عناصر الموضوع
فك تشفير البيانات: استكشاف خوارزميات التعلم الآلي الأساسية لتحليل البيانات العميق
في مجال تحليل البيانات، تعمل خوارزميات التعلم الآلي كأدوات لا غنى عنها تكشف الأنماط والاتجاهات والرؤى داخل مجموعات البيانات المعقدة تعرف معنا على خوارزميات التعلم الآلي الأساسية لتحليل البيانات.
1- الانحدار الخطي – Linear Regression:
يضع الانحدار الخطي الأساس للنمذجة التنبؤية، ويقيم علاقة خطية بين المتغيرات التابعة والمستقلة.
تستخدم هذه الخوارزمية على نطاق واسع في التنبؤ، وتساعد أيضا في فهم العلاقة بين المتغيرات وإجراء التنبؤات بناء على البيانات التاريخية historical data.
2- أشجار القرار – Decision Trees:
توفر أشجار القرار تمثيلا مرئيا لعمليات صنع القرار، مما يجعلها مفيدة لتطبيقات التصنيف والانحدار.
تكشف هذه الخوارزميات متعددة الاستخدامات عن أنماط معقدة داخل مجموعات البيانات، مما يسهل النماذج البديهية والقابلة للتفسير عبر مختلف الصناعات.
3- k-Nearest Neighbors (k-NN):
k-Nearest Neighbors هي خوارزمية بسيطة لكنها فعالة أيضا لكل من classification and regression .
من خلال تصنيف نقاط البيانات استنادا إلى فئة الأغلبية لأقرب جيرانها، تعد k-NN ذات قيمة للتعرف على الأنماط والتجميع في السيناريوهات التي لا يكون فيها توزيع البيانات معروفًا بشكل صريح.
إقرأ أيضا: تحليلات البيانات الضخمة في مجال الصحة الرقمية: نظرة شاملة
4- Random Forest:
هي خوارزمية تعلم مجمعة، تعمل على تحسين الدقة التنبؤية من خلال الجمع بين أشجار القرار المتعددة.
يخفف هذا النهج من التجهيز الزائد وينتج نماذج قوية مناسبة لتطبيقات متنوعة، بدءا من classification وحتى مهام regression .
Support Vector Machines (SVM) -5:
تتفوق في تصنيف نقاط البيانات من خلال تحديد المستويات التشعبية المثالية في مساحة الميزات.
ستخدم SVM على نطاق واسع في المساحات عالية الأبعاد، وقد أثبت فعاليته في التعرف على الصور وتصنيف النص والمهام المعقدة الأخرى.
K-Means Clustering -6:
K-Means Clustering هي خوارزمية تعلم unsupervised، تقوم بتقسيم البيانات إلى مجموعات متميزة بناء على التشابه. تعتبر K-Means أيضا ذات قيمة كبيرة لتجزئة العملاء والكشف عن الحالات الشاذة، وتكشف عن الأنماط المخفية داخل مجموعات البيانات دون الحاجة إلى معلومات مصنفة.
7- تحليل المكون الرئيسي – (PCA) Principal Component Analysis :
تعالج خوارزمية PCA البيانات عالية الأبعاد عن طريق تحويلها إلى مساحة ذات أبعاد أقل مع الاحتفاظ بالتباين الأساسي.
يساعد PCA في تبسيط مجموعات البيانات المعقدة، مما يمكن المحللين من التركيز على الميزات المهمة وتقليل التعقيد الحسابي أيضا.
Naive Bayes -8:
Naive Bayes بناء على نظرية بايز، هي خوارزمية احتمالية تستخدم لمهام classification .
على الرغم من بساطتها، فإن أداء Naive Bayes جيد في تحليل المشاعر، وتصفية البريد العشوائي أيضا، وسيناريوهات تصنيف المستندات ذات البيانات المحدودة.
9- تعزيز التدرج – Gradient Boosting:
هو استراتيجية تعلم جماعية تستخدم المتعلمين الضعفاء لبناء نموذج تنبؤ قوي. تعرض الخوارزميات مثل XGBoost وLightGBM، المستندة إلى ،Gradient Boosting براعتها في تعزيز الأداء التنبؤي عبر التطبيقات المختلفة.
10- الشبكات العصبية – Neural Networks:
الشبكات العصبية المستوحاة من الدماغ البشري من عقد مترابطة (خلايا عصبية) تقوم بمعالجة البيانات والتعلم منها.
تتفوق البنى المتخصصة مثل شبكات CNN وRNNs في التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.
إقرأ أيضا : استكشاف الأنواع المختلفة لمجموعات البيانات في علم البيانات
نجوم العرب
