أفضل خوارزميةللتعلم الالي يجب معرفتها لكل مهندس

التعلم الآلي هو أحد أهم الاتجاهات في صناعة التكنولوجيا وهو قوي بشكل لا يصدق لعمل تنبؤات واقتراحات محسوبة بناءً على كميات كبيرة من البيانات.
تعمل خوارزميات التعلم الآلي على تغيير تعريف اليدوي
خوارزميات

أفضل 10 خوارزميات لتعلم الآلات يجب أن يعرفها كل مهندس

يجب أن يمتلك كل مهندس معرفة حول خوارزميات ML المهمة هذه.

في الوقت الحالي ، يتم أتمتة جميع المهام اليدوية تقريبًا. تعمل خوارزميات التعلم الآلي على تغيير تعريف اليدوي. من الواضح جدًا أن التعلم الآلي هو أحد أهم الاتجاهات في صناعة التكنولوجيا وهو قوي بشكل لا يصدق لعمل تنبؤات واقتراحات محسوبة بناءً على كميات كبيرة من البيانات. يجب أن يكون مهندسو التعلم الآلي دقيقين مع الخوارزميات الروتينية لفهم عمليات التعلم الآلي وتنفيذ التقنيات المتقدمة.

فيما يلي أهم 10 خوارزميات للتعلم الآلي يجب على كل مهندس معرفتها.

• الانحدار الخطي: في هذه العملية ، يتم إنشاء علاقة بين المتغيرات المستقلة والتابعة عن طريق ملاءمتها في خط. هذا يوضح التأثير على المتغير التابع عندما يتغير المتغير المستقل بأي شكل من الأشكال. مثال على خوارزمية الانحدار الخطي هو استخدامها لتقييم المخاطر في مجال التأمين.

• خوارزمية آلة المتجهات الداعمة: هذه تستخدم في التصنيف أو مشاكل الانحدار. يتم تقسيم البيانات إلى فئات مختلفة من خلال إيجاد سطر معين يفصل مجموعة البيانات إلى فئات متعددة. تحاول خوارزمية متجه الدعم العثور على المستوى الفائق الذي يزيد المسافة بين هذه الفئات بحيث يكون تصنيف البيانات أكثر دقة.

• خوارزمية Naive Bayes: تعتمد خوارزمية ML هذه على نظرية Bayes للاحتمالية ، وعلى تطبيقها ينتج افتراضات قوية ومستقلة بين الميزات. هذا النموذج سهل البناء ومفيد لمجموعات البيانات الكبيرة. إنه سهل الاستخدام ومن المعروف أنه يتفوق في الأداء حتى على طرق التصنيف المعقدة للغاية.

K Means: إنها خوارزمية تعلم غير خاضعة للإشراف تعمل على حل مشاكل التجميع. يتم تصنيف مجموعات البيانات في عدة مجموعات بطريقة تجعل جميع نقاط البيانات داخل الكتلة متجانسة وغير متجانسة من المجموعات الأخرى. تستخدم هذه الخوارزمية عدد K من المجموعات لتعمل على مجموعة بيانات معينة.

• شجرة القرار: شجرة القرار هي واحدة من أشهر الخوارزميات المستخدمة اليوم. إنها خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف تستخدم لتصنيف المشكلات. إنها تعمل جيدًا لتصنيف كل من المتغيرات التابعة الفئوية والمستمرة.

• خوارزمية Apriori: تقوم خوارزمية التعلم الآلي هذه بإنشاء قواعد ارتباط باستخدام تنسيق IF_THEN. بمساعدة قواعد الارتباط هذه ، تحدد الخوارزمية مدى قوة أو ضعف اتصال كائنين. إنها عملية تكرارية للعثور على مجموعات البيانات المتكررة من مجموعات البيانات الكبيرة.

• الانحدار اللوجستي: يستخدم الانحدار اللوجستي لفصل القيم عن مجموعة من المتغيرات المستقلة. يساعد على التنبؤ باحتمالية وقوع حدث عن طريق ملاءمة البيانات لوظيفة تسجيل الدخول. يمكن أن يساعد تضمين مصطلحات التفاعل والتخلص من الميزات غير الضرورية وتقنيات التنظيم في تحسين أداء خوارزمية الانحدار اللوجستي.

• خوارزمية الغابة العشوائية: تسمى مجموعة من خوارزميات شجرة القرار الغابة العشوائية. يتم تصنيف كل شجرة على حدة لتحديد كائن جديد بناءً على سماتها. تختار كل غابة التصنيف الحاصل على أكبر عدد من الأصوات.

• خوارزميات تقليل الأبعاد: يتم تخزين كميات هائلة من البيانات وتحليلها من قبل الشركات والهيئات الحكومية والمؤسسات البحثية. يمكن أن تساعد خوارزميات تقليل الأبعاد مثل أشجار القرار وتحليل العوامل والغابات العشوائية في العثور على التفاصيل ذات الصلة بكفاءة.

Gradient Boosting and AdaBoosting Algorithm: تعمل هذه الخوارزميات على تعزيز الخوارزميات التي يتم استخدامها عند التعامل مع كميات هائلة من البيانات لعمل تنبؤات عالية الدقة. فهي تجمع بين العديد من المتنبئين الضعيف والمتوسط ​​لبناء متنبئ قوي للبيانات.

:شارك هذا

اترك ردّاً