كيف تُدرَّب نماذج التعلم الآلي؟

يعتبر العديد من الناس التعلم الآلي (ML) هو الذكاء الاصطناعي (AI) ، سواء أدركوا ذلك أم لا. ML هو واحد من أكثر الفروع إثارة ووعد في هذا المجال ، وكل شيء يعتمد على تدريب نموذج التعلم الآلي.

إذا كنت تريد خوارزمية لتجيب على الأسئلة أو تعمل بشكل مستقل ، يجب عليك أولاً تعليمها على التعرف على الأنماط. هذه العملية تسمى التدريب ، ويمكن اعتبارها أهم خطوة في رحلة التعلم الآلي. التدريب يضع الأساس لاستخدامات نماذج ML في المستقبل ، وهو المكان الذي يأتي فيه نجاحها أو فشلها. هنا نظرة أقرب إلى كيفية عملها.

أساسيات تدريب نموذج التعلم الآلي

يبدأ تدريب التعلم الآلي في كثير من الأحيان بالتنقيب عن البيانات. هذه هي الموارد التي ستعلم بها خوارزميتك ، لذلك يبدأ التدريب الموثوق به بجمع المعلومات ذات الصلة والدقيقة. غالبًا ما يبدأ علماء البيانات بالبيانات التي يعرفونها جيدًا لمساعدتهم في تحديد الأخطاء ، وبالتالي منع المشاكل في المستقبل. تذكر ، نموذج ML الخاص بك يمكن أن يكون فعالًا فقط إلى الحد الذي تكون فيه معلوماته دقيقة ونظيفة.

بعد ذلك ، يختار علماء البيانات نموذجًا يتناسب مع التعرف على الأنماط الذي يريدون تحقيقه. تختلف هذه النماذج في التعقيد ، ولكن كل شيء يعود إلى العثور على التشابهات والاختلافات في مجموعات البيانات. سوف تعطي النموذج بعض القواعد لتحديد أنماط أو أنواع مختلفة من المعلومات ، ثم تعديله حتى يتمكن من التعرف بدقة على هذه الاتجاهات.

من هناك ، تصبح عملية التدريب سلسلة طويلة من التجربة والخطأ. سوف تعطي الخوارزمية بعض البيانات ، ثم ترى كيف تفسرها ، ثم تعديلها حسب الحاجة لجعلها أكثر دقة. مع استمرار العملية ، يجب أن يصبح النموذج أكثر موثوقية ويتمكن من التعامل مع مشاكل أكثر تعقيدًا.

تقنيات تدريب التعلم الآلي

تظل أساسيات تدريب ML في الغالب نفسها بين الأساليب ، ولكن الطرق المحددة تختلف على نطاق واسع. هنا بعض من أكثر تقنيات تدريب التعلم الآلي شيوعًا التي ستراها في الاستخدام اليوم.

1. التعلم الإشرافي

تندرج معظم تقنيات ML تحت فئتين رئيسيتين: التعلم الإشرافي أو غير الإشرافي. تستخدم الأساليب الإشرافية مجموعات بيانات ذات تسميات لتحسين دقتها. توفر المدخلات والمخرجات ذات التسميات قاعدة لقياس أداء النموذج ، مما يساعده على التعلم مع مرور الوقت.

يخدم التعلم الإشرافي بشكل عام أحد مهمتين: التصنيف ، الذي يضع البيانات في فئات ، أو الانحدار ، الذي يحلل العلاقات بين المتغيرات المختلفة ، وغالبًا ما يقدم تنبؤات من هذه الرؤية. في كلتا الحالتين ، تقدم نماذج إشرافية دقة عالية ، ولكنها تتطلب الكثير من الجهد من علماء البيانات لوضع تسميات للبيانات.

2. التعلم غير الإشرافي

على العكس من ذلك ، لا تستخدم الأساليب غير الإشرافية لتعلم الآلة بيانات ذات تسميات. ونتيجة لذلك ، فهي تتطلب تدخلًا بشريًا أقل ، ومن هنا جاءت التسمية “غير إشرافية”. يمكن أن يكون ذلك مفيدًا بالنظر إلى النقص المتزايد في علماء البيانات، ولكن لأنها تعمل بشكل مختلف ، فإن هذه النماذج أكثر ملاءمة لمهام أخرى.

نماذج ML الإشرافية جيدة في العمل على العلاقات في مجموعة بيانات ، بينما تكشف النماذج غير الإشرافية عن ماهية هذه الاتصالات. التعلم غير الإشرافي هو الطريق الصحيح إذا كنت تحتاج إلى تدريب نموذج لاكتشاف رؤى من البيانات ، مثل الكشف عن الشذوذ أو تحسين العملية.

3. التدريب الموزع

التدريب الموزع هو تقنية أكثر تحديدًا في تدريب نموذج ML. يمكن أن يكون إشرافيًا أو غير إشرافي ، ويقسم أعباء العمل عبر معالجات متعددة لزيادة سرعة العملية. بدلاً من تشغيل مجموعة بيانات واحدة في وقت واحد من خلال نموذج ، يستخدم هذا النهج الحوسبة الموزعة لمعالجة مجموعات بيانات متعددة في نفس الوقت.

بسبب تشغيله المزيد في نفس الوقت ، يمكن أن يقلص التدريب الموزع كثيرًا الوقت اللازم لتدريب نموذج. كما يسمح لك هذه السرعة بإنشاء خوارزميات أكثر دقة ، لأنك يمكنك القيام بأكثر من ذلك لتحسينها في نفس الإطار الزمني.

4. التعلم المتعدد المهام

التعلم المتعدد المهام هو نوع آخر من تدريب ML يقوم بمهام متعددة في نفس الوقت. في هذه التقنيات ، تعلم نموذجًا على أداء مهام متعددة متعلقة في نفس الوقت بدلاً من تعلم أشياء جديدة واحدة تلو الأخرى. الفكرة هي أن هذا النهج المجموع ينتج نتائج أفضل من أي مهمة فردية.

التعلم المتعدد المهام مفيد عندما يكون لديك مشكلتان تتقاطعان بين مجموعات البيانات. إذا كان أحدهما يحتوي على معلومات ذات تسميات أقل من الآخر ، فإن ما يتعلمه النموذج من المجموعة الأكثر اكتمالا يمكن أن يساعده على فهم المجموعة الأصغر. غالبًا ما ترى هذه التقنيات في خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

5. التعلم بالانتقال

التعلم بالانتقال مشابه ولكن يتبع نهجًا أكثر خطية. تعلم هذه التقنية نموذجًا على مهمة واحدة ، ثم يستخدمها كقاعدة لبدء تعلم شيء متعلق. ونتيجة لذلك ، يمكن للخوارزمية أن تصبح أكثر دقة مع مرور الوقت وتتعامل مع مشاكل أكثر تعقيدًا.

كثير من خوارزميات التعلم العميق تستخدم التعلم بالانتقال لأنها طريقة جيدة لبناء مهام معقدة متزايدة الصعوبة. بالنظر إلى أن التعلم العميق يمثل 40% من القيمة السنوية لجميع تحليلات البيانات ، فمن الجيد معرفة كيفية ظهور هذه النماذج.

تدريب نموذج التعلم الآلي هو مجال واسع

تعد هذه التقنيات الخمس مجرد عينة من كيفية تدريب نموذج تعلم آلي. تظل المبادئ الأساسية نفسها عبر النهج المختلفة ، ولكن تدريب نموذج ML هو مجال واسع ومتنوع. ستظهر طرق تعلم جديدة مع تحسن التكنولوجيا ، مما يأخذ هذا المجال إلى أبعد من ذلك.