تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطوير التعلم الآلي الاحصائي

انتشرت كلمة "البيانات الضخمة" في عام 2017 وأصبحت الأكثر شيوعًا في صناعة التكنولوجيا المتقدمة، حيث يستخدم التعلم الآلي الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر لتحليل البيانات السابقة والتنبؤ بالبيانات المستقبلية على نطاق واسع في الأماكن المألوفة. ويمكن لغير المتخصصين في التعلم الآلي استخدامه أيضًا. ولدراسة الطريقة التحليلية للتعلم الآلي الإحصائي لا بد من التعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي وتصنيفه الرئيسي والتقنيات التحليلية المتضمنة والمتمثلة في التعلم الالي والتعلم العميق. لقد تطور التعلم الآلي بفضل بعض الاختراقات في مجال الذكاء الاصطناعي . وهي ادراك كفاءة تعليم أجهزة الكمبيوتر اضافة الى اختراع الانترنت. ويبقى للشبكات العصبية دور مهم وضروري لتعليم أجهزة الكمبيوتر التفكير مثل البشر ، حيث تُستخدم هذه الشبكات البيانات التي يستطيعون الوصول إليها لاتخاذ القرارات. وتوجد العديد من الخوارزميات للتعرف على التعلم الالي ،وما نؤكد عليه في دراستنا إظهار طرق وتطبيقات التحليل الإحصائي الآلي ، مثل "تحليل الانحدار" و "شجرة القرارات" و "طريقة متوسط k" و"تحليل الرابطة"

The word "massive data" spread in 2017 and became the most common in the industry of advanced technology, it uses automated learning that allows computers to analyze past data and predict future data widely in familiar places. Non-automated learning professionals can use it too. To study the analytical method of statistical Automatic learning, it is necessary to identify the concept of artificial intelligence and its main classification and analytical techniques included and represent in automatic learning and deep learning. Automatic learning has developed thanks to some breakthroughs in artificial intelligence. It is an awareness of the efficient teaching of computers in addition to the invention of the Internet. Neural networks have an important role to play in teaching computers, such as humans, where they use data they can access to make decisions. There are many algorithms for learning about automatic learning. In our study, we demonstrate the methods and applications of automated statistical analysis, such as regression analysis, decision tree, middle method k and association analysis.