- يبدأ التدريب الناجح لنموذج الذكاء الاصطناعي ببيانات عالية الجودة تمثل بدقة واتساق مواقف حقيقية وأصيلة.
- استخدام مجموعة بيانات كبيرة جدًا، خوارزمية معقدة جدًا، أو نوع نموذج خاطئ قد يؤدي إلى نظام يكتفي بمعالجة البيانات بدلاً من التعلم والتحسين.
أساسًا، يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات لإجراء التنبؤات. هذه القدرة يمكن أن تغذي توصيات «قد يعجبك أيضًا» على خدمات البث، ولكنها أيضًا وراء روبوتات الدردشة القادرة على فهم الاستعلامات باللغة الطبيعية والتنبؤ بالإجابة الصحيحة، بالإضافة إلى التطبيقات التي تفحص صورة وتستخدم التعرف على الوجه لاقتراح من في الصورة. ومع ذلك، فإن تحقيق هذه التنبؤات يتطلب تدريبًا فعالًا لنموذج الذكاء الاصطناعي، وقد تتطلب التطبيقات الأحدث التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أساليب تعلم مختلفة قليلاً.
تحضير البيانات
يبدأ التدريب الناجح لنموذج الذكاء الاصطناعي ببيانات عالية الجودة تمثل بدقة واتساق مواقف حقيقية وأصيلة. بدون ذلك، تكون النتائج التي تم الحصول عليها غير ذات معنى. لتحقيق النجاح، يجب على فرق المشروع اختيار مصادر البيانات المناسبة، وإنشاء عمليات وبنية تحتية لجمع البيانات يدويًا وآليًا، ووضع عمليات مناسبة للتنظيف/التحويل.
اقرأ أيضًا:التحديات الأربعة لإدارة البيانات
اقرأ أيضًا:تقنيات معالجة اللغة الطبيعية في علم البيانات
اختيار نموذج التدريب
إذا كانت المحافظة على البيانات تضع أسس المشروع، فإن اختيار النموذج يبني الآلية. تشمل متغيرات هذا القرار تعريف المعلمات والأهداف للمشروع، واختيار بنية النموذج، واختيار الخوارزميات. وبما أن نماذج التدريب المختلفة تتطلب كميات مختلفة من الموارد، يجب موازنة هذه العوامل مع اعتبارات عملية مثل متطلبات الحوسبة، والجداول الزمنية، والتكاليف، والتعقيد.
إجراء التدريب الأولي
كما في المثال أعلاه حيث نعلم طفلاً التمييز بين قطة وكلب، يبدأ تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بالأساسيات. استخدام مجموعة بيانات كبيرة جدًا، خوارزمية معقدة جدًا، أو نوع نموذج خاطئ قد يؤدي إلى نظام يكتفي بمعالجة البيانات بدلاً من التعلم والتحسين. أثناء التدريب الأولي، يجب على علماء البيانات التركيز على تحقيق النتائج ضمن المعلمات المتوقعة مع مراقبة الأخطاء التي قد تعطل الخوارزمية. من خلال التدريب دون المبالغة، يمكن للنماذج أن تتحسن منهجيًا بخطوات منتظمة ومضمونة.
التحقق من صحة التدريب
بمجرد أن يجتاز النموذج مرحلة التدريب الأولي، فإنه ينتج بشكل موثوق النتائج المتوقعة للمعايير الرئيسية. يمثل التحقق من صحة التدريب المرحلة التالية. هنا، يسعى الخبراء إلى اختبار النموذج بشكل مناسب لكشف المشكلات أو المفاجآت أو الثغرات في الخوارزمية. تستخدم هذه الخطوة مجموعة منفصلة من مجموعات البيانات، عادةً ما تكون أكبر وأكثر تعقيدًا من مجموعات بيانات التدريب.
بينما يقوم علماء البيانات بإجراء تمريرات عبر مجموعات البيانات هذه، يقومون بتقييم أداء النموذج. على الرغم من أهمية دقة النتائج، إلا أن العملية نفسها لا تقل أهمية. تتضمن الأولويات الرئيسية للعملية متغيرات مثل الدقة (نسبة التنبؤات الصحيحة) والاستدعاء (نسبة التعريف الصحيح للفئات). في بعض الحالات، يمكن تقييم النتائج باستخدام قيمة مترية. على سبيل المثال، درجة F1 هي مقياس يُعزى إلى نماذج التصنيف يتضمن أوزانًا لأنواع مختلفة من الإيجابيات/السلبيات الكاذبة، مما يسمح بتفسير أكثر شمولية لنجاح النموذج.
اختبار النموذج
بمجرد التحقق من صحة النموذج باستخدام مجموعات بيانات مختارة ومناسبة للغرض، يمكن استخدام بيانات حقيقية لاختبار الأداء والدقة. يجب أن تُشتق مجموعات البيانات في هذه المرحلة من سيناريوهات العالم الحقيقي، وهي خطوة مجازية «إزالة عجلات التدريب» للسماح للنموذج بالطيران بمفرده. إذا قدم النموذج نتائج دقيقة — والأهم من ذلك، نتائج متوقعة — مع بيانات الاختبار، فهو جاهز للنشر عبر الإنترنت. إذا أظهر النموذج أي ثغرات بأي شكل من الأشكال، يتم تكرار عملية التدريب حتى يصل النموذج إلى معايير الأداء أو يتجاوزها.