التعلم الآلي، وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي، لديه القدرة على التنبؤ أو تحديد جودة البيانات المستخدمة. ويتم تحقيق ذلك من خلال تقنيات وخوارزميات مختلفة تمكن الآلات من التعلم من البيانات وإجراء تنبؤات أو تقييمات مستنيرة. في سياق Google Cloud Machine Learning، يتم تطبيق هذه التقنيات لتحليل وتقييم جودة البيانات.
لفهم كيف يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بجودة البيانات أو تحديدها، من المهم أن نفهم أولاً مفهوم جودة البيانات. تشير جودة البيانات إلى دقة البيانات واكتمالها واتساقها وأهميتها. تعد البيانات عالية الجودة ضرورية لإنتاج نتائج موثوقة ودقيقة في أي نموذج للتعلم الآلي.
يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتقييم جودة البيانات من خلال تحليل خصائصها وأنماطها وعلاقاتها. أحد الأساليب الشائعة هو استخدام خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تصنيف جودة البيانات أو تصنيفها بناءً على معايير محددة مسبقًا. تتعلم الخوارزمية بعد ذلك من هذه البيانات المصنفة وتبني نموذجًا يمكنه التنبؤ بجودة البيانات الجديدة غير المرئية.
على سبيل المثال، لنفكر في مجموعة بيانات تحتوي على مراجعات العملاء للمنتج. يتم تصنيف كل مراجعة على أنها إيجابية أو سلبية بناءً على المشاعر المعبر عنها. ومن خلال تدريب خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف على هذه البيانات المصنفة، يمكن لنموذج التعلم الآلي تعلم الأنماط والميزات التي تميز المراجعات الإيجابية عن المراجعات السلبية. ويمكن بعد ذلك استخدام هذا النموذج للتنبؤ بمشاعر المراجعات الجديدة غير المسماة، وبالتالي تقييم جودة البيانات.
بالإضافة إلى التعلم الخاضع للإشراف، يمكن أيضًا استخدام خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف لتحديد جودة البيانات. تقوم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة بتحليل البنية والأنماط المتأصلة في البيانات دون الاعتماد على تسميات محددة مسبقًا. ومن خلال تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا أو تحديد القيم المتطرفة، يمكن لهذه الخوارزميات تقديم نظرة ثاقبة حول جودة البيانات.
على سبيل المثال، في مجموعة بيانات تحتوي على قياسات للخصائص الفيزيائية المختلفة للفواكه، يمكن لخوارزمية التعلم غير الخاضعة للرقابة تحديد مجموعات من الفواكه المماثلة بناءً على سماتها. إذا كانت البيانات تحتوي على قيم متطرفة أو مثيلات لا تتناسب مع أي مجموعة، فقد يشير ذلك إلى مشكلات محتملة تتعلق بجودة البيانات.
علاوة على ذلك، يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي لاكتشاف ومعالجة البيانات المفقودة والقيم المتطرفة والتناقضات، والتي تمثل تحديات شائعة في جودة البيانات. ومن خلال تحليل الأنماط والعلاقات في البيانات المتاحة، يمكن لهذه التقنيات أن تحسب القيم المفقودة، وتحديد القيم المتطرفة والتعامل معها، وضمان اتساق البيانات.
يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بجودة البيانات أو تحديدها من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، والتي تحلل أنماط البيانات وعلاقاتها وخصائصها. يمكن لهذه الخوارزميات تصنيف البيانات بناءً على تسميات محددة مسبقًا أو تحديد الهياكل المتأصلة في البيانات. باستخدام تقنيات التعلم الآلي، يمكن تقييم جودة البيانات، ويمكن معالجة المشكلات المحتملة مثل البيانات المفقودة والقيم المتطرفة والتناقضات.
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