تتضمن نماذج التدريب في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا في سياق Google Cloud Machine Learning، استخدام خوارزميات مختلفة لتحسين عملية التعلم وتحسين دقة التنبؤات. إحدى هذه الخوارزميات هي خوارزمية Gradient Boosting.
يعد تعزيز التدرج أسلوبًا قويًا للتعلم الجماعي يجمع بين العديد من المتعلمين الضعفاء، مثل أشجار القرار، لإنشاء نموذج تنبؤي قوي. وهو يعمل من خلال التدريب المتكرر للنماذج الجديدة التي تركز على الأخطاء التي ارتكبتها النماذج السابقة، مما يقلل الخطأ الإجمالي تدريجيًا. يتم تكرار هذه العملية حتى يتم الوصول إلى مستوى مرضٍ من الدقة.
لتدريب نموذج باستخدام خوارزمية Gradient Boosting، يجب اتباع عدة خطوات. أولاً، يجب إعداد مجموعة البيانات عن طريق تقسيمها إلى مجموعة تدريب ومجموعة تحقق. يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج، بينما يتم استخدام مجموعة التحقق لتقييم الأداء وإجراء التعديلات اللازمة.
بعد ذلك، يتم تطبيق خوارزمية Gradient Boosting على مجموعة التدريب. تبدأ الخوارزمية بتركيب نموذج أولي للبيانات. ثم يقوم بحساب الأخطاء التي ارتكبها هذا النموذج ويستخدمها لتدريب نموذج جديد يركز على تقليل هذه الأخطاء. يتم تكرار هذه العملية لعدد محدد من التكرارات، حيث يعمل كل نموذج جديد على تقليل أخطاء النماذج السابقة.
أثناء عملية التدريب، من المهم ضبط المعلمات الفائقة لتحسين أداء النموذج. تتحكم المعلمات الفائقة في جوانب مختلفة من الخوارزمية، مثل معدل التعلم وعدد التكرارات وتعقيد المتعلمين الضعفاء. يساعد ضبط هذه المعلمات الفائقة في إيجاد التوازن الأمثل بين تعقيد النموذج والتعميم.
بمجرد اكتمال عملية التدريب، يمكن استخدام النموذج المُدرب للتنبؤ بالبيانات الجديدة غير المرئية. لقد تعلم النموذج من مجموعة التدريب وينبغي أن يكون قادرًا على تعميم تنبؤاته على الحالات الجديدة.
تتضمن نماذج التدريب في مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا في سياق Google Cloud Machine Learning، استخدام خوارزميات مثل Gradient Boosting لتدريب النماذج بشكل متكرر مما يقلل الأخطاء ويحسن دقة التنبؤ. يعد ضبط المعلمات الفائقة أمرًا مهمًا لتحسين أداء النموذج. يمكن بعد ذلك استخدام النموذج المدرب للتنبؤ بالبيانات الجديدة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التقدم في تعلم الآلة:
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- هل يمنع الوضع المتحمس وظيفة الحوسبة الموزعة لـ TensorFlow؟
- هل يمكن استخدام حلول Google السحابية لفصل الحوسبة عن التخزين من أجل تدريب أكثر كفاءة لنموذج تعلم الآلة مع البيانات الضخمة؟
- هل يقدم Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا ويتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج؟
- هل من الممكن تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة بشكل عشوائي دون أي عوائق؟
- عند استخدام CMLE، هل يتطلب إنشاء إصدار تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره؟
- هل يمكن لـ CMLE القراءة من بيانات تخزين Google Cloud واستخدام نموذج مدرب محدد للاستدلال؟
- هل يمكن استخدام Tensorflow للتدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة (DNNs)؟
اعرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في "التقدم في التعلم الآلي"