الوصف
🖼 ️اسم الأداة🖼 ️
الانحدار
🔖 فئة الأداة:
تقنية التعلّم الآلي؛ تندرج تحت فئة النمذجة التنبؤية وأساليب التعلّم الآلي التطبيقية المستخدمة للتنبؤ بالنتائج العددية وتحليل العلاقات بين المتغيرات.
✏ ️ماذا تقدم هذه الأداة؟
الانحدار هو أسلوب أساسي للتعلم الآلي والتقنية الإحصائية المستخدمة لنمذجة العلاقة بين متغير مستقل واحد أو أكثر ومتغير تابع مستمر. ويُستخدم على نطاق واسع لوضع التنبؤات وتحديد الاتجاهات وقياس تأثير العوامل المختلفة على النتائج.
⭐ ما الذي تقدمه الأداة بالفعل بناءً على تجربة المستخدم؟
- التنبؤ بالقيم العددية المستمرة (مثل الأسعار والطلب والنمو)
- فهم العلاقات بين المتغيرات والنتائج
- دعم اتخاذ القرارات بناءً على الرؤى المستندة إلى البيانات
- أساس للعديد من أنظمة التعلم الآلي والتنبؤ التطبيقية
- سهولة الاندماج في التحليلات وذكاء الأعمال وخطوط أنابيب تعلّم الآلة
- مدعومة على نطاق واسع عبر مكتبات ومنصات تعلّم الآلة
🤖 هل يتضمن الأتمتة؟
نعم - عند تطبيقه داخل أنظمة تعلّم الآلة، يتيح الانحدار الأتمتة مثل
- التنبؤ الآلي بناءً على البيانات التاريخية
- إعادة التدريب المستمر للنموذج مع البيانات الجديدة
- توليد التنبؤ الآلي في أنظمة الإنتاج
- التكامل في عمليات دعم القرار وسير عمل التحليلات
💰 نموذج التسعير:
غير قابل للتطبيق (منهجية، وليس منتجًا تجاريًا)
🆓 تفاصيل الخطة المجانية:
- مفتوحة ومتاحة مجانًا كطريقة رياضية وتعلم الآلة
- مطبقة في مكتبات مفتوحة المصدر (مثل scikit-learn و TensorFlow و PyTorch)
💳 تفاصيل الخطة المدفوعة:
- لا توجد خطط مدفوعة
- قد تطبق التكاليف فقط من خلال المنصات أو الأدوات التي تنفذ الانحدار
🧭 طريقة الوصول:
- متاح من خلال أطر التعلم الآلي ومنصات التحليلات
- تُستخدم من خلال التعليمات البرمجية وواجهات برمجة التطبيقات وأدوات علم البيانات
🔗 رابط التجربة