في عملية التنبؤ، يتم تغذية الخوارزمية ببيانات تاريخية أو بيانات تدريبية، والتي تسمى أيضًا بيانات التدريب. تتعلم الخوارزمية الأنماط والاتجاهات في البيانات، ثم تستخدم هذه المعرفة لإنشاء نموذج يمكنه التنبؤ بالقيم الجديدة.
تتمثل إحدى الطرق الشائعة لتغذية الخوارزمية بالبيانات في استخدام مجموعة بيانات تدريبية. تتكون مجموعة البيانات التدريبية من مجموعة من القيم التاريخية للظاهرة التي يتم التنبؤ بها. على سبيل المثال، إذا كنت تحاول التنبؤ بأسعار الأسهم، فستستخدم مجموعة بيانات تدريبية تتكون من أسعار الأسهم التاريخية.
بمجرد تغذية الخوارزمية بالبيانات، تبدأ في تعلم الأنماط والاتجاهات. تفعل ذلك من خلال تحليل البيانات وتحديد العلاقات بين المتغيرات. على سبيل المثال، قد تتعلم الخوارزمية أنه عادة ما ترتفع أسعار الأسهم في فصل الربيع.
بمجرد تعلم الخوارزمية الأنماط والاتجاهات، يمكنها استخدام هذه المعرفة لإنشاء نموذج يمكنه التنبؤ بالقيم الجديدة. يعتمد نوع النموذج الذي يتم إنشاؤه على نوع الخوارزمية المستخدمة. هناك العديد من أنواع الخوارزميات المختلفة المتاحة، ولكل منها نقاط قوتها وضعفها.
بعد إنشاء النموذج، يتم اختباره باستخدام مجموعة بيانات اختبار. تتكون مجموعة بيانات الاختبار من مجموعة من القيم المستقبلية للظاهرة التي يتم التنبؤ بها. يتم استخدام نتائج الاختبار لتقييم دقة النموذج.
إذا كانت نتائج الاختبار جيدة، فيمكن استخدام النموذج للتنبؤ بالقيم الجديدة. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن التنبؤات ليست أبدًا مؤكدة. هناك دائمًا احتمال أن تتغير الظروف وتؤدي إلى نتائج مختلفة عن المتوقع.
فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام خوارزميات التنبؤ:
- التنبؤ بأسعار الأسهم
- التنبؤ بالطقس
- التنبؤ بالطلب على المنتجات
- التنبؤ بالمخاطر
- التنبؤ بسلوك العملاء
يمكن استخدام خوارزميات التنبؤ في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مما يجعلها أداة قيمة في العديد من المجالات.
