هل الخوارزميات المذكورة ليست مهمة في تعلم الآلة حاليًا؟

تلك ،المفاهيم مهمة، لكنها متقدمة قليلاً في البداية، من الأفضل البدء بالأساسيات ثم التقدم تدريجياً إلى المواضيع الأكثر تخصصًا.

فبعض تعلم الأساسيات تعتبر المرحلة الثالثة هي ما تشمل تعلم تلك الخوارزميات بالترتيب التالي:

1.  دراسة التقسيم الهرمي وتطبيقه على مجموعات البيانات،  لتجميعها في مجموعات بناءًا على التشابه بينها، للمساعدة في فهم العلاقات بين البيانات المعقدة.
2.  فهم تطبيقات خوارزميات الأبريوري في تحليل قواعد الترابط، للعثور على الأنماط والقواعد المترابطة في بيانات كبيرة، مثل اكتشاف العلاقات بين المنتجات في سلة المشتريات.
3. دراسة LDA واستخدامه في تقليل الأبعاد وتحسين التصنيف، لتصنيف البيانات إلى فئات مختلفة، وهو مهم في تطبيقات مثل تعرف الوجه وتصنيف النصوص.
4.  التعرف على MDA وتطبيقه على البيانات متعددة الأبعاد، وهو مفيد في التعامل مع البيانات التي تحتوي على العديد من المتغيرات، مما يساعد في تصنيف البيانات وتمييز الفئات بشكل أكثر دقة.
5. فهم كيفية بناء الشبكات العصبية العميقة باستخدام طبقات متعددة، وسيساعدك ذلك في تطوير نماذج قادرة على فهم الأنماط المعقدة في البيانات.
6. تعلم تحليل السلاسل الزمنية وتطبيقها في التنبؤ، للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية، مما يفيد في مجالات مثل التنبؤ بالأسواق المالية والتنبؤ بالطقس.

بتاريخ 12 دقائق مضت قال Mustafa Suleiman:

تلك ،المفاهيم مهمة، لكنها متقدمة قليلاً في البداية، من الأفضل البدء بالأساسيات ثم التقدم تدريجياً إلى المواضيع الأكثر تخصصًا.

فبعض تعلم الأساسيات تعتبر المرحلة الثالثة هي ما تشمل تعلم تلك الخوارزميات بالترتيب التالي:

1.  دراسة التقسيم الهرمي وتطبيقه على مجموعات البيانات،  لتجميعها في مجموعات بناءًا على التشابه بينها، للمساعدة في فهم العلاقات بين البيانات المعقدة.
2.  فهم تطبيقات خوارزميات الأبريوري في تحليل قواعد الترابط، للعثور على الأنماط والقواعد المترابطة في بيانات كبيرة، مثل اكتشاف العلاقات بين المنتجات في سلة المشتريات.
3. دراسة LDA واستخدامه في تقليل الأبعاد وتحسين التصنيف، لتصنيف البيانات إلى فئات مختلفة، وهو مهم في تطبيقات مثل تعرف الوجه وتصنيف النصوص.
4.  التعرف على MDA وتطبيقه على البيانات متعددة الأبعاد، وهو مفيد في التعامل مع البيانات التي تحتوي على العديد من المتغيرات، مما يساعد في تصنيف البيانات وتمييز الفئات بشكل أكثر دقة.
5. فهم كيفية بناء الشبكات العصبية العميقة باستخدام طبقات متعددة، وسيساعدك ذلك في تطوير نماذج قادرة على فهم الأنماط المعقدة في البيانات.
6. تعلم تحليل السلاسل الزمنية وتطبيقها في التنبؤ، للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية، مما يفيد في مجالات مثل التنبؤ بالأسواق المالية والتنبؤ بالطقس.

 

جزاك الله كل خير

تمام . شكراا لحضرتك جدا