تدريب نموذج اصطناعي، مثل نموذج تعلم الآلة أو الشبكة العصبية، يتضمن عملية تعليم النموذج كيفية إجراء التنبؤات، التعرف على الأنماط، أو أداء مهام معينة بناءً على البيانات. إليك نظرة عامة على الخطوات المتضمنة في تدريب نموذج اصطناعي:

جمع البيانات: الخطوة الأولى في تدريب النموذج هي جمع البيانات ذات الصلة. تلعب جودة وكمية البيانات دورًا حاسمًا في أداء النموذج. يجب أن تكون البيانات تمثيلية للمشكلة التي ترغب في حلها باستخدام النموذج.

معالجة البيانات: غالبًا ما تتطلب البيانات الخام معالجة مسبقة، والتي قد تشمل مهام مثل تنظيف البيانات، التطبيع، التعامل مع القيم المفقودة، وهندسة الميزات. تضمن المعالجة المسبقة أن تكون البيانات في صيغة مناسبة للنموذج.

تقسيم البيانات: يتم عادةً تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب، والتحقق، والاختبار. تُستخدم مجموعة التدريب لتدريب النموذج، وتساعد مجموعة التحقق في ضبط المعلمات وتحليل أداء النموذج خلال التدريب، وتُستخدم مجموعة الاختبار لتقييم الأداء النهائي للنموذج.

اختيار النموذج: اختر بنية نموذج تعلم الآلة أو التعلم العميق المناسبة لمشكلتك. تعتمد اختيار النموذج على طبيعة البيانات والمهمة المحددة التي تريد حلها.

تهيئة النموذج: قم بتهيئة معلمات النموذج ببعض القيم الأولية. بالنسبة لنماذج التعلم العميق، يتم ذلك عادةً باستخدام التهيئة العشوائية.

حلقة التدريب:

• التمرير الأمامي: قم بتغذية بيانات التدريب إلى النموذج، واحسب تنبؤات النموذج.
• حساب الخسارة: قارن تنبؤات النموذج بالقيم الحقيقية (الأهداف الفعلية) باستخدام دالة خسارة. الخسارة تقيس الخطأ بين القيم المتوقعة والفعلية.
• التنقيط العكسي: احسب التدرجات للخسارة بالنسبة لمعلمات النموذج باستخدام قاعدة السلسلة. يُعرف هذا بالتنقيط العكسي.
• تحديث المعلمات: قم بتحديث معلمات النموذج (الأوزان والانحيازات) باستخدام خوارزمية تحسين (مثل الانحدار العشوائي) لتقليل الخسارة.

ضبط المعلمات: جرب معلمات مختلفة، مثل معدل التعلم، حجم الدفعة، وعدد الطبقات في الشبكة العصبية، لتحسين أداء النموذج. يتم ذلك غالبًا عن طريق مراقبة أداء النموذج على مجموعة التحقق.

الإيقاف المبكر: راقب أداء النموذج على مجموعة التحقق وتوقف عن التدريب إذا لم يكن هناك تحسين أو إذا بدأ الأداء في التدهور. هذا يمنع الإفراط في التكيف.

تقييم النموذج: بعد الانتهاء من التدريب، قم بتقييم أداء النموذج على مجموعة الاختبار لتقييم مدى تعميمه على بيانات جديدة وغير مرئية. تختلف مقاييس التقييم الشائعة حسب المشكلة، مثل الدقة، والاسترجاع، ودرجة F1، أو متوسط الخطأ المربع.

نشر النموذج: إذا كان النموذج يلبي معايير أدائك، يمكن نشره في تطبيق حقيقي. قد يتضمن ذلك دمجه في نظام برمجي، أو موقع ويب، أو تطبيق موبايل.

المراقبة والصيانة: راقب باستمرار أداء النموذج في البيئة الواقعية وقم بتحديثه عند الضرورة للتكيف مع تغييرات توزيع البيانات أو المتطلبات.

قد تختلف عملية التدريب بناءً على نوع النموذج، وتعقيد المشكلة، ومتطلبات المجال المحددة. من المهم تصميم وتدريب وتقييم النماذج بعناية لضمان تقديمها لنتائج دقيقة وموثوقة لتطبيقاتها المقصودة.