تعلم الآلة في بايثون

خطوات تنفيذ مشروع عن تعلم الآلة في بايثون: الجزء الثاني

يعد تعلم الآلة (Machine Learning) من أهم فروع الذكاء الاصطناعي التي شهدت تطورًا هائلًا في السنوات الأخيرة، مع توسع استخدامه في مجالات متعددة مثل التشخيص الطبي، التنبؤ المالي، معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب. ولغة البرمجة بايثون أصبحت الخيار الأول لتنفيذ مشاريع تعلم الآلة بسبب بساطتها، قوة مكتباتها، وتوفر مجتمع دعم واسع. في هذا المقال، سنتناول الخطوات التفصيلية لتنفيذ مشروع تعلم آلة باستخدام بايثون، مستكملاً الجزء الأول، مع توسيع شامل وشرح دقيق لكل مرحلة.

1. مراجعة البيانات وتنظيفها

البيانات هي العمود الفقري لأي مشروع تعلم آلة، إذ لا يمكن للنموذج أن يتعلم جيدًا إلا إذا كانت البيانات نظيفة ومنظمة.

• التعامل مع القيم المفقودة: في كثير من الأحيان تحتوي البيانات على قيم مفقودة أو ناقصة. يمكن معالجتها عبر عدة طرق مثل الحذف الكلي للصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة، أو تعويض هذه القيم بمتوسط أو وسائط الأعمدة، أو استخدام تقنيات أكثر تعقيدًا مثل التقدير بالتعلم الآلي.

• كشف وتصحيح القيم الشاذة (Outliers): القيم الشاذة تؤثر سلبًا على أداء النموذج، ولذلك يتم الكشف عنها باستخدام تقنيات مثل الرسم البياني الصندوقي (Boxplot) أو قواعد إحصائية، ويتم التعامل معها إما بالحذف أو تعديلها.

• تنسيق البيانات وتصحيح الأخطاء: يجب توحيد تنسيق البيانات، مثل توحيد الحروف الكبيرة والصغيرة، تصحيح الأخطاء الإملائية في البيانات النصية، والتحقق من صحة التواريخ والأرقام.

• التعامل مع البيانات غير الرقمية: تعلم الآلة يتطلب عادة بيانات رقمية، لذا يجب تحويل البيانات النصية إلى تمثيلات رقمية باستخدام تقنيات الترميز (Encoding) مثل One-Hot Encoding أو Label Encoding.

2. استكشاف البيانات وتحليلها (EDA)

التحليل الاستكشافي للبيانات يتيح فهمًا عميقًا لخصائص البيانات وتوزيعها والعلاقات بين المتغيرات.

• الرسم البياني للتوزيعات: يستخدم لتحديد نوع البيانات (مثلاً هل هي موزعة طبيعياً)، باستخدام مخططات الهستوغرام، والمخططات الكثافة (Density Plots).

• التحليل الإحصائي الوصفي: مثل المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، والقيم القصوى والدنيا، مما يوضح مدى تشتت البيانات ومدى مركزها.

• الرسم البياني للعلاقات: مثل مخطط التشتت (Scatter plot) للكشف عن علاقات خطية أو غير خطية بين المتغيرات.

• مصفوفة الارتباط: لفحص قوة واتجاه العلاقة بين المتغيرات العددية، والتي تساعد في اختيار الميزات المناسبة للنموذج.

3. اختيار الميزات وتحويلها (Feature Engineering)

تعد مرحلة اختيار وتحويل الميزات من أهم الخطوات التي تؤثر على جودة نموذج تعلم الآلة بشكل مباشر.

• اختيار الميزات المناسبة: إزالة الميزات ذات التكرار العالي أو ذات التأثير الضعيف على المتغير الهدف لتقليل التعقيد وتحسين الأداء.

• إنشاء ميزات جديدة: أحيانًا يمكن تحسين النموذج بإنشاء ميزات جديدة مركبة من البيانات الأصلية، مثل النسب، الفروقات، أو التفاعلات بين المتغيرات.

• توحيد المقياس (Scaling): بعض النماذج تحتاج إلى توحيد نطاق الميزات، مثل الميزة Min-Max Scaling أو التقييس (Standardization) عبر طرح المتوسط وقسمة الانحراف المعياري.

• التعامل مع الميزات النصية: يمكن استخدام تقنيات مثل TF-IDF أو تمثيل الكلمات باستخدام التضمين (Word Embeddings) كـ Word2Vec أو GloVe.

4. تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار

لتقييم أداء النموذج بشكل صحيح، يتم تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب لتعلم النموذج، ومجموعة اختبار لتقييم دقته على بيانات لم يرها من قبل.

• التقسيم العشوائي (Random Split): غالبًا ما يتم تقسيم البيانات بنسبة 70% تدريب و30% اختبار، أو 80% تدريب و20% اختبار.

• التقسيم الطبقي (Stratified Split): يستخدم عندما تكون البيانات غير متوازنة بين الفئات (مثل التصنيف)، لضمان وجود نفس النسبة في المجموعتين.

• مجموعة التحقق (Validation Set): في بعض الحالات يتم تخصيص جزء إضافي للتحقق من صحة النموذج أثناء التدريب (على سبيل المثال 60% تدريب، 20% تحقق، 20% اختبار).

5. اختيار النموذج وتدريبه

بعد تجهيز البيانات، تأتي خطوة اختيار النموذج الأنسب لمشكلة التعلم.

• النماذج التقليدية: مثل الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الدعم الناقل (SVM)، الغابات العشوائية (Random Forest)، والشبكات العصبية البسيطة.

• النماذج المتقدمة: مثل Gradient Boosting، XGBoost، LightGBM، أو الشبكات العصبية العميقة (Deep Learning) باستخدام مكتبات مثل TensorFlow أو PyTorch.

• تدريب النموذج: باستخدام دالة الملاءمة (fit) في مكتبات بايثون مثل scikit-learn، يتم تمرير بيانات التدريب للنموذج ليتعلم الأنماط.

• ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning): تحسين أداء النموذج عبر تغيير المعاملات التي يتحكم بها المستخدم، باستخدام تقنيات مثل البحث الشبكي (Grid Search) أو البحث العشوائي (Random Search).

6. تقييم النموذج

يجب تقييم النموذج بشكل دقيق لضمان كفاءته وفعاليته.

• مقاييس التقييم للتصنيف:

  • الدقة (Accuracy): نسبة التوقعات الصحيحة.

  • الاستدعاء (Recall): نسبة الإيجابيات الحقيقية التي تم اكتشافها.

  • الدقة الإيجابية (Precision): نسبة الإيجابيات المكتشفة الصحيحة.

  • مقياس F1: المتوسط التوافقي بين الدقة والاستدعاء.

  • منحنى ROC ومساحة تحت المنحنى (AUC).

• مقاييس التقييم للتنبؤ (Regression):

  • متوسط الخطأ المطلق (MAE).

  • متوسط الخطأ التربيعي (MSE).

  • جذر متوسط الخطأ التربيعي (RMSE).

  • معامل التحديد (R²).

• التحقق المتقاطع (Cross-Validation): تقسم البيانات إلى عدة أجزاء لتدريب النموذج وتقييمه بشكل متكرر، ما يعطي تقديرًا أكثر دقة لأداء النموذج.

7. تحسين النموذج (Model Improvement)

بعد التقييم، تبدأ مرحلة تحسين النموذج عبر عدة طرق:

• إضافة ميزات جديدة أو تحسين تحويل الميزات.

• استخدام نماذج أكثر تعقيدًا.

• التجربة مع إعدادات مختلفة للنموذج.

• جمع المزيد من البيانات إن أمكن.

• استخدام تقنيات تقليل الأبعاد مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل تعقيد البيانات.

8. نشر النموذج (Deployment)

بعد التأكد من كفاءة النموذج، تأتي خطوة نشره لاستخدامه في التطبيقات الحقيقية.

• حفظ النموذج باستخدام مكتبات مثل joblib أو pickle في بايثون.

• بناء واجهة استخدام: يمكن بناء واجهة برمجية (API) باستخدام أطر مثل Flask أو FastAPI لاستدعاء النموذج عبر الإنترنت.

• دمج النموذج في الأنظمة: ربط النموذج مع قواعد البيانات، تطبيقات الويب، أو أنظمة التشغيل الأخرى.

• مراقبة أداء النموذج بعد النشر لضمان استمرارية دقته، والتعامل مع تغيرات البيانات بمرور الزمن.

9. توثيق المشروع وكتابة التقارير

التوثيق الجيد يضمن فهم المشروع من قبل الآخرين أو من قبل فريق العمل نفسه في المستقبل.

• توضيح الخطوات المتبعة في المشروع، من جمع البيانات حتى النشر.

• عرض نتائج التقييم بشكل مفصل، مع توضيح نقاط القوة والضعف.

• اقتراحات للتحسينات المستقبلية.

• كتابة الأكواد بشكل منظم مع تعليقات واضحة.

10. استخدام المكتبات والأدوات الأساسية في بايثون

تُسهل مكتبات بايثون المتخصصة كثيرًا من عمليات تعلم الآلة:

11. مثال عملي مبسط لتوضيح الخطوات

لنفترض أننا نريد بناء نموذج لتصنيف أنواع الزهور من بيانات Iris dataset:

• البيانات: نقوم بتحميل البيانات باستخدام pandas أو من scikit-learn مباشرة.

• التنظيف: التأكد من عدم وجود قيم مفقودة.

• التحليل: استخدام الرسوم البيانية لفهم توزيع البيانات.

• اختيار الميزات: جميع الميزات الأربع في هذا المثال مهمة.

• تقسيم البيانات: تقسيم إلى 80% تدريب و20% اختبار.

• اختيار النموذج: نموذج شجرة القرار Decision Tree.

• تدريب النموذج: باستخدام fit.

• تقييم: حساب الدقة باستخدام بيانات الاختبار.

• التحسين: تجربة نماذج أخرى مثل Random Forest أو SVM.

• النشر: حفظ النموذج باستخدام joblib.

خاتمة

مشروع تعلم الآلة في بايثون يتطلب تخطيطًا منهجيًا واتباع خطوات دقيقة من جمع وتنظيف البيانات مرورًا بالتحليل، اختيار الميزات، تدريب النماذج، تقييمها، وتحسينها وصولًا إلى نشر النموذج. بايثون توفر البيئة المثالية مع مكتباتها المتعددة التي تلبي جميع مراحل المشروع، مما يجعلها الأداة الأكثر انتشارًا في هذا المجال. كل خطوة من خطوات المشروع تمثل مرحلة حاسمة يجب العناية بها للحصول على نموذج قوي وفعّال. الإتقان في كل مرحلة من مراحل المشروع هو المفتاح لتحقيق النجاح في تطبيقات تعلم الآلة.

المصادر والمراجع

1. Géron, Aurélien. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O’Reilly Media, 2019.

2. Raschka, Sebastian, and Vahid Mirjalili. Python Machine Learning. Packt Publishing, 2019.