي: يتم استخدام الانحدار اللوجستي عندما يكون للمتغير التابع إحدى القيمتين، مثل صحيح أو خطأ، النجاح أو الفشل. يسمح بالتنبؤ باحتمالية حدوث المتغير التابع. تتطلب نماذج الانحدار اللوجستي قيم مخرجات ثنائية وتستخدم منحنى سيني لتعيين العلاقة بين المتغير التابع والمتغيرات المستقلة.

توفر هذه الأنواع من تقنيات الانحدار أدوات قيمة لتحليل العلاقات بين المتغيرات وإجراء التنبؤات في تطبيقات التعلم الآلي المختلفة.

تفاعل الانحدار في التعلم الآلي

يستخدم الانحدار في التعلم الآلي في المقام الأول للتحليلات التنبؤية، مما يسمح بالتنبؤ بالاتجاهات والتنبؤ بالنتائج. من خلال تدريب نماذج الانحدار لفهم العلاقة بين المتغيرات المستقلة والنتيجة، يمكن تحديد وتحليل العوامل المختلفة التي تساهم في النتيجة المرجوة. تجد هذه النماذج تطبيقات في إعدادات متنوعة ويمكن الاستفادة منها بعدة طرق.

أحد الاستخدامات الرئيسية للانحدار في نماذج التعلم الآلي هو التنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات الجديدة وغير المرئية. من خلال تدريب نموذج على البيانات المصنفة التي تلتقط العلاقة بين ميزات البيانات والمتغير التابع، يمكن للنموذج إجراء تنبؤات دقيقة للسيناريوهات المستقبلية. على سبيل المثال، يمكن للمؤسسات استخدام التعلم الآلي للانحدار للتنبؤ بالمبيعات للشهر التالي من خلال مراعاة عوامل مختلفة. في المجال الطبي، يمكن لنماذج الانحدار التنبؤ بالاتجاهات الصحية لدى عامة السكان خلال فترة محددة.

يتم تدريب نماذج الانحدار باستخدام تقنيات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف، والتي تُستخدم عادةً في كل من مشاكل التصنيف والانحدار. في التصنيف، يتم تدريب النماذج على تصنيف الكائنات بناءً على ميزاتها، مثل التعرف على الوجه أو اكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي. ومن ناحية أخرى، يركز الانحدار على التنبؤ بالنتائج المستمرة، مثل التغيرات في الرواتب، أو أسعار المنازل، أو مبيعات التجزئة. يتم التقاط قوة العلاقات بين ميزات البيانات ومتغير الإخراج من خلال بيانات التدريب المسماة.

يساعد تحليل الانحدار على تحديد الأنماط والعلاقات داخل مجموعة البيانات، مما يتيح تطبيق هذه الرؤى على البيانات الجديدة وغير المرئية. وبالتالي، يلعب الانحدار دورًا حيويًا في التطبيقات المتعلقة بالتمويل، حيث يتم تدريب النماذج لفهم العلاقات بين الميزات المختلفة والنتائج المرجوة. وهذا يسهل التنبؤ بأداء المحفظة وتكاليف الأسهم واتجاهات السوق. ومع ذلك، من المهم النظر في إمكانية تفسير نماذج التعلم الآلي، لأنها تؤثر على عملية صنع القرار في المؤسسة، ويصبح فهم الأساس المنطقي وراء التنبؤات أمرًا بالغ الأهمية.

يجد الانحدار في نماذج التعلم الآلي استخدامًا شائعًا في العديد من التطبيقات، بما في ذلك:

التنبؤ بالنتائج المستمرة: يتم استخدام نماذج الانحدار للتنبؤ بالنتائج المستمرة مثل أسعار المنازل أو أسعار الأسهم أو المبيعات. تقوم هذه النماذج بتحليل البيانات التاريخية ومعرفة العلاقات بين ميزات الإدخال والنتيجة المرجوة، مما يتيح تنبؤات دقيقة.

التنبؤ بمبيعات التجزئة ونجاح التسويق: تساعد نماذج الانحدار على التنبؤ بنجاح مبيعات التجزئة أو الحملات التسويقية المستقبلية. من خلال تحليل البيانات السابقة والنظر في عوامل مثل التركيبة السكانية، أو الإنفاق الإعلاني، أو الاتجاهات الموسمية، تساعد هذه النماذج في تخصيص الموارد بشكل فعال وتحسين استراتيجيات التسويق.

التنبؤ باتجاهات العملاء/المستخدمين: تُستخدم نماذج الانحدار للتنبؤ باتجاهات العملاء أو المستخدمين على منصات مثل خدمات البث أو مواقع التجارة الإلكترونية. ومن خلال تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته والميزات المتنوعة، توفر هذه النماذج رؤى للتوصيات المخصصة أو الإعلانات المستهدفة أو استراتيجيات الاحتفاظ بالمستخدمين.

إنشاء العلاقات في مجموعات البيانات: يتم استخدام تحليل الانحدار لتحليل مجموعات البيانات وإقامة العلاقات بين المتغيرات والمخرجات. ومن خلال تحديد الارتباطات وفهم تأثير العوامل المختلفة، يساعد الانحدار في التعلم الآلي في الكشف عن الرؤى وإرشاد عمليات صنع القرار.

التنبؤ بأسعار الفائدة أو أسعار الأسهم: يمكن تطبيق نماذج الانحدار للتنبؤ بأسعار الفائدة أو أسعار الأسهم من خلال النظر في مجموعة متنوعة من العوامل. تقوم هذه النماذج بتحليل بيانات السوق التاريخية والمؤشرات الاقتصادية والمتغيرات الأخرى ذات الصلة لتقدير الاتجاهات المستقبلية والمساعدة في اتخاذ القرارات الاستثمارية.

إنشاء تصورات السلاسل الزمنية: يتم استخدام نماذج الانحدار لإنشاء تصورات سلاسل زمنية، حيث يتم رسم البيانات مع مرور الوقت. ومن خلال تركيب خط انحدار أو منحنى على نقاط البيانات، توفر هذه النماذج تمثيلاً مرئيًا للاتجاهات والأنماط، مما يساعد في تفسير وتحليل البيانات المعتمدة على الوقت.

هذه مجرد أمثلة قليلة للتطبيقات الشائعة حيث يلعب الانحدار في التعلم الآلي دورًا حاسمًا في عمل التنبؤات، وكشف العلاقات، وتمكين اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

الانحدار مقابل التصنيف في التعلم الآلي

يعد الانحدار والتصنيف مهمتين أساسيتين في التعلم الآلي الخاضع للإشراف، لكنهما يخدمان أغراضًا مختلفة:

تراجع يركز على التنبؤ بالقيم العددية المستمرة كمخرجات. الهدف هو إنشاء علاقة بين متغيرات الإدخال (وتسمى أيضًا المتغيرات المستقلة أو الميزات) ومتغير الهدف المستمر (المعروف أيضًا باسم المتغير التابع أو النتيجة). تتعلم نماذج الانحدار من بيانات التدريب المصنفة لتقدير هذه العلاقة والتنبؤ بالبيانات الجديدة غير المرئية.

تتضمن أمثلة مهام الانحدار التنبؤ بأسعار المنازل أو أسعار سوق الأوراق المالية أو التنبؤ بدرجات الحرارة.

تصنيفمن ناحية أخرى، يتعامل مع التنبؤ بالتسميات الفئوية أو عضوية الفصل. تتضمن المهمة تعيين نقاط بيانات الإدخال لفئات أو فئات محددة مسبقًا بناءً على ميزاتها. إن مخرجات نموذج التصنيف منفصلة وتمثل تسمية الفئة أو احتمالات الفئة.

تتضمن أمثلة مهام التصنيف الكشف عن البريد الإلكتروني العشوائي (التصنيف الثنائي) أو التعرف على الصور (تصنيف متعدد الفئات). تتعلم نماذج التصنيف من بيانات التدريب المصنفة وتستخدم خوارزميات مختلفة للتنبؤ بالبيانات غير المرئية.

---

تكوين ذكاء اصطناعي 101

---

في حين أن كلا من الانحدار والتصنيف عبارة عن مهام تعليمية خاضعة للإشراف ويشتركان في أوجه التشابه من حيث استخدام بيانات التدريب المصنفة، إلا أنهما يختلفان من حيث طبيعة المخرجات التي ينتجانها. يتنبأ الانحدار في التعلم الآلي بقيم عددية مستمرة، في حين أن التصنيف يعين نقاط البيانات لفئات أو فئات منفصلة.

يعتمد الاختيار بين الانحدار والتصنيف على المشكلة المطروحة وطبيعة المتغير المستهدف. إذا كانت النتيجة المرجوة قيمة مستمرة، فإن الانحدار مناسب. إذا كانت النتيجة تتضمن فئات منفصلة أو تسميات فئة، فإن التصنيف يكون أكثر ملاءمة.

مجالات العمل التي تستخدم الانحدار في التعلم الآلي

يتم استخدام الانحدار في التعلم الآلي على نطاق واسع من قبل الشركات في مختلف الصناعات للحصول على رؤى قيمة، وإجراء تنبؤات دقيقة، وتحسين عملياتها. وفي قطاع التمويل، تعتمد البنوك وشركات الاستثمار على نماذج الانحدار للتنبؤ بأسعار الأسهم، والتنبؤ باتجاهات السوق، وتقييم المخاطر المرتبطة بالمحافظ الاستثمارية. تمكن هذه النماذج المؤسسات المالية من اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين استراتيجياتها الاستثمارية.

عمالقة التجارة الإلكترونية مثل أمازون و علي بابا يستخدم الانحدار بشكل كبير في التعلم الآلي للتنبؤ بسلوك العملاء، وتخصيص التوصيات، وتحسين استراتيجيات التسعير، والتنبؤ بالطلب على المنتجات. ومن خلال تحليل كميات هائلة من بيانات العملاء، يمكن لهذه الشركات تقديم تجارب تسوق مخصصة، وتحسين رضا العملاء، وزيادة المبيعات إلى أقصى حد.

في مجلة الرعاية الصحية الصناعة، يتم استخدام الانحدار من قبل المنظمات لتحليل بيانات المرضى، والتنبؤ بنتائج المرض، وتقييم فعالية العلاج، وتحسين تخصيص الموارد. ومن خلال الاستفادة من نماذج الانحدار، يستطيع مقدمو الرعاية الصحية وشركات الأدوية تحسين رعاية المرضى، وتحديد الأفراد الأكثر عرضة للخطر، وتطوير التدخلات المستهدفة.

سلاسل البيع بالتجزئة، مثل وول مارت و الهدفواستخدام الانحدار للتنبؤ بالمبيعات وتحسين إدارة المخزون وفهم العوامل التي تؤثر على سلوك الشراء لدى المستهلك. تمكن هذه الأفكار تجار التجزئة من تحسين عروض منتجاتهم واستراتيجيات التسعير والحملات التسويقية لتلبية متطلبات العملاء بشكل فعال.

شركات النقل والخدمات اللوجستية مثل يو بي إس و فيديكس الاستفادة من الانحدار لتحسين طرق التسليم والتنبؤ بأوقات الشحن وتحسين إدارة سلسلة التوريد. ومن خلال تحليل البيانات التاريخية والنظر في العوامل المختلفة، يمكن لهذه الشركات تعزيز الكفاءة التشغيلية، وخفض التكاليف، وتحسين رضا العملاء.

وكالات التسويق والإعلان الاعتماد على نماذج الانحدار لتحليل بيانات العملاء والتنبؤ بأداء الحملة وتحسين الإنفاق التسويقي واستهداف شرائح محددة من العملاء. تمكنهم هذه الأفكار من تصميم استراتيجيات التسويق وتحسين فعالية الحملة وزيادة عائد الاستثمار إلى أقصى حد.

شركات التأمين استخدام الانحدار لتقييم عوامل الخطر، وتحديد الأسعار المميزة، والتنبؤ بنتائج المطالبات بناءً على البيانات التاريخية وخصائص العملاء. ومن خلال الاستفادة من نماذج الانحدار، يمكن لشركات التأمين تقييم المخاطر بدقة، واتخاذ قرارات الاكتتاب المستندة إلى البيانات، وتحسين استراتيجيات التسعير الخاصة بها.

شركات الطاقة والمرافق توظيف الانحدار للتنبؤ بالطلب على الطاقة، وتحسين تخصيص الموارد، والتنبؤ بفشل المعدات. تمكنهم هذه الأفكار من إدارة عمليات إنتاج الطاقة وتوزيعها وصيانتها بكفاءة، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة التشغيلية وتوفير التكاليف.

شركات الاتصالات استخدم الانحدار لتحليل بيانات العملاء، والتنبؤ بتقلبات العملاء، وتحسين أداء الشبكة، والتنبؤ بالطلب على الخدمات. تساعد هذه النماذج شركات الاتصالات على تعزيز الاحتفاظ بالعملاء وتحسين جودة الخدمة وتحسين تخطيط البنية التحتية للشبكة.

عمالقة التكنولوجيا يحبون شراء مراجعات جوجل, مایکروسافتو فيسبوك تعتمد بشكل كبير على الانحدار في التعلم الآلي لتحسين خوارزميات البحث، وتحسين أنظمة التوصية، وتعزيز تجربة المستخدم عبر منصاتها. تقوم هذه الشركات بتحليل بيانات المستخدم وسلوكه بشكل مستمر لتقديم محتوى مخصص وملائم لمستخدميها.

اختتام

يعد الانحدار في التعلم الآلي بمثابة تقنية قوية لفهم النتائج المستمرة والتنبؤ بها. مع القدرة على إقامة علاقات بين المتغيرات المستقلة والمتغيرات التابعة، أصبحت نماذج الانحدار أدوات لا غنى عنها في مجال التحليلات التنبؤية.

ومن خلال الاستفادة من بيانات التدريب المصنفة، يمكن لهذه النماذج توفير رؤى قيمة وتوقعات دقيقة عبر مجالات مختلفة، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والمبيعات.

توفر الأنواع المتنوعة من نماذج الانحدار المتاحة، مثل الانحدار الخطي البسيط والانحدار الخطي المتعدد والانحدار اللوجستي، المرونة في التقاط العلاقات المختلفة وتحسين الدقة التنبؤية.

وبينما نواصل تسخير إمكانات الانحدار في التعلم الآلي، فإن تأثيره على عملية صنع القرار والتنبؤ سيشكل بلا شك مستقبل الممارسات القائمة على البيانات.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• سك المستقبل مع أدرين أشلي. الوصول هنا.
• شراء وبيع الأسهم في شركات ما قبل الاكتتاب مع PREIPO®. الوصول هنا.
• المصدر https://dataconomy.com/2023/06/05/what-is-regression-in-machine-learning/