اكتشف كيف تعمل الغابة العشوائية على تحسين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بدقة عالية وتعدد استخدامات وتطبيقات واقعية في مجالات الرعاية الصحية والتمويل وغيرها.
الغابة العشوائية هي خوارزمية تعلم آلي متعددة الاستخدامات ومستخدمة على نطاق واسع ومعروفة بدقتها العالية وقدرتها على التعامل مع عدد كبير من متغيرات المدخلات. إنها طريقة تعلم تجميعية تعمل من خلال إنشاء العديد من أشجار القرار أثناء التدريب وإخراج الفئة التي تمثل نمط الفئات (التصنيف) أو متوسط التنبؤ (الانحدار) للأشجار الفردية. يساعد هذا النهج على الحد من الإفراط في التخصيص وتحسين قابلية تعميم النموذج.
تعتمد الغابة العشوائية على مفهوم أشجار القرار، وهي عبارة عن هياكل شبيهة بالشجرة حيث تمثل كل عقدة داخلية ميزة ما، ويمثل كل فرع قاعدة قرار، وتمثل كل عقدة ورقية النتيجة. تعمل الغابة العشوائية على تحسين ذلك من خلال إنشاء أشجار قرار متعددة باستخدام مجموعات فرعية عشوائية من بيانات التدريب ومجموعات فرعية عشوائية من الميزات. تساعد هذه العشوائية على تزيين الأشجار، مما يجعل النموذج الكلي أكثر قوة.
أثناء التدريب، يتم إنشاء كل شجرة في الغابة باستخدام تقنية تسمى "تجميع الأكياس" (تجميع التمهيد). يتضمّن التجميع أخذ عيّنات عشوائيًا من بيانات التدريب مع الاستبدال، مما يعني أنه قد يتم تضمين بعض نقاط البيانات عدة مرات في مجموعة تدريب شجرة واحدة، بينما قد يتم استبعاد نقاط أخرى. بالإضافة إلى ذلك، في كل عقدة من الشجرة، يتم النظر في مجموعة فرعية عشوائية من الميزات للتقسيم، بدلاً من مجموعة الميزات بأكملها. وهذا يزيد من التنوع بين الأشجار.
عند إجراء التنبؤات، تقوم كل شجرة في الغابة "بالتصويت" على النتيجة، ويتم تحديد التنبؤ النهائي من خلال تصويت الأغلبية (للتصنيف) أو متوسط تنبؤات الأشجار الفردية (للانحدار). ويساعد هذا النهج التجميعي على تسهيل التنبؤات وتقليل التباين في النموذج.
تعتبر الغابة العشوائية ذات أهمية كبيرة في مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) نظرًا لأدائها القوي وسهولة استخدامها وقدرتها على التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات. وغالبًا ما تُستخدم كنموذج معياري للمقارنة مع الخوارزميات الأخرى. إن قدرة الخوارزمية على التعامل مع البيانات عالية الأبعاد، والقيم المفقودة، وتقدير أهمية الميزة يجعلها أداة قيمة في العديد من التطبيقات.
للغابات العشوائية مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات. فيما يلي مثالان ملموسان:
ترتبط الغابة العشوائية ارتباطًا وثيقًا بشجرة القرار ولكنها تختلف في طبيعتها التجميعية. في حين أن شجرة القرار الواحدة يمكن أن تكون عرضة للإفراط في التركيب والتباين العالي، فإن الغابة العشوائية تخفف من هذه المشكلات من خلال الجمع بين أشجار متعددة. هناك مصطلح آخر ذو صلة وهو التعزيز المتدرج، والذي يقوم أيضًا ببناء مجموعة من أشجار القرار ولكنه يقوم بذلك بالتتابع، حيث تقوم كل شجرة بتصحيح أخطاء الأشجار السابقة. في المقابل، تقوم الغابة العشوائية ببناء الأشجار بشكل مستقل ومتوازٍ.
توفر العديد من مكتبات التعلم الآلي الشائعة تطبيقات لخوارزمية الغابة العشوائية. تقدم مكتبة Scikit-learn، وهي مكتبة Python المستخدمة على نطاق واسع، تطبيقاً شاملاً للغابة العشوائية مع خيارات متنوعة للتخصيص. كما توفر مكتبات أخرى مثل XGBoost وLightGBM تطبيقات فعالة لطرق التجميع القائمة على الأشجار، بما في ذلك أشكال مختلفة من الغابة العشوائية. يمكنك أيضًا استكشاف نماذج Ultralytics YOLO لمهام الرؤية الحاسوبية الأخرى على الموقع الإلكترونيUltralytics . يمكنك أيضًا معرفة المزيد عن Ultralytics على صفحة "حول".
من خلال فهم مبادئ وتطبيقات الغابة العشوائية، يمكن للممارسين الاستفادة من هذه الخوارزمية القوية لبناء نماذج قوية ودقيقة لمجموعة واسعة من المهام. سواءً كنت جديدًا في مجال التعلم الآلي أو مطورًا متمرسًا، فإن استكشاف قدرات الغابة العشوائية يمكن أن يعزز مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل كبير.
%25202.png)
%202.png)
