تتضمن عملية إنشاء خوارزميات التعلم بناءً على بيانات غير مرئية عدة خطوات واعتبارات. ومن أجل تطوير خوارزمية لهذا الغرض، من الضروري فهم طبيعة البيانات غير المرئية وكيف يمكن استخدامها في مهام التعلم الآلي. دعونا نشرح النهج الخوارزمي لإنشاء خوارزميات التعلم بناءً على البيانات غير المرئية، مع التركيز على مهام التصنيف.
أولاً، من المهم تحديد ما نعنيه بـ "البيانات غير المرئية". في سياق التعلم الآلي، تشير البيانات غير المرئية إلى البيانات التي لا يمكن ملاحظتها بشكل مباشر أو المتاحة للتحليل. يمكن أن يشمل ذلك البيانات المفقودة أو غير الكاملة أو المخفية بطريقة ما. ويتمثل التحدي في تطوير خوارزميات يمكنها التعلم بشكل فعال من هذا النوع من البيانات وإجراء تنبؤات أو تصنيفات دقيقة.
أحد الأساليب الشائعة للتعامل مع البيانات غير المرئية هو استخدام تقنيات مثل التضمين أو زيادة البيانات. يتضمن التضمين ملء القيم المفقودة في مجموعة البيانات بناءً على الأنماط أو العلاقات التي تمت ملاحظتها في البيانات المتاحة. ويمكن القيام بذلك باستخدام طرق إحصائية مختلفة، مثل احتساب المتوسط أو احتساب الانحدار. ومن ناحية أخرى، تتضمن زيادة البيانات إنشاء نقاط بيانات تركيبية إضافية بناءً على البيانات الموجودة. ويمكن القيام بذلك عن طريق تطبيق التحويلات أو الاضطرابات على البيانات المتاحة، وتوسيع مجموعة التدريب بشكل فعال وتوفير المزيد من المعلومات لخوارزمية التعلم.
هناك اعتبار آخر مهم عند العمل مع البيانات غير المرئية وهو هندسة الميزات. تتضمن هندسة الميزات اختيار أو إنشاء الميزات الأكثر صلة من البيانات المتاحة التي يمكن أن تساعد خوارزمية التعلم في إجراء تنبؤات دقيقة. في حالة البيانات غير المرئية، قد يتضمن ذلك تحديد واستخراج الميزات المخفية أو الكامنة التي لا يمكن ملاحظتها بشكل مباشر. على سبيل المثال، في مهمة تصنيف النص، قد يكون وجود كلمات أو عبارات معينة مؤشرا على تسمية الفئة، حتى لو لم يتم ذكرها صراحة في النص. ومن خلال تصميم الميزات واختيارها بعناية، يمكن تزويد خوارزمية التعلم بالمعلومات اللازمة لإجراء تنبؤات دقيقة.
بمجرد معالجة البيانات مسبقًا وهندسة الميزات، فقد حان الوقت لاختيار خوارزمية التعلم المناسبة. هناك العديد من الخوارزميات التي يمكن استخدامها لمهام التصنيف، مثل أشجار القرار، أو آلات ناقلات الدعم، أو الشبكات العصبية. يعتمد اختيار الخوارزمية على الخصائص المحددة للبيانات والمشكلة المطروحة. من المهم تجربة خوارزميات مختلفة وتقييم أدائها باستخدام المقاييس المناسبة، مثل الدقة أو درجة F1، لتحديد الخوارزمية الأكثر ملاءمة للمهمة.
بالإضافة إلى اختيار خوارزمية التعلم، من المهم أيضًا مراعاة عملية التدريب. يتضمن ذلك تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب ومجموعات تحقق، واستخدام مجموعة التدريب لتدريب الخوارزمية ومجموعة التحقق لتقييم أدائها. من الضروري مراقبة أداء الخوارزمية أثناء التدريب وإجراء التعديلات حسب الضرورة، مثل تغيير المعلمات الفائقة أو استخدام تقنيات التنظيم، لمنع الإفراط في التجهيز أو النقص في التجهيز.
بمجرد تدريب خوارزمية التعلم والتحقق من صحتها، يمكن استخدامها للتنبؤ بالبيانات الجديدة غير المرئية. ويشار إلى هذا غالبًا بمرحلة الاختبار أو الاستدلال. تأخذ الخوارزمية ميزات البيانات غير المرئية كمدخلات وتنتج تنبؤًا أو تصنيفًا كمخرجات. يمكن تقييم دقة الخوارزمية من خلال مقارنة تنبؤاتها بالتسميات الحقيقية للبيانات غير المرئية.
يتضمن إنشاء خوارزميات التعلم بناءً على بيانات غير مرئية عدة خطوات واعتبارات، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات، وهندسة الميزات، واختيار الخوارزمية، والتدريب والتحقق من الصحة. ومن خلال تصميم هذه الخطوات وتنفيذها بعناية، من الممكن تطوير خوارزميات يمكنها التعلم بشكل فعال من البيانات غير المرئية وإجراء تنبؤات أو تصنيفات دقيقة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هو تحويل النص إلى كلام (TTS) وكيف يعمل مع الذكاء الاصطناعي؟
- 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؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning