التعريف بخوارزميات التعلم الآلي
هي أدوات رياضية تُستخدم لتمكين الحواسيب من التعلم من البيانات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح.
مراحل استخدام خوارزميات التعلم الآلي
- جمع البيانات: اجمع بيانات ذات صلة بمشكلتك.
- تنظيف البيانات: أزل البيانات غير المتسقة أو الناقصة.
- تجهيز البيانات: قسم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
- اختيار الخوارزمية: حدد الخوارزمية المناسبة لمهمتك.
- تدريب النموذج: استخدم بيانات التدريب لتدريب الخوارزمية.
- تقييم النموذج: استخدم بيانات الاختبار لتقييم أداء الخوارزمية.
- ضبط النموذج: قم بضبط الخوارزمية لتحسين الأداء.
الخوارزميات الشائعة
الانحدار الخطي:
- يستخدم للتنبؤ بالقيم المستمرة.
- نموذج بسيط وسهل الفهم.
الانحدار اللوجستي:
- يستخدم للتصنيف الثنائي.
- مناسب للبيانات الخطية وغير الخطية.
أشجار القرار:
- تستخدم اتخاذ القرارات بشكل متكرر لتقسيم البيانات إلى فئات.
- سهلة التفسير ومرئية.
الغابات العشوائية:
- مجموعة من أشجار القرار التي تعمل معًا.
- أكثر دقة من أشجار القرار الفردية.
آلات المتجهات الداعمة (SVM):
- تستخدم إنشاء حدود فاصلة بين الفئات.
- مناسبة للبيانات عالية الأبعاد والبيانات غير الخطية.
الجيران الأقرب (KNN):
- يصنف البيانات بناءً على تشابهها مع النقاط المجاورة.
- بسيطة وسهلة التطبيق.
مثال بسيط في بايثون
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# تحميل البيانات
data = pd.read_csv('data.csv')
# تقسيم البيانات
X = data[['المتغير_1', 'المتغير_2']] # متغيرات الإدخال
y = data['المتغير_الهدف'] # متغير الهدف
# تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# تدريب نموذج الانحدار الخطي
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# تقييم النموذج
score = model.score(X_test, y_test)
print('دقة النموذج:', score)