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.