[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},145,"blog","ar-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods","تقييم النماذج المعتمدة على التعلم الآلي: المقاييس والأساليب الرئيسية","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/23-1-s-trusted-proxy-website-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-cover-e4738315-40a7-4f91-9619-30cba1ff5bf0.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/23-1-b-trusted-proxy-website-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-cover-7dd601ed-ac13-4f7d-ae8f-7e2893c8d651.webp","2025/01/07","2024/12/27","كيفية تقييم أداء نموذج التعلم الآلي؟","المقاييس وأساليب تقييم النماذج المعتمدة على التعلم الآلي. أفضل بروكسيات مراكز البيانات من Dexodata، نظام بيئي أخلاقي، كأداة لتحقيق التعلم الآلي الدقيق.","best datacenter proxies, buy residential and mobile proxies, buy https proxy list","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>محتويات المقال:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">ما هو التقييم في التعلم الآلي؟\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">كيف نجمع البيانات للتعلم الآلي بشكل صحيح؟\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">ما هي مقاييس التعلم الآلي؟\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">كيف نقيس أداء نموذج التعلم الآلي؟\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor5\">كيف نقيس دقة نموذج التعلم الآلي؟\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">ما هي مصفوفة الالتباس؟\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor6\">تقييم التعلم الآلي وأفضل بروكسيات مراكز البيانات من Dexodata</a\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>تشكل التقنيات التي تتضمن الذكاء الاصطناعي جزءًا كبيرًا من محفظة الأعمال الحديثة. تظهر الاستطلاعات أن \u003Ca href=\"https://www.zippia.com/advice/machine-learning-statistics/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">نصف الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي\u003C/a> لأغراض مؤسسية على الأقل، ونجح معظمها في التحليل المعتمد على التعلم الآلي. بناءً على مجموعات بيانات مختارة خصيصًا، يتطلب التعلم الآلي أفضل بروكسيات مراكز البيانات، أو عناوين IP سكنية أو 4G/LTE. توفر Dexodata كالبنية التحتية الموثوقة لرفع مستوى تحليلات البيانات، الوصول إلى حلول وسيطة تم الحصول عليها وصيانتها بشكل أخلاقي لتلبية احتياجات الشركات والشركات الناشئة. يتوفر تجربة مجانية للبروكسي مع لوحة تحكم كاملة، واستهداف جغرافي وطرق متوافقة مع API.\u003C/p>\n\u003Cp>بالنظر إلى \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/12-most-intriguing-applications-of-ai-you-need-to-know-about-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">مجموعة المجالات التي تستخدم الخوارزميات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي\u003C/a>، فإن الحاجة لشراء بروكسيات سكنية ومتنقلة للتعلم الآلي مفهومة. اليوم، نوضح تقييم فعالية النماذج الموجهة نحو التعلم الآلي.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>ما هو التقييم في التعلم الآلي؟\u003C/h2>\n\u003Cp>يمكن تقليل الأهداف الرئيسية لأي تقنية معززة بالذكاء الاصطناعي إلى مصداقية الإجراءات التالية:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>اختيار التفاصيل المعلوماتية المطلوبة من المصفوفات المعطاة\u003C/li>\n\u003Cli>تصنيف العناصر\u003C/li>\n\u003Cli>كشف العلاقات بين الفئات\u003C/li>\n\u003Cli>تنفيذ المنطق المكتشف لمعالجة كتل معلومات جديدة.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://www.obviously.ai/post/machine-learning-model-performance\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الدقة من 70% إلى 90% مقبولة للآليات العصبية الموثوقة\u003C/a>، اعتمادًا على نطاق التطبيق. هذه الأرقام أقل من وقت التشغيل لقوائم بروكسي HTTPS التي يتم شراؤها لأغراض SEO أو جمع البيانات. ومع ذلك، يسمح النطاق التكنولوجي العام بمثل هذه الفجوة.\u003C/p>\n\u003Cp>يعني تقييم التعلم الآلي اختيار وتطبيق مقاييس معينة تعكس مستويات الدقة والأداء وقابلية التوسع والموثوقية للعمليات الحالية.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/145/23-1-geo-targeted-proxies-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-pic-1-48047cdf-9319-455b-8980-ffe8f15e2a89.png\" alt=\"كيفية تقييم أداء نموذج التعلم الآلي؟\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>كيف نجمع البيانات للتعلم الآلي بشكل صحيح؟\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>تسبق عملية جمع بيانات الويب من خلال أفضل بروكسيات مراكز البيانات المرحلة التعليمية الرئيسية. تختلف أدوات جمع البيانات القابلة للتطبيق. يمكن أن تكون هذه حزم من مكتبات urllib.request و BeautifulSoup بلغة بايثون أو Requests-HTML و Pandas، إلخ. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/using-java-for-data-scraping-and-harvesting-on-the-web\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">استخدام Java لجمع رؤى الويب\u003C/a> هو ممارسة شائعة أيضًا. تتمثل المهمة الرئيسية في اختيار القيم والميزات التي نريد من الآلة معالجتها.\u003C/p>\n\u003Cp>تشير الخطوة التالية إلى تقسيم المعرفة المكتسبة من الإنترنت إلى ثلاث مجموعات:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 92.6183%; height: 218px;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 38px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; text-align: center; height: 38px;\">نوع مجموعة البيانات\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; text-align: center; height: 38px;\">\u003Cstrong>الوصف\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">التدريب\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">يمتص الذكاء الاصطناعي النصوص أو الصور القابلة للقراءة بواسطة الآلة، ويتعلم تحديد المعلمات والتنبؤ بأنماط إضافية وفقًا لها\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">التحقق\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">يقوم المطورون بإعداد المعلمات الفائقة عبر تحسين بايزي، بحث الشبكة، إلخ، ومقارنة النماذج المميزة\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 60px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 30.033%; height: 60px;\">الاختبار\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 69.967%; height: 60px;\">يعمل الأداة المعتمدة على التعلم الآلي مع مجموعات جديدة من المعلومات بينما يقيم المهندسون فعاليتها الإجمالية\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>\u003Cstrong>التحقق المتقاطع\u003C/strong> مفيد للمرحلتين الثانية والثالثة. يعني العمل المتكرر مع مجموعات بيانات مختلفة للتخلص من تحيز العشوائية. الشرط المفروض هو شراء بروكسيات سكنية ومتنقلة بكميات كافية لجمع المعلومات عبر الإنترنت بشكل متكرر. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/why-dexodata-implements-aml-and-kyc-policies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الامتثال الصارم لسياسات AML/KYC\u003C/a> يسهل التطبيق المستقبلي لأنظمة الخوارزميات المعتمدة على التعلم الآلي. تعتبر المقاييس المختارة بشكل صحيح حاسمة للتقييم المتميز.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>ما هي مقاييس التعلم الآلي؟\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>المقاييس\u003C/strong> هي معلمات تظهر فعالية التعلم الآلي. يستفيد محللو البيانات من المقاييس بطريقة متكاملة، حيث تكمل بعضها البعض في الحصول على حالة موضوعية للنموذج المعتمد على التعلم الآلي.\u003C/p>\n\u003Cp>تؤثر العيوب المكتشفة على إجراءات الضبط اللاحقة. سواء كان من الضروري شراء \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/data-enrichment-with-geo-targeted-proxies-general-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">قوائم بروكسي HTTPS لتغذية البيانات لاحقًا\u003C/a> أو تطبيق مجموعات المعلومات الموجودة. تعمل الدقة هنا كجزء معين من تقدير الأداء المعقد. يعتمد قياسها على طريقة تصنيف النموذج، بينما يتم استخدام طريقة تقييم النموذج عادة لمراقبة الأداء. ترتبط هذه المفاهيم ومؤشراتها ببعضها البعض وبالتقسيم السابق لمجموعات البيانات.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>كيف نقيس أداء نموذج التعلم الآلي؟\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>يتضمن تقييم نموذج التعلم الآلي المراقبة الداخلية والخارجية. تحدث الأولى خلال مرحلة التدريب، بينما تعمل الثانية بعد نشره. من الضروري \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">شراء أفضل بروكسيات مراكز البيانات من الأنظمة البيئية الأخلاقية\u003C/a> للوصول إلى المعلومات الجغرافية المحددة من المواقع المستهدفة لإجراء فحوصات أداء متكررة.\u003C/p>\n\u003Cp>يعتمد تقييم النموذج على المقاييس التالية:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>الاسترجاع\u003C/strong>، عدد الحالات التي تم تحديدها بنجاح (مثل الأوصاف والتواريخ لأنظمة جمع البيانات الآلية، وجوه البشر لرؤية الكمبيوتر، إلخ).\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>الدقة\u003C/strong>، عدد العناصر التي تم التنبؤ بها بشكل كفء بواسطة الخوارزمية المدربة.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>درجة F1\u003C/strong>، نسبة الخصائص السابقة.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>تعتبر المقاييس الإضافية التي تم تقييم أدائها شائعة أيضًا لتصنيف النموذج، لذا سنصفها لاحقًا.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/145/23-1-geo-targeted-proxies-evaluating-ml-based-models-main-metrics-and-methods-pic-2-72f23e11-5ade-49c4-acd5-a22ac1fb87cc.png\" alt=\"كيفية تقييم أداء نموذج التعلم الآلي؟\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor5\">\u003C/a>كيف نقيس دقة نموذج التعلم الآلي؟\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cstrong>الدقة\u003C/strong> تظهر نسبة \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-to-detect-entities-in-html-using-nlp\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الكيانات التي تم اكتشافها بنجاح بواسطة نموذج NLP\u003C/a> أو الفئات والعلامات المتنبأ بها على إجمالي عددها. هذه مقياس للقدرة العامة للتعلم الآلي على اكتشاف فئات المعلومات التي يعالجها النموذج.\u003C/p>\n\u003Cp>تشكيل الفئات، ووضع العلامات عليها، والتنبؤ بانتماء الأشكال الجديدة إلى مجموعات معينة يشكل جوهر الدقة. يتم قياسها من خلال تصنيف النموذج. بغض النظر عما إذا كانت البيانات المنظمة أو الخام تتأثر، قائمة بروكسي HTTPS التي تشتريها للعمل أو SOCKS5.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>الخصوصية والحساسية\u003C/strong> هي مقاييس تصنيف فريدة\u003C/a>. إنها جوانب مكملة لدقة النموذج. هناك نوعان من التصنيف، ثنائي ومتعدد الفئات، يختلفان في عدد الفئات التي تكشف عنها البرنامج المعزز بالذكاء الاصطناعي. كلاهما يعتمد على مصفوفة الالتباس.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor6\">\u003C/a>ما هي مصفوفة الالتباس؟\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>مصفوفة الالتباس\u003C/strong>\u003C/a> تأخذ في الاعتبار نتائج الاستنتاجات التي توصل إليها أداة تعلم الآلة وتقدمها في شكل جدولي. اعتمادًا على أي حالة تم تعريفها بشكل صحيح، المطلوبة أو غير ذات الصلة، يتم قياسها بواسطة واحدة من مقاييسين:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>الحساسية\u003C/strong>، إذا كان النموذج قد اكتشف الفئة الإيجابية بدقة.\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Cstrong>الخصوصية\u003C/strong>، عندما تشير الوحدات المحددة إلى الفئة السلبية.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>تلخص الجدول أدناه تفاصيل مصفوفة الالتباس:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 85.8065%; height: 310px;\" border=\"1\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr style=\"height: 41px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 41px;\">المقاييس\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 41px;\" colspan=\"2\">\u003Cstrong>الحساسية\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 41px;\" colspan=\"2\">\u003Cstrong>الخصوصية\u003C/strong>\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 66px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 66px;\">الغرض\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 66px;\" colspan=\"2\">يختار بشكل صحيح حالات الفئة الإيجابية\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 66px;\" colspan=\"2\">يختار بشكل صحيح حالات الفئة السلبية\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 67px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 16.0296%; text-align: left; height: 67px;\" rowspan=\"2\">المكونات\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 38.8409%; height: 33px;\" colspan=\"2\">الفئات المتنبأ بها بشكل صحيح \u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 45.1295%; text-align: center; height: 33px;\" colspan=\"2\">الفئات المتنبأ بها بشكل غير صحيح \u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003Ctr style=\"height: 103px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 17.8792%; text-align: center; height: 103px;\">\n\u003Cp>حالات إيجابية\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 20.9618%; height: 103px;\">حالات سلبية\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"text-align: center; width: 21.2084%; height: 103px;\">حالات إيجابية للقيم السلبية الفعلية\u003C/td>\n\u003Ctd style=\"width: 23.9211%; text-align: center; height: 103px;\">حالات سلبية للقيم الإيجابية الفعلية\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>تحصل مصفوفة الالتباس في التصنيف الثنائي على تمثيل رسومي عبر مقاييس ROC و AUC Curve.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor7\">\u003C/a>تقييم التعلم الآلي وأفضل بروكسيات مراكز البيانات من Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>تشمل أداء ودقة التقنيات المعتمدة على التعلم الآلي المزيد من المؤشرات، بما في ذلك MAE و MSE و R-squared لأساليب الانحدار، والمزيد. لا حاجة لتطبيق جميعها لأنها تقيس خصائص النموذج المعزز بالتعلم الآلي ذات الصلة. تعتمد النتيجة على تفاصيل المشروع وأهدافه ومجموعة الأدوات الوسيطة.  \u003C/p>\n\u003Cp>شراء بروكسيات سكنية ومتنقلة من \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-do-ai-and-trusted-proxy-websites-improve-advanced-data-analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">بنية Dexodata التحتية يحسن تحليلات البيانات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي\u003C/a>. اطلب تجربة مجانية للبروكسي لتقليل تحيز النموذج أو انحراف البيانات مما يقلل من ضرورة دورات التعلم الآلي المتكررة.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936374283]