استكشف عالم التعلم الآلي: كل ما تحتاج معرفته من Oracle في السعودية

كيفية عمل التعلم الآلي

يتضمن التعلم الآلي إنشاء نماذج إحصائية تعتمد على الكمبيوتر، حيث تُحسّن هذه النماذج وفق أهداف معينة من خلال تحليل بيانات التدريب. خلافًا للنهج التقليدي الذي يتطلب من المطورين كتابة خوارزميات ثابتة، يمكن أن يتكيف نموذج التعلم الآلي مع البيانات المتاحة، مما يساعد على تحسين الأداء باستمرار. يتم تقييم دقة النتائج المستخلصة، مما يمنح علماء البيانات فرصة لتعديل النموذج باستخدام مجموعة من المتغيرات الثابتة، المعروفة بالمُعلمات الفائقة، بالإضافة إلى المتغيرات القابلة للتعديل عن طريق الخوارزميات، التي تُسمى معلمات التعلم.

أساليب التعلم الآلي

التعلم الآلي يتجاوز استخدام الخوارزمية الثابتة، حيث يتم تحسينها أثناء تقييم بيانات التدريب، مما يساعدها على التكيّف مع البيانات الجديدة وتعزيز كفاءتها. تمثل الخوارزمية المكون الحسابي الأساسي في المشروع، بينما النموذج هو الخوارزمية المدربة التي يمكن تطبيقها في سيناريوهات الحياة الواقعية. ومع ذلك، تتنوع مشاريع التعلم الآلي في نطاقها، إلا أن معظمها يتضمن خطوات محددة.

جمع البيانات وتجميعها: يعد جمع بيانات عالية الجودة أساسيًا لتدريب نماذج التعلم الآلي. غالبًا ما يكون العثور على هذه البيانات تحديًا، وقد يتطلب تصنيفها الكثير من الموارد. بعد تقييم مصادر البيانات المحتملة، يتم استخدام تلك المعلومات كأساس لتدريب النموذج.

اختيار خوارزمية مناسبة: يتعلق اختيار الخوارزمية بنوع التعلم الذي سيستخدمه المشروع، سواء كان خاضعًا للإشراف أو غير خاضع للإشراف. يتطلب ذلك من علماء البيانات اتخاذ قرارات حول استخدام نماذج مثل شجرة القرار أو تقنيات التجميع.

تحسين البيانات: يتضمن إعداد البيانات وتنظيفها لضمان توافقها مع المتطلبات. تشمل المهام إزالة السجلات المكررة وتحديد القيم المتطرفة لضمان الجودة.

تعليم النموذج من خلال التدريب: بعد تحديد النموذج، يبدأ التدريب بإدخال مجموعة بيانات منظمة. قد تتطلب النتائج المجانية تعديلات لتحسين الأداء.

تقييم أداء النموذج: بعد تدريب النموذج بشكل كافٍ، يتم اختباره باستخدام بيانات جديدة، مما يساعد على قياس دقته وكفاءته.

ضبط معلمات النموذج: يستلزم تحسين نتائج النموذج تدريبًا إضافيًا باستخدام بيانات محددة لتكملة البيانات السابقة.

إطلاق النموذج: بعد تحصيل نتائج دقيقة، يصبح النموذج جاهزًا للتطبيق في العالم الحقيقي. تُجمع البيانات عن أدائه من خلال متابعة مقاييس الأداء الرئيسية. من الضروري مراقبة الجودة بعد النشر لضمان استمرارية الفعالية وتحقيق الأهداف المرجوة.