أفضل 6 تقنيات للتعلم الآلي

Advertisements

أفضل 6 تقنيات للتعلم الآلي 

 

في التعلم الآلي ، يشير مصطلح “التعلم” إلى العملية التي تقوم من خلالها الآلات بفحص البيانات الحالية واكتساب مهارات ومعلومات جديدة منها.

 

تستخدم أنظمة التعلم الآلي خوارزميات للبحث عن أنماط في مجموعات البيانات التي قد تتضمن مجموعات بيانات منظمة أو بيانات نصية غير منظمة أو بيانات رقمية أو حتى وسائط غنية مثل الملفات الصوتية والصور ومقاطع الفيديو. تعد خوارزميات التعلم الآلي باهظة الثمن من الناحية الحسابية ، مما يستلزم الحاجة إلى بنية تحتية متخصصة للعمل على نطاق واسع.

 

 

ما هو التعلم الآلي؟

 

التعلم الآلي هو فرع من الدراسة يهدف إلى تدريب الآلات على القيام بالمهام الإدراكية بنفس الطريقة التي يقوم بها البشر. في حين أن لديهم قدرات معرفية أقل بكثير من الشخص العادي ، إلا أنهم قادرون على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة واستخراج رؤى تجارية مهمة.

 

تستخدم خوارزميات التعلم الآلي طرقًا حسابية “لتعلم” المعلومات مباشرةً من البيانات بدلاً من الاعتماد على نموذج قائم على معادلة مسبقة. مع تزايد عدد العينات المتاحة للتعلم ، تغير الخوارزميات من أدائها. التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي مفرط التخصص.

 

نتيجة لذلك ، بصفتك ممارسًا للتعلم الآلي ، قد تصادف مجموعة متنوعة من أشكال التعلم ، بدءًا من مجالات البحث بأكملها إلى المنهجيات الفردية.

 

 

 

طرق مختلفة لتعلم الآلة

 

الفروع الرئيسية للتعلم الآلي مذكورة أدناه. تندرج غالبية خوارزميات وتقنيات التعلم الآلي في إحدى مجموعات الطرق التالية:

 

 

 

 

التعلم الخاضع للإشراف

 

يشير مصطلح “التعلم الخاضع للإشراف” إلى سيناريو يتم فيه استخدام نموذج لمعرفة التعيين بين عينات الإدخال والمتغير المستهدف. إذا كنت تعرف ما تريد تعليمه للآلة مسبقًا ، فاستخدم التعلم الخاضع للإشراف.

 

يستلزم هذا عادةً تعريض الخوارزمية لكمية كبيرة من بيانات التدريب ، مما يسمح للنموذج بدراسة المخرجات وضبط المعلمات حتى يتم الحصول على النتائج المرجوة. يمكن بعد ذلك اختبار الجهاز من خلال السماح له بإنشاء تنبؤات لـ “مجموعة بيانات التحقق من الصحة” ، أو البيانات الجديدة التي لم يتم رؤيتها من قبل.

 

 

تعليم غير مشرف عليه

 

يسمح التعلم غير الخاضع للإشراف للآلة بدراسة مجموعة من البيانات دون مساعدة الإنسان. بعد الاستكشاف الأولي ، يحاول الكمبيوتر الكشف عن الأنماط المخفية التي تربط المتغيرات المختلفة. يمكن أن تساعد طريقة التعلم هذه في تصنيف البيانات إلى فئات تعتمد فقط على السمات الإحصائية.

 

لا يتطلب التعلم غير الخاضع للإشراف مجموعات بيانات ضخمة للتدريب ، مما يجعله أسرع وأسهل في التنفيذ من التعلم الخاضع للإشراف. التعلم غير الخاضع للإشراف ، على عكس التعلم الخاضع للإشراف ، يعتمد فقط على بيانات الإدخال ، مع عدم وجود مخرجات أو متغيرات مستهدفة. نتيجة لذلك ، على عكس التعلم الخاضع للإشراف ، لا يحتاج التعلم غير الخاضع للإشراف إلى مدرس يقوم بتصحيح النموذج.

 

 

التعلم شبه الخاضع للإشراف

 

يتم الإشراف على التعلم شبه الخاضع للإشراف التعلم مع عدد صغير من الحالات المصنفة وعدد كبير من الأمثلة غير المسماة في بيانات التدريب.

 

على عكس التعلم الخاضع للإشراف ، فإن الغرض من نموذج التعلم شبه الخاضع للإشراف هو الاستفادة بشكل جيد من جميع البيانات المتاحة بدلاً من البيانات المصنفة فقط.

 

يتم استخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف والإشراف في التعلم شبه الخاضع للإشراف. يمكن أن يوفر تصنيف جزء من البيانات يدويًا ، على سبيل المثال ، مثالاً على الخوارزمية لكيفية فرز مجموعة البيانات المتبقية.

 

 

تعزيز التعلم

 

التعلم المعزز هو أسلوب يسمح للآلة بالتفاعل مع محيطها. إن ممارسة لعبة فيديو بشكل متكرر ومكافأة الخوارزمية عندما تقوم بالإجراء المطلوب هو مثال بسيط. يمكن للآلة أن تتعلم في النهاية من تجربتها من خلال تكرار العملية آلاف أو ملايين المرات. يحتوي النموذج على بعض الاستجابة التي يمكن التعلم منها ، على غرار التعلم الخاضع للإشراف ، على الرغم من أن ردود الفعل قد تتأخر وتكون صاخبة إحصائيًا ، مما يجعل من الصعب على الوكيل أو النموذج ربط السبب والنتيجة.

 

إن ممارسة لعبة يكون هدف اللاعب فيها ربح درجة عالية ويمكنه اتخاذ إجراءات في اللعبة أثناء تلقي التعليقات في شكل عقوبات أو مكافآت هو مثال على مشكلة التعزيز.

 

 

توضح هذه الصورة أساليب وتقنيات مختلفة للتعلم الآلي. بعض طرق التعلم الآلي هذه هي – التعلم الخاضع للإشراف ، والتعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز ، والتعلم شبه الخاضع للإشراف والتقنيات – الانحدار ، والتجميع ، والتصنيف ، وشجرة القرار ، والشبكات العصبية ، وتقليل الأبعاد ، إلخ.

 

طرق وتقنيات تعلم الآلة المختلفة

أهم تقنيات التعلم الآلي

الآن دعنا نلقي نظرة على بعض أكثر تقنيات التعلم الآلي شيوعًا

 

es التي تندرج تحت الفئات المذكورة أعلاه لطرق التعلم الآلي.

 

تراجع

عندما يكون الناتج قيمة حقيقية أو مستمرة ، عادةً ما يتم استخدام تقنيات الانحدار لتوليد تنبؤات حول الأرقام. يستخدم بيانات التدريب للتنبؤ ببيانات الاختبار الجديدة لأنها تندرج تحت فئة التعلم الخاضع للإشراف. الغرض من تقنيات الانحدار هو استخدام مجموعة بيانات سابقة لشرح أو توقع نتيجة رقمية معينة. في حالة التنبؤ بطلب التجزئة ، يمكن لخوارزميات الانحدار استخدام بيانات التسعير السابقة وتوقع سعر خاصية مماثلة.

 

يتم توقع التفاعلات المستمرة ، مثل التغيرات في درجة الحرارة أو التقلبات في استهلاك الطاقة ، باستخدام خوارزميات الانحدار. يعد التنبؤ بحمل الكهرباء والتداول الحسابي مثالين على التطبيقات النموذجية.

 

إذا كنت تعمل باستخدام نطاق بيانات أو كانت طبيعة استجابتك رقمًا حقيقيًا ، مثل درجة الحرارة أو الوقت حتى تعطل إحدى المعدات ، فاستخدم تقنيات الانحدار.

تصور الصورة تصنيف تقنيات الانحدار: الانحدار البسيط والانحدار المتعدد ، والتي تصنف كذلك على أنها خطية وغير خطية.

 

تصنيف نماذج الانحدار (المصدر – Educba)

 

الطريقة الأبسط والأكثر أساسية هي الانحدار الخطي. تُستخدم المعادلة التالية لنمذجة مجموعة بيانات في هذه الحالة: (y = m * x + b)

 

يمكن استخدام أزواج متعددة من البيانات ، مثل x ، y ، لتدريب نموذج الانحدار. للقيام بذلك ، يجب عليك أولاً إنشاء موقع للخط ، بالإضافة إلى ميله ، مع أدنى مسافة من جميع نقاط البيانات المعروفة. هذا هو الخط الذي يقترب بشكل أفضل من ملاحظات البيانات ويمكن استخدامه لإنتاج تنبؤات لبيانات جديدة لم يتم رؤيتها من قبل.

وفقًا لـ Educuba ، فيما يلي بعض الخوارزميات الأكثر استخدامًا في تقنية الانحدار.

 

نموذج الانحدار الخطي البسيط
انحدار لاسو
الانحدار اللوجستي
دعم الانحدار المتجه
خوارزمية الانحدار متعدد المتغيرات
خوارزمية الانحدار المتعدد

 

 

 

تصنيف

 

نموذج التصنيف هو أسلوب التعلم الخاضع للإشراف الذي يولد استنتاجًا من القيم المرصودة كواحد أو أكثر من المخرجات الفئوية. تتطلب العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التصنيف ، لكنها مفيدة بشكل خاص لتطبيقات التجارة الإلكترونية. يمكن أن تساعد خوارزميات التصنيف ، على سبيل المثال ، في التنبؤ بما إذا كان المشتري سيشتري منتجًا أم لا. في هذه الحالة ، التصنيفان هما “نعم” و “لا”. لا تقتصر خوارزميات التصنيف على فئتين ويمكن استخدامها لتصنيف المواد إلى مجموعات عديدة مختلفة. يستخدم نموذج التصنيف مجموعة متنوعة من الأساليب ، بما في ذلك الانحدار اللوجستي ، والإدراك متعدد الطبقات ، وغيرها. في هذا النموذج ، نصنف بياناتنا إلى فئات مميزة ونخصص تسميات لتلك الفئات. هناك نوعان من المصنفات:

تُعرف المصنفات ذات التصنيفين الفريدين والمخرجات باسم المصنفات الثنائية.

 

تُعرف المصنفات التي تحتوي على أكثر من فئتين باسم المصنفات متعددة الفئات.

تجمع

التجميع هو نهج التعلم الآلي لتصنيف نقاط البيانات إلى مجموعات متميزة. إذا كانت لدينا مجموعة من الكائنات أو نقاط البيانات ، فيمكننا استخدام طريقة التجميع لتحليلها وتجميعها بناءً على سماتها وخصائصها. بسبب مناهجها الإحصائية ، يتم تطبيق هذا الإجراء غير الخاضع للرقابة. تستخدم خوارزميات الكتلة بيانات التدريب لعمل تنبؤات وتشكيل مجموعات بناءً على التشابه أو عدم الإلمام.

 

 

 

تشمل مناهج التعلم غير الخاضعة للإشراف خوارزميات التجميع. K- الوسائل العنقودية ، والتحول المتوسط ​​، وتعظيم التوقع هي ثلاث تقنيات تجميع شائعة. يصنفون نقاط البيانات في مجموعات بناءً على الميزات المتشابهة أو المشتركة.

 

عندما تكون هناك حاجة إلى تقسيم كميات ضخمة من البيانات أو تصنيفها ، فإن تقنيات التجميع أو التجميع تكون فعالة للغاية في تطبيقات الأعمال.

 

بعض طرق التجميع موضحة أدناه-

 

الأساليب المعتمدة على الكثافة
الأساليب الهرمية.
طرق التقسيم
الأساليب القائمة على الشبكة

 

 

شجرة القرار

إنها خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف تُستخدم عادة لحل صعوبات التصنيف. إنه يعمل مع كل من المتغيرات التابعة القاطعة والمستمرة ، وهو أمر مثير للدهشة. نقسم السكان إلى مجموعتين متجانستين أو أكثر باستخدام هذا النهج. يتم ذلك لإنشاء أكبر عدد ممكن من المجموعات المنفصلة بناءً على السمات / المتغيرات المستقلة الأكثر أهمية.

 

وفقًا لـ MobiDev ، تصنف خوارزمية شجرة القرار الكائنات من خلال الرد على “الأسئلة” المتعلقة بصفاتها في النقاط العقدية. يتم اختيار أحد الفروع بناءً على الإجابة ، ويتم تقديم سؤال آخر عند التقاطع التالي حتى تصل الخوارزمية إلى “ورقة” الشجرة ، والتي تمثل الإجابة النهائية.

 

منصات إدارة المعرفة لخدمة العملاء ، والتسعير التنبئي ،

 

وتخطيط المنتج أمثلة على تطبيقات شجرة القرار.

 

 

الشبكات العصبية

 

تم تصميم الشبكات العصبية لتشبه بنية الدماغ:

 

كل خلية عصبية اصطناعية تتصل بالعديد من الخلايا العصبية الأخرى ، وتعمل ملايين الخلايا العصبية معًا لتشكيل بنية معرفية معقدة.

 

إن بنية الشبكات العصبية متعددة الطبقات: الخلايا العصبية في طبقة واحدة تنقل البيانات إلى العديد من الخلايا العصبية في الطبقة التالية ، وهكذا.

 

تصل البيانات في النهاية إلى طبقة المخرجات ، عندما تقرر الشبكة كيفية التعامل مع مشكلة ، وتصنيف كائن ، وما إلى ذلك. تتميز دراسة الشبكات العصبية بـ “التعلم العميق” بسبب بنيتها متعددة الطبقات.

 

يمكن استخدام الشبكات العصبية للترجمة الآلية وكشف الاحتيال وخدمات المساعد الافتراضي في صناعات الاتصالات والوسائط. يتم استخدامها في الصناعة المالية لاكتشاف الاحتيال وإدارة المحافظ وتقييم المخاطر.

 

إكتشاف عيب خلقي

 

تُعرف عملية التعرف على العناصر أو الأحداث غير المتوقعة في مجموعة البيانات باسم اكتشاف الانحراف. الكشف عن الاحتيال واكتشاف الأعطال ومراقبة صحة الكمبيوتر والمزيد من التطبيقات التي تستخدم هذه التقنية. يمكن تقسيم اكتشاف الشذوذ إلى ثلاث فئات:

 

نقاط الشذوذ: عندما تكون قطعة واحدة من البيانات غير متوقعة ، يُشار إلى ذلك على أنه نقطة شذوذ.

الشذوذ السياقي: الشذوذ السياقي هو شذوذ خاص بالسياق.

الحالات الشاذة الجماعية: عندما تكون مجموعة أو مجموعة من عناصر البيانات المرتبطة شاذة ، يشار إليها على أنها شذوذ جماعي.

 

 

الكلمات الأخيرة

 

قد يكون من الصعب اختيار التقنية المناسبة نظرًا لوجود العشرات من خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف ، ولكل منها نهجها الخاص في التعلم.

 

لا يوجد حل واحد يناسب الجميع. نحن على ثقة من أنه حتى الآن ، لديك مفهوم جيد لتقنية التعلم الآلي التي ستعمل بشكل أفضل بالنسبة لك. يقدم التعلم الآلي مجموعة واسعة من التطبيقات في العالم الحقيقي ، بما في ذلك مساعدة الشركات والأفراد وغيرهم في تحقيق أهداف محددة.

 

بعض التقنيات التي تم شرحها أعلاه ضرورية لتحقيق أعلى أداء. هذه الأساليب حديثة ومستقبلية وتشجع أتمتة العمليات لتوفير الوقت والمال.

 

 

 

Tags: ,