يتضمن تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة في التعلم الآلي عدة خطوات واعتبارات رئيسية. تشير البيانات غير المسماة إلى البيانات التي لا تحتوي على تسميات أو فئات مستهدفة محددة مسبقًا. الهدف هو تطوير نماذج يمكنها التنبؤ بدقة أو تصنيف البيانات الجديدة غير المرئية بناءً على الأنماط والعلاقات المستفادة من البيانات غير المسماة المتاحة. في هذه الإجابة، سنستكشف عملية تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة في التعلم الآلي، مع تسليط الضوء على الخطوات والتقنيات الأساسية المستخدمة.
1. المعالجة المسبقة للبيانات:
قبل بناء النماذج التنبؤية، من الضروري إجراء معالجة مسبقة للبيانات غير المسماة. تتضمن هذه الخطوة تنظيف البيانات من خلال معالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة والضوضاء. بالإضافة إلى ذلك، قد يتم تطبيق تقنيات تسوية البيانات أو توحيدها للتأكد من أن الميزات لها نطاق وتوزيع ثابتان. تعد المعالجة المسبقة للبيانات ضرورية لتحسين جودة البيانات وتعزيز أداء النماذج التنبؤية.
2. استخراج الميزة:
استخراج الميزات هو عملية تحويل البيانات الأولية إلى مجموعة من الميزات ذات المعنى التي يمكن استخدامها بواسطة النماذج التنبؤية. تتضمن هذه الخطوة اختيار الميزات ذات الصلة وتحويلها إلى تمثيل مناسب. يمكن تطبيق تقنيات مثل تقليل الأبعاد (على سبيل المثال، تحليل المكون الرئيسي) أو هندسة الميزات (على سبيل المثال، إنشاء ميزات جديدة بناءً على معرفة المجال) لاستخراج الميزات الأكثر إفادة من البيانات غير المسماة. يساعد استخراج الميزات على تقليل تعقيد البيانات وتحسين كفاءة وفعالية النماذج التنبؤية.
3. اختيار النموذج:
يعد اختيار النموذج المناسب خطوة حاسمة في تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة. هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي المتاحة، ولكل منها افتراضاتها ونقاط القوة والضعف الخاصة بها. يعتمد اختيار النموذج على المشكلة المحددة وطبيعة البيانات ومعايير الأداء المطلوبة. تشمل النماذج شائعة الاستخدام للنمذجة التنبؤية أشجار القرار، وآلات المتجهات الداعمة، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية. من المهم مراعاة عوامل مثل قابلية التفسير وقابلية التوسع والمتطلبات الحسابية عند اختيار النموذج.
4. تدريب نموذجي:
بمجرد تحديد النموذج، فإنه يحتاج إلى التدريب باستخدام البيانات غير المسماة المتاحة. أثناء عملية التدريب، يتعلم النموذج الأنماط والعلاقات الأساسية في البيانات. ويتم تحقيق ذلك عن طريق تحسين وظيفة موضوعية محددة، مثل تقليل خطأ التنبؤ أو تعظيم الاحتمالية. تتضمن عملية التدريب تعديل معلمات النموذج بشكل متكرر لتقليل التناقض بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الفعلية. يمكن أن يؤثر اختيار خوارزمية التحسين والمعلمات الفائقة بشكل كبير على أداء النموذج التنبؤي.
5. تقييم النموذج:
بعد تدريب النموذج، من الضروري تقييم أدائه للتأكد من فعاليته في التنبؤ أو تصنيف البيانات الجديدة غير المرئية. تُستخدم مقاييس التقييم مثل الدقة والضبط والاستدعاء ودرجة F1 بشكل شائع لتقييم أداء النموذج. يمكن أن توفر تقنيات التحقق المتقاطع، مثل التحقق المتقاطع k-fold، تقديرات أكثر قوة لأداء النموذج من خلال تقييمه على مجموعات فرعية متعددة من البيانات. يساعد تقييم النموذج في تحديد المشكلات المحتملة، مثل التجهيز الزائد أو التجهيز غير المناسب، وتوجيه عملية تحسين النموذج التنبؤي.
6. نشر النموذج:
بمجرد تصميم النموذج التنبؤي وتقييمه، يمكن نشره لإجراء تنبؤات أو تصنيفات للبيانات الجديدة غير المرئية. يتضمن ذلك دمج النموذج في تطبيق أو نظام حيث يمكنه أخذ بيانات الإدخال وإنتاج المخرجات المطلوبة. قد يتضمن النشر اعتبارات مثل قابلية التوسع والأداء في الوقت الفعلي والتكامل مع البنية التحتية الحالية. من المهم مراقبة أداء النموذج في البيئة المنشورة وإعادة تدريب النموذج أو تحديثه بشكل دوري عند توفر بيانات جديدة.
يتضمن تصميم النماذج التنبؤية للبيانات غير المسماة في التعلم الآلي المعالجة المسبقة للبيانات واستخراج الميزات واختيار النموذج وتدريب النموذج وتقييم النموذج ونشر النموذج. تلعب كل خطوة دورًا حاسمًا في تطوير نماذج تنبؤية دقيقة وفعالة. من خلال اتباع هذه الخطوات والنظر في الخصائص المحددة للبيانات غير المسماة، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تتعلم التنبؤ بالبيانات الجديدة غير المرئية أو تصنيفها.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- النص إلى الكلام
- 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