0
Classic/Advanced ML أو تعلم الآلة التقليدي/المتقدم :يشير إلى نوعين مختلفين من أساليب تعلم الآلة:
1. Classic ML (تعلم الآلة التقليدي): يشمل تقنيات وأساليب بسيطة ومباشرة لتعلم الآلة، مثل:
- الانحدار (Regression): مثل الانحدار الخطي.
- الأشجار القرار (Decision Trees).
- الدعم النقطي (Support Vector Machines).
- الشبكات العصبية البسيطة.
تُستخدم هذه الأساليب في حل مشاكل مثل التصنيف والتنبؤ وتحليل البيانات.
2. Advanced ML (تعلم الآلة المتقدم): يتضمن تقنيات أكثر تعقيدًا وتطورًا، مثل:
- الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks): المستخدمة في معالجة الصور، النصوص، والصوت.
- التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning): حيث تتعلم الأنظمة من خلال التجربة.
- النماذج التوليدية (Generative Models): مثل GANs (Generative Adversarial Networks).
تختلف هذه الأساليب في التعقيد والقدرة على التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقدة، ويستخدم كل منها حسب طبيعة المشكلة والبيانات المتاحة.