مقدمة في تعلم الآلة والتحليل التنبؤي

مقدمة في تعلم الآلة

• يتناول النص تعلم الآلة ودوره في تحليل البيانات واتخاذ القرارات الذكية.

أهمية البيانات والتحليل

• تقوم المؤسسات الحديثة بجمع كميات كبيرة من البيانات التي تعتبر أصولًا تنظيمية قيمة.
• لا يمكن للمؤسسات تحقيق رؤى واضحة واكتساب ميزة تنافسية إلا من خلال تحليل هذه البيانات.
• يتم استخراج البيانات من مصادرها ثم تحليلها.

عملية استخراج الرؤى من البيانات

• يؤدي تحليل البيانات إلى تكوين رؤى تساعد المديرين التنفيذيين في اتخاذ القرارات النهائية.
• تسمى عملية استخراج الرؤى من البيانات "تحليلات البيانات".
• يتضمن ذلك الانتقال من البيانات إلى الرؤى ثم اتخاذ القرارات.

التحليل التنبؤي

• التحليل التنبؤي هو فن بناء وتطبيق النماذج القادرة على تقديم تنبؤات بناءً على الأنماط المستخلصة من البيانات التاريخية.
• البرامج التطبيقية للتحليل التنبؤي تستخدم في:
  • التنبؤ بالأسعار في الفنادق وسلاسل الطيران.
  • تقييم المخاطر.
  • نمذجة الاحتمالات.
  • توقع الميول الفردية.
  • التشخيص في المجالات الطبية والهندسية.
  • تصنيف الوثائق في مجموعات مختلفة.

تعلم الآلة

• يتم استخدام مصطلح "تعلم الآلة" عندما تكون النماذج المصممة مدربة.
• تعلم الآلة هو عملية أتمتة تستخرج الأنماط من البيانات.

تعريف تعلم الآلة

• التعلم هو عملية اكتساب مهارات جديدة من خلال دراسة أو تجربة أو تعليم.
• يستخدم تعلم الآلة البيانات التاريخية أو الملاحظات الموضوعية للتنبؤ بالوظائف المختلفة أو اشتقاقها.
• يستخدم في العديد من الخدمات والمجالات مثل الهواتف الذكية والويب ووسائل التواصل الاجتماعي.
• يمكن للعديد من المستخدمين الاستفادة منه دون أن يدركوا ذلك.

تطبيقات تعلم الآلة

• تشمل التطبيقات الشائعة برامج التعرف على الوجوه.
• يتيح التعرف على الصور الرقمية.

الذكاء الاصطناعي مقابل تعلم الآلة

• الذكاء الاصطناعي يهدف إلى إنشاء آلات تحاكي السلوك البشري لإنجاز مهام معينة أو أفضل.
• يجب أن تمتلك الآلات قدرة التعلم لتحقيق ذلك.
• يركز تعلم الآلة على بناء برامج تتعلم من التجارب الماضية.
• يعتبر تعلم الآلة أقرب إلى التنقيب عن البيانات والتحليل الإحصائي.

أنواع تعلم الآلة

• ينقسم تعلم الآلة إلى ثلاث مجموعات رئيسية:
  • التعلم الخاضع للإشراف.
  • التعلم غير الخاضع للإشراف.
  • التعلم المعزز.
• يشير التعلم غير الخاضع للإشراف إلى عملية تعلم فيها الآلة من البيانات التي لم يتم تصنيفها.
• في التعلم بالتقوية، تتبع النماذج نهجًا مشابهًا للتعلم غير الخاضع للإشراف، لكنها تحدد مخرجات عن طريق طرح الأسئلة.
• يتم تصنيف المخرجات في هذا النوع، وهو شائع في الألعاب حيث يتم استخدامها لتعزيز التحركات المستقبلية من خلال نتائج العمل.

انتشار تعلم الآلة

• أصبح تعلم الآلة شائعًا لدرجة أن ماري برانسكومب من infoworld.com كتبت أن مايكروسوفت قد التهمت تعلم الآلة.
• بغض النظر عما إذا كان يعجبها ذلك أم لا، حققت مايكروسوفت تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

نماذج التدريب

• تخضع النماذج لاختبارات باستخدام مجموعة واسعة ومتنوعة من الخوارزميات.
• هذه الخوارزميات متاحة للمطورين في شكل أطر عمل مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر.
• يمكن للمطورين استخدام أطر عمل مفتوحة المصدر لتنفيذ الخوارزميات الشائعة أو تعديلها.

انتشار تطبيقات تعلم الآلة

• أصبح تعلم الآلة شائعًا جدًا في حياتنا اليومية.
• كتبت ماري برانسكومب في infoworld.com أن مايكروسوفت قد التهمت تعلم الآلة بغض النظر عما إذا كان يعجبها ذلك أم لا.
• حققت مايكروسوفت تقدمًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حتى أن مستخدمي النظام الأساسي يشعرون بالآثار.

تقليد العقل البشري

• يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء آلات تحاكي العمليات العقلية البشرية.
• يجب أن تتمتع هذه الآلات بقدرات التعلم لتنفيذ المهام الموكلة إليها بنفس كفاءة أو أفضل من البشر.

دور تعلم الآلة في حل المشاكل وقيمة الاستثمار فيه

• تعلم الآلة هو خيار استثماري سليم لأنه مفيد في حل العديد من المشاكل.
• إنه مفيد في المجالات التي نعرف عنها القليل.

تطبيقات تعلم الآلة في عالم الأعمال

• تشمل تأثير تعلم الآلة على المؤسسات والشركات.
• تشمل تطبيقاته العملية في مجالات مثل أمن إنترنت الأشياء وتنمية المهارات وتحسين أجزاء الحياة.

المصادر الإضافية

• يمكن للمهتمين بمعرفة المزيد عن هذه التقنيات زيارة موقع شبكة الإنترنت.

التنفيذ السليم والمنطقي لتعلم الآلة

• يجب على المؤسسات التعرف على إيجابيات وسلبيات تعلم الآلة قبل استخدامه.
• هذا لتجنب الوقوع ضحية لتنفيذ خاطئ.

أخطاء شائعة

• لا ينبغي حصر تعلم الآلة في الأفلام الخيالية.
• يجب أن تكون الشركات على دراية بالطرق التي يمكن أن يؤدي بها تعلم الآلة إلى سقوط المؤسسة.
• يجب أن تكون على دراية بإيجابيات وسلبيات هذه التكنولوجيا قبل أن تضطر إلى التراجع وتصحيح الأخطاء.

الإخفاق في فهم السلوك غير المتوقع المتغير

• من المدهش أن جهاز الكمبيوتر قد يرى شيئًا مهمًا ويستجيب له بينما قد يرى عامل بشري أنه غير مهم.
• من الضروري أن نضع في اعتبارنا أن العديد من المتغيرات والنتائج المحتملة ممكنة.

عدم فهم مشق البيانات بشكل صحيح

• بعد نشر تعلم الآلة، يمكن أن يصبح تهديدًا غير مرغوب فيه.
• يجب أن تفهم المتغيرات النتائج التي تم اكتسابها خلال الدورات التجريبية.
• يمنع السلوك غير المرغوب فيه ويوفر حلاً مناسبًا لهم.

بناء نموذج تدريب

• لفهم البيانات في عملية التحليل وأفضل طريقة لبناء نموذج تدريبي، يجب فهم النموذج أولاً.
• من الضروري تحديد المتغيرات والنتائج المحتملة التي تؤثر على.
• إذا فشل نموذج في تذكر الفئة الأصلية للبيانات، فقد لا يتم تدريبه حتى بالبيانات عالية الجودة.

الاختبار والتنفيذ

• لتتمكن من إنتاج نموذج سهل الاستخدام ومفيد، يجب أن تضمن بنية بيانات تدريبية عالية الجودة.
• يجب عليك اختبار النموذج مع مجموعات البيانات.

تجنب تجاهل الأخطاء

• يمكن أن تظهر عوائق جديدة قبل أن يقترب المشروع من هدفه النهائي.
• هذا يمكن أن يؤدي إلى أخطاء محتملة.

اختيار المزيد من البيانات

• عند قياس أداء النموذج، قد لا تحصل على النتائج التي تريدها.
• هناك طريقتان لحل هذه المشكلة:
  • قم بتصميم خوارزمية التعلم الآلي بشكل أفضل وأكثر دقة.
  • جمع المزيد من البيانات.

قاعدة لعدم البعد عن مبادىء التصميم

• يعد إضافة المزيد من البيانات أمرًا بالغ الأهمية.
• كلما جمعت المزيد من البيانات، يمكن لخوارزميتك الحصول على تغذية كافية.
• كنتيجة لحقيقة أنك ستكون قادرًا على الحصول على نتائج دقيقة.
• يمنحك القدرة على تحريك خوارزميتك نحو تصميم جديد.

نموذج تجميعي

• تم إثبات نوع معين من خوارزمية التعلم الآلي.
• لقد حظي بالكثير من الاهتمام في الآونة الأخيرة، كما أن تطبيقاته العملية قد تم إثباتها بنجاح أيضًا.
• النموذج التجميعي هو فرآند يجتمع فيه عدد قليل من نماذج الحوسبة لحل مشكلة معًا.
• الانحدار اللوجستي هو مثال على نموذج التعلم التجميعي.
• يمكن لهذه الأساليب أن تؤدي إلى تحسين الأداء في التوقعات مقارنة بالطرق المماثلة.

كتاب صوتي : "التعود على النجاح"

• يتم فحص عادات الأشخاص الناجحين في الكتاب الصوتي "اعتاد على النجاح".
• تؤخذ العادات التي يستخدمونها كل يوم كأساليب العمل والحياة من قبلهم.
• تمت دراسة وفهرسة الأساليب التي يستخدمها الأشخاص بشكل جيد من قبل الباحثين وعلماء الاجتماع.

أُطُر عمل المصادر المفتوحة لإتقان تعلم الآلة

• شهد العام الماضي ظهور تعلم الآلة إلى الواجهة في عالم التكنولوجيا.
• وقد لعب تطوير البيئات السحابية منخفضة التكلفة ولوحات الرسومات القوية دورًا في ذلك.
• نمت أُطُر العمل بشكل كبير بسبب هذا.
• أصبحت أُطُر العمل هذه الآن في متناول المستخدمين لتعلم الآلة.
• إنها أيضًا مفتوحة المصدر، وقد أولى المطورون مزيدًا من الاهتمام لطريقة تنفيذها المجردة.
• أدت هذه الأُطُر إلى إمكانية الوصول إلى الأجزاء الأكثر تعقيدًا من تعلم الآلة للجميع.
• مكنت هذه العملية من وصول تعلم الآلة إلى مجموعة واسعة من الفصول الدراسية في متناول المطورين.
• سيقدم هذا الفصل بعضًا من أُطُر عمل التعلم هذه.

مواصفات أُطُر العمل

• تحاول هذه الأدوات إيجاد حلول لأحدث المشاكل أو تمثل تحديًا خاصًا لمطوري أُطُر العمل.
• كما تسعى أيضًا إلى تبسيط المشكلات المتعلقة بمساحة العمل بأبسط طريقة ممكنة.

Apache Spark MLib

• نظرًا لأن "Apache Spark" هو جزء من عائلة Hadoop، فقد يتمتع بسمعة أكبر مقارنة بمنافسيه.
• على الرغم من أن هذا الإطار أنشأ معالجة بيانات في الذاكرة خارج Hadoop، إلا أنه تمكن من الازدهار جيدًا في نظام Hadoop البيئي. Spark MLlib هو أداة شائعة وقابلة للتطوير لتعلم الآلة.
• يرجع ذلك إلى مكتبة خوارزميات متنامية يمكن استخدامها في الذاكرة.
• تتميز الخوارزميات بدرجة عالية من السرعة.
• تتوسع الخوارزميات المستخدمة في Spark وتتم مراجعتها باستمرار.
• لم يتم الكشف عنها بعد كموجود كامل.
• أضاف إصدار العام الماضي 1.5 عددًا كبيرًا نسبيًا من الخوارزميات.

أدوات إضافية

• تمت إضافة عدد من الأدوات الجديدة إلى أداة تعلم الآلة هذه.
• ركز البعض على تقوية دعم MLib، والذي يتم استخدامه مع Python.
• منصة كبيرة تأتي لإنقاذ مستخدمي الإحصاء والرياضيات.
• يمكن لـ Spark الإصدار 1.6 تعليق مهام Spark ML واستئنافها من خلال خط أنابيب.
• تتكون خطوط الأنابيب من مجموعة من عناصر معالجة البيانات المستقرة.
• يتكون Spark من وحدات التعلم الآلي (MLib).
• يتضمن أيضًا معالجة الرسوم البيانية (GraphX) ومعالجة التدفق (Spark Streaming).
• بالإضافة إلى Spark SQL
• تعد أُطُر العمل للتعلم العميق أدوات قيّمة لتعلم الآلة.
• إنها تمكن تعلم الآلة من الاستفادة من وظائف قوية.
• القدرات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور هي بضع من هذه الوظائف.

Apache Singa

• ظهرت Singa مؤخرًا في Apache Incubator.
• إنه إطار عمل مفتوح المصدر يهدف إلى تبسيط تدريب نماذج التعلم العميق على كميات كبيرة من البيانات.
• يوفر Singa نموذج برمجة بسيطًا لتدريب شبكات التعلم العميق استنادًا إلى مجموعة من الآلات.
• تدعم Singa مجموعة متنوعة من التدريب.
• هذا يتضمن شبكة عصبية تلافيفية وآلة Boltzmann مقيدة وشبكة ع