خطوات تعلم الآلة:
1- جمع البيانات:
البيانات هي الوقود الذي يُغذي تعلم الآلة. كلما كانت البيانات نظيفة وكبيرة، كان النموذج أفضل
مثال: بيانات عن أسعار المنازل (المساحة، عدد الغرف، الموقع، ...) x.com
1- جمع البيانات:
البيانات هي الوقود الذي يُغذي تعلم الآلة. كلما كانت البيانات نظيفة وكبيرة، كان النموذج أفضل
مثال: بيانات عن أسعار المنازل (المساحة، عدد الغرف، الموقع، ...) x.com
2- تنظيف البيانات (Data Cleaning):
إزالة البيانات الغير كاملة أو الأخطاء والتأكد من تناسق القيم ومواءمتها مع باقي البيانات
مثال: إذا كانت بعض المنازل في بياناتك ما تحتوي على سعر، يتم استبعادها أو تقدير القيم الناقصة بناءً على المعلومات المتاحة الأخرى. x.com
إزالة البيانات الغير كاملة أو الأخطاء والتأكد من تناسق القيم ومواءمتها مع باقي البيانات
مثال: إذا كانت بعض المنازل في بياناتك ما تحتوي على سعر، يتم استبعادها أو تقدير القيم الناقصة بناءً على المعلومات المتاحة الأخرى. x.com
3- اختيار النموذج المناسب:
يتم اختيار النموذج بناءً على نوع المشكلة:
للتصنيف، نستخدم خوارزمية مثل شجرة القرار (Decision Tree)
للتنبؤ، نستخدم خوارزمية مثل الانحدار الخطي (Linear Regression)
4- تدريب النموذج(Training):
يبدأ النموذج بتعلم الأنماط من البيانات المتوفرة له
يتم اختيار النموذج بناءً على نوع المشكلة:
للتصنيف، نستخدم خوارزمية مثل شجرة القرار (Decision Tree)
للتنبؤ، نستخدم خوارزمية مثل الانحدار الخطي (Linear Regression)
4- تدريب النموذج(Training):
يبدأ النموذج بتعلم الأنماط من البيانات المتوفرة له
5- اختبار النموذج (Testing):
نختبر النموذج على بيانات جديدة لم يسبق له رؤيتها
6- تحسين النموذج (Optimization):
نقدر نحسن أداء النموذج باستخدام تقنيات مثل تحسين المعاملات أو جمع المزيد من البيانات
نختبر النموذج على بيانات جديدة لم يسبق له رؤيتها
6- تحسين النموذج (Optimization):
نقدر نحسن أداء النموذج باستخدام تقنيات مثل تحسين المعاملات أو جمع المزيد من البيانات
أشهر الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة:
الانحدار الخطي (Linear Regression)
تُستخدم للتنبؤ بالقيم المستمرة (مثل أسعار المنازل)
شجرة القرار (Decision Tree)
تُستخدم للتصنيف والتنبؤ، وهي سهلة الفهم
K-Nearest Neighbors (KNN)
تُستخدم لتصنيف البيانات بناءً على القرب من النقاط أخرى x.com
الانحدار الخطي (Linear Regression)
تُستخدم للتنبؤ بالقيم المستمرة (مثل أسعار المنازل)
شجرة القرار (Decision Tree)
تُستخدم للتصنيف والتنبؤ، وهي سهلة الفهم
K-Nearest Neighbors (KNN)
تُستخدم لتصنيف البيانات بناءً على القرب من النقاط أخرى x.com
الشبكات العصبية (Neural Networks)
تُستخدم لحل المشكلات المعقدة مثل التعرف على الصور والصوت
Clustering
تُستخدم في التعلم غير المُشرف لتجميع البيانات المتشابهة x.com
تُستخدم لحل المشكلات المعقدة مثل التعرف على الصور والصوت
Clustering
تُستخدم في التعلم غير المُشرف لتجميع البيانات المتشابهة x.com
أهم الأدوات لتعلم الآلة:
Python Libraries:
scikit-learn: أسهل مكتبة لبناء النماذج
Pandas & NumPy: لتحليل البيانات
Matplotlib & Seaborn: لرسم البيانات
منصات تعليمية:
Google Colab: منصة مجانية لتجربة الأكواد
Kaggle: للحصول على بيانات ومسابقات تعلم الآلة
Python Libraries:
scikit-learn: أسهل مكتبة لبناء النماذج
Pandas & NumPy: لتحليل البيانات
Matplotlib & Seaborn: لرسم البيانات
منصات تعليمية:
Google Colab: منصة مجانية لتجربة الأكواد
Kaggle: للحصول على بيانات ومسابقات تعلم الآلة
جاري تحميل الاقتراحات...