ما هي المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
في مجال التعلم الآلي، لا سيما في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والمنصات السحابية مثل Google Cloud Machine Learning، تلعب المعلمات الفائقة دورًا حاسمًا في أداء وكفاءة الخوارزميات. المعلمات الفائقة هي تكوينات خارجية يتم تعيينها قبل بدء عملية التدريب، والتي تحكم سلوك خوارزمية التعلم وتؤثر بشكل مباشر على أداء النموذج.
لفهم المعلمات الفائقة، من الضروري التمييز بينها وبين المعلمات. تعتبر المعلمات داخلية للنموذج ويتم تعلمها من بيانات التدريب أثناء عملية التعلم. تتضمن أمثلة المعلمات الأوزان في الشبكات العصبية أو المعاملات في نماذج الانحدار الخطي. من ناحية أخرى، لا يتم تعلم المعلمات الفائقة من بيانات التدريب ولكن يتم تحديدها مسبقًا بواسطة الممارس. إنهم يتحكمون في عملية تدريب النموذج وبنيته.
أنواع المعلمات الفائقة
1. المعلمات النموذجية: هذه تحدد بنية النموذج. على سبيل المثال، في الشبكات العصبية، تتضمن المعلمات الفائقة عدد الطبقات وعدد الخلايا العصبية في كل طبقة. في أشجار القرار، قد تتضمن المعلمات الفائقة الحد الأقصى لعمق الشجرة أو الحد الأدنى لعدد العينات المطلوبة لتقسيم العقدة.
2. معلمات الخوارزمية الفائقة: هذه تتحكم في عملية التعلم نفسها. تتضمن الأمثلة معدل التعلم في خوارزميات النزول المتدرج، وحجم الدفعة في النزول التدرجي للدفعة الصغيرة، وعدد فترات التدريب.
أمثلة على المعلمات الفائقة
1. معدل التعليم: هذه معلمة تشعبية مهمة في خوارزميات التحسين مثل نزول التدرج. يحدد حجم الخطوة عند كل تكرار أثناء التحرك نحو الحد الأدنى من دالة الخسارة. قد يؤدي معدل التعلم المرتفع إلى تقارب النموذج بسرعة كبيرة جدًا للوصول إلى حل دون المستوى الأمثل، في حين قد يؤدي معدل التعلم المنخفض إلى عملية تدريب مطولة يمكن أن تتعثر في الحد الأدنى المحلي.
2. حجم الدفعة: في النسب التدرج العشوائي (SGD) ومتغيراته، حجم الدفعة هو عدد أمثلة التدريب المستخدمة في تكرار واحد. يوفر حجم الدفعة الأصغر تقديرًا أكثر دقة للتدرج ولكنه قد يكون مكلفًا وصاخبًا من الناحية الحسابية. على العكس من ذلك، يمكن أن يؤدي حجم الدفعة الأكبر إلى تسريع العملية الحسابية ولكنه قد يؤدي إلى تقديرات تدرج أقل دقة.
3. عدد الحقب: تحدد هذه المعلمة الفائقة عدد المرات التي ستعمل فيها خوارزمية التعلم من خلال مجموعة بيانات التدريب بأكملها. يمكن أن يؤدي المزيد من العصور إلى تعلم أفضل ولكنه يزيد أيضًا من خطر التجهيز الزائد إذا تعلم النموذج التشويش في بيانات التدريب.
4. معدل التسرب: في الشبكات العصبية، يعد التسرب تقنية تنظيم حيث يتم تجاهل الخلايا العصبية المختارة عشوائيًا أثناء التدريب. معدل التسرب هو جزء من الخلايا العصبية التي سقطت. يساعد هذا في منع التجهيز الزائد عن طريق التأكد من أن الشبكة لا تعتمد بشكل كبير على خلايا عصبية معينة.
5. معلمات التنظيم: تشمل هذه معاملات التسوية L1 و L2 التي تعاقب الأوزان الكبيرة في النموذج. يساعد التنظيم في منع الإفراط في التجهيز عن طريق إضافة عقوبة للأوزان الأكبر، وبالتالي تشجيع النماذج الأبسط.
ضبط Hyperparameter
ضبط المعلمات الفائقة هو عملية العثور على المجموعة المثالية من المعلمات الفائقة لخوارزمية التعلم. وهذا أمر مهم لأن اختيار المعلمات الفائقة يمكن أن يؤثر بشكل كبير على أداء النموذج. تتضمن الطرق الشائعة لضبط المعلمة الفائقة ما يلي:
1. شبكة البحث: تتضمن هذه الطريقة تحديد مجموعة من المعلمات الفائقة وتجربة جميع المجموعات الممكنة. وعلى الرغم من أنها شاملة، إلا أنها قد تكون مكلفة من الناحية الحسابية وتستغرق وقتًا طويلاً.
2. بحث عشوائي: بدلاً من تجربة جميع المجموعات، يقوم البحث العشوائي باختبار مجموعات المعلمات الفائقة بشكل عشوائي من المساحة المحددة مسبقًا. غالبًا ما تكون هذه الطريقة أكثر كفاءة من بحث الشبكة ويمكنها العثور على معلمات تشعبية جيدة بتكرارات أقل.
3. النظرية الافتراضية: هذه طريقة أكثر تعقيدًا تبني نموذجًا احتماليًا للدالة الموضوعية وتستخدمها لتحديد المعلمات الفائقة الواعدة لتقييمها. إنه يوازن بين الاستكشاف والاستغلال للعثور على المعلمات الفائقة المثالية بكفاءة.
4. هايبرباند: تجمع هذه الطريقة بين البحث العشوائي والإيقاف المبكر. يبدأ بالعديد من التكوينات ويضيق مساحة البحث تدريجيًا عن طريق إيقاف التكوينات ذات الأداء الضعيف مبكرًا.
أمثلة عملية
فكر في نموذج شبكة عصبية لتصنيف الصور باستخدام إطار عمل TensorFlow في Google Cloud Machine Learning. يمكن أخذ المعلمات الفائقة التالية بعين الاعتبار:
1. معدل التعليم: قد يكون النطاق النموذجي [0.001، 0.01، 0.1]. تعتمد القيمة المثلى على مجموعة البيانات المحددة وبنية النموذج.
2. حجم الدفعة: تتضمن القيم المشتركة 32 و64 و128. ويعتمد الاختيار على الموارد الحسابية المتاحة وحجم مجموعة البيانات.
3. عدد الحقب: يمكن أن يتراوح هذا من 10 إلى 100 أو أكثر، اعتمادًا على مدى سرعة تقارب النموذج.
4. معدل التسرب: قد يتم اختبار قيم مثل 0.2 و0.5 و0.7 للعثور على أفضل مفاضلة بين التجهيز الزائد والتجهيز الزائد.
5. معامل التنظيم: بالنسبة لتنظيم L2، يمكن أخذ قيم مثل 0.0001 و0.001 و0.01 في الاعتبار.
التأثير على أداء النموذج
يمكن أن يكون تأثير المعلمات الفائقة على أداء النموذج عميقًا. على سبيل المثال، قد يؤدي معدل التعلم غير المناسب إلى تذبذب النموذج حول الحد الأدنى أو التقارب ببطء شديد. وبالمثل، قد يؤدي حجم الدفعة غير الكافي إلى تقديرات متدرجة صاخبة، مما يؤثر على استقرار عملية التدريب. تعد معلمات التنظيم مهمة للتحكم في التجهيز الزائد، خاصة في النماذج المعقدة التي تحتوي على العديد من المعلمات.
الأدوات والأطر
تعمل العديد من الأدوات والأطر على تسهيل ضبط المعلمات الفائقة. يوفر Google Cloud Machine Learning خدمات مثل AI Platform Hyperparameter Tuning، الذي يعمل على أتمتة البحث عن المعلمات الفائقة المثالية باستخدام البنية التحتية لـ Google. تشمل الأطر الشائعة الأخرى ما يلي:
1. موالف كيراس: امتداد لـ Keras يسمح بتحسين المعلمات الفائقة بسهولة.
2. أوبتونا: إطار عمل برمجي لأتمتة تحسين المعلمات الفائقة باستخدام استراتيجيات فعالة لأخذ العينات والتشذيب.
3. Scikit-learn's GridSearchCV وRandizedSearchCV: هذه أدوات بسيطة ولكنها قوية لضبط المعلمات الفائقة في نماذج scikit-Learn.
أفضل الممارسات
1. ابدأ بالبحث الخشن: ابدأ ببحث واسع النطاق عبر نطاق واسع من المعلمات الفائقة لفهم تأثيرها على أداء النموذج.
2. تحسين البحث: بمجرد تحديد منطقة واعدة، قم بإجراء بحث أكثر دقة داخل تلك المنطقة للتركيز على المعلمات الفائقة المثالية.
3. استخدم التحقق المتبادل: استخدم التحقق المتبادل للتأكد من تعميم المعلمات الفائقة بشكل جيد على البيانات غير المرئية.
4. مراقبة الإفراط في التجهيز: راقب أداء النموذج فيما يتعلق ببيانات التحقق من الصحة لاكتشاف التجاوز في وقت مبكر.
5. الاستفادة من الأدوات الآلية: استخدم أدوات ضبط المعلمات الفائقة الآلية لتوفير الوقت والموارد الحسابية.
تعد المعلمات الفائقة جانبًا أساسيًا في التعلم الآلي الذي يتطلب دراسة وضبطًا متأنيين. وهي تحكم عملية التدريب وبنية النماذج، مما يؤثر بشكل كبير على أدائها وقدراتها على التعميم. يمكن أن يؤدي الضبط الفعال للمعلمات الفائقة إلى تحسينات كبيرة في دقة النموذج وكفاءته، مما يجعله خطوة حاسمة في سير عمل التعلم الآلي.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- كيف تقرر خوارزمية التعلم الآلي التي يجب استخدامها وكيف تجدها؟
- ما هو الفرق بين التعلم الفيدرالي والحوسبة الحافة والتعلم الآلي على الجهاز؟
- كيفية تحضير وتنظيف البيانات قبل التدريب؟
- أقصد أنشطة مثل التصنيف والتعريف وما إلى ذلك. أود الحصول على قائمة بجميع الأنشطة الممكنة وشرح لما يعنيه كل منها.
- ما هي الأنشطة التي يمكن القيام بها باستخدام التعلم الآلي وكيف يمكن استخدامها؟
- ما هي القواعد الأساسية لتبني استراتيجية محددة؟ هل يمكنك الإشارة إلى المعايير المحددة التي تجعلني أدرك ما إذا كان من المفيد استخدام نموذج أكثر تعقيدًا؟
- مع أي معلمة أفهم إذا كان الوقت قد حان للتحول من النموذج الخطي إلى التعلم العميق؟
- ما هو إصدار Python الأفضل لتثبيت TensorFlow لتجنب المشكلات المتعلقة بعدم توفر توزيعات TF؟
- ما هي الشبكة العصبية العميقة؟
- كم من الوقت يستغرق عادةً تعلم أساسيات التعلم الآلي؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning