يتضمن تحديد مشكلة في التعلم الآلي (ML) نهجًا منظمًا لصياغة المهمة المطروحة بطريقة يمكن معالجتها باستخدام تقنيات التعلم الآلي. تعتبر هذه العملية بالغة الأهمية لأنها تضع الأساس لمسار تعلم الآلة بالكامل، بدءًا من جمع البيانات وحتى نموذج التدريب والتقييم. في هذه الإجابة، سنحدد الخطوات الخوارزمية لتحديد مشكلة في تعلم الآلة، مع تقديم شرح مفصل وشامل.
1. تحديد الهدف:
الخطوة الأولى هي تحديد الهدف من مشكلة تعلم الآلة بوضوح. يتضمن ذلك فهم النتيجة أو التنبؤ المطلوب الذي يجب أن يوفره نموذج تعلم الآلة. على سبيل المثال، في مهمة تصنيف البريد الإلكتروني العشوائي، يمكن أن يكون الهدف هو تصنيف رسائل البريد الإلكتروني بدقة على أنها بريد عشوائي أو غير بريد عشوائي.
2. صياغة المشكلة:
بمجرد تحديد الهدف، يجب صياغة المشكلة. يتضمن ذلك تحديد نوع مشكلة تعلم الآلة، والتي يمكن أن تندرج ضمن إحدى الفئات التالية:
أ. التعلم تحت الإشراف: إذا كانت البيانات المصنفة متاحة، فيمكن تأطير المشكلة كمهمة تعلم تحت الإشراف. يتضمن ذلك التنبؤ بمتغير الإخراج من مجموعة من متغيرات الإدخال بناءً على مجموعة بيانات التدريب. على سبيل المثال، توقع أسعار المساكن بناءً على ميزات مثل الموقع والحجم وعدد الغرف.
ب. التعلم غير الخاضع للرقابة: في حالة توفر البيانات غير المسماة فقط، يمكن تأطير المشكلة كمهمة تعليمية غير خاضعة للرقابة. الهدف هنا هو اكتشاف الأنماط أو الهياكل داخل البيانات دون أي متغير إخراج محدد مسبقًا. يمكن استخدام خوارزميات التجميع، مثل K-means، لتجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا.
ج. التعلم المعزز: في التعلم المعزز، يتعلم الوكيل التفاعل مع البيئة لتعظيم إشارة المكافأة. تم صياغة المشكلة على أنها عملية اتخاذ قرار ماركوف (MDP)، حيث يتخذ الوكيل إجراءات بناءً على الحالة الحالية ويتلقى تعليقات في شكل مكافآت. تشمل الأمثلة تدريب العميل على ممارسة الألعاب أو التحكم في الروبوتات.
3. تحديد المدخلات والمخرجات:
بعد ذلك، من المهم تحديد متغيرات الإدخال والإخراج لمشكلة تعلم الآلة. يتضمن ذلك تحديد الميزات أو السمات التي سيتم استخدامها كمدخلات لنموذج ML والمتغير الهدف الذي يجب أن يتنبأ به النموذج. على سبيل المثال، في مهمة تحليل المشاعر، يمكن أن يكون الإدخال مستندًا نصيًا، بينما تكون المخرجات هي تسمية المشاعر (إيجابية أو سلبية أو محايدة).
4. جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا:
تلعب البيانات دورًا حاسمًا في تعلم الآلة، ومن الضروري جمع مجموعة بيانات مناسبة للمشكلة المطروحة. يتضمن ذلك جمع البيانات ذات الصلة التي تمثل سيناريو العالم الحقيقي الذي سيتم نشر النموذج فيه. ويجب أن تكون البيانات متنوعة وممثلة وتغطي نطاقًا واسعًا من المدخلات والمخرجات المحتملة.
بمجرد جمع البيانات، يجب تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة لتنظيف البيانات وتحويلها إلى تنسيق مناسب لخوارزميات تعلم الآلة. قد يشمل ذلك إزالة التكرارات، ومعالجة القيم المفقودة، وتطبيع الميزات، وترميز المتغيرات الفئوية.
5. تقسيم مجموعة البيانات:
لتقييم أداء نموذج تعلم الآلة، من الضروري تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار. يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج، ويتم استخدام مجموعة التحقق من الصحة لضبط المعلمات الفائقة وتقييم النماذج المختلفة، ويتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم الأداء النهائي للنموذج المحدد. وينبغي أن يتم تقسيم البيانات بعناية لضمان الحصول على عينات تمثيلية في كل مجموعة.
6. حدد خوارزمية تعلم الآلة:
واستنادًا إلى صياغة المشكلة ونوع البيانات، يجب تحديد خوارزمية تعلم الآلة المناسبة. هناك العديد من الخوارزميات المتاحة، مثل أشجار القرار، وآلات ناقلات الدعم، والشبكات العصبية، وطرق التجميع. يعتمد اختيار الخوارزمية على عوامل مثل مدى تعقيد المشكلة، والموارد الحسابية المتاحة، ومتطلبات القابلية للتفسير.
7. تدريب وتقييم النموذج:
بمجرد تحديد الخوارزمية، يحتاج النموذج إلى التدريب باستخدام مجموعة بيانات التدريب. أثناء التدريب، يتعلم النموذج الأنماط والعلاقات الأساسية في البيانات. بعد التدريب، يتم تقييم النموذج باستخدام مجموعة التحقق من الصحة لتقييم أدائه. يمكن استخدام مقاييس مثل الدقة والضبط والاستدعاء ودرجة F1 لقياس أداء النموذج.
8. الضبط والتحسين:
واستنادًا إلى تقييم الأداء، قد يحتاج النموذج إلى الضبط الدقيق والتحسين. يتضمن ذلك ضبط المعلمات الفائقة، مثل معدل التعلم أو التنظيم أو بنية الشبكة لتحسين أداء النموذج. يمكن استخدام تقنيات مثل التحقق المتقاطع والبحث الشبكي للعثور على المعلمات الفائقة المثالية.
9. الاختبار والنشر:
بمجرد ضبط النموذج وتحسينه، يجب اختباره باستخدام مجموعة بيانات الاختبار للحصول على تقييم نهائي للأداء. إذا كان النموذج يلبي معايير الأداء المطلوبة، فيمكن نشره في بيئة إنتاج لإجراء تنبؤات بشأن البيانات الجديدة غير المرئية. قد يكون من الضروري مراقبة النموذج وتحديثه بشكل دوري لضمان استمرار أدائه.
يتضمن تحديد مشكلة في تعلم الآلة منهجًا خوارزميًا منهجيًا يتضمن تحديد الهدف، وصياغة المشكلة، وتحديد المدخلات والمخرجات، وجمع البيانات ومعالجتها مسبقًا، وتقسيم مجموعة البيانات، واختيار خوارزمية تعلم الآلة، والتدريب وتقييم النموذج، وضبط و تحسين، وأخيرا اختبار ونشر النموذج.
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