Скачать или смотреть اكتشف ماهية النماذج التنبؤية ودور علماء البيانات في استخدامها؟ | نوليدج سيتي

هذا الفيديو التعليمي هو أحد دروس الدورة التدريبية التي تحمل عنوان " تحسين أداء التحليلات" (شاهد الدورة التدريبية كاملةً الآن
https://www.knowledgecity.com/mena/ar...
حيث يناقش هذا الدرس تقييم النماذج وتوظيفها، لا غنى عن تقييم النماذج التنبؤية عند إنشاء وتوظيف نماذج التعلم الآلي. إنه يسمح لعلماء البيانات والمحللين بفهم أداء وقصور النماذج وتحديد مجالات التحسين. دون التقييم المناسب، قد توظف المؤسسات نماذج غير دقيقة أو متحيزة. قد يؤدي ذلك إلى اتخاذ قرارات خاطئة وربما عواقب وخيمة. يساعد التقييم على ضمان دقة النموذج وموثوقيته. يسمح التقييم لعلماء البيانات بقياس أداء النموذج على مجموعة منفصلة من البيانات، تُعرف بمجموعة الاختبار، ثم مقارنتها بمجموعة التدريب المستخدمة في إنشاء النموذج. يمكنهم حينئذ تحديد قابلية النموذج للتعميم أو قدرته على التنبؤ بنتائج بناءً على بيانات غير مرئية. التقييم مهم أيضاً لتحديد ومعالجة التحيُّزات في النموذج. يمكن أن تعكس النماذج التنبؤية أحياناً التحيُّزات الموجودة في البيانات المستخدمة في تدريبها. قد يؤدي هذا إلى معالجة غير متكافئة أو غير عادلة لمجموعة معينة. مثلاً، إذا دُرِّب نموذج على بيانات أغلبها من فئة سكانية معينة، قد يكون أداؤه سيئاً مع أفراد من فئات سكانية أخرى. من خلال تقييم أداء النموذج على مجموعات بيانات متنوعة، يمكن لعلماء البيانات تحديد ومعالجة أي تحيُّزات محتملة. توجد عدة طرق لتقييم النماذج التنبؤية، وتعتمد الطريقة المناسبة على أهدافك المحددة ومتطلبات النموذج. يتضمن التحقق المتقاطع تقسيم البيانات إلى عدة مجموعات، وتدريب النموذج على مجموعة واحدة، وتقييمه مقارنة بالأخريات. تتكرر هذه العملية عدة مرات، مع اختلاف المجموعات التي تعمل كمجموعة اختبار كل مرة. يساعد هذا على تقدير قابلية النموذج للتعميم، ويقلل المخاطرة بفرط الملاءمة. التحقق بالتوقف يشمل تنحية جزء من البيانات كمجموعة اختبار واستخدام البيانات المتبقية لتدريب النموذج. تساعد هذه الطريقة في تقييم أداء النموذج على مجموعة بيانات معينة، ويمكن استخدامها لضبط معاييره. يقارن اختبار أ/ب بين أداء نوعين مختلفين من النماذج على مهمة معينة. غالباً ما يُستخدم لتقييم كفاءة النماذج الجديدة أو مقارنة أداء الخوارزميات المختلفة. بمجرد تقييم النموذج التنبؤي وتقرير موثوقيته، يمكن توظيفه في بيئة الإنتاج. توجد عدة طرق لتوظيف النماذج التنبؤية، تتضمن دمجها في الأنظمة والتطبيقات القائمة، وإنشاء تطبيقات أو لوحات معلومات قائمة بذاتها، لتقديم تنبؤ النموذج. من المهم وضع المتطلبات والقيود المحددة لبيئة التوظيف عند اختيار الطريقة المناسبة. يسمح تقييم النماذج التنبؤية لعلماء البيانات بضمان دقة نماذجهم وعدم تحيُّزها، كما يمكنها المساعدة في تحديد مجالات التحسين. من خلال تقييم النماذج التنبؤية وتوظيفها، تستطيع المؤسسات اتخاذ قرارات أكثر علماً وموثوقية، مما يؤدي إلى نتائج أفضل. لقد أكملتَ دورة نوليدج سيتي التدريبية تحسين أداء التحليلات. استعرضت هذه الدورة التدريبية الطرق المختلفة لتحسين العشوائية والتوازي في نماذج التحليلات التنبؤية. تعرفت أيضاً على التدرج والانحدار والحدس في هذه التحليلات التنبؤية. أخيراً، تعرفت على الطرق المختلفة لتقييم النماذج قبل وبعد التوظيف.

نوليدج سيتي هي منصة لتدريب وتطوير مهارات الموظفين عن بُعد وتحسين قدراتهم الوظيفية.
تنفرد نوليدج سيتي بتقديم أقوى مكتبة تدريب عن بُعد لتدريب موظفي عملائها من الشركات والمنظمات. حيث تحتوي المكتبة على أكثر من 30,000 فيديو تعليمي لتدريب الموظفين في جميع مجالات الأعمال، والحاسوب، والمالية، والسلامة، ومبادئ الإلتزام. المكتبة مُدعمة كذلك بخدمات الترجمة، والتعريب، والدبلجة.

اطلب حساب تجريبي للشركات
http://ow.ly/yVre50JTkT0

لنبقى على تواصل
YouTube
http://ow.ly/G6OM50JTkEW
LinkedIn
http://ow.ly/cSiw50JTkEY
Twitter
http://ow.ly/EVqw50JTkEX