أفضل 10 خوارزميات للتعلم الآلي تحتاج إلى معرفتها في عام 2022

أفضل 10 خوارزميات للتعلم الآلي تحتاج إلى معرفتها في عام 2022
في عالم يتحول فيه تعريف العمل اليدوي إلى الأتمتة، فإن خوارزمية التعلم الآلي (ML) تجعل كلمة “المستحيل” حقيقة واقعة. يمكن أن تساعد التكنولوجيا أجهزة الكمبيوتر في لعب الشطرنج، وإجراء العمليات الجراحية، بل وتصبح أكثر شخصية وابتكاراً.
نعيش في فترة من التقدم التكنولوجي المستمر، وقد تطورت الحوسبة بشكل كبير على مر السنين؛ وبالتالي، يمكننا التنبؤ بما سيحدث قريباً.
يتمثل أحد الجوانب الأساسية لهذا التطور في كيفية إضفاء الطابع الديمقراطي على أدوات وأساليب الحوسبة. على مدار السنوات الخمس الماضية، قام علماء البيانات ببناء آلات رائدة في مجال الحوسبة من خلال تشغيل التقنيات المتقدمة على النحو الأمثل. وكانت النتائج مذهلة.
إذا كنت أحد علماء البيانات أو أحد الطامحين في مجال تعلم الآلة، فعليك أن تتعرف على خوارزميات تعلم الآلة.
في هذه المقالة، سنناقش أفضل 10 خوارزميات لتعلم الآلة تحتاج إلى معرفتها في عام 2022، لذا دعنا نبدأ.
أفضل 10 خوارزميات لتعلم الآلة
1. الانحدار الخطي
تحدد هذه العملية العلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة من خلال تركيبها على خط مستقيم. يُطلق على هذا الخط اسم خط الانحدار ويتم تمثيله باستخدام معادلة:
ص= أ * س + ب
حيث,
ص = المتغير التابع
أ = الميل
س = المتغير المستقل
ب = الجزء المقطوع
يتم اشتقاق المعاملين أ و ب من خلال تقليل مجموع الفرق التربيعي للمسافة بين نقاط البيانات وخط الانحدار إلى الحد الأدنى.
2. الانحدار اللوجستي
تقدّر هذه العملية القيم المنفصلة من مجموعة متغيّر مستقل. وهي تساعد في التنبؤ باحتمالية وقوع حدث ما من خلال ملاءمة البيانات مع دالة لوغاريتم، وتسمى الانحدار اللوغاريتمي.
تشمل الأساليب التي يمكن أن تساعد في تحسين الانحدار اللوجستي مصطلحات التفاعل، والنموذج غير الخطي، واستئصال السمات، وتقنيات التنظيم.
3. شجرة القرار
هذه واحدة من الخوارزميات الشائعة والمستخدمة على نطاق واسع في التعلم الآلي. إنها خوارزمية تعلم تحت الإشراف تُستخدم لتصنيف المشاكل. وهي تعمل مع تصنيف كل من المتغيرات التابعة المستمرة والفئوية.
في خوارزمية شجرة القرار، نقوم في خوارزمية شجرة القرار بتقسيم السكان إلى مجموعتين/مجموعات متجانسة بناءً على السمات ذات الصلة.
4. آلة دعم المتجهات (SVM)
تُستخدم هذه العملية لتصنيف الخوارزميات التي تقوم فيها برسم البيانات الأولية كنقاط في فضاء ذي عدد ن من الأبعاد. ثم يتم ربط قيمة كل سمة بإحداثيات محددة، مما يجعل من السهل تصنيف البيانات.
يمكن الاستفادة من الخطوط المعروفة باسم المصنفات لرسم البيانات وتخطيطها على رسم بياني.
5. ساذج بايز
يفترض هذا المصنف أن وجود سمة معينة في فئة ما غير مرتبط بوجود أي سمة أخرى. حتى لو كانت هذه السمات مرتبطة ببعضها البعض، فإن خوارزمية باييف بايز الساذجة ستأخذ بعين الاعتبار جميع هذه العوامل بشكل مستقل عند حساب احتمال وجود نتيجة محددة.
علاوة على ذلك، من السهل تطوير هذه الخوارزمية وهي مفيدة لمجموعات البيانات الضخمة. من المعروف أن نموذج بايزي الساذج البسيط يتفوق على تقنيات التصنيف المتطورة للغاية.
6. K-أقرب الجيران (KNN)
تُعدّ KNN خوارزمية أكثر استخداماً على نطاق واسع لحل مشاكل التصنيف؛ ومع ذلك، يمكن تطبيق هذه التقنية أيضاً على مشاكل الانحدار. تقوم هذه الخوارزمية البسيطة بتخزين جميع الحالات المتاحة وتصنيف الحالات الجديدة من خلال أخذ أغلبية أصوات جيرانها k.
ثم تُعطى الحالة للفئة الأكثر تشابهًا. وأخيراً، تقوم دالة المسافة بتنفيذ هذا القياس.
على الرغم من أن KNN لها بعض المزايا؛ إلا أنه يجب أن تكون مراعياً بشكل استثنائي عند اختيار KNN لأنها مكلفة حسابياً، ويجب أن تكون متغيراتها طبيعية (وإلا فإن المتغيرات ذات النطاق الأعلى يمكن أن تحرف النموذج)، كما أن البيانات تتطلب معالجة مسبقة.
7. K-Means
K-Means هي خوارزمية تعلم غير خاضعة للإشراف تحل مشاكل التجميع. يتم تصنيف مجموعات البيانات إلى عدد معين من المجموعات بحيث تكون جميع نقاط البيانات داخل المجموعة متغايرة ومتجانسة عن بيانات المجموعات الأخرى.
لنرَ كيف تشكّل K-Means العناقيد. تقوم خوارزمية K-Means باختيار عدد “k” من النقاط المعروفة باسم النقط المركزية لكل مجموعة. تُشكّل كل نقطة بيانات مجموعة مع أقرب مركزيات (K مجموعات) الآن، تقوم الخوارزمية بإنشاء مركزيات جديدة بناءً على أعضاء المجموعة الحاليين. تُقدّر أقرب مسافة لكل نقطة بيانات باستخدام السنترويدات المركزية الجديدة. تستمر هذه العملية حتى لا تتغيّر المراكز.
8. خوارزمية الغابة العشوائية
تُعرَف مجموعة من أشجار القرار باسم الغابة العشوائية، والتي يتم الاستفادة منها لتصنيف كائن جديد بناءً على سماته، حيث يتم تصنيف كل شجرة وتصويت الشجرة لتلك الفئة. تختار الغابة التصنيف الذي يحظى بأكبر عدد من الأصوات.
كيف يتم زرع هذه الأشجار وتنميتها؟ إذا كان عدد الحالات “N” في مجموعة التدريب، يتم أخذ عينة من الحالات N عشوائيًا. ستكون هذه العينة هي مجموعة التدريب لزراعة الأشجار. لنفترض أن هناك ‘م’ من متغيرات المدخلات، يتم تحديد عدد m << M' بحيث يتم اختيار 'م' من المتغيرات عشوائيًا من 'م' في كل عقدة، ويتم الاستفادة من أفضل تقسيم على هذا 'م' لتقسيم العقدة. يتم الاحتفاظ بقيمة 'م' ثابتة خلال هذه العملية. تنمو كل شجرة إلى أقصى حد ممكن، ولا يوجد تشذيب. 9. تقليل الأبعاد في العالم الحديث، يتم تحليل كمية هائلة من البيانات وتخزينها من قبل الوكالات الحكومية والمؤسسات البحثية والشركات. إذا كنت عالِم بيانات، فأنت تعلم أن هذه البيانات الخام تحتوي على العديد من المعلومات، والسعي هو تحديد الأنماط والمتغيرات ذات الصلة. ولتحديد التفاصيل الأساسية، يمكن أن يكون تقليل الأبعاد مثل تحليل العوامل، والغابة العشوائية، وشجرة القرار، وحساب القيمة المفقودة مفيدًا. 10. تعزيز التدرج وتعزيز التدرج و AdaBoosting يتم الاستفادة من خوارزميات التعزيز هذه عندما يتعين التعامل مع أحمال البيانات الضخمة لإنشاء تنبؤات بدقة عالية. التعزيز عبارة عن خوارزمية تعلم تجميعية تدمج القوة التنبؤية للعديد من المقدرات الأساسية لتعزيز المتانة. تعمل هذه الخوارزميات من الدرجة الأولى في مسابقات علوم البيانات مثل CrowdAnalytix وKaggle وAV Hackathon. هذه هي خوارزميات التعلّم الآلي الأكثر تفضيلاً اليوم ويمكن الاستفادة منها مع رموز R Codes و Python لتحقيق نتائج دقيقة. أفكار ختامية إذا كنت ترغب في تطوير مهنة في مجال تعلّم الآلة فابدأ الآن. فالمجال آخذ في الازدهار، وكلما أسرعت في فهم نطاق تقنيات تعلّم الآلة كلما تمكنت من تقديم حلول للمشاكل الصعبة في مكان العمل. ومع ذلك، إذا كنت تتطلع إلى أن تصبح خبيراً في هذا المجال، سجّل في دورتنا التدريبية لشهادة تعلّم الآلة لتتعلم اتجاهات البرامج الجديدة، والتقنيات الناشئة، واعتبارات التخصيص، والكفاءات الأساسية التي يحتاجها خبير تعلّم الآلة. من خلال اختيارك للدورة التدريبية الخاصة بشهادة "سبوتو"، نضمن لك أن تتفوق في دور خبير تعلّم الآلة في أي مؤسسة.