اكتشاف أبرز نماذج التعلم الآلي مع أداة Scikit-learn
- المقالات تطبيقات و مواقع
nesma
- 4 minutes read
التعلم الآلي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، لأنه قوة دافعة وراء التطور التكنولوجي في العديد من المجالات وهو جوهر التعلم البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة صريحة لكل مهمة.
مع تزايد حجم البيانات المتاحة، أصبح من الصعب على البشر تحليلها وفهمها بشكل كامل لذلك يوفر التعلم الآلي أدوات قوية لاستخراج الأنماط والاتجاهات المخفية في البيانات لاتخاذ قرارات أفضل.
بناء على البيانات التاريخية، يمكن للأنظمة القائمة على التعلم الآلي التنبؤ بالأحداث المستقبلية بدقة عالية حتي يوفر الوقت والجهد ويزيد من الكفاءة الأساسية للتعلم.
ما هي أداة Scikit-learn :
عبارة عن مكتبة برمجية مفتوحة المصدر ومتصله مع لغة بايثون تم تصميمها بالتحديد لتحليل كل البيانات وتدريب وتقييم النماذج الإحصائية والآلية كما أنها من أكثر المكتبات استخداما في مجال التعلم الآلي .
تتكون من مكونات أساسية :
1- المقدر قلب النموذج :
نموذج يدرب على البيانات ويضم خوارزميات التصنيف مثل Naive Bayes, Support Machines, Random Forest لأنها تستخدم لتصنيفها إلى فئات مختلفة.
أيضا يوجد خوارزميات الانحدار مثل Linear Regression, Polynomial Regression للتنبؤ بقيم رقمية مستمرة وخوارزميات التجميع لتصنيف البيانات إلى مجموعات متشابهة.
2. المحول إعداد البيانات :
يستخدم لتحويل البيانات إلى شكل مناسب لتدريب المقدر مثل تحويل البيانات إلى قيم رقمية، أو تطبيع البيانات، أو إزالة السمات غير الضرورية وإنشاء سمات تفاعلية بين السمات الموجودة.
3. المقياس قياس أداء النموذج :
يقيس مدى جودة أداء النموذج في التنبؤ أو التصنيف ونسبة التوقعات الصحيحة إلى إجمالي التوقعات في مشاكل التصنيف ثم يقوم بقياس متوسط الفرق بين القيم الفعلية والقيم المتوقعة في مشاكل الانحدار.
4. المبحث تسلسل العمليات :
سلسلة خطوات المتتابعة لمعالجة البيانات والتدريب ويجمع المبحث بين عدة محولات ومقدر واحد في خط أنابيب ويسهل عملية تقييم النموذج.
ميزة معالجة البيانات :
مرحله أساسيه في تحديد جودة النموذج النهائي حيث أن مكتبة Scikit-learn لديها مجموعة قوية من الأدوات التي تسمح لك بتنظيف وتحويل بياناتك بفعالية قبل التدريب.
معالجة البيانات مهمة ليكون النموذج أكثر كفاءة والبيانات جاهزة وتجنب الأخطاء الشائعة المؤثرة علي النموذج والتعامل مع الفئات الغير متوازنة.
الأدوات التي توفرها Scikit-learn للمعالجة تحول البيانات المستمرة لفئات منفصلة ونطاق محدد والنصية تحول إلى تمثيل رقمي وإنشاء سمات جديدة.
إزالة القيم التي تختلف بشكل كبير عن بقية البيانات وتقليل الضوضاء المستمرة والتعامل مع البيانات المفقودة أيضا تقلل عدد الأبعاد للحفاظ على المعلومات الأساسية وتقليل الزمن الحسابي.
أسباب استخدام أداة Scikit-learn :
توفر توثيق شامل وأمثلة عملية تغطي جميع الجوانب وخوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التصنيف، التجميع، تقليل الأبعاد، واختيار النموذج.
تسمح بإنشاء أنابيب عمل معقدة لمعالجة البيانات وتدريب النماذج وتقييمها وتعطي خيارات لتحسين الأداء ، مثل اختيار الخوارزميات المناسبة وتعديل المعلومات.
تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي لذلك هي أنسب أداه للباحثين وعلماء البيانات الذين يرغبون في بناء نماذج قوية وتحليلها بشكل فعال.
الفئات التي تستخدم Scikit-learn :
1- علماء البيانات :
يستخدموها في بناء النماذج التنبؤية والتصنيفية والتجميعية وتحليل البيانات المعقدة واستخلاص الأنماط والاتجاهات وأيضا في استكشاف البيانات وتصورها.
2. مهندسو البرمجيات :
يدمجون أداة Scikit-learn في تطبيقاتهم لتوفير ميزات ذكية مثل التوصيات أو التصنيف التلقائي ويستخدمونها لبناء أنظمة تعلم آلي وتفيدهم في جميع المجالات.
3. الباحثون الأكاديميون :
في إجراء تجارب في مجال التعلم الآلي ونشر الأبحاث وتطوير الخوارزميات الجديدة ثم يتم إضافتها إلى المكتبة والطلاب يستخدموها كأداة تعليمية وتطبيقها عمليا وإنجاز مشاريع تخرج وأبحاث.
5. الشركات والمؤسسات :
تستخدم لتحليل سلوك العملاء وتخصيص الحملات التسويقية وتقييم الموظفين أيضا تحديد المواهب ومعرفة البيانات المالية والتنبؤ بأسهم الأسواق وتطوير التشخيصات الطبيه.
مستقبل هذه الأداة :
من أهم التحديات والفرص أسلوب تعقيد النماذج مع تزايد حجم البيانات ومن المتوقع أن تشهد المكتبة تطورات في دعم نماذج أكثر تعقيدا مثل الشبكات العصبية العميقة.
ستكون هناك حاجة متزايدة لفهم كيفية اتخاذ النماذج للقرارات وأكثر شمولية لحل مجموعة واسعة من المشاكل مع أدوات أخرى في بيئة بايثون، مثل TensorFlow وPyTorch، لتوفير تجربة أكثر سلاسة.
تستمر في تحسين أدائها والاستفادة من وحدات المعالجة الرسومية (GPUs) ووحدات المعالجة العصبية (NPUs) وإضافة خوارزميات جديدة لتغطية كل المجالات.
