التعلم الخاضع للإشراف
يعد التعلم الخاضع للإشراف نهجًا أساسيًا في تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي حيث تتعلم الخوارزميات من مجموعات بيانات معنونة لإجراء التنبؤات أو التصنيفات. استكشف عملي...
10 دقيقة قراءة
Supervised Learning
Machine Learning
+4
التعلم الخاضع للإشراف
يستخدم التعلم الخاضع للإشراف بيانات معنونة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على إجراء التنبؤات أو التصنيفات، ويشكل العمود الفقري للعديد من تطبيقات تعلم الآلة.
المكونات الرئيسية للتعلم الخاضع للإشراف
البيانات المعنونة
البيانات المعنونة ضرورية للتعلم الخاضع للإشراف. تتكون من أزواج من بيانات المدخلات والمخرجات الصحيحة. على سبيل المثال، قد تتضمن مجموعة بيانات معنونة لتصنيف الصور صوراً لحيوانات مقترنة بتسميات تحدد الحيوان في كل صورة.
مرحلة التدريب
خلال مرحلة التدريب، يتم تزويد النموذج بالبيانات المعنونة ويتعلم العلاقة بين المدخلات والمخرجات. تتضمن هذه العملية ضبط معلمات النموذج لتقليل الفرق بين توقعاته والمخرجات الفعلية.
مرحلة التنبؤ
بمجرد تدريب النموذج، يمكن استخدامه لإجراء التنبؤات على بيانات جديدة غير معنونة. يطبق النموذج العلاقات التي تعلمها لتوقع المخرجات لهذه المدخلات الجديدة.
كيف يعمل التعلم الخاضع للإشراف؟
يتضمن التعلم الخاضع للإشراف عدة خطوات:
- جمع البيانات: جمع مجموعة كبيرة ومتنوعة من البيانات المعنونة ذات الصلة بالمشكلة التي تريد حلها.
- معالجة البيانات المسبقة: تنظيف وتحضير البيانات، والتأكد من أنها بتنسيق مناسب للخوارزمية.
- اختيار النموذج: اختيار خوارزمية تعلم آلي مناسبة بناءً على طبيعة المشكلة (مثل التصنيف أو الانحدار).
- التدريب: استخدام البيانات المعنونة لتدريب النموذج، وضبط معالمه لتحسين الدقة.
- التحقق: تقييم أداء النموذج على مجموعة بيانات تحقق منفصلة لضمان تعميمه الجيد على البيانات الجديدة.
- النشر: بعد التحقق، نشر النموذج لإجراء التنبؤات على بيانات جديدة لم يرها من قبل.
أمثلة على التعلم الخاضع للإشراف
التصنيف
مهام التصنيف تتضمن توقع تسمية منفصلة لمدخل معين. على سبيل المثال، يقوم نظام كشف الرسائل المزعجة بتصنيف الرسائل الإلكترونية إلى “مزعج” أو “غير مزعج”.
الانحدار
مهام الانحدار تتضمن توقع قيمة مستمرة. على سبيل المثال، توقع سعر منزل بناءً على خصائصه مثل الحجم والموقع وعدد غرف النوم.
أنواع خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف
الانحدار الخطي
يستخدم لمهام الانحدار، حيث يقوم الانحدار الخطي بنمذجة العلاقة بين متغيرات المدخلات ومخرج مستمر عن طريق رسم خط يناسب نقاط البيانات.
الانحدار اللوجستي
على الرغم من اسمه، يستخدم الانحدار اللوجستي لمهام التصنيف الثنائي. يقوم بنمذجة احتمال انتماء مدخل معين لفئة محددة.
أشجار القرار
تستخدم أشجار القرار لمهام التصنيف والانحدار. تقوم بتقسيم البيانات إلى فروع بناءً على قيم الميزات، وتتخذ قرارات عند كل عقدة حتى يتم الوصول إلى التوقع.
آلات الدعم الناقل (SVM)
تستخدم آلات الدعم الناقل لمهام التصنيف. تقوم بإيجاد المستوى الفاصل الذي يفصل الفئات بشكل أفضل في فضاء الميزات.
الشبكات العصبية
الشبكات العصبية متعددة الاستخدامات ويمكن استخدامها في التصنيف والانحدار. تتكون من طبقات من العقد المترابطة (العصبونات) التي تتعلم أنماطاً معقدة في البيانات.
مزايا وعيوب التعلم الخاضع للإشراف
المزايا
- دقة عالية: يمكن لنماذج التعلم الخاضع للإشراف تحقيق دقة عالية إذا تم تدريبها على مجموعة بيانات كبيرة ومعنونة جيداً.
- قوة التنبؤ: هي أدوات قوية لإجراء التنبؤات ويمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من المشكلات.
العيوب
- الاعتماد على البيانات: يتطلب التعلم الخاضع للإشراف كمية كبيرة من البيانات المعنونة، مما قد يستغرق وقتاً طويلاً ويكون مكلفاً في جمعه.
- الإفراط في التكيف: إذا كان النموذج معقداً جداً، فقد يتكيف بشكل مفرط مع بيانات التدريب، ويؤدي بشكل جيد على مجموعة التدريب لكنه يضعف على البيانات الجديدة.
الأسئلة الشائعة
- ما هو التعلم الخاضع للإشراف؟
التعلم الخاضع للإشراف هو طريقة في تعلم الآلة تتعلم فيها الخوارزميات من بيانات معنونة، أي أن كل مدخل يقترن بمخرج صحيح. يستخدم النموذج هذا التدريب للتنبؤ بالمخرجات لبيانات جديدة غير مرئية.
- ما هي الأنواع الشائعة لمهام التعلم الخاضع للإشراف؟
أكثر مهمتين شيوعاً في التعلم الخاضع للإشراف هما التصنيف، الذي يتنبأ بتسميات منفصلة (مثل بريد مزعج أو غير مزعج)، والانحدار، الذي يتنبأ بقيم مستمرة (مثل أسعار المنازل).
- ما هي أمثلة على خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف؟
تشمل الأمثلة الانحدار الخطي، والانحدار اللوجستي، وأشجار القرار، وآلات الدعم الناقل (SVM)، والشبكات العصبية. كل منها مناسب لنوع معين من مهام التنبؤ.
- ما هي المزايا والعيوب الرئيسية للتعلم الخاضع للإشراف؟
تشمل المزايا الدقة العالية وقوة التنبؤ القوية عند التدريب على بيانات معنونة جيدة الجودة. أما العيوب فهي الاعتماد على مجموعات بيانات معنونة كبيرة وخطر الإفراط في التكيف إذا كان النموذج معقداً جداً.
هل أنت مستعد لبناء ذكاءك الاصطناعي الخاص؟
شات بوتات ذكية وأدوات ذكاء اصطناعي في مكان واحد. وصل الكتل البديهية لتحويل أفكارك إلى تدفقات مؤتمتة.
اعرف المزيد
بيانات التدريب
تشير بيانات التدريب إلى مجموعة البيانات المستخدمة لتعليم خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّنها من التعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات، والتنبؤ بالنتائج. يمكن ...
2 دقيقة قراءة
AI
Training Data
+3
التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم غير الخاضع للإشراف هو تقنية من تقنيات تعلم الآلة تقوم بتدريب الخوارزميات على بيانات غير معنونة لاكتشاف الأنماط والهياكل والعلاقات المخفية. تشمل الطرق الش...
3 دقيقة قراءة
Unsupervised Learning
Machine Learning
+4