ما هي تقنيات تعلم الآلة في تنقيب البيانات؟

تقنيات التعلم الآلي في تنقيب البيانات تشمل:

1- الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks): وهي نماذج حاسوبية تحاكي شبكات العصبونات في الجهاز العصبي البشري، وتستخدم في التعرف على الأنماط والتصنيف والتنبؤ.

2- العصائر الوراثية (Genetic Algorithms): وهي أساليب تستخدم لحل المشاكل الأمثل من خلال توليد مجموعة متنوعة من الحلول، واختبار الحلول واختيار الأفضل منها.

3- الشجرة القرارية (Decision Tree): وهي نموذج تعليمي يقوم بتصنيف البيانات إلى فئات من خلال سلسلة من القرارات المتتالية وقد تهدف إلى الحد من حجم وتعقيد البيانات التي يتم تحليلها.

4- التعلم العميق (Deep Learning): وهو تقنية تستخدم في الشبكات العصبية الاصطناعية لتحليل البيانات ذات الصعوبة الكبيرة واستخراج المعلومات الشاملة.

5- طرق التصنيف (Classification): وهي تقنيات تستخدم في تحديد التصنيف المناسب للعناصر المختلفة في البيانات.

6- طرق الاستنتاج (Inference): وهي تقنيات تستخدم في توقعات المستقبل من خلال تحليل البيانات التاريخية.