قاده التفكير
كيف يتم تدريب نماذج التعلم الآلي؟
يربط العديد من الأشخاص بين التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي، سواء أدركوا ذلك أم لا. تعد ML واحدة من المجموعات الفرعية الأكثر إثارة والواعدة في هذا المجال، وكلها تتوقف على التدريب على نموذج التعلم الآلي.
إذا كنت تريد أن تجيب خوارزمية على الأسئلة أو تعمل بشكل مستقل ، فيجب عليك أولاً تعليمها التعرف على الأنماط. تسمى هذه العملية بالتدريب ويمكن القول إنها أهم خطوة في رحلة التعلم الآلي. يضع التدريب الأساس لحالات الاستخدام المستقبلي لنماذج ML ومن أين ينبع نجاحها أو فشلها. وإليك نظرة فاحصة على كيفية عملها.
أساسيات تدريب نموذج التعلم الآلي
تدريب التعلم الآلي يبدأ بالتنقيب عن البيانات في كثير من الحالات. هذا هو المورد الذي ستعلم به الخوارزمية الخاصة بك ، لذلك يبدأ التدريب الموثوق به بجمع معلومات دقيقة وذات صلة. غالبًا ما يبدأ علماء البيانات بمجموعات البيانات المألوفة لديهم للمساعدة في اكتشاف عدم الدقة ، ومنع المشكلات باستمرار. تذكر أن نموذج ML الخاص بك لا يمكن أن يكون فعالاً إلا بقدر ما تكون معلوماته دقيقة ونظيفة.
بعد ذلك ، يختار علماء البيانات نموذجًا يناسب التعرف على الأنماط الذي يريدونه. هذه تختلف في التعقيد ، ولكن كل ذلك يتلخص في إيجاد أوجه التشابه والاختلاف في مجموعات البيانات. ستمنح النموذج بعض القواعد لتحديد أنماط أو أنواع مختلفة من المعلومات ، ثم اضبطه حتى يتمكن من التعرف على هذه الاتجاهات بدقة.
من هناك ، تكون عملية التدريب عبارة عن سلسلة طويلة من التجربة والخطأ. ستعطي الخوارزمية بعض البيانات الإضافية ، وترى كيف تفسرها ، ثم تعدلها حسب الضرورة لجعلها أكثر دقة. مع استمرار العملية ، يجب أن يصبح النموذج موثوقًا بشكل متزايد وأن يتعامل مع مشاكل أكثر تعقيدًا.
تقنيات التدريب ML
تظل أساسيات تدريب ML هي نفسها إلى حد كبير بين الأساليب ، ولكن تختلف الأساليب المحددة على نطاق واسع. فيما يلي بعض تقنيات التدريب على التعلم الآلي الأكثر شيوعًا التي ستراها قيد الاستخدام اليوم.
1. الإشراف على التعلم
تنقسم معظم تقنيات تعلم الآلة إلى فئتين رئيسيتين: التعلم الخاضع للإشراف أو التعلم غير الخاضع للإشراف. تستخدم الأساليب الخاضعة للإشراف مجموعات البيانات المصنفة لتحسين دقتها. توفر المدخلات والمخرجات الموسومة خطًا أساسيًا للنموذج لقياس أدائه، مما يساعده على التعلم بمرور الوقت.
الإشراف على التعلم يخدم بشكل عام واحدة من مهمتين: التصنيف ، الذي يضع البيانات في فئات ، أو الانحدار ، الذي يحلل العلاقات بين المتغيرات المختلفة ، وغالبًا ما يقوم بعمل تنبؤات من هذه الرؤية. في كلتا الحالتين ، توفر النماذج الخاضعة للإشراف دقة عالية ولكنها تتطلب الكثير من الجهد من علماء البيانات لتصنيفها.
2. التعلم غير الخاضع للإشراف
على النقيض من ذلك ، لا تستخدم الأساليب غير الخاضعة للإشراف للتعلم الآلي البيانات المصنفة. ونتيجة لذلك ، فإنها تتطلب الحد الأدنى من التدخل البشري ، ومن هنا جاءت التسمية "غير الخاضعة للإشراف". يمكن أن يكون ذلك مفيدًا نظرًا لامتداد النقص المتزايد في علماء البيانات، ولكن نظرًا لأنها تعمل بشكل مختلف ، فإن هذه النماذج أكثر ملاءمة للمهام الأخرى.
تعد نماذج ML الخاضعة للإشراف جيدة في العمل على العلاقات في مجموعة البيانات ، بينما تكشف النماذج غير الخاضعة للإشراف ماهية تلك الروابط. غير الخاضع للإشراف هو الطريق الذي يجب اتباعه إذا كنت بحاجة إلى تدريب نموذج لكشف البصيرة من البيانات ، كما هو الحال في اكتشاف الانحرافات أو تحسين العمليات.
3. التدريب الموزع
التدريب الموزع هو أسلوب أكثر تحديدًا في تدريب نموذج ML. يمكن أن يكون إما خاضع للإشراف أو غير خاضع للإشراف و يقسم أحمال العمل عبر معالجات متعددة لتسريع العملية. بدلاً من تشغيل مجموعة بيانات واحدة في كل مرة من خلال نموذج ، يستخدم هذا النهج الحوسبة الموزعة لمعالجة مجموعات بيانات متعددة في وقت واحد.
نظرًا لأنه يعمل أكثر في وقت واحد ، يمكن أن يؤدي التدريب الموزع إلى تقصير الوقت الذي يستغرقه تدريب النموذج بشكل كبير. تتيح لك هذه السرعة أيضًا إنشاء خوارزميات أكثر دقة ، حيث يمكنك فعل المزيد لتحسينها في نفس الإطار الزمني.
4. التعلم متعدد المهام
يعد التعلم متعدد المهام نوعًا آخر من تدريب تعلم الآلة الذي يقوم بأشياء متعددة في وقت واحد. في هذه الأساليب ، تقوم بتدريس نموذج للقيام بالعديد من المهام ذات الصلة في وقت واحد بدلاً من الأشياء الجديدة واحدة تلو الأخرى. الفكرة هي أن هذا النهج المجمع ينتج نتائج أفضل من أي مهمة واحدة بمفردها.
يعد التعلم متعدد المهام مفيدًا عندما يكون لديك مشكلتان في التقاطع بين مجموعات البيانات الخاصة بهما. إذا كان لدى أحدهما معلومات مصنفة أقل من الأخرى، فإن ما يتعلمه النموذج من المجموعة الأكثر تقريبًا يمكن أن يساعده في فهم المجموعة الأصغر. غالبًا ما ترى هذه التقنيات في خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
5. نقل التعلم
نقل التعلم مشابه ولكنه يتخذ نهجًا أكثر خطية. تعلم هذه التقنية مهمة نموذجية واحدة ، ثم تستخدم ذلك كخط أساس لبدء تعلم شيء ذي صلة. نتيجة لذلك ، يمكن أن تصبح الخوارزمية دقيقة بشكل متزايد بمرور الوقت وإدارة مشاكل أكثر تعقيدًا.
تستخدم العديد من خوارزميات التعلم العميق التعلم بالنقل لأنها طريقة جيدة للبناء على المهام المعقدة والصعبة بشكل متزايد. النظر في كيفية حساب التعلم العميق 40٪ من القيمة السنوية لجميع تحليلات البيانات ، يجدر معرفة كيفية ظهور هذه النماذج.
يعد تدريب نموذج التعلم الآلي مجالًا واسعًا
هذه التقنيات الخمس هي مجرد عينة لكيفية تدريب نموذج التعلم الآلي. تظل المبادئ الأساسية كما هي عبر الأساليب المختلفة ، لكن تدريب نموذج ML هو مجال واسع ومتنوع. ستظهر طرق تعلم جديدة مع تحسن التكنولوجيا ، مما يؤدي إلى مزيد من هذا المجال.
