أدوات لمعالجة البيانات المسبقة وتطوير النماذج

التعلم الآلي مجالٌ فعّالٌ يُحوِّل البيانات الخام إلى معلوماتٍ قابلةٍ للاستخدام. تتم عملية التحويل على مرحلتين:

• معالجة البيانات مسبقًا

• تطوير النموذج

دعونا نلقي نظرة على الأدوات والتقنيات المستخدمة في هاتين المرحلتين المهمتين.

معالجة البيانات مسبقًا

تُعد معالجة البيانات المسبقة مرحلةً مهمةً في مسار التعلم الآلي، إذ تُحوّل البيانات الخام وتُنظّمها وتُنقّيها لجعلها مفيدةً لتدريب نماذج التعلم الآلي. تُعد هذه المرحلة مهمةً لأن جودة البيانات التي نُضمّنها في نماذجنا تؤثر مباشرةً على أدائها.

فيما يلي قائمة بالأدوات الشائعة لمعالجة البيانات مسبقًا في التعلم الآلي:

• Jupyter Notebook: تسهل بيئة الحوسبة التفاعلية هذه تنفيذ التعليمات البرمجية وتصور البيانات واستكشافها.

• NumPy: تُستخدم مكتبة Python الأساسية هذه للحسابات الرقمية بشكل متكرر في عمليات المصفوفة ومعالجة البيانات.

• SQL: تم تطوير هذه اللغة للتعامل مع البيانات المنظمة والاستعلام عنها.

• pandas: مكتبة معالجة البيانات Python متعددة الاستخدامات هذه مناسبة لتنظيف البيانات وتعديلها وتحليلها.

• OpenRefine: تتضمن أداة استكشاف البيانات وتنظيفها ميزات تحويل البيانات وتنقيتها.

• Excel: يستخدم هذا التطبيق المخصص للجداول الإلكترونية بشكل متكرر لاستكشاف البيانات الأولية ومهام المعالجة المسبقة للبيانات البسيطة.

تطوير النموذج

يُطلق على إنشاء نماذج التعلم الآلي وتدريبها لمعالجة قضايا محددة أو تضمين تنبؤات قائمة على البيانات اسم تطوير النماذج. في مجال التعلم الآلي، يُعرّف تطوير النماذج بأنه عملية بناء تمثيل رياضي أو حسابي، يُسمى نموذجًا ، وصقله وتحسينه، وذلك باستخدام بيانات سابقة للتنبؤ بالنتائج، أو تصنيف البيانات، أو استخلاص الأنماط والرؤى. الهدف النهائي من هذه العملية هو حل مهام أو مشكلات محددة في مجال الذكاء الاصطناعي.
فيما يلي قائمة بأدوات إنشاء نموذج التعلم الآلي الشائعة:

• PyTorch: يدعم إطار عمل التعلم الآلي مفتوح المصدر هذا التعلم العميق والشبكات العصبية.

• TensorFlow: هذا هو إطار عمل التعلم الآلي مفتوح المصدر الشهير من Google للمهام المتعددة المتعلقة بالتعلم الآلي والتعلم العميق.

• Jupyter Notebook: بيئة الحوسبة هذه تفاعلية وتستخدم بشكل متكرر لاختبار وتطوير نماذج التعلم الآلي.

• أدوات AutoML: وهي عبارة عن منصات للتعلم الآلي الآلي بهدف تسريع وتبسيط عملية إنشاء النماذج.

• LightGBM: إطار عمل تعزيز التدرج هذا معروف بقدرته على تدريب النماذج بسرعة وكفاءة.

• CatBoost: تتميز مكتبة تعزيز التدرج مفتوحة المصدر وعالية الأداء هذه بدعم الميزات الفئوية.

• XGBoost: تم تصميم مكتبة تعزيز التدرج المحسّنة هذه لتحقيق أداء وفعالية عالية للنموذج.

• Google Colab: توفر هذه المنصة المجانية عبر الإنترنت إمكانية الوصول إلى Jupyter Notebooks بالإضافة إلى موارد وحدة معالجة الرسومات لإنشاء النماذج.

• Azure Notebook: تقوم خدمة Jupyter Notebook هذه بتشغيل نماذج التعلم الآلي على السحابة.

• scikit-learn : هذه مكتبة تعلم آلي Python تحتوي على مجموعة متنوعة من الأدوات والخوارزميات لإنشاء النماذج.

ملاحظة: تُعد الإجراءات التكرارية، مثل المعالجة المسبقة للبيانات وبناء النماذج، ضرورية لتحسين النماذج والحصول على أفضل النتائج الممكنة. وتُعدّ جودة المعالجة المسبقة للبيانات، بالإضافة إلى اختيار النماذج المناسبة وتدريبها، أمرًا بالغ الأهمية لنجاح أي مشروع تعلّم آلي.