دور تعلم الآلة في علوم البيانات
دور تعلم الآلة في علوم البيانات
1- جمع البيانات:
- جمع مجموعات البيانات ذات الصلة هو أساس أي مشروع للتعلم الآلي.
- توظيف مصادر وأساليب مختلفة لضمان مجموعة بيانات متنوعة وشاملة.
2- تنظيف البيانات وإعدادها:
- بيانات المعالجة المسبقة للتخلص من الأخطاء والقيم المتطرفة والتناقضات.
- ضمان جودة البيانات من خلال التعامل مع القيم المفقودة وتطبيع الميزات.
3- نموذج التدريب:
- استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتدريب النماذج على مجموعة البيانات المعدة.
- ضبط المعلمات وضبط النموذج للحصول على الأداء الأمثل.
4- تقييم النموذج وإعادة التدريب:
- تقييم دقة النموذج وفعاليته باستخدام المقاييس المناسبة.
- تحسين النموذج وإعادة تدريبه بشكل متكرر لتعزيز قدراته التنبؤية.
5- التنبؤ
- تطبيق النموذج المدرب لعمل تنبؤات على بيانات جديدة غير مرئية.
- مراقبة وتحديث النماذج باستمرار للتكيف مع الأنماط المتغيرة.
التعليقات على الموضوع