تعمل نماذج التعلم الآلي المختلفة بشكل جيد لمهام مختلفة. لذا، ستحتاج أيضًا إلى تحديد نوع النموذج التنبئي الذي ستعمل معه.

التحليل الإحصائي هو عملية لتحليل البيانات. يبدأ بالتحضير للبيانات ثم تحليلها. هذا يهدف لاستخراج المعلومات المهمة.

أشجار القرار: عندما تريد الحصول على رؤى حول ما يمكن أن يكون drivеs somеonеs choicеs أداة مفيدة.

يستخدم تجار التجزئة التحليلات التنبؤية لإدارة المخزون واستراتيجيات التسعير وتحسين تجربة العملاء.

من خلال تحليل بيانات الموظفين، يمكن للمؤسسات التنبؤ بمعدلات الدوران وتحديد الموظفين ذوي الإمكانات العالية.

تحتاج النماذج التنبؤية إلى مراقبة وصيانة مستمرة لضمان دقتها مع مرور الوقت. يتضمن ذلك إعادة تدريب النماذج ببيانات جديدة وتعديلها حسب الضرورة.

تستخدم البيانات التَّاريخية لتدريب خوارزمية التَّعلم الآلي.

تحقق المنظمات التي تستخدمها في أنشطتها اليومية الفوائد التالية:

هل يجب ذكر توثيق للمصدر إذا كانت الدراسة مأخوذة من دراسة أخرى؟

يساعد في تحليل البيانات غير المنظمة. يُحولها إلى معلومات واضحة يمكن الاستفادة منها.

كيفية استخدام استراتيجية التسعير مع المكافآت لتعظيم أرباحك

كيفية تطبيق مختلف تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي لتحليل وتصور مجموعة البيانات باستخدام لغة البرمجة بايثون.

تقوم المؤسسات المالية بتحليل تاريخ المعاملات للتنبؤ بمخاطر التخلف عن السداد أو تحديد الأنشطة الاحتيالية.

الشبكات العصبيةالشبكة العصبية هي نوع آخر من أنظمة التعلم الآلي المصممة على غرار الدماغ البشري. تعمل مع طبقات تسمى الخلايا العصبية التي تمكنها من تعلم العلاقات بين أنواع مختلفة من إدخال التحليل التنبئي البيانات وما تعنيه.