Scikit-learn

Scikit-learn أو ساي كيت ليرن واختصارها sklearn من أشهر مكتبات بايثون المستخدمة في مشاريع تحليل البيانات والتعلم الآلي، طورتها شركة جوجل في العام 2007.

تتوافق Scikit-learn مع مكتبات بايثون الأخرى مثل: NumPy وPandas وMatplotlib، وتدعم عددًا من خوارزميات تعلم الآلة الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف مثل: SVM وSVR وK-Nearest Neighbors وK-Means وDBSCAN والانحدار الخطي والانحدار اللوجستي والغابة العشوائية وشجرة اتخاذ القرار وغيرها.

تتيح Scikit-learn للمبرمج بناء أي نموذج تعلم آلي تحتاجه ليناسب طبيعة بياناتك بسرعة قياسية وبمرونة، إذ توفر له الطرق والأدوات التالية ليستخدمها في مشروعك:

• مجموعات البيانات أو DataSets: توفر sklearn عددًا من الداتا سيت الجاهزة شائعة الاستخدام مثل: الإحصاءات الطبية وقوائم الأسعار للاستفادة منها في التدريب واختبار النماذج.
• خوارزميات التصنيف: تفيدك في مشاريع مثل: التعرف على الصور أو تصفية رسائل البريد العشوائي، إذ يمكنك تصنيف البيانات إلى فئات حسب أنماطها.
• خوارزميات الانحدار: ينشئ لك المبرمج نموذجًا للتنبؤ بقيم البيانات المستقبلية بناءً على قيمها الحالية والمتغيرات المرتبطة بها، مثل توقعات أسعار الأسهم.
• خوارزميات التجميع: التجميع التلقائي للبيانات المتشابهة في مجموعات بيانات، يمكنك مثلًا تجزئة العملاء حسب العمر أو مكان السكن أو غيره.
• تقليل الأبعاد: يمكن للمبرمج تطبيق خوارزميات مثل PCA لتقليل عدد المتغيرات المدروسة عند تحليل البيانات والاعتماد على متغيرات رئيسية فقط فتزداد بذلك السرعة والفعالية.
• اختيار النموذج: باستعمال هذا الموديول يستطيع المبرمج المفاضلة بين النماذج والمتغيرات والتأكد من دقة النموذج الذي اختاره، ومن أبرز طرق sklearn في هذا المجال: بحث الشبكة والتحقق المتقاطع أو Cross-validation.
• المعالجة المسبقة للبيانات: لتكون جاهزة لتستخدمها نماذج التعلم الآلي، ويشمل ذلك التعامل مع القيم المتطرفة أو المكررة وأيضًا معالجة النصوص وما إلى ذلك.

يمكنك إضافة مشروعك مجانًا وبدقائق معدودة، وفق الآتي:

• اضغط على زر "أضف مشروع" الموجود أمامك في الشريط العلوي أو القائمة الجانبية.
• اكتب عنوانًا موجزًا لمشروعك، مثل:
  • مطلوب خبير بمكتبة Scikit-learn.
  • أرغب ببناء نموذج تعلم آلي بلغة بايثون.
• اطلع على نماذج المشاريع المتوفرة بالضغط على زر "اختر من نموذج" وإذا وجدت مشروعًا مشابهًا بين مشاريع البرمجة اختره وعدّل على المقترحات الموجودة فيه حسب متطلبات مشروعك، وإن لم تجد ما يشبه مشروعك اضغط على زر "إعادة تعيين" واكتب مشروعك حسب ما تريد بالضغط على "أدخل يدويًا".
• احرص على وصف مشروعك بدقة وتحديد المهام المطلوب إنجازها والخبرات التي تشترط وجودها لدى المتقدمين لتقبل توظيفهم، وبذلك يتضح هدفك أمام المستقلين وتتجنب سوء الفهم والعروض غير المناسبة.
• أضف بعض المهارات الضرورية لإنجاز العمل، ويمكنك الاستفادة من المهارات التي يقترحها الموقع، على سبيل المثال: Scikit-learn، الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، الحوسبة السحابية، تحليل البيانات، بايثون، Pandas… إلخ.
• قدر ميزانية مناسبة ومدة تنفيذ منطقية لمشروعك.
• أرفق أي ملفات أو صور أو أمثلة تعتقد أنها مفيدة لفهم المشروع، من خانة "ملفات توضيحية".
• اضغط على "إعدادات متقدمة" واطرح عددًا من الأسئلة على المتقدمين لتتثبت من مهاراتهم في التعلم الآلي عمومًا ومكتبة Scikit-learn خصوصًا، ستردك الإجابات مع عروضهم وتفيدك في المقارنة بينهم.
• راجع الآن ما كتبته سريعًا واضغط على زر النشر ليظهر مشروعك على الموقع وتبدأ عروض المبرمجين ومهندسي الذكاء الاصطناعي تباعًا.

توظيف المستقل المناسب هو الخطوة الأولى لنجاح مشروعك، لذا ادرس العروض جيدًا وقارن بين المتقدمين كما يلي:

• اقرأ جميع العروض ولاحظ ما يقدمه كل مستقل من أعمال وتقنيات تخدم مشروعك، وميّز العروض التي أثارت اهتمامك بإعطائها تقييمًا جيدًا.
• رتب العروض حسب التقييم الذي منحته لها أو حسب الخيارات التي تهمك مثل: تقييم المستقل أو السعر أو غيره لتصل إليها أسرع.
• استعرض الآن الملفات الشخصية لأصحاب العروض المميزة وفاضل بينهم بناءً على:
  • مؤهلاتهم في الذكاء الاصطناعي والبرمجة ومكتبة ساي كيت ليرن وغير ذلك من المهارات المطلوبة لمشروعك، فكل مستقل يكتب عن مؤهلاته في قسم "نبذة عني" اقرأ عنهم ماذا درسوا؟ وأين عملوا؟ وما الدورات التي اطلعوا عليها؟ وغيرها.
  • جودة معارض أعمالهم ففي هذا القسم يعرض كل مستقل نماذج عن أعماله السابقة.
  • التقييمات التي حصلوا عليها من تنفيذ مشاريع مشابهة على موقع مستقل، تعطيك فكرة عن خبرتهم وجديتهم في العمل والتزامهم بمواعيد التسليم.
• تواصل مع المرشحين النهائيين عبر رسائل الموقع أو رتب معهم اجتماعات افتراضية على زووم أو غيره، لتناقش معهم تفاصيل المشروع قبل البدء، ثم وظف الأنسب لمشروعك بينهم.

تختلف الخطوات من مشروع لآخر لكنها عمومًا تتضمن المراحل الأساسية التالية:

• يبدأ المستقل بعد التوظيف بفهم متطلبات مشروعك ويناقش معك كل جوانبه ليعرف المشكلة التي تحاول حلها بالتعلم الآلي والمخرجات التي تود الحصول عليها.
• يستورد DataSet المناسبة لمشروعك، ويقسمها إلى مجموعتين بيانات التدريب وبيانات الاختبار.
• يجهز البيانات ويعالجها، ويشمل ذلك توصيفها مثل: معرفة عدد الأسطر والأعمدة وأنواع البيانات الموجودة فيها، وتمثيلها بيانيًا، وتنظيفها بالتعامل مع الحالات الحدّية والبيانات المفقودة وما إلى ذلك.
• يحدد متغيرات الدخل والخرج الملائمة، أي السمات التي سيُحلل البيانات على أساسها والمتغير الهدف الذي تود التنبؤ بقيمته.
• يبني نموذج التعلم الآلي، ويبدأ بتدريبه باستخدام مجموعة بيانات التدريب.
• يختبر النموذج على مجموعة البيانات الاختبارية.
• يقيّم دقة اختياره للنموذج، فيدقق نتائج الاختبار عبر دوال Scikit-learn خاصة بهذا الغرض، وإذا كانت النتيجة جيدة يعتمد النموذج الذي عمل عليه ويسلمك إياه، وإن كانت غير مرضية يعيد بنائه بخوارزميات وطرق مختلفة بعد التنسيق معك ويكرر الاختبار والتقييم مجددًا ليصل إلى المطلوب.