دور تعلم الآلة في علوم البيانات

دور تعلم الآلة في علوم البيانات

دور التعلم الآلي 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:
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:
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 النموذج وإعادة التدريب
- تقييم دقة النموذج وفعاليته باستخدام المقاييس المناسبة.
- تحسين النموذج وإعادة تدريبه بشكل متكرر لتعزيز قدراته التنبؤية.

5- التنبؤ

التنبؤ

- تطبيق النموذج المدرب لعمل تنبؤات على بيانات جديدة غير مرئية.
- مراقبة وتحديث النماذج باستمرار للتكيف مع الأنماط المتغيرة.

ليست هناك تعليقات