فيما يلي أهم 10 خوارزميات ML المستخدمة في مشاريع Python.
مع قدوم الأتمتة والذكاء الاصطناعي (AI) ، لقد أصبحنا غير موضوعيين بشكل لا يصدق للخدمات الآلية والمساعدة الآلية.. التعلم الآلي هو أحد الاستراتيجيات الرئيسية التي يستخدمها المهندسون وباحثو المعلومات لقيادة هذه الآلات والأطر والإدارات.
يهتم ML أيضًا بالعديد من المشكلات التجارية والصعوبات الرياضية التي يمكن أن تكون مملة وغير كافية بافتراض أن الأشخاص يقومون بذلك جسديًا. يسمح تعلم الآلة بتوقع النتائج وفرز الصفات التي لا نعرف عنها من خلال مراجعة مجموعات البيانات والبيانات التاريخية والعوامل المختلفة بدقة.
لماذا تُستخدم بايثون بكثرة في التعلم الآلي؟
Python هو لغة برمجة ذات مستوى موضوعي لا يمكن إنكارها وفهمها واستخدامها ، مما يزيد من شعبيتها. إنه محبوب بشكل استثنائي من قبل علماء البيانات والباحثين لأنه يزيد من تطوير قابلية إعادة استخدام الكود وعزل البرنامج ، بالإضافة إلى أنه مرن للغاية في الطبيعة ويشتمل على مساعدة هائلة لبعض القدرات والمكتبات ومقصورات الأدوات الخارجية. Python هو واحد من أكثر لغات البرمجة المدهشة لتصنيع أطر عمل أو آلات ذكية نظرًا للاستمتاع بفوائد مختلفة تعمل على تطوير ML. فيما يلي بعض التبريرات لسبب معقولية بايثون لـلتعلم الآلي.
- كتابة التعليمات البرمجية أسهل في Python مقارنة باللغات الأخرى مثل C ++ أو Java.
- من السهل دمج Python مع لغات البرمجة مثل C ++ وغيرها. لديه دعم كبير للتكامل مع اللغات والأنظمة الأساسية الأخرى.
- Python مستقل ومحمول ، وبالتالي يسمح بتنفيذ نفس البرامج والرموز عبر Windows أو macOS أو أنظمة تشغيل أخرى.
- لغة Python موجهة للكائنات وتدعم وظائف وعناصر مختلفة مثل الفئات والكائنات والتغليف وتعدد الأشكال والوراثة.
- Python هو واحد من لغات البرمجة الديناميكية القليلة الموجودة. يسمح اللغات الديناميكية بالإعلان عن نوع البيانات جنبًا إلى جنب مع المتغيرات أثناء وقت التشغيل ولا يتطلب من المستخدمين الإعلان عنه أثناء كتابة الكود.
- لغة Python متعددة الاستخدامات وتعمل بشكل جيد مع خوارزميات التعلم الآلي المختلفة.
10 خوارزميات التعلم الآلي الأكثر استخدامًا في بايثون
Naive Bayes: تعتمد هذه الخوارزمية على فرضية Bayes وتتألف من تقنية التجميع ما هي القدرات من خلال توقع أن النقاط البارزة داخل الفصل لا تتأثر بعناصر مختلفة داخل فئة مماثلة. يتوقع الحساب أن العناصر لا علاقة لها ببعضها البعض بغض النظر عما إذا كانت تعتمد على بعضها البعض. يقدم هذا الحساب نموذجًا يعمل بشكل رائع مع مجموعات بيانات ضخمة.
شجرة القرار: إنها واحدة من أكثر خوارزميات التعلم الآلي المنظمة شهرة ، حيث يتم استخدامها في كل من مشكلات النظام والانتكاس. تعمل شجرة الاختيار من خلال استكشاف الشجرة الكلية ومقارنة العناصر ومساعدة التفسيرات التقييدية. تعمل شجرة الاختيار على كل من عوامل الجناح الواضحة وعوامل الجناح المتسقة.
الغابة العشوائية (Random Forest): تتناول بشكل عام استراتيجية التعلم الجماعي للتصنيف والانتكاس والقضايا المختلفة التي قدرتها من خلال بناء ترتيب للعديد من أشجار الاختيار أثناء وقت التحضير. تصنف Random Forest الكائنات بناءً على الائتمانات ، ويتم منح كل شجرة اختيار فئة. بعد ذلك ، تختار هذه الخوارزمية ، في تلك المرحلة ، الفئة التي تُبلغ عن أكبر عدد من الأشجار.
خوارزمية التعلم الآلي Apriori: هذه الخوارزمية عبارة عن خوارزمية تصنيف ويتم استخدامها عند طلب واحد لفرز مقاييس هائلة للمعلومات. يمكن إعطاء هذه العملية الحسابية مجموعة بيانات لإنشاء قواعد الانتماء واستخدامها بعد ذلك لمتابعة التطورات في مجموعات الأشياء لتصنيع التصنيفات. يمكن استخدام خوارزمية ML غير الخاضعة للرقابة لتوقع الأحداث ولإثمار الدورات تلقائيًا.
الانحدار اللوجستي: يمكن استخدامه لتوقع الصفات المستقلة ، على سبيل المثال ، داخل أو خارج ، 0 أو 1 وسالب أو إيجابي. ربما يكون أشهر خوارزمية ML الموجهة ، والتي تستخدم قدرة محسوبة لتحديد النتيجة كواحد أو آخر 1 أو 0. هذا حساب توصيف يتبع نموذجًا واقعيًا لتقرير احتمالات الفئات أو الأحداث.
K-Nearest Neighbours أو KNN: يمكنه تحليل تسميات بيانات معينة توجهات تشمل عناصر موضوعية وإجراء تنبؤات نحو ترتيب العناصر الرئيسية. يتم استخدام KNN لكل من عمليات الانتكاس والنظام. إنه حساب تعليمي مُدار يستخدم لإدراك التصاميم وبيانات الألغام واكتشاف العيوب.
آلات المتجهات الداعمة أو SVM: هذه تفصل بين الفئات المختلفة في مجموعة البيانات وبعد ذلك تعزز بشكل فعال هذا الخط التفاضلي من خلال حساب المتجه. هذه خوارزمية ML مُدارة تساعد في الاستثمار لمشاكل الانتكاس والتصنيف.
Discreet Hopfield Network: هي تقوم بإنشاء منظمة عصبية مزيفة تقوم بتخزين البيانات ويمكنها مراجعة هذه البيانات من الإدخال الجزئي. يوفر هذا الحساب للآلات سلوكًا متكررًا يمكن تسميته بالربط التلقائي.
الانتشار العكسي: يمكن لهذا الحساب تكوين السعات المعطاة عن طريق ضبط أحمال إشارات المعلومات ، وبالتالي تقديم إشارات النتيجة الضرورية. هذه خوارزمية تعلم مُدارة تُستخدم للترتيب والانتكاس. يلاحظ التكاثر العكسي المكاسب الأساسية لقدرات الخطأ من خلال هبوط الميل أو طريقة قاعدة دلتا. هذه هي الطريقة التي يعثر بها الحساب على الأحمال الضرورية التي ستحد أو وظائف الخطأ.
XGBoost: عبارة عن حساب يساعد على التدرج اللوني يتم استخدامه للقدرات المختلفة مثل وضع الانحدار والنظام. يحتوي هذا على خوارزمية التعلم الشجري والنموذج المباشر على حد سواء ، مما يسمح لـ XGBoost بالتنبؤ بالمناسبات بدقة عالية. هذه الخوارزمية أسرع عدة مرات من تقنيات تعزيز التدرج السابقة.