القائمة الرئيسية

الصفحات

تعديل المشاركة

اشهر نماذج تعلم الاله

Hdhd mhmood
(0)

مجال تعلم الآلة (Machine Learning) يضم العديد من النماذج الشهيرة والفعالة التي تُستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات. فيما يلي بعض من أبرز هذه النماذج:

اشهر نماذج تعلم الاله
اشهر نماذج تعلم الاله


1. الانحدار الخطي (Linear Regression)

  • النوع: نموذج تنبؤي ل задачات الانحدار (Regression).

  • الهدف: التنبؤ بقيمة متصلة استنادًا إلى العلاقة الخطية بين المتغيرات.

  • التطبيقات: التنبؤ بالأسعار، التحليل الاقتصادي، إلخ.


2.الانحداراللوجستي (Logistic Regression)


  • النوع: نموذج تنبؤي ل задачات التصنيف (Classification).

  • الهدف: التنبؤ بفئة ما (مثل: نعم/لا) استنادًا إلى العلاقة بين المتغيرات.

  • التطبيقات: اكتشاف الاحتيال، التصنيف النصي، إلخ.


3. ال.Support Vector Machines (SVM)


  • النوع: نموذج تنبؤي ل задачات التصنيف والانحدار.

  • الهدف: إيجاد hyperplane يفصل بين الأصناف ب márgen أقصى.

  • التطبيقات: التصنيف النصي، التعرف على الوجوه، إلخ.


4. الأشجارdecision trees


  • النوع: نموذج تنبؤي ل задачات التصنيف والانحدار.

  • الهدف: بناء نموذج قرار ي-split البيانات إلى فئات بناءً على ميزات معينة.

  • التطبيقات: تحليل الائتمان، التصنيف الطبي، إلخ.


5. الغابات العشوائية (Random Forest)


  • النوع: نموذج تنبؤي ل задачات التصنيف والانحدار.

  • الهدف: بناء عدة أشجار قرار ودمج نتائجها للحصول على قرار نهائي.

  • التطبيقات: التصنيف الطبي، التنبؤ بالأسعار، إلخ.


6. K-means


  • النوع: نموذج تجميع (Clustering).

  • الهدف: تقسيم البيانات إلى مجموعات (كلاстерات) بناءً على معايير التشابه.

  • التطبيقات: التسويق، التعرف على الأنماط، إلخ.


7. الشبكات العصبية (Neural Networks)


  • النوع: نماذج تنبؤية واسعة المدى ل задачات الانحدار والتصنيف وال認識 الخ.

  • الهدف: محاكاة عمل الدماغ البشري لتعلم الأنماط من البيانات.

  • التطبيقات: التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، إلخ.


8. الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة (Deep Learning)


  • النوع: شعبة من الشبكات العصبية مع عدة طبقات.

  • الهدف: معالجة البيانات ذات البعد العالي (مثل الصور والصوت).

  • التطبيقات: التعرف على الأوجه، التعرف على الكلام، إلخ.


9. الشبكات العصبية التصريحية (Convolutional Neural Networks - CNN)


  • النوع: نماذج خاصة للصور والبيانات البصرية.

  • الهدف: التعرف على الأنماط في الصور وال Videos.

  • التطبيقات: التعرف على الأشياء في الصور، التعرف على الكتابة اليدوية، إلخ.


10. الشبكات العصبية التكرارية (Recurrent Neural Networks - RNN)


  • النوع: نماذج خاصة للبيانات المتسلسلة (مثل النصوص والكلام).

  • الهدف: معالجة البيانات ذات الطبيعة المتسلسلة.

  • التطبيقات: الترجمة الآلية، توليد النصوص، إلخ.


11. الشبكات العصبية التوليدية المعادية (Generative Adversarial Networks - GAN)


  • النوع: نماذج توليدية.

  • الهدف: توليد بيانات جديدة مماثلة للبيانات الحقيقية.

  • التطبيقات: توليد الصور، توليد الصوت، إلخ.


12. الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة (Long Short-Term Memory - LSTM)


  • النوع: نموذج RNN مُعدل لحل مشكلة vanishing gradients.

  • الهدف: معالجة البيانات المتسلسلة مع الحفاظ على المعلومات على المدى الطويل.

  • التطبيقات: التعرف على الكلام، التنبؤ بالأسعار، إلخ.


13. التحليل المركزي الخطي (Principal Component Analysis - PCA)


  • النوع: تقنية تخفيض البعد.

  • الهدف: تقليل عدد الميزات في البيانات مع الحفاظ على أكبر قدر ممكن من التباين.

  • التطبيقات: تخفيض البعد، تحليل البيانات، إلخ.


14. التحليل المميز الخطي (Linear Discriminant Analysis - LDA)


  • النوع: نموذج ل задачات التصنيف وتقليل البعد.

  • الهدف: تقليل البعد مع الحفاظ على التمييز بين الأصناف.

  • التطبيقات: التصنيف، التعرف على الوجوه، إلخ.


15. الطرق التجميعية (Ensemble Methods)


  • النوع: طرق تجمع عدة نماذج لتحسين الأداء.

  • الهدف: تحسين دقة النماذج من خلال دمج نتائج عدة نماذج.

  • التطبيقات: Bagging, Boosting, Stacking، إلخ.


16. الطرق التحسينية (Boosting)


  • النوع: نوع من الطرق التجميعية.

  • الهدف: بناء نموذج قوي من خلال دمج عدة نماذج ضعيفة.

  • التطبيقات: AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost، إلخ.


17. الطرق التجميعية (Bagging)


  • النوع: نوع من الطرق التجميعية.

  • الهدف: بناء نماذج متعددة عن طريق العينات العشوائية من البيانات ودمج نتائجها.

  • التطبيقات: Random Forest, Bootstrap aggregating، إلخ.


18. الطرق التجميعية (Stacking)


  • النوع: نوع من الطرق التجميعية.

  • الهدف: بناء نماذج متعددة ودمجها باستخدام نموذج آخر.

  • التطبيقات: تحسين الأداء في التصنيف والانحدار، إلخ.


19. التعلم التشاركي (Reinforcement Learning)



  • النوع: نموذج للتعلم القائم على المكافآت.

  • الهدف: تعلم اتخاذ القرارات في بيئة ما للحصول على مكافآت أكبر.

  • التطبيقات: ألعاب الفيديو، الروبوتات، إلخ.


20. الشبكات العصبية التوليدية (Generative Models)


  • النوع: نماذج توليدية مثل GANs و Variational Autoencoders (VAEs).

  • الهدف: توليد بيانات جديدة مماثلة للبيانات التدريبية.

  • التطبيقات: توليد الصور، توليد النصوص، إلخ.


هذه هي بعض من أشهر نماذج تعلم الآلة، والتي تُستخدم في مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف المجالات. كل نموذج من هذه النماذج له مميزاته وتطبيقاته الخاصة، وغالباً ما يتم اختيار النموذج المناسب بناءً على طبيعة المشكلة ونوع البيانات المتوفرة.

أخر المواضيع من قسم : الذكاء الاصطناعى

تعليقات

إرسال تعليق