عملية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي

تم تسليط الضوء على عملية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطها بالبنية التحتية للإنترنت، الحوكمة، التبعيات التشغيلية، أو وضوح السوق.

• يبدأ التدريب الناجح لنموذج الذكاء الاصطناعي ببيانات عالية الجودة تمثل بدقة واتساق مواقف حقيقية وأصيلة.
• قد يؤدي استخدام مجموعة بيانات كبيرة جدًا، أو خوارزمية معقدة جدًا، أو نوع نموذج خاطئ إلى نظام يكتفي بمعالجة البيانات بدلاً من التعلم والتحسين.

في الأساس، يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات لعمل تنبؤات. يمكن لهذه القدرة أن تغذي توصيات «قد يعجبك أيضًا» على خدمات البث، ولكنها أيضًا وراء روبوتات الدردشة القادرة على فهم الاستفسارات باللغة الطبيعية والتنبؤ بالإجابة الصحيحة، وكذلك التطبيقات التي تفحص صورة وتستخدم التعرف على الوجه لاقتراح من في الصورة. لكن الوصول إلى هذه التنبؤات يتطلب تدريبًا فعالاً لنموذج الذكاء الاصطناعي، وقد تتطلب التطبيقات الأحدث التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أساليب تعلم مختلفة قليلاً.

إعداد البيانات

يبدأتدريب نموذج الذكاء الاصطناعيالناجح ببيانات عالية الجودة تمثل بدقة واتساق مواقف حقيقية وأصيلة. بدون ذلك، لا معنى للنتائج التي يتم الحصول عليها. لتحقيق النجاح، يجب على فرق المشروع اختيار مصادر البيانات الصحيحة، وإنشاء عمليات وبنية تحتية لجمع البيانات يدويًا وآليًا، ووضع عمليات تنظيف/تحويل مناسبة.

اقرأ أيضًا:التحديات الأربعة لإدارة البيانات

اقرأ أيضًا:تقنيات معالجة اللغة الطبيعية في علم البيانات

اختيار نموذج تدريب

إذا كانت عملية تنظيم البيانات تضع أسس المشروع، فإن اختيار النموذج يبني الآلية. تشمل متغيرات هذا القرار تحديد معايير وأهداف المشروع، واختيار بنية النموذج واختيار خوارزمياته. نظرًا لأن نماذج التدريب المختلفة تتطلب كميات مختلفة من الموارد، يجب موازنة هذه العوامل مع عناصر عملية مثل متطلبات الحوسبة، والجداول الزمنية، والتكاليف، والتعقيد.

إجراء التدريب الأولي

كما في المثال أعلاه حيث يتم تعليم طفل التفريق بين قطة وكلب، يبدأ تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بالأساسيات. قد يؤدي استخدام مجموعة بيانات كبيرة جدًا، أو خوارزمية معقدة جدًا، أو نوع نموذج خاطئ إلى نظام يكتفي بمعالجة البيانات بدلاً من التعلم والتحسين. أثناء التدريب الأولي، يجب على علماء البيانات التركيز على الحصول على نتائج ضمن المعايير المتوقعة مع مراقبة الأخطاء التي قد تعطل الخوارزمية. من خلال التدرب دون المبالغة، يمكن للنماذج أن تتحسن بشكل منهجي 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 للكشف عن المشكلات أو المفاجآت أو الثغرات في الخوارزمية. تستخدم هذه الخطوة مجموعة منفصلة من مجموعات البيانات، عادة ما تكون أكبر وأكثر تعقيدًا من مجموعات بيانات التدريب.

بينما يقوم علماء البيانات بإجراء عمليات مع مجموعات البيانات هذه، يقومون بتقييم أداء النموذج. إذا كانت دقة النتائج مهمة، فإن العملية نفسها لا تقل أهمية. تتضمن الأولويات الرئيسية للعملية متغيرات مثل الدقة (Precision)، وهي النسبة المئوية للتنبؤات الصحيحة، والاستدعاء (Recall)، وهي النسبة المئوية لتحديد الفئات بشكل صحيح. في بعض الحالات، يمكن تقييم النتائج باستخدام مقياس قيمي. على سبيل المثال،درجة F1هي مقياس يُخصص لنماذج التصنيف يدمج أوزان الأنواع المختلفة 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 تكون مجموعات البيانات في هذه الخطوة مستمدة من سيناريوهات العالم الحقيقي، وهي خطوة «نزع عجلات التدريب» المجازية للسماح للنموذج بالطيران بمفرده. إذا قدم النموذج نتائج دقيقة — والأهم من ذلك، نتائج متوقعة — مع بيانات الاختبار، فهو جاهز للنشر. إذا كان النموذج يعاني من أي ثغرات، يتم تكرار عملية التدريب حتى يصل النموذج إلى معايير الأداء أو يتجاوزها.