مقدمة

تقدم هذه الدورة التدريبية أشجار القرار وغابات القرارات.

غابات القرارات هي مجموعة من خوارزميات ونماذج تعلُّم الآلة الخاضعة للإشراف. وهي توفر المزايا التالية:

  • وهي أسهل في التهيئة من الشبكات العصبية. وتحتوي غابات القرارات على معلمات فائقة الدقة؛ علاوة على ذلك، توفّر المَعلمات فائقة الدقة في مجموعات التفرعات المتداخلة إعدادات تلقائية جيدة.
  • وتتعامل هذه التطبيقات محليًا مع الميزات العددية والفئية والناقصة. ويعني هذا أنه يمكنك كتابة رمز معالجة مسبقة أقل بكثير من استخدام شبكة عصبونية، مما يوفر لك الوقت ويقلل مصادر الخطأ.
  • وغالبًا ما تقدّم للمستخدمين نتائج جيدة فورًا وتكون فعّالة إلى البيانات المزعجة ولها خصائص قابلة للتفسير.
  • فهي تستنتج وتتدرب على مجموعات بيانات صغيرة (<أمثلة مليون) أسرع بكثير من الشبكات العصبونية.

تُنتج غابات القرارات نتائج رائعة في مسابقات تعلُم الآلة، وتستخدم بشكل كبير في العديد من المهام الصناعية. غابات القرارات عملية وفعالة وقابلة للتفسير. يمكنك استخدام مجموعات قرارات في العديد من مهام التعلُّم الخاضعة للإشراف، بما في ذلك:

تعد المواد الواردة في هذه الدورة التدريبية عامة لغابات اتخاذ القرار وغير مقيدة بأية مكتبة محددة. ومع ذلك، تحتوي المربعات البرتقالية مثل هذا المثال على نماذج رموز تستخدم مكتبة TensorFlow Decision Forests (TF-DF). وبالرغم من كونها خاصة بـ TF-DF، إلا أن هذه الأمثلة غالبًا ما يمكن تحويلها بسهولة إلى مكتبات غابات أخرى لاتخاذ القرار.

المتطلبات الأساسية

تفترض هذه الدورة التدريبية أنك أكملت الدورات التدريبية التالية أو لديك معلومات معادلة:

مع أطيب التحيات،