تعرف على أبرز الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة:

تعرف على أبرز الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة:

التصنيفات
التاريخ

October 17, 2021

مع التطور التكنولوجي الهائل الذي يشهده العالم، أصبح للذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة دور فعال ومؤثر في حياتنا اليومية. فلقد أحدث التعلم الآلي ثورة كبيرة في شتى المجالات حيث تم تحويل جميع الأشياء التي كانت معروفة ذات يوم  باسم المهام اليدوية إلى تلك الآلية والسبب في ذلك يرجع إلى تطبيقات تعلم الآلة التي أسهمت في إحداث طفرة هائلة في العديد من المجالات. فأصبح هناك روبوتات تؤدي العمليات الجراحية بما أسهم في تطور كبير في المجال الطبي، وأنظمة توصية قائمة على التعلم الآلي بما أسهم في إحداث طفرة في مجال التجارة الإلكترونية وتجربة المستخدم، وسيارات ذاتية القيادة بما أسهم في تطور قطاع النقل والمواصلات إلخ.

ومن خلال هذا المقال، سنعرض بعضًا من أهم الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة وإعطاء نبذة سريعة عن كل خوارزمية ووظيفتها. ولكن دعنا أولًا نلقي الضوء على نوعين رئيسيين من تقنيات تعلم الآلة لنفهم آلية عمل الخوارزميات:

ما هي التقنيات الأساسية المستخدمة في تعلم الآلة؟

أولًا: تقنية التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning:

يستخدم علماء البيانات هذه التقنية في حال كانت لديهم بالفعل بيانات معروفة للمخرجات التي يرغبون بالتنبؤ بها. فنماذج تعلم الآلة المصممة عبر هذه التقنية تعتمد على مجموعة من المدخلات المذكورة سابقًا ومخرجاتها ذات الصلة. وتشمل التطبيقات الأكثر شيوعًا لهذه التقنية: التعرف على الكلام، والتصوير الطبي، وتسجيل بطاقات الائتمان، وما إلى ذلك.

ثانيًا: التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning:

يستخدم علماء البيانات هذه التقنية إذا كان هدفهم العثور على الأنماط الخفية داخل البيانات بما يمنحهم الإمكانية لفحص الاستنتاجات المهمة من مجموعات البيانات التي تتكون من بيانات الإدخال. وتشمل التطبيقات الأكثر شيوعًا لهذه التقنية: أبحاث السوق، وتحليل تسلسل الجينات، والتعرف على الكائنات إلخ.

ما هي أبرز الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة؟

أولًا: الانحدار الخطي Linear Regression:

تعد خوارزمية الانحدار الخطي إحدى أهم الخوارزميات السائدة والمستخدمة من قِبَل علماء البيانات في تعلم الآلة. يتم تصنيف البيانات من خلال هذه الخوارزمية عن طريق الاعتماد على المعلمات المرئية.

يتم تمثيل الانحدار الخطي مع وجود معادلة تحدد طريقة تناسب العلاقة بين متغيرات الإدخال ومتغير الإخراج للبيانات. ويشار إلى هذا الخط باسم خط الانحدار ويظهر أساسا مع المعادلة. وتكمن وظيفة خوارزمية الانحدار الخطي في العثور على قيم المعاملات (A وـB).

ثانيًا: الانحدار اللوجستي Logistic Regression:

هذه الخوارزمية مستمدة من مجال الإحصاءات، وتعد طريقة يمكن الاعتماد عليها لحل مشكلات التصنيف الثنائية. وتكمن وظيفة هذه الخوارزمية في اكتشاف قيم المعاملات التي تمثل جميع متغيرات المدخلات. بخلاف الانحدار الخطي، يتم تغيير الناتج المشترك المتوقع للانحدار اللوجستي باستخدام وظيفة غير خطية تعرف باسم وظيفة لوجستية.

ثالثًا: شجرة القرار Decision Tree:

تعد هذه الخوارزمية واحدة من خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف وهي مستخدمة بكثرة من قِبَل علماء البيانات. تكمن وظيفة هذه الخوارزمية في تصنيف المشكلات والمتغيرات المحددة، كما أنها تُستخدم بكثرة في النمذجة التنبؤية.

رابعًا: Naive Bayes:

تعد هذه الخوارزمية شائعة الاستخدام نظرًا لسهولتها. فهي تُستخدم في التعلم الآلي بغرض النمذجة التنبؤية، يعتمد ذلك على نموذج يتضمن بشكل كبير نوعين من الاحتمالات التي يتم احتسابها مباشرة من قِبَل مدخلات بيانات التدريب.

خامسًا: K-Means:

في هذه الخوارزمية، يتم تصنيف البيانات في عدد من المجموعات المحددة. يتم تنفيذ بطريقة تسقط جميع نقاط البيانات داخل المجموعة متجانسة أو غير متجانسة بالمقارنة مع البيانات التي تندرج في مجموعات أخرى.

خاتمة:

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة طفرة هائلة في حياتنا اليومية وكذلك في شتى المجالات. فالتعلم الآلي صار المستقبل المشرق لمجالات عديدة إذ منح رواد الأعمال السهولة في مباشرة أعمالهم بشكل مبتكر دون بذل الكثير من الجهد وفي أسرع وقت.

ولأن علوم البيانات وتعلم الآلة هما المستقبل، يقدم لك معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي أفضل دبلومة تدريبية في علم البيانات وتعلم الآلة في مصر باستخدام لغة البرمجة بايثون Python والتي  ستعمل على صقل قدراتك وتنمية مهاراتك في هذا الميدان من أجل رفع مستوى حياتك المهنية وتحقيق المزيد من الأرباح.

بادر بحجز مكانك الآن.