فهم خوارزميات الانحدار هو مهارة أساسية لأي شخص يريد إتقان مجال التعلم الآلي. وتشكل هذه الخوارزميات حجر الأساس للعديد من نماذج التنبؤ. وتقدم هذه المهارات فوائد عديدة. بدءًا من تقييم البيانات الطبية ووصولًا إلى التنبؤ بالمبيعات.
العشرة الأساسية للتعلم الآلي
-
الانحدار الخطي: وهذا الأسلوب سهل وبسيط. حيث يفترض وجود علاقة خطية بين متغيرات الإدخال والإخراج. كما يستخدم هذا الأسلوب لتحديد أفضل خط مستقيم يناسب البيانات. مع تقليل مجموع الأخطاء المربعة بين القيم المرصودة والمتوقعة.
-
الانحدار اللوجستي: هذه تقنية تصنيف ثنائية تتنبأ باحتمالية وقوع المدخلات ضمن إحدى الفئتين. كذلك يتم تطبيق حد على القيمة التي تحسب من خلال دالة لوجستية، مما يؤدي إلى تصنيف المدخلات إلى فئة “نعم” أو “لا”.
-
انحدار ريدج: يستخدم هذا النوع من الانحدار الخطي للحد من التجهيز الزائد. وذلك من خلال إضافة مصطلح تنظيم إلى دالة التكلفة. يصبح هذا المصطلح أكثر أهمية عندما يكون هناك ارتباط كبير بين متغيرات المدخلات أو عندما يكون عدد متغيرات المدخلات أكبر من عدد الملاحظات.
-
انحدار لاسو: يتميز هذا النوع من الانحدار الخطي بتقنية الاختيار، حيث يتم تضمين عامل تنظيم في دالة التكلفة. تعمل هذه التقنية على تقليل بعض المعاملات إلى الصفر، مما يساعد في تقليل التباين وتحسين دقة النموذج.
باقي الأساسيات
-
شبكة مرنة: الشبكة المرنة هي حلًا وسطًا بين انحدار ريدج وانحدار لاسو. حيث يتم استخدام مجموع مرجح لعوامل التنظيم في كل منهما. كما تساعد هذه التقنية في التعامل مع كل من متغيرات المدخلات المترابطة والمتناثرة، مما يقلل من التحيز ويحسّن من دقة التنبؤ.
-
الانحدار متعدد الحدود: هذا النوع من الانحدار مفيد لتركيب دالة متعددة الحدود بدرجة معينة لمتغيرات المدخلات والمخرجات. على الرغم من كونه عرضة للتركيب الزائد وتكاليف الحوسبة المرتفعة، إلا أنه يُمكنه التقاط أنماط معقدة وارتباطات غير خطية في البيانات.
-
دعم انحدار المتجهات: هذا النوع نسخة انحدارية من خوارزمية دعم المتجهات. وهي خوارزمية تصنيف قوية تعتمد على النواة. تستخدم النواة لنقل المدخلات إلى مساحة ذات أبعاد أعلى وتحديد المستوى الفائق المثالي الذي يقسم الفئات.
-
انحدار شجرة القرار: هذه الخوارزمية لتقسيم مساحة الإدخال إلى أقسام أصغر، مع تعيين قيمة إخراج ثابتة لكل قسم. كما تتميز شجرة القرار بسهولة فهمها وقدرتها على التعامل مع كل من متغيرات الفئة والمدخلات الرقمية. ولكنها قد تكون غير مستقرة ومفرطة.
-
الانحدار العشوائي للغابات: يعد هذا النوع من الانحدار نهجًا جماعيًا يأخذ متوسط التنبؤات من العديد من أشجار القرار. ويساعد في تقليل التباين وتحسين دقة التنبؤ، وبالتالي القدرة على التعامل مع القيم المتطرفة والمتغيرات المفقودة.
-
انحدار الشبكة العصبية: هذه الخوارزمية هي تقنية تعلم عميق تتكون من عدة طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية. كما تُمكن هذه الخوارزمية من فهم الارتباطات المعقدة وغير الخطية بين متغيرات المدخلات والمخرجات، ولكنها تتطلب كمية كبيرة من البيانات والمعالجة والتعديل.
فوائد فهم خوارزميات الانحدار
- تحسين دقة التنبؤ.
- تجنب التجهيز الزائد.
- فهم كيفية عمل النماذج.
- تحسين مهاراتك في التعلم الآلي.
- زيادة فرصك في سوق العمل.
- تساعد على حل المشكلات.
- تحسين قدرتك على الابتكار.
- تحسين قدرتك على التنبؤ بالمستقبل.
- تساعدك على فهم العالم من حولك.
- تحسين قدرتك على المساهمة في المجتمع.
اقرأ أيضا:
8 وجهات يمكن لسياح المريخ في المستقبل استكشافها
The post 10 خوارزميات الانحدار الأساسية للتعلم الآلي.. فهم شامل لتقنيات التنبؤ appeared first on مجلة عالم التكنولوجيا.
