التدريب على نموذج التعلم الآلي: الدليل الكامل للشركات

في عام 2016، أطلقت مايكروسوفت روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي اسمه Tay. كان من المفترض أن تتعمق في المحادثات في الوقت الفعلي على تويتر، وتلتقط اللغة، وتصبح أكثر ذكاءً مع كل محادثة جديدة.

ومع ذلك، فقد اتجهت التجربة نحو الجنوب حيث استغل المستخدمون الضارون بسرعة مهارات التعلم الخاصة بروبوت الدردشة. وفي غضون ساعات من إطلاقه، بدأ تاي بنشر تغريدات مسيئة وغير لائقة، مما يعكس اللغة السلبية التي تعلمها من المستخدمين.

انتشرت تغريدات تاي على نطاق واسع، وجذبت الكثير من الاهتمام وأضرت بسمعة مايكروسوفت. سلط الحادث الضوء على المخاطر المحتملة لنشر نماذج التعلم الآلي (ML) في بيئات العالم الحقيقي غير الخاضعة للرقابة. واضطرت الشركة إلى تقديم اعتذارات علنية وإغلاق تاي، معترفة بالعيوب في تصميمها.

ننتقل سريعًا إلى اليوم، وها نحن هنا نتعمق في أهمية التدريب المناسب على نموذج تعلم الآلة - وهو نفس الشيء الذي كان من الممكن أن ينقذ Microsoft من عاصفة العلاقات العامة هذه.

لذلك، ربط حزام الأمان! إليك دليلك للتدريب على نموذج ML من شركة تطوير التعلم الآلي ITRex.

التدريب على نموذج التعلم الآلي: كيف تشكل الأساليب المختلفة للتعلم الآلي عملية التدريب

لنبدأ بهذا: لا يوجد نهج واحد يناسب الجميع فيما يتعلق بتعلم الآلة. تعتمد الطريقة التي تدرب بها نموذج تعلم الآلة على طبيعة بياناتك والنتائج التي تهدف إليها.

دعونا نلقي نظرة سريعة على أربعة أساليب رئيسية لتعلم الآلة ونرى كيف يشكل كل منها عملية التدريب.

التعلم تحت الإشراف

في التعلم الخاضع للإشراف، يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات مصنفة، وتعلم كيفية ربط بيانات الإدخال بالمخرجات الصحيحة. يقوم المهندس بتوجيه النموذج عبر مجموعة من المشكلات التي تم حلها قبل أن يتمكن النموذج من معالجة المشكلات الجديدة بمفرده.

مثال: فكر في نموذج تعليمي خاضع للإشراف ومكلف بتصنيف صور القطط والكلاب. تشتمل مجموعة البيانات ذات العلامات على صور تم وضع علامة عليها بالتسميات المقابلة (قطة أو كلب). يقوم النموذج بتحسين معلماته للتنبؤ بدقة بتسميات الصور الجديدة غير المرئية.

تعليم غير مشرف عليه

هنا، على العكس من ذلك، تغوص الخوارزمية في بيانات غير مصنفة وتبحث عن أنماط وعلاقات بمفردها. يقوم بتجميع نقاط بيانات مماثلة ويكتشف الهياكل المخفية.

مثال: فكر في تدريب نموذج تعلم الآلة لتجميع العملاء في مجموعة بيانات التجارة الإلكترونية. يمر النموذج عبر بيانات العملاء ويميز مجموعات العملاء المتميزة بناءً على سلوكهم الشرائي.

التعلم شبه الخاضع للإشراف

التعلم شبه الخاضع للإشراف هو الحل الوسط الذي يجمع بين عناصر التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. مع كمية صغيرة من البيانات المصنفة ومجموعة أكبر من البيانات غير المسماة، تحقق الخوارزمية التوازن. إنه الخيار العملي عندما تكون مجموعات البيانات المصنفة بالكامل نادرة.

مثال: تخيل سيناريو التشخيص الطبي حيث تكون البيانات المصنفة (الحالات ذات النتائج المعروفة) محدودة. ومن شأن التعلم شبه الخاضع للإشراف أن يستفيد من مزيج من بيانات المرضى المصنفة ومجموعة أكبر من بيانات المرضى غير المصنفة، مما يعزز قدراته التشخيصية.

تعزيز التعلم

التعلم المعزز هو المعادل الخوارزمي للتجربة والخطأ. يتفاعل النموذج مع البيئة، ويتخذ القرارات ويتلقى ردود الفعل في شكل مكافآت أو عقوبات. وبمرور الوقت، تقوم بتحسين استراتيجيتها لتحقيق أقصى قدر من المكافآت التراكمية.

مثال: فكر في تدريب نموذج التعلم الآلي لطائرة بدون طيار مستقلة. تتعلم الطائرة بدون طيار التنقل عبر البيئة من خلال الحصول على مكافآت مقابل التنقل الناجح وعقوبات الاصطدامات. وبمرور الوقت، تعمل على تحسين سياستها للتنقل بشكل أكثر كفاءة.

في حين أن كل نهج تعلم الآلة يتطلب تسلسلًا مصممًا بشكل فريد والتركيز على خطوات معينة، إلا أن هناك مجموعة أساسية من الخطوات التي يمكن تطبيقها على نطاق واسع عبر طرق مختلفة.

في القسم التالي، سنرشدك خلال هذا التسلسل.

التدريب على نموذج التعلم الآلي: خطوة بخطوة

تحديد الفرص وتحديد نطاق المشروع

لا تتضمن هذه الخطوة مجرد فك رموز مشكلة العمل المطروحة فحسب، بل تتضمن أيضًا تحديد الفرص التي يمكن أن يحقق فيها تعلم الآلة قوته التحويلية.

ابدأ بالتعامل مع أصحاب المصلحة الرئيسيين، بما في ذلك صناع القرار وخبراء المجال، للحصول على فهم شامل لتحديات العمل وأهدافه.

بعد ذلك، قم بتوضيح المشكلة المحددة التي تهدف إلى معالجتها من خلال تدريب نموذج تعلم الآلة والتأكد من توافقها مع أهداف العمل الأوسع.

عند القيام بذلك، احذر من الغموض. يمكن أن تؤدي بيانات المشكلة الغامضة إلى حلول مضللة. من الضروري توضيح المشكلة وتحديدها لتجنب التوجيه الخاطئ خلال المراحل اللاحقة. على سبيل المثال، اختر "زيادة تفاعل المستخدم على تطبيق الهاتف المحمول بنسبة 15% من خلال توصيات المحتوى المخصص خلال الربع القادم" بدلاً من "زيادة تفاعل المستخدم" - فهو أمر محدد كميًا ومركزًا وقابلاً للقياس.

الخطوة التالية التي يمكنك اتخاذها في أقرب وقت ممكن في مرحلة تعريف النطاق هي تقييم مدى توفر البيانات ذات الصلة وجودتها.

تحديد مصادر البيانات المحتملة التي يمكن الاستفادة منها لحل المشكلة. لنفترض أنك تريد التنبؤ بتراجع العملاء في خدمة قائمة على الاشتراك. سيتعين عليك تقييم سجلات اشتراكات العملاء، وسجلات الاستخدام، والتفاعلات مع فرق الدعم، وسجل الفواتير. وبصرف النظر عن ذلك، يمكنك أيضًا اللجوء إلى تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي، واستطلاعات آراء العملاء، والمؤشرات الاقتصادية الخارجية.

وأخيرًا، قم بتقييم جدوى تطبيق تقنيات تعلم الآلة على المشكلة المحددة. خذ بعين الاعتبار القيود التقنية (مثل القدرة الحسابية وسرعة معالجة البنية التحتية الحالية)، والموارد (مثل الخبرة والميزانية المتاحة)، والقيود المتعلقة بالبيانات (مثل اعتبارات خصوصية البيانات وإمكانية الوصول إليها).

اكتشاف البيانات والتحقق من صحتها والمعالجة المسبقة

يكمن أساس التدريب الناجح على نموذج تعلم الآلة في البيانات عالية الجودة. دعونا نستكشف استراتيجيات اكتشاف البيانات والتحقق من صحتها ومعالجتها مسبقًا.

اكتشاف البيانات

قبل الغوص في التدريب على نموذج تعلم الآلة، من الضروري الحصول على فهم عميق للبيانات المتوفرة لديك. يتضمن ذلك استكشاف البنية والتنسيقات والعلاقات داخل البيانات.

ماذا يستلزم اكتشاف البيانات بالضبط؟

• تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، حيث يمكنك كشف الأنماط والعلاقات والقيم المتطرفة ضمن مجموعة البيانات المتاحة، بالإضافة إلى تصور الإحصائيات والتوزيعات الرئيسية للحصول على رؤى حول البيانات.

تخيل شركة بيع بالتجزئة تهدف إلى تحسين استراتيجية التسعير الخاصة بها. في مرحلة EDA، يمكنك التعمق في بيانات المبيعات التاريخية. من خلال تقنيات التصور مثل المخططات المبعثرة والرسوم البيانية، يمكنك الكشف عن وجود علاقة إيجابية قوية بين الفترات الترويجية وزيادة المبيعات. بالإضافة إلى ذلك، يكشف التحليل عن قيم متطرفة خلال مواسم العطلات، مما يشير إلى حالات شاذة محتملة تتطلب مزيدًا من التحقيق. وبالتالي، يسمح EDA بفهم ديناميكيات أنماط المبيعات، والارتباطات، والسلوك الخارجي.

• تحديد الميزة، حيث يمكنك تحديد الميزات التي تساهم بشكل مفيد في المشكلة المطروحة. عليك أيضًا أن تأخذ في الاعتبار أهمية وأهمية كل ميزة لتحقيق هدف العمل المحدد.

بناءً على المثال أعلاه، قد يتضمن تحديد الميزة التعرف على الجوانب التي تؤثر على المبيعات. من خلال التحليل الدقيق، يمكنك تحديد ميزات مثل فئات المنتجات ومستويات التسعير والتركيبة السكانية للعملاء كمساهمين محتملين. ثم عليك أن تنظر في أهمية كل ميزة. على سبيل المثال، لاحظت أن فئة المنتج قد يكون لها أهمية متفاوتة خلال الفترات الترويجية. وبالتالي، يضمن تحديد الميزة قيامك بتدريب نموذج التعلم الآلي على السمات ذات التأثير المفيد على النتيجة المرجوة.

• أخذ عينات البيانات، حيث تستخدم تقنيات أخذ العينات للحصول على مجموعة فرعية تمثيلية من البيانات للاستكشاف الأولي. بالنسبة لأعمال البيع بالتجزئة من المثال أعلاه، يصبح أخذ عينات البيانات ضروريًا. لنفترض أنك تستخدم عينات عشوائية لاستخراج مجموعة فرعية تمثيلية من بيانات المبيعات من فترات زمنية مختلفة. بهذه الطريقة، يمكنك ضمان تمثيل متوازن للفترات العادية والترويجية.

ثم يمكنك تطبيق أخذ العينات الطبقية للتأكد من تمثيل كل فئة من فئات المنتجات بشكل متناسب. من خلال استكشاف هذه المجموعة الفرعية، يمكنك الحصول على رؤى أولية حول اتجاهات المبيعات، والتي تمكنك من اتخاذ قرارات مستنيرة حول المراحل اللاحقة من رحلة التدريب على نموذج تعلم الآلة.

تأكيد صحة البيانات

لا يمكن المبالغة في أهمية التحقق القوي من صحة البيانات للتدريب على نموذج تعلم الآلة. فهو يضمن أن المعلومات التي يتم إدخالها في النموذج دقيقة وكاملة ومتسقة. كما أنه يساعد على تعزيز نموذج أكثر موثوقية ويساعد على تخفيف التحيز.

في مرحلة التحقق من صحة البيانات، تقوم بتقييم سلامة البيانات بدقة وتحديد أي تناقضات أو حالات شاذة قد تؤثر على أداء النموذج. فيما يلي الخطوات الدقيقة التي يجب اتخاذها:

• فحوصات جودة البيانات، حيث يمكنك (1) البحث عن القيم المفقودة عبر الميزات وتحديد الاستراتيجيات المناسبة لإزالتها؛ (2) ضمان الاتساق في تنسيق البيانات والوحدات، وتقليل التناقضات التي قد تؤثر على التدريب النموذجي؛ (3) تحديد القيم المتطرفة التي قد تؤدي إلى تحريف التدريب النموذجي والتعامل معها؛ و (4) التحقق من الكفاية المنطقية للبيانات.
• التحقق المتبادل، حيث يمكنك التحقق من البيانات مقابل معرفة المجال أو المصادر الخارجية للتحقق من دقتها وموثوقيتها.

المعالجة المسبقة للبيانات

تضمن المعالجة المسبقة للبيانات تدريب النموذج على مجموعة بيانات نظيفة ومتسقة وممثلة، مما يعزز تعميمه على البيانات الجديدة غير المرئية. إليك ما تفعله لتحقيق ذلك:

• التعامل مع البيانات المفقودة: تحديد القيم المفقودة وتنفيذ استراتيجيات مثل التضمين أو الإزالة بناءً على طبيعة البيانات ومشكلة العمل التي يتم حلها.
• اكتشاف القيم المتطرفة ومعالجتها: استخدم الأساليب الإحصائية لتحديد القيم المتطرفة والتعامل معها، مع التأكد من أنها لا تؤثر على عملية تعلم النموذج.
• التطبيع، التوحيد: قياس الميزات الرقمية إلى نطاق قياسي (على سبيل المثال باستخدام تطبيع درجة Z)، وضمان الاتساق ومنع ميزات معينة من السيطرة على ميزات أخرى.
• التشفير: تحويل البيانات إلى تنسيق ثابت (على سبيل المثال من خلال التشفير السريع أو تضمين الكلمات).
• هندسة الميزات: استخلاص ميزات جديدة أو تعديل الميزات الموجودة لتعزيز قدرة النموذج على التقاط الأنماط ذات الصلة في البيانات.

عند إعداد البيانات للتدريب على نموذج التعلم الآلي، من المهم تحقيق التوازن بين الاحتفاظ بالمعلومات القيمة ضمن مجموعة البيانات ومعالجة العيوب أو الحالات الشاذة الموجودة في البيانات. قد يؤدي تحقيق التوازن الخاطئ إلى فقدان معلومات قيمة عن غير قصد، مما يحد من قدرة النموذج على التعلم والتعميم.

اعتماد استراتيجيات تعالج العيوب مع تقليل فقدان البيانات المفيدة. قد يتضمن ذلك معالجة خارجية دقيقة، أو احتسابًا انتقائيًا، أو النظر في طرق تشفير بديلة للمتغيرات الفئوية.

هندسة البيانات

في الحالات التي تكون فيها البيانات غير كافية، يأتي دور هندسة البيانات. يمكنك التعويض عن نقص البيانات من خلال تقنيات مثل زيادة البيانات وتوليفها. دعونا نتعمق في التفاصيل:

• زيادة البيانات: يتضمن ذلك إنشاء أشكال أو أمثلة جديدة للبيانات الموجودة من خلال تطبيق تحويلات مختلفة دون تغيير المعنى الأصلي. على سبيل المثال، بالنسبة لبيانات الصورة، يمكن أن تشمل التعزيز التدوير أو التقليب أو التكبير/التصغير أو تغيير السطوع. بالنسبة للبيانات النصية، قد تتضمن الاختلافات إعادة الصياغة أو إدخال المرادفات. وبالتالي، من خلال توسيع مجموعة البيانات بشكل مصطنع من خلال التعزيز، فإنك تقدم النموذج إلى مجموعة أكثر تنوعًا من السيناريوهات، مما يحسن قدرته على الأداء على البيانات غير المرئية.
• تركيب البيانات: يستلزم ذلك إنشاء مثيلات بيانات جديدة تمامًا تتوافق مع خصائص مجموعة البيانات الحالية. يمكن إنشاء البيانات الاصطناعية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أو المحاكاة أو الاستفادة من المعرفة بالمجال لإنشاء أمثلة معقولة. يعد تجميع البيانات ذا قيمة خاصة في المواقف التي يكون فيها الحصول على المزيد من البيانات الواقعية أمرًا صعبًا.

اختيار الخوارزمية المثلى

تم الانتهاء من عمل البيانات. تتعلق المرحلة التالية في عملية التدريب على نموذج ML بالخوارزميات. يعد اختيار الخوارزمية المثالية قرارًا استراتيجيًا يؤثر على أداء ودقة نموذجك المستقبلي.

هناك العديد من خوارزميات تعلم الآلة الشائعة، كل منها مناسبة لمجموعة محددة من المهام.

• الانحدار الخطي: ينطبق على التنبؤ بنتيجة مستمرة بناءً على ميزات الإدخال. وهو مثالي للسيناريوهات التي توجد فيها علاقة خطية بين الميزات والمتغير المستهدف - على سبيل المثال، توقع سعر المنزل استنادًا إلى ميزات مثل اللقطات المربعة وعدد غرف النوم والموقع.
• أشجار القرار: قادرة على التعامل مع كل من البيانات الرقمية والفئوية، مما يجعلها مناسبة للمهام التي تتطلب حدود قرار واضحة - على سبيل المثال، تحديد ما إذا كانت رسالة البريد الإلكتروني بريدًا عشوائيًا أم لا بناءً على ميزات مثل المرسل والموضوع والمحتوى.
• الغابة العشوائية: نهج التعلم الجماعي الذي يجمع بين أشجار القرار المتعددة للحصول على دقة وقوة أعلى، مما يجعله فعالاً في حل المشكلات المعقدة - على سبيل المثال، التنبؤ بتغير العملاء باستخدام مجموعة من بيانات الاستخدام التاريخية والتركيبة السكانية للعملاء.
• أجهزة ناقل الدعم (SVM): فعالة للسيناريوهات التي تكون فيها حدود القرار الواضحة أمرًا بالغ الأهمية، خاصة في المساحات عالية الأبعاد مثل التصوير الطبي. أحد الأمثلة على المهام التي يمكن تطبيق SVMs عليها هو تصنيف الصور الطبية على أنها سرطانية أو غير سرطانية بناءً على الميزات المختلفة المستخرجة من الصور.
• أقرب جيران K (KNN): بالاعتماد على القرب، تقوم KNN بإجراء تنبؤات بناءً على فئة الأغلبية أو متوسط ​​نقاط البيانات القريبة. وهذا يجعل KNN مناسبًا للتصفية التعاونية في أنظمة التوصية، حيث يمكنه اقتراح أفلام للمستخدم بناءً على تفضيلات المستخدمين الذين لديهم سجل مشاهدة مماثل.
• الشبكات العصبية: تتفوق في التقاط الأنماط والعلاقات المعقدة، مما يجعلها قابلة للتطبيق على مهام معقدة متنوعة، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.

فيما يلي العوامل التي تؤثر على اختيار خوارزمية للتدريب على نموذج تعلم الآلة.

• طبيعة المشكلة: نوع المشكلة سواء كانت تصنيفية أو انحدارية أو تجميعية أو أي شيء آخر.
• حجم مجموعة البيانات وتعقيدها: قد تستفيد مجموعات البيانات الكبيرة من الخوارزميات التي يتم قياسها بشكل جيد، في حين قد تتطلب هياكل البيانات المعقدة نماذج أكثر تعقيدًا.
• متطلبات القابلية للتفسير: توفر بعض الخوارزميات إمكانية تفسير أكبر، وهو أمر بالغ الأهمية للسيناريوهات التي يكون فيها فهم قرارات النموذج أمرًا بالغ الأهمية.

التدريب على نماذج التعلم الآلي

في مرحلة تدريب النموذج، يمكنك تدريب الخوارزميات وضبطها لتحقيق الأداء الأمثل. في هذا القسم، سنرشدك خلال الخطوات الأساسية لعملية التدريب النموذجي.

ابدأ بتقسيم مجموعة البيانات الخاصة بك إلى ثلاثة أجزاء: مجموعات التدريب والتحقق من الصحة والاختبار.

• مجموعة التدريب: هذه المجموعة الفرعية من البيانات هي المصدر الأساسي لتدريس النموذج. يتم استخدامه لتدريب نموذج ML، مما يسمح له بتعلم الأنماط والعلاقات بين المدخلات والمخرجات. عادةً ما تشتمل مجموعة التدريب على الجزء الأكبر من البيانات المتاحة.
• مجموعة التحقق من الصحة: ​​تساعد مجموعة البيانات هذه في تقييم أداء النموذج أثناء التدريب. يتم استخدامه لضبط المعلمات الفائقة وتقييم قدرة تعميم النموذج.
• مجموعة الاختبار: تعمل مجموعة البيانات هذه بمثابة الفحص النهائي للنموذج. وهي تشتمل على بيانات جديدة لم يواجهها النموذج أثناء التدريب أو التحقق من الصحة. توفر مجموعة الاختبار تقديرًا لكيفية أداء النموذج في سيناريوهات العالم الحقيقي.

بعد تشغيل الخوارزميات من خلال مجموعة بيانات الاختبار، يمكنك الحصول على فهم أولي لأداء النموذج والانتقال إلى ضبط المعلمة الفائقة.

المعلمات الفائقة هي تكوينات محددة مسبقًا توجه عملية تعلم النموذج. قد تكون بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة هي معدل التعلم، الذي يتحكم في حجم الخطوة أثناء التدريب، أو عمق شجرة القرار في غابة عشوائية. يساعد ضبط المعلمات الفائقة في العثور على "الإعداد" المثالي للنموذج.

تقييم النموذج والتحقق من صحته

لضمان الأداء الأمثل للنموذج، من المهم تقييمه مقابل المقاييس المحددة. اعتمادا على المهمة التي بين يديك، يمكنك اختيار مجموعة محددة من المقاييس. تشمل تلك المستخدمة بشكل شائع في التدريب على نموذج التعلم الآلي ما يلي.

• تحدد الدقة مدى الصحة العامة لتنبؤات النموذج وتوضح كفاءته العامة.
• الدقة والتذكر، حيث يركز الأول على دقة التنبؤات الإيجابية، مما يضمن أنه عندما يدعي النموذج نتيجة إيجابية، فإنه يفعل ذلك بشكل صحيح، ويقيس الأخير قدرة النموذج على التقاط جميع الحالات الإيجابية في مجموعة البيانات.
• تسعى نتيجة F1 إلى تحقيق التوازن بين الدقة والتذكر. فهو يوفر قيمة رقمية واحدة تلتقط أداء النموذج. نظرًا لأن الدقة والتذكر غالبًا ما يظهران مقايضة (فكر: تحسين أحد هذه المقاييس يأتي عادةً على حساب الآخر)، فإن درجة F1 تقدم مقياسًا موحدًا يأخذ في الاعتبار كلا الجانبين.
• تعكس AUC-ROC، أو المنطقة الموجودة أسفل خاصية تشغيل جهاز الاستقبال، قدرة النموذج على التمييز بين الفئات الإيجابية والسلبية.
• تحدد "مقاييس المسافة" الفرق أو "المسافة" بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية. من أمثلة "مقاييس المسافة" متوسط ​​الخطأ التربيعي (MSE)، ومتوسط ​​الخطأ المطلق (MAE)، وR-squared.

إنتاج النموذج/النشر والقياس

بمجرد تدريب نموذج تعلم الآلة والتحقق من صحته، فإن الخطوة الحاسمة التالية هي النشر - وضع النموذج موضع التنفيذ في بيئة العالم الحقيقي. يتضمن ذلك دمج النموذج في البنية التحتية للأعمال الحالية.
تشمل الجوانب الرئيسية لنشر النموذج التي يجب أن تكون على دراية بها ما يلي.

• قابلية التوسع

يجب تصميم النموذج المنشور للتعامل مع أعباء العمل المتنوعة والتكيف مع التغيرات في حجم البيانات. تعد قابلية التوسع أمرًا بالغ الأهمية، خاصة في السيناريوهات التي من المتوقع أن يقوم فيها النموذج بمعالجة كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي.

• المراقبة والصيانة

المراقبة المستمرة ضرورية بعد النشر. يتضمن ذلك تتبع أداء النموذج في ظروف العالم الحقيقي، واكتشاف أي انحرافات أو تدهور في الدقة، ومعالجة المشكلات على الفور. تضمن الصيانة الدورية بقاء النموذج فعالاً مع تطور بيئة الأعمال.

• حلقات ردود الفعل

يعد إنشاء حلقات ردود الفعل أمرًا حيويًا للتحسين المستمر. يتيح جمع التعليقات من تنبؤات النموذج في العالم الحقيقي لعلماء البيانات تحسين النموذج وتحسينه بمرور الوقت.

التغلب على التحديات في التدريب على نماذج التعلم الآلي

دعونا نحلل تفاصيل تدريب نموذج تعلم الآلة من خلال استكشاف مثال واقعي. نوثق أدناه رحلتنا في إنشاء مرآة لياقة بدنية ذكية ثورية بقدرات الذكاء الاصطناعي، على أمل أن نقدم لك نظرة ثاقبة على الجانب العملي للتعلم الآلي.

دعونا نشارك قليلا من السياق أولا. مع إغلاق صالات الألعاب الرياضية بسبب جائحة فيروس كورونا (COVID) وتسبب في ظهور اللياقة البدنية المنزلية، تصور عميلنا حلاً يغير قواعد اللعبة - مرآة لياقة بدنية ذكية تعمل كمدرب شخصي. فهو يلتقط حركات المستخدمين، ويقدم التوجيه في الوقت الفعلي، ويضع خطط تدريب مخصصة.

لإضفاء الحيوية على هذه الوظيفة، قمنا بتصميم وتدريب نموذج تعلم الآلة الخاص بنا. نظرًا للطبيعة المعقدة للحل، لم تكن عملية التدريب على نموذج تعلم الآلة سهلة. لقد واجهنا بعض التحديات التي تمكنا من التغلب عليها بنجاح. دعونا نلقي نظرة على أبرزها.

1. التأكد من تنوع بيانات التدريب

لتدريب نموذج عالي الأداء، كان علينا التأكد من أن مجموعة بيانات التدريب كانت متنوعة وممثلة وخالية من التحيز. ولتحقيق ذلك، قام فريقنا بتطبيق تقنيات المعالجة المسبقة للبيانات، بما في ذلك الكشف عن البيانات الخارجية وإزالتها.

بالإضافة إلى ذلك، للتعويض عن الفجوة المحتملة في مجموعة البيانات وتعزيز تنوعها، قمنا بتصوير مقاطع فيديو مخصصة تعرض أشخاصًا يمارسون الرياضة في بيئات مختلفة، وفي ظل ظروف إضاءة مختلفة، وبمعدات تمرين متنوعة.

ومن خلال زيادة مجموعة البيانات الخاصة بنا باستخدام لقطات الفيديو الشاملة هذه، قمنا بإثراء فهم النموذج، مما مكنه من التكيف بشكل أكثر فعالية مع سيناريوهات العالم الحقيقي.

2. التنقل في التعقيد الخوارزمي للنموذج

كان التحدي الآخر الذي واجهناه هو تصميم وتدريب نموذج التعلم العميق القادر على تتبع حركات المستخدمين وتفسيرها بدقة.

قمنا بتطبيق استشعار العمق لالتقاط الحركة بناءً على المعالم التشريحية. لم يكن هذا بالأمر السهل. لقد تطلب الأمر معالجة دقيقة والتعرف على المعالم.

بعد جولة أولية من التدريب، واصلنا ضبط الخوارزميات من خلال دمج تقنيات رؤية الكمبيوتر المتقدمة، مثل الهيكلة (فكر في: تحويل الصورة الظلية للمستخدم إلى هيكل هيكلي مبسط لتحديد المعالم بكفاءة) والتتبع (ضمان الاتساق في التعرف على المعالم) مع مرور الوقت، وهو أمر حيوي للحفاظ على الدقة طوال التمرين الديناميكي).

3. ضمان الاتصال والتكامل السلس لأجهزة إنترنت الأشياء

نظرًا لأن مرآة اللياقة البدنية لا تتبع حركات الجسم فحسب، بل تتبع أيضًا الأوزان التي يتدرب بها المستخدمون، فقد قدمنا ​​مستشعرات لاصقة لاسلكية متصلة بقطع المعدات الفردية.

وكان علينا ضمان الاتصال دون انقطاع بين أجهزة الاستشعار والمرآة، فضلا عن تمكين مزامنة البيانات في الوقت الحقيقي. ومن أجل ذلك، قمنا بتطبيق بروتوكولات نقل البيانات المحسنة ووضعنا استراتيجيات لمعالجة الأخطاء لمعالجة مواطن الخلل المحتملة في نقل البيانات. بالإضافة إلى ذلك، استخدمنا تقنيات تحسين عرض النطاق الترددي لتسهيل الاتصال السريع الضروري للمزامنة في الوقت الحقيقي أثناء التمارين الديناميكية.

4. تنفيذ التعرف على الصوت

أضافت وظيفة التعرف على الصوت في مرآة اللياقة البدنية طبقة تفاعلية، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في الجهاز والتفاعل معه من خلال الأوامر الصوتية.

لتمكين المستخدمين من التفاعل مع النظام، قمنا بتطبيق ميكروفون يعمل بالصوت مع قائمة ثابتة من الأوامر المتعلقة باللياقة البدنية وتقنية التعرف على الصوت التي يمكنها تعلم كلمات جديدة وفهم المطالبات الجديدة التي يقدمها المستخدم.

وكان التحدي هو أن المستخدمين غالبًا ما يمارسون الرياضة في بيئات منزلية بها ضوضاء محيطة، مما جعل من الصعب على نظام التعرف على الصوت فهم الأوامر بدقة. ولمواجهة هذا التحدي، قمنا بتطبيق خوارزميات إلغاء الضوضاء وضبطنا نموذج التعرف على الصوت لتحسين الدقة في الظروف الصاخبة.

الاتجاهات المستقبلية في التدريب على نماذج التعلم الآلي

يتطور مشهد تعلم الآلة، ومن الاتجاهات البارزة التي تعد بإعادة تشكيل عملية التدريب على نموذج تعلم الآلة هو التعلم الآلي الآلي، أو AutoML. يوفر AutoML أسلوبًا أكثر سهولة وفعالية لتطوير نماذج تعلم الآلة.

فهو يسمح بأتمتة جزء كبير من سير العمل الموضح أعلاه، مما يسمح حتى لأولئك الذين ليس لديهم خبرة واسعة في تعلم الآلة بتسخير قوة تعلم الآلة.

إليك كيفية ضبط AutoML للتأثير على عملية التدريب على ML.

• إمكانية الوصول للجميع: يعمل AutoML على إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي من خلال تبسيط التعقيدات التي ينطوي عليها التدريب النموذجي. يمكن للأفراد ذوي الخلفيات المتنوعة، وليس فقط علماء البيانات المتمرسين، الاستفادة من أدوات AutoML لإنشاء نماذج قوية.
• الكفاءة والسرعة: يمكن أن تكون دورة تطوير تعلم الآلة التقليدية كثيفة الاستخدام للموارد وتستغرق وقتًا طويلاً. يعمل AutoML على تبسيط هذه العملية، حيث يقوم بأتمتة المهام مثل هندسة الميزات واختيار الخوارزمية وضبط المعلمات الفائقة. يؤدي ذلك إلى تسريع دورة حياة تطوير النموذج، مما يجعله أكثر كفاءة واستجابة لاحتياجات العمل.
• التحسين بدون خبرة: تتفوق خوارزميات AutoML في تحسين النماذج دون الحاجة إلى خبرة عميقة. إنهم يستكشفون بشكل متكرر مجموعات مختلفة من الخوارزميات والمعلمات الفائقة، بحثًا عن النموذج الأفضل أداءً. وهذا لا يوفر الوقت فحسب، بل يضمن أيضًا ضبط النموذج بدقة للحصول على الأداء الأمثل.
• التعلم المستمر والتكيف: غالبًا ما تتضمن أنظمة AutoML جوانب التعلم المستمر، والتكيف مع التغييرات في أنماط البيانات ومتطلبات العمل بمرور الوقت. تضمن هذه القدرة على التكيف أن تظل النماذج ذات صلة وفعالة في البيئات الديناميكية.

إذا كنت ترغب في تعظيم إمكانات بياناتك باستخدام تعلم الآلة، فاتصل بنا. سيرشدك خبراؤنا خلال التدريب على نموذج ML، بدءًا من تخطيط المشروع وحتى إنتاج النموذج.

تم نشر هذه المقالة في الأصل على موقع ITRex