يعد التعلم الآلي مكونًا أساسيًا لعلم البيانات ، حيث يلعب دورًا محوريًا في استخراج الأفكار والأنماط القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. على مر السنين ، تقدمت تقنيات التعلم الآلي بشكل كبير ، مما سمح لعلماء البيانات بحل مجموعة واسعة من المشكلات في مختلف المجالات. في هذه المقالة التفصيلية ، سوف نستكشف الطرق المختلفة لاستخدام التعلم الآلي في علم البيانات ، مع إبراز المفاهيم الأساسية والخوارزميات والتطبيقات.
التعلم الخاضع للإشراف:
التعلم الخاضع للإشراف هو فرع من التعلم الآلي حيث يتم تدريب النماذج على البيانات المصنفة لعمل تنبؤات أو تصنيف بيانات جديدة غير مرئية. يتضمن نوعين رئيسيين من المهام: التصنيف والانحدار.
أ. التصنيف:
تهدف خوارزميات التصنيف إلى تعيين نقاط بيانات لفئات أو فئات محددة مسبقًا. هي تتعلم من البيانات المصنفة حيث يرتبط كل مثيل بتسمية فئة. تتضمن أمثلة مهام التصنيف تصفية البريد الإلكتروني العشوائي وتحليل المشاعر والتشخيص الطبي والتعرف على الصور. بعض خوارزميات التصنيف الشائعة هي الانحدار اللوجستي ، وآلات ناقلات الدعم (SVM) ، وأشجار القرار ، والغابات العشوائية ، والشبكات العصبية.
ب. الانحدار:
تُستخدم خوارزميات الانحدار عندما يكون الهدف هو التنبؤ بقيمة رقمية مستمرة بناءً على ميزات الإدخال. تتعلم هذه الخوارزميات من البيانات التاريخية ويمكن تطبيقها على مهام مثل التنبؤ بالمبيعات وتوقع سوق الأوراق المالية وتقدير أسعار المساكن والتنبؤ بالطلب. تتضمن خوارزميات الانحدار الشائعة الانحدار الخطي والانحدار متعدد الحدود ودعم الانحدار المتجه (SVR) وخوارزميات تعزيز التدرج مثل XGBoost و LightGBM.
تعليم غير مشرف عليه:
يتضمن التعلم غير الخاضع للإشراف نماذج تدريبية على البيانات غير المسماة ، مما يسمح لها باكتشاف الأنماط والعلاقات والهياكل داخل البيانات دون معرفة مسبقة بالنتائج.
أ. التجميع:
تقوم خوارزميات التجميع بتجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا بناءً على ميزاتها ، بهدف تحديد الهياكل أو المجموعات المتأصلة في البيانات. إنه مفيد لتجزئة العملاء ، وتجزئة السوق ، وكشف الشذوذ ، وأنظمة التوصية. تتضمن خوارزميات التجميع الشائعة k-mean ، والتكتل الهرمي ، والتكتل المكاني القائم على الكثافة للتطبيقات ذات الضوضاء (DBSCAN).
ب. تقليل الأبعاد:
تساعد تقنيات تقليل الأبعاد في تبسيط مجموعات البيانات المعقدة عن طريق تقليل عدد الميزات مع الحفاظ على المعلومات المهمة. هذا أمر بالغ الأهمية لتصور البيانات عالية الأبعاد وتحسين الكفاءة الحسابية. يستخدم تحليل المكونات الرئيسية (PCA) والتضمين العشوائي للجوار الموزع على t (t-SNE) على نطاق واسع من خوارزميات تقليل الأبعاد.
التعلم شبه الخاضع للإشراف:
يجمع التعلم شبه الخاضع للإشراف بين جوانب التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. إنها تستفيد من كمية صغيرة من البيانات المصنفة جنبًا إلى جنب مع مجموعة أكبر من البيانات غير المسماة لبناء النماذج. هذا الأسلوب مفيد بشكل خاص عندما يكون الحصول على البيانات المصنفة مكلفًا أو يستغرق وقتًا طويلاً. يمكن تطبيق تقنيات التعلم شبه الخاضعة للإشراف في سيناريوهات مختلفة ، مثل تصنيف النص واكتشاف الاحتيال والتعرف على الكلام.
اقرأ أيضا: اعتماد الحوسبة السحابية في دول الخليج: تحليل شامل
تعزيز التعلم:
يتضمن التعلم المعزز تدريب الوكيل على التفاعل مع البيئة وتعلم الإجراءات المثلى لتعظيم المكافأة التراكمية. يستخدم بشكل شائع في مهام صنع القرار الديناميكية والمتسلسلة. التعلم المعزز له تطبيقات في الروبوتات والألعاب والمركبات المستقلة وأنظمة التوصية وإدارة الموارد. تحظى الخوارزميات مثل Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN) بشعبية في التعلم المعزز.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP):
يركز Natural Language Processing على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. تُستخدم تقنيات التعلم الآلي على نطاق واسع في معالجة اللغة الطبيعية لمهام مثل تصنيف النص وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة والترجمة الآلية وإنشاء النص وتطوير chatbot. تتضمن خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الشبكات العصبية المتكررة (RNN) والذاكرة طويلة المدى (LSTM) ونماذج المحولات مثل BERT و GPT.
اكتشاف عيب خلقي:
يتضمن اكتشاف الشذوذ تحديد الأنماط غير العادية أو القيم المتطرفة في مجموعات البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن القاعدة. يتم استخدام خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة ، والتي يمكن أن تشير إلى الاحتيال أو اقتحام الشبكة أو أعطال المعدات أو أي سلوك غير طبيعي آخر. يعد اكتشاف الأخطاء أمرًا بالغ الأهمية لضمان سلامة البيانات وأمن النظام والصيانة الاستباقية. تشمل الأساليب الشائعة الأساليب الإحصائية ، والنهج المستندة إلى المجموعات ، وأجهزة التشفير التلقائي.
اختيار الميزة والهندسة:
يعد اختيار الميزة والهندسة من الخطوات الحيوية في خط أنابيب علوم البيانات. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الميزات ذات الصلة تلقائيًا من مجموعة بيانات معينة أو هندسة ميزات جديدة تعمل على تحسين أداء النموذج. يقلل اختيار الميزة من الأبعاد ويزيل الميزات غير ذات الصلة أو الزائدة عن الحاجة ، وبالتالي تحسين إمكانية تفسير النموذج وكفاءته. تُستخدم تقنيات مثل اكتساب المعلومات وتنظيم L1 وإلغاء الميزة العودية بشكل شائع لاختيار الميزة. تتضمن هندسة الميزات إنشاء ميزات جديدة عن طريق تحويل أو دمج الميزات الموجودة للحصول على معلومات أكثر صلة بالمهمة المطروحة.
تعلم عميق:
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة. تتفوق نماذج التعلم العميق ، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) ، في التعامل مع البيانات المعقدة مثل الصور والصوت والبيانات المتسلسلة. أحدث التعلم العميق ثورة في مختلف المجالات ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والأنظمة المستقلة.
هذه مجرد أمثلة قليلة لكيفية استخدام التعلم الآلي في علم البيانات. مجال التعلم الآلي واسع ومتطور باستمرار ، مع تطوير خوارزميات وتقنيات جديدة بانتظام. يستفيد علماء البيانات من هذه الأدوات لتحليل وتفسير وإجراء تنبؤات من كميات هائلة من البيانات ، مما يؤدي إلى التقدم والرؤى عبر الصناعات.
باختصار ، يعد التعلم الآلي مكونًا لا غنى عنه في علم البيانات. إنه يمكّن علماء البيانات من استخراج المعرفة ، واكتشاف الأنماط ، واتخاذ قرارات مستنيرة من مجموعات البيانات المعقدة. من خلال استخدام خوارزميات وتقنيات مختلفة للتعلم الآلي ، يمكن لعلماء البيانات حل مجموعة واسعة من المشكلات وإطلاق العنان لرؤى قيمة تدفع الابتكار والتأثير عبر المجالات.
اقرأ أيضا: كيف يمكن للحوسبة السحابية أن تعزز حياتنا؟