كيف يمكننا الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بـ Microsoft Azure في رمز Swift للتنبؤ بالاتجاهات والأنماط في البيانات واكتساب ميزة تنافسية للشركات؟ هل يمكنك تقديم مثال لكيفية استخدام خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بـ Azure لتحليل بيانات العملاء ووضع تنبؤات حول سلوك الشراء المستقبلي؟
بالنسبة للمثال، يمكننا البدء باستيراد Azure Machine Learning SDK لـ Swift وإعداد مساحة العمل الخاصة بنا:
استيراد AzureMLClient
دع مساحة العمل = حاول! مساحة العمل(
    التفويض: .token(الرمز المميز: "YOUR_AUTH_TOKEN")،
    معرف الاشتراك: "YOUR_SUBSCRIPTION_ID"،
    مجموعة الموارد: "YOUR_RESOURCE_GROUP"،
    اسم مساحة العمل: "YOUR_WORKSPACE_NAME"
)
من هنا، يمكننا إنشاء تجربة ومجموعة بيانات جديدة، ثم تحميل بيانات عملائنا إلى Azure:
دع التجربة = حاول! Workspace.experiment(الاسم: "توقعات شراء العميل")
دع مجموعة البيانات = حاول! experience.createDataset(الاسم: "بيانات العميل")
السماح للبيانات = [
    ["العمر": 25، "الجنس": "ذكر"، "الدخل": 50000، "شراء": 1]،
    ["العمر": 32، "الجنس": "أنثى"، "الدخل": 75000، "شراء": 0]،
    // المزيد من بيانات العملاء...
]
يحاول! dataset.upload(البيانات: البيانات)
بعد ذلك، يمكننا اختيار خوارزمية التعلم الآلي لتحليل بياناتنا، مثل خوارزمية شجرة القرار:
دع الخوارزمية = حاول! تجربة.اختيار الخوارزمية (الاسم: "شجرة القرار")
دع النموذج = حاول! خوارزمية القطار (مجموعة البيانات: مجموعة البيانات)
أخيرًا، يمكننا استخدام نموذجنا المدرّب للتنبؤ بسلوك الشراء لدى العملاء في المستقبل:
دع التوقعات = حاول! نموذج.توقع([
    ["العمر": 30، "الجنس": "ذكر"، "الدخل": 60000]،
    ["العمر": 40، "الجنس": "أنثى"، "الدخل": 80000]،
    // مزيد من بيانات العملاء للتنبؤ بها...
])
ومن خلال هذه التوقعات، يمكن للشركات الحصول على رؤى قيمة حول سلوك عملائها واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات لتحسين عملياتها والبقاء في صدارة المنافسة.
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}