Simple ML for Sheets — إضافة جوجل شيتس

الوصف

Simple ML for Sheets هي إضافة مصممة لدمج قدرات التعلم الآلي مباشرة في جوجل شيتس. تتيح للمستخدمين، بغض النظر عن خبرتهم في التعلم الآلي، أداء مهام مثل توقع القيم المفقودة، وتحديد القيم غير الطبيعية، وتوقع الاتجاهات المستقبلية. هذه الأداة مفيدة بشكل خاص للمستخدمين الذين يرغبون في الاستفادة من التعلم الآلي دون الحاجة إلى البرمجة أو مشاركة بياناتهم مع أطراف خارجية.

تعمل الإضافة بواسطة Yggdrasil Decision Forests، التي تدعم أيضًا TensorFlow Decision Forests، مما يضمن التوافق مع نماذج TensorFlow. يمكن للمستخدمين تدريب وتقييم وتصدير النماذج إلى منصات مثل TensorFlow وColab وTF Serving، أو استخدامها في لغات البرمجة مثل C++ وGo وJavaScript. عملية التدريب فعالة، وغالبًا ما تستغرق بضع ثوانٍ فقط، مما يجعلها مثالية للتكرارات السريعة والنمذجة الأولية على مجموعات بيانات تحتوي على أقل من مليون مثال.

تعمل Simple ML for Sheets بالكامل داخل متصفح الويب الخاص بالمستخدم باستخدام WebAssembly وJavaScript، مما يضمن بقاء البيانات آمنة وعدم مشاركتها مع خوادم طرف ثالث. يتم تخزين النماذج والبيانات في Google Drive الخاص بالمستخدم، مما يوفر وصولاً سهلاً وإدارة.

تم تطوير الأداة بواسطة فريق Google Decision Forests وتقدم مجموعة من الميزات لكل من المستخدمين المبتدئين وخبراء التعلم الآلي. تدعم نماذج غابات القرار، بما في ذلك الغابات العشوائية والأشجار المعززة بالتدرج، والتي تناسب مجموعات البيانات الجدولية. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم ميزة التوقع نماذج ARIMA وETS لتعزيز الدقة.

تعتبر Simple ML for Sheets أداة قيمة لأي شخص يتطلع إلى دمج التعلم الآلي في سير عمله دون تعقيد العمليات التقليدية للتعلم الآلي. إنها مفيدة بشكل خاص لمحللي البيانات، والمهنيين في الأعمال، والمعلمين الذين يعملون مع البيانات الجدولية ويسعون للحصول على رؤى من خلال التعلم الآلي.

الميزات الأساسية لـ Simple ML for Sheets

• مهام التعلم الآلي المؤتمتة

• توقع القيم المفقودة

• اكتشاف القيم غير الطبيعية

• توقع القيم المستقبلية

• تدريب النماذج وتقييمها

• تصدير النماذج إلى TensorFlow وColab

• مبنية على WebAssembly وJavaScript

• مدعومة بـ Yggdrasil Decision Forests

كيفية استخدام Simple ML for Sheets؟

1. 1

   تثبيت: إضافة Simple ML إلى جوجل شيتس

2. 2

   تكوين: إعداد بياناتك في شيتس

3. 3

   استخدام: أداء مهام التعلم الآلي مثل التوقع والتنبؤ

4. 4

   تحسين: تكرار وتنقيح النماذج بسرعة

حالات استخدام Simple ML for Sheets

• توقع البيانات
• اكتشاف الشذوذ
• توقع الاتجاهات
• تصدير النماذج
• النمذجة الأولية السريعة

الأسئلة الشائعة من Simple ML for Sheets

• ما هي Simple ML for Sheets؟

  Simple ML for Sheets هي إضافة لجوجل شيتس تمكّن من أداء مهام التعلم الآلي دون الحاجة إلى البرمجة أو مشاركة البيانات مع أطراف ثالثة.

• من قام بتطوير Simple ML for Sheets؟

  تم تطويرها بواسطة فريق TensorFlow Decision Forests في جوجل زيورخ.

• أين يتم تخزين بياناتي عند استخدام Simple ML؟

  يتم تخزين البيانات والنماذج في جوجل شيتس وGoogle Drive الخاص بك.

• ما هي التكنولوجيا التي تدعم Simple ML؟

  تستخدم Simple ML Yggdrasil Decision Forests، وهي مكتبة لخوارزميات غابات القرار.

• هل يمكنني تصدير النماذج إلى Colab؟

  نعم، يمكن تصدير النماذج إلى Colab واستخدامها في بايثون.

• كيف تتوقع Simple ML القيم المفقودة؟

  تقوم بتدريب نموذج على القيم غير المفقودة لتوقع القيم المفقودة.

• كيف تكتشف Simple ML القيم غير الطبيعية؟

  تستخدم التحقق المتقاطع لمقارنة القيم المتوقعة والفعلية، وتوسم الفروقات على أنها غير طبيعية.

• كيف تتوقع Simple ML القيم المستقبلية؟

  تقوم بتدريب نموذج توقع على القيم السابقة، وتحدد الاتجاهات والموسمية.