‫الخطوة الخامسة النمذجة.
‫اختيار الجزء الثاني.
‫ذكرنا في الدرس الأخير ، أن النمذجة واختيار النموذج وضبط النموذج والمقارنة بين النماذج
‫كانت ثلاثة أجزاء.
‫بمجرد تقسيم بياناتك إلى مجموعات التدريب والتحقق والاختبار ، يمكنك البدء في متابعة كل خطوة
‫من هذه الخطوات.
‫في هذا الدرس ، سنغطي بعض النقاط حول اختيار النموذج ، وهو أن تختار نموذجًا وتدربه على بيانات
‫التدريب الخاصة بك.
‫على عكس إنشاء الخوارزميات الخاصة بك من البداية ، هناك العديد من نماذج التعلم الآلي التي تم إنشاؤها
‫مسبقًا والتي يمكنك الاستفادة منها عند البدء لأول مرة.
‫سيكون هدفك الرئيسي هو معرفة نوع خوارزمية التعلم الآلي التي يجب استخدامها مع نوع المشكلة
‫لأن بعض الخوارزميات تعمل بشكل أفضل من غيرها في أنواع مختلفة من البيانات.
‫سنلقي نظرة على هذا على وجه التحديد عندما نتعامل مع مشاريعنا.
‫ولكن في الوقت الحالي ، من الأمور التي يجب تذكرها إذا كنت تعمل باستخدام بيانات منظمة ، فإن أشجار القرار
‫مثل الغابات العشوائية وخوارزميات تعزيز التدرج مثل Cat Boost و XG Boost تميل إلى العمل بشكل أفضل.
‫وإذا كنت تعمل مع بيانات غير منظمة ، فإن الشبكات العصبية للتعلم العميق ونقل التعلم تميل إلى العمل
‫بشكل أفضل.
‫بمجرد اختيار نموذج ، فإن خطوتك التالية هي تدريبهم.
‫سيكون الهدف الرئيسي هنا هو ترتيب المدخلات والمخرجات.
‫على سبيل المثال ، في مشكلة أمراض القلب لدينا ، نريد أن ينظر نموذجنا في متغيرات
‫الميزة ، والمدخلات ، ثم إيجاد الأنماط واستخدامها للتنبؤ بالمتغير المستهدف.
‫لذا تذكر من درس سابق أن هذه المتغيرات هنا هي متغيرات الميزة.
‫نريد استخدام هذه للتنبؤ بالمتغيرات المستهدفة.
‫إعداد التسمية الشائع الآخر هو استخدام X ، وهي البيانات للتنبؤ بـ Y ، وهي التسميات.
‫تمتلك خوارزميات التعلم الآلي المختلفة طرقًا مختلفة للقيام بذلك.
‫سنرى كيفية القيام بذلك لعدد قليل من المشاريع المفيدة في المشاريع المستقبلية.
‫وتذكر أن تدريب النموذج يتم على تقسيم بيانات التدريب.
‫هذا هو المكان الذي يتعلم فيه نموذجك مادة الدورة التدريبية.
‫لا نريد أن نسمح لنماذجنا بالغش ورؤية الاختبار النهائي قبل أن يجروا دراستهم.
‫اعتمادًا على كمية البيانات التي لديك ومدى تعقيد نموذجك ، قد يستغرق التدريب بعض الوقت.
‫أحد أكبر أهدافك عند تدريب نموذج هو تقليل الأوقات بين التجارب.
‫لذلك في بعض الأحيان يعني هذا استخدام جزء صغير من بياناتك أولاً.
‫على سبيل المثال ، إذا كانت مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك تحتوي على 100000 مثال ، فيمكنك البدء في تدريب نموذج
‫باستخدام أول 10000 مثال فقط ومعرفة كيف ستسير الأمور.
‫قد تقرر أيضًا استخدام نموذج أقل تعقيدًا لتبدأ به.
‫عادةً ما تستغرق النماذج العميقة مثل الشبكات العصبية وقتًا أطول للتدريب من أنواع النماذج الأخرى.
‫الآن ، هذا شيء يستحق النظر عندما يتعلق الأمر بتدريب النماذج الخاصة بك.
‫على سبيل المثال ، إذا استغرقت التجربة 3 ساعات أو حتى يومين لزيادة نسبة مئوية صغيرة في أداء
‫نموذجك الذي قد تفكر فيه ، فهل هذه التجربة تستحق العناء حقًا؟
‫نظرًا لأن التعلم الآلي متكرر للغاية ، فنحن نريد تقليل وقت التجربة هذا إلى الحد الأدنى بحيث يمكننا الانتقال
‫من الخطوة الأولى إلى الخطوة الثانية إلى الخطوة الثالثة.
‫ولكن مرة أخرى ، إذا بدا هذا مربكًا ، فسنراه عمليًا في التدريب العملي على المشاريع.
‫الأشياء التي يجب تذكرها.
‫تعمل بعض النماذج بشكل أفضل من غيرها في مشاكل مختلفة.
‫لا تخف من تجربة الأشياء.
‫وهذا مهم حقًا.
‫التعلم الآلي ، كما قلنا من قبل ، عملية تكرارية للغاية.
‫لذلك قد لا تعمل بعض الأشياء التي تجربها في المرة الأولى ، وهذا يعني أنك تهمل المضي
‫قدمًا وتجرب شيئًا آخر.
‫ابدأ صغيرًا وقم بالتطوير.
‫أضف التعقيد حسب حاجتك.
‫ما يعنيه هذا ، على سبيل المثال ، إذا كان لديك 100000 مثال ، فسنبدأ بـ 10000.
‫سنستخدم نموذجًا بسيطًا أولاً في البداية ، بدلاً من الذهاب إلى أكبر وأحدث
‫وأكبر نموذج.
‫لأن ما نسعى إليه هو نتائج عملية ، وليس شيئًا يعد الأفضل على الورق.
‫نريد أن نرى شيئًا يمكن استخدامه بالفعل في العالم الحقيقي.
‫وسيتضمن جزء من تجاربك ضبط نموذج يُظهر نتائج أولية جيدة للحصول على نتائج
‫أفضل ، مثل ضبط السيارة.
‫إذا كانت سيارتك تعمل بشكل جيد على مسار واحد ، فقد لا تعمل بشكل جيد على مسار آخر.
‫لذلك عليك ضبطه.
‫دعونا نلقي نظرة على كيفية القيام بذلك.
‫ولكن بدلاً من السيارات ، سنفعل ذلك لنماذج التعلم الآلي.