أفضل 10 خوارزميات لتعلم الآلة للمبتدئين

في هذه المقالة، سنستكشف أفضل 10 خوارزميات للتعلم الآلي يجب أن يعرفها كل مبتدئ. سواء كنت مهتمًا بالنمذجة التنبؤية أو التجميع أو أنظمة التوصية، فإن فهم هذه الخوارزميات الأساسية سيمنحك نقطة انطلاق قوية في رحلة التعلم الآلي الخاصة بك.

تعد خوارزميات التعلم الآلي بمثابة العمود الفقري للذكاء الاصطناعي الحديث وتحليل البيانات. كمبتدئ في هذا المجال، قد يكون من الصعب عليك التنقل عبر العديد من الخوارزميات المتاحة. ما هي تلك التي يجب عليك التركيز عليها؟ ما هي الخوارزميات الضرورية لبناء أساس قوي في التعلم الآلي؟

الانحدارالخطي

يعد الانحدار الخطي أحد أبسط الخوارزميات وأكثرها استخدامًا في التعلم الآلي. يتم استخدامه لإنشاء علاقة خطية بين متغيرات الإدخال والمخرجات المقابلة لها. تعتبر هذه الخوارزمية مفيدة بشكل خاص لمهام مثل التنبؤ بأسعار المساكن بناءً على عوامل مثل المساحة وعدد غرف النوم والموقع. من خلال تركيب خط على نقاط البيانات، يسمح لنا الانحدار الخطي بعمل تنبؤات للمثيلات الجديدة بناءً على قيم ميزاتها.

الانحدار اللوجستي

الانحدار اللوجستي هو خوارزمية شائعة أخرى تستخدم على نطاق واسع لمهام التصنيف. على عكس الانحدار الخطي، الذي يتنبأ بالقيم المستمرة، يتنبأ الانحدار اللوجستي بالنتائج الثنائية (على سبيل المثال، نعم/لا أو صواب/خطأ). إنه يصمم احتمالية وجود مثيل ينتمي إلى فئة معينة بناءً على ميزاته. على سبيل المثال، يمكن استخدام الانحدار اللوجستي للتنبؤ بما إذا كانت رسالة البريد الإلكتروني عبارة عن بريد عشوائي أم لا بناءً على الخصائص المختلفة للبريد الإلكتروني.

أشجار القرار

أشجار القرار عبارة عن خوارزميات متعددة الاستخدامات وبديهية يمكنها التعامل مع مهام التصنيف والانحدار. إنها تحاكي عملية صنع القرار البشري من خلال إنشاء نموذج يشبه الشجرة للقرارات وعواقبها المحتملة. تمثل كل عقدة داخلية اختبارًا على إحدى السمات، ويمثل كل فرع نتيجة ذلك الاختبار، وتمثل كل عقدة طرفية تسمية فئة أو قيمة متوقعة. من السهل تفسير أشجار القرار وتصورها، مما يجعلها أدوات قيمة للحصول على رؤى من البيانات.

غابات عشوائية

الغابات العشوائية هي تقنية تعلم جماعية تجمع بين أشجار القرار المتعددة لعمل تنبؤات أكثر دقة. تقوم هذه الخوارزمية بإنشاء "غابة" من أشجار القرار وتجمع توقعاتها للوصول إلى النتيجة النهائية. يتم تدريب كل شجرة في الغابة على مجموعة فرعية عشوائية من بيانات التدريب، وأثناء التنبؤ، يتم أخذ تصويت الأغلبية أو متوسط ​​تنبؤات الشجرة الفردية. تشتهر الغابات العشوائية بمتانتها وقابليتها للتوسع وقدرتها على التعامل مع مجموعات البيانات عالية الأبعاد.

ساذج بايز

Naive Bayes هي خوارزمية احتمالية تعتمد على نظرية بايز مع افتراض الاستقلال بين الميزات. على الرغم من بساطته، فقد نجح في العديد من التطبيقات الواقعية مثل تصنيف النصوص وتصفية البريد العشوائي. يحسب Naive Bayes احتمالية وجود مثيل ينتمي إلى فئة معينة بناءً على احتمالات حدوث ميزاته في كل فئة. إنه سريع وسهل التنفيذ ويعمل بشكل جيد مع البيانات عالية الأبعاد.

K-أقرب الجيران (KNN)

أقرب جيران K (KNN) هي خوارزمية غير معلمية تستخدم لكل من مهام التصنيف والانحدار. في KNN، يتم تصنيف المثيل بأغلبية أصوات أقرب جيرانه في مساحة الميزة. تحدد قيمة k عدد الجيران الذين يتم أخذهم بعين الاعتبار للتنبؤ. تعتبر KNN بسيطة ولكنها فعالة، خاصة عندما تكون هناك حدود معقدة بين الفئات أو عندما يكون هناك القليل من المعرفة المسبقة حول توزيع البيانات.

آلات الدعم المتجهة (SVM)

تعد أجهزة ناقل الدعم (SVM) خوارزميات قوية تستخدم لكل من مهام التصنيف والانحدار. يجد SVM مستوىً فائقًا مثاليًا يفصل المثيلات عن الفئات المختلفة مع زيادة الهامش بينها. تعمل هذه الطائرة الفائقة بمثابة حدود القرار للتنبؤات المستقبلية. تعتبر SVMs مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع البيانات عالية الأبعاد أو الحالات التي لا تكون فيها الفئات قابلة للفصل خطيًا.

تحليل المكونات الرئيسية (PCA)

تحليل المكون الرئيسي (PCA) هو أسلوب لتقليل الأبعاد يستخدم عادة لتبسيط مجموعات البيانات المعقدة من خلال إسقاطها على مساحة ذات أبعاد أقل. فهو يحدد الاتجاهات (المكونات الرئيسية) التي تختلف بها البيانات بشكل أكبر ويسقط البيانات على هذه المكونات، متجاهلاً المعلومات الأقل أهمية. يُستخدم PCA على نطاق واسع للتصور وتصفية الضوضاء واستخراج الميزات وتسريع خوارزميات التعلم الآلي الأخرى.

K-يعني التجميع

تعد مجموعة K-means بمثابة خوارزمية تعلم غير خاضعة للرقابة تستخدم لتقسيم البيانات إلى مجموعات K بناءً على تشابهها. تبدأ الخوارزمية بتعيين النقط الوسطى للمجموعة بشكل عشوائي وتقوم بتحديثها بشكل متكرر لتقليل التباين داخل المجموعة. يتم استخدام تجميع الوسائل K على نطاق واسع لتجزئة العملاء وضغط الصور واكتشاف الحالات الشاذة وأنظمة التوصية.

الشبكات العصبية

الشبكات العصبية هي مجموعة من الخوارزميات المستوحاة من بنية ووظيفة الأدمغة البيولوجية. وهي تتكون من عقد مترابطة (خلايا عصبية) منظمة في طبقات. تأخذ كل خلية عصبية المدخلات، وتطبق وظيفة التنشيط، وتمرر مخرجاتها إلى الخلايا العصبية الأخرى في الطبقات اللاحقة. يمكن للشبكات العصبية حل المشكلات المعقدة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وتركيب الكلام. ومع التقدم في بنيات التعلم العميق والقوة الحاسوبية، أصبحت الشبكات العصبية أكثر قوة في السنوات الأخيرة.

خاتمة

في الختام، فإن إتقان أفضل 10 خوارزميات للتعلم الآلي سيوفر لك أساسًا قويًا كمبتدئ في مجال التعلم الآلي. يعد الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي ضروريين لفهم مهام النمذجة التنبؤية، في حين توفر أشجار القرار والغابات العشوائية طرقًا بديهية للتعامل مع مشكلات التصنيف والانحدار.

يعد Naive Bayes ذا قيمة لمهام التصنيف الاحتمالية، بينما توفر KNN المرونة عند التعامل مع الحدود المعقدة بين الفئات. تتفوق أجهزة المتجهات الداعمة في التعامل مع البيانات عالية الأبعاد أو الفئات غير القابلة للفصل خطيًا. يساعد تحليل المكونات الرئيسية في تقليل الأبعاد، ويساعد تجميع الوسائل K في مهام التجميع غير الخاضعة للرقابة، وتفتح الشبكات العصبية قدرات حل المشكلات المعقدة للغاية عبر المجالات المختلفة.

لذا، قم بالتعمق في هذه الخوارزميات واحدة تلو الأخرى - افهم مبادئها، وقم بتجربة مجموعات البيانات المختلفة - وستكون في طريقك لتصبح ماهرًا في التعلم الآلي!