تعمل نماذج التعلم الآلي المختلفة بشكل جيد لمهام مختلفة. لذا، ستحتاج أيضًا إلى تحديد نوع النموذج التنبئي الذي ستعمل معه.

تتضمن هذه الخطوة جمع البيانات ذات الصلة من المصادر الداخلية والخارجية. يلي ذلك تنظيمها وتنسيقها، بحيث يمكن تحليلها بسهولة.

فيما يلي أنواع النماذج الرئيسية التي يمكنك استخدامها في بناء تطبيقك.

في الإغلاق الصعب ، فإن نقطة البيانات هي catеgorizеd مثل الاشتياق إلى clustеr spеcific أم لا. من ناحية أخرى ، يعين الإغلاق الناعم احتمالا لنقاط البيانات التي ترتبط ب clustеr ، مما يؤدي إلى إلغاء morе nuancеd viеw.

ومن الأمثلة على ذلك نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة التعرف على الكتابة اليدوية. الشبكات العصبية مثالية للمشاريع المعقدة.

صعوبة تفسير البيانات: صعوبة تفسير بيانات التحليلات الإحصائية، نتيجة إدارة كميات هائلة من البيانات، وبالتالي عدم القدرة على اتخاذ قرارات مناسبة مستندة لهذه البيانات.

بطاقات هدايا الخصومات التجارية

تتألّف عمليّة استخراج بيانات تدريب النَّموذج من ست مراحل هي: فهم الأعمال، وفهم البيانات، وإعداد البيانات، والنَّمذجة، والتّقييم، والنَّشر.

هل يجب ذكر توثيق للمصدر إذا كانت الدراسة مأخوذة من دراسة أخرى؟

إذ تُستخدم في استطلاعات الامارات الرأي، ويمكن أن توفر رؤى قيمة حول خصائص السكان.

ومن خلال تحليل بيانات المرضى، يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية التنبؤ بتطور المرض والتوصية بالعلاجات الشخصية.

تستخدم خوارزميات التعلم الآلي كأشجار القرار والتجميع والشبكات العصبية لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات.

محللو الأعمال: يستفيد محللو الأعمال من التحليلات التنبؤية لاكتساب رؤى حول اتجاهات السوق وسلوك العملاء والكفاءات التشغيلية.

يمكن أن يساعد التحليل الإحصائي في العثور على أسواق جديدة، فهو يحدد المجالات والأسواق التي يمكن للشركة الدخول إليها، أو من ناحية أخرى، الأماكن التي يجب مغادرتها. فمثلًا يوفّر التحليل الإحصائي معلومات عن: