التعلم الآلي من Android
مرحبا يا هابر! أقدم لكم متابعة ترجمة مقال من مجلة APC .يعد التعلم الآلي واستخراج البيانات من التطورات العملية للذكاء الاصطناعي ، والتي بفضلها تظهر تطبيقات الموضوعات المختلفة ، بدءًا من علم الطيران إلى علم الحيوان. غالبًا ما يتم تنفيذ هذه العمليات في السحابة ، على جهاز كمبيوتر أو كمبيوتر محمول ، وأقل كثيرًا في الهاتف الذكي.ومع ذلك ، ظهر مؤخرًا تطبيق مجاني جديد يسمى "DataLearner" على Google Play ، والذي يمكنك من خلاله استخراج البيانات. لا يتطلب موارد خارجية والوصول بامتيازات المستخدم الخارق.موارد الحوسبة للهواتف الذكية
يعتقد كثير من الناس عن طريق الخطأ أن التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات يتطلبان الكثير من موارد الحوسبة السحابية ، أو على الأقل جهاز كمبيوتر قوي. ومع ذلك ، يرجع الأمر في النهاية إلى حجم البيانات التي يتم تحليلها ونوع التعلم الآلي الذي تريد تطبيقه.التدريب على الكمبيوتر له مستويات صعوبة خاصة به. إذا كنت تتخيل أن تقنية التعلم العميق الناشئة حديثًا مثل الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) هي سيارة ذات كثافة طاقة عالية ، فإن التقنيات الأخرى ، مثل شجرة القرار والعديد من طرق التدريب "الحرجية" الأخرى ، هي "سيارات هاتشباك" ساخنة. إنها تُظهر نتائج ممتازة ، سريعة وسهلة ، حتى مع قدرات الحوسبة المحدودة لوحدة المعالجة المركزية.تطبيق معالجة البيانات
أصدرت Google مؤخرًا TensorFlow Lite. هذا التطبيق هو للهواتف الذكية وإنترنت الأشياء ، مصممة للتدريب المتعمق للأشياء المادية. ومع ذلك ، ذهب DataLearner في الاتجاه الآخر. وهو يدعم خوارزميات التصنيف التقليدية مثل NaïveBayes و Random Fores. سيتم تخزينها جميعًا على هاتفك ولن تتطلب مشاركة طرف ثالث للوصول إليها.يجمع DataLearner بين المكونات الأساسية لتطبيق Weka مفتوح المصدر لاستخراج البيانات مع خوارزميات تعلم الكمبيوتر الجديدة التي طورتها جامعة Charles Sturt في أستراليا. التطبيق مستقل ، أي لا يتطلب حوسبة سحابية أو اتصال بالإنترنت للتشغيل العادي. لا يطلب البرنامج الوصول بامتيازات المستخدم الخارق ، ولا يجمع معلومات عنك (باستثناء البيانات التي تتلقاها Google من ملفات التمهيد على Google Play) وهو مدعوم على جميع الأجهزة التي تعمل بنظام Android 4.0 والإصدارات الأحدث. من السهل إدارتها بفضل واجهة مستخدم بسيطة تتكون من ثلاث شاشات رئيسية.عند بدء التطبيق ، تظهر شاشة تحميل حيث يمكنك تنزيل حزم بيانات CSV أو ARFF. يمكن حفظها محليًا أو في التنزيلات. لتنسيق CSV ، هناك حاجة إلى خط رأس. بعد التحميل ، سترى معلومات عامة حول البيانات ، بما في ذلك أنواع وعدد المعلمات ، بالإضافة إلى سمات الصف.اختر الخوارزمية الخاصة بك
إذا قمت بتمرير الشاشة إلى اليسار ، تفتح نافذة حيث يمكنك اختيار واحدة من 40 خوارزمية للتعرف على الأنماط في حزمة البيانات. استرجاع المعلومات - في جوهرها ، هذا هو تخصيص الأنماط في البيانات والعلاقات بين مختلف السمات والسمات. لا توجد خوارزمية مثالية ، وبالتالي يوفر لك DataLearner مجموعة واسعة من الخيارات. بالإضافة إلى العدد الكبير من الخوارزميات من مطوري تطبيق Weka ، تحتوي القائمة على العديد من الطرق الجديدة التي تم إنشاؤها بواسطة موظفي جامعة Charles Sturt ، على سبيل المثال ، ForestPA و SysFor و SPAARC.قم بتشغيل الخوارزمية الخاصة بك
هنا يبدأ المرح.ليس عليك فعل أي شيء باستثناء الضغط على زر "تشغيل". سيقوم DataLearner بالباقي. أولاً ، سيبني نموذجًا لبياناتك ، أي يربط السمات مع بعضها البعض.تحدد السمة class القائمة المجمعة التي تنتمي إليها كل حزمة بيانات. على سبيل المثال ، توفر النسخة التجريبية القياسية لحزمة البيانات مؤشرات الطقس مثل درجة الحرارة والرطوبة واتجاه الرياح والأمطار خلال الأيام القليلة الماضية. وتقوم باستخراج البيانات لمعرفة ما إذا كانت هناك أي أنماط في كيفية ارتباط مؤشرات الطقس هذه بما إذا كان الطقس ممطرًا أم لا في ذلك اليوم.يقوم التطبيق بعد ذلك بفحص مجموعة القواعد أو "النموذج" الذي تم إنشاؤه باستخدام طريقة تسمى "10-pass cross-Validation" لمعرفة قدراته التنبؤية. ونتيجة لذلك ، تحصل على تحليل رياضي ، والنتيجة الرئيسية هي نسبة الدقة. سيظهر في أعلى الشاشة.انقر فوق الزر "عرض التفاصيل / المصفوفة" أسفل الشاشة وستحصل على معلومات أكثر تفصيلاً حول النموذج وكيفية عمله. هنا ، سيتم تقديم معلومات حول الأنماط في شكل مرئي أكثر.تحتاج أيضًا إلى تذكر كمية البيانات التي تم تحميلها للمعالجة: على الرغم من الأداء المتبجح للمعالجات المحمولة ، يجب ألا تتوقع السرعة نفسها منها مع AWS أو Google Cloud. أيضًا ، لا تنتظر حتى تتمكن من تنزيل بيانات حركة المرور من Facebook على مدى السنوات العشر الماضية من Facebook ، وسيعالجها البرنامج من أجل ... لا ، لن يعالجها أبدًا. ومع ذلك ، هناك العديد من التطبيقات ذات مصادر المعلومات الأكثر تواضعا ، والتي سيكون الهاتف الذكي مثاليًا في معالجتها.حاسبة الجيب
لن يحل DataLearner محل التعلم الآلي القائم على السحابة قريبًا ، ولكن هذا ليس غرضه. بدلاً من ذلك ، يعد التطبيق حلاً محمولاً تمامًا يناسب جيبك ولا يتطلب سلك طاقة أو كابل إنترنت. يمكن تنزيل التطبيق مجانًا من Google Play . يتوفر كود المصدر المرخص لـ GPL3 أيضًا على GitHub . Source: https://habr.com/ru/post/undefined/
All Articles