التمرين الأول: البدء بوضوح وبساطة

اكتب ما تريد أن يفعله النموذج الآلي.

نريد من النموذج أن يتعلّم ما يلي:

نصائح لكي تنجح
في هذه المرحلة، قد تكون العبارة نوعية، ولكن تأكّد من أنّها تسجّل هدفك الحقيقي وليس هدفًا غير مباشر. إذا لم تكن متأكدًا، يمكنك إلقاء نظرة على الدروس السابقة ومعرفة النماذج التي يمكن تعلُّمها من خلال الأجهزة.

التمرين الثاني: النتيجة المثالية

من المفترض أن تؤدي إضافة نموذج تعلُّم الآلة إلى نظامك إلى تحقيق نتيجة مرغوب فيها. ما هي هذه النتيجة، بغض النظر عن النموذج نفسه؟ يُرجى العِلم أنّ هذه النتيجة قد تكون مختلفة تمامًا عن طريقة تقييم النموذج وجودته.

النتيجة المثالية هي:

نصائح لكي تنجح
ولست بحاجة إلى حصر المقاييس التي سبق أن تم تحسين منتجك لها (سيتم تناول هذه المقاييس في التمرين التالي). وبدلاً من ذلك، جرِّب التركيز على الهدف الأكبر للمنتج أو الخدمة.

التمرين الثالث: مقاييس النجاح

دوِّن المقاييس لتحقيق النجاح والتعذُّر باستخدام نظام تعلُّم الآلة. مقاييس الفشل مهمة، كيف ستعرف ما إذا تعذّر نظام تعلُّم الآلة؟ يجب صياغة مقاييس النجاح والتعذّر بشكل مستقل عن مقاييس التقييم للنموذج. على سبيل المثال، لا تحدِّث عن الدقة أو التذكُّر أو AUC، بل تحدَّث عن النتائج المتوقَّعة بدلاً من ذلك. وغالبًا ما سيتم ربط هذه المقاييس بالنتيجة المثالية التي حدّدتها أعلاه.

مقاييس النجاح هي:

يُعدّ نموذج تعلُّم الآلة خطأً في الحالات التالية:

نصائح لكي تنجح
  • هل المقاييس قابلة للقياس؟
  • كيف يمكنك قياسها؟
  • متى سيكون بإمكانك قياسها؟
    • كم من الوقت سيستغرق تحديد ما إذا كان نظام تعلُّم الآلة الجديد ناجحًا أم غير ناجح؟
  • مراعاة تكاليف الهندسة والصيانة على المدى الطويل
  • قد لا يكون السبب ناتجًا عن عدم تحقيق مقياس النجاح فقط.

التمرين الرابع: الإخراج

اكتب الناتج الذي تريد أن ينشئه نموذج تعلُّم الآلة.

سيكون الناتج من نموذج تعلُّم الآلة على النحو التالي:

يتم تعريف المخرجات على أنه أحد الخيارات التالية:

نصائح لكي تنجح
  • يجب أن تكون النتائج قابلة للقياس الكمّي من خلال التعريف الذي يمكن للجهاز إنتاجه.
  • إذا كنت تستخدم تعلُّم الآلة القائم على التوقّعات، هل يمكنك الحصول على أمثلة على النتائج لاستخدامها في بيانات التدريب؟
    • ما هو المصدر وكيف؟
  • قد تحتاج الأمثلة الهندسية إلى نماذج هندسية، مثل تحويل وقت المشاهدة إلى نسبة مئوية.
  • إذا كان من الصعب الحصول على أمثلة على النتائج لاستخدامها في التدريب، قد تحتاج إلى إعادة مراجعة ردودك على التمارين السابقة لإعادة حل مشكلتك وأهدافك إلى أهداف ستتيح لك تدريب نموذج على بياناتك.

التمرين الخامس: استخدام الناتج

كتابة وقت الحصول على الناتج من نموذج تعلُّم الآلة وكيفية استخدامه في منتجك

سيتم الحصول على الناتج من نموذج تعلُّم الآلة في الحالات التالية:

وسيتم استخدام النتيجة لما يلي:

نصائح لكي تنجح
فكِّر في البيانات التي ستحتاج إليها لتوقّع عبارات البحث. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم تقنية تعلُّم الآلة لتوقّع مدة الرحلة على تطبيق "خرائط Google"، قد يكون ذلك على النحو التالي: "سيتم الحصول على الناتج من النموذج عندما يختار المستخدم المصدر والوجهة ووسيلة النقل".
فكِّر في كيفية استخدام النتيجة المتوقّعة في منتجك.
  • هل سيتم عرضه على الفور للمستخدم في واجهة مستخدم؟
  • هل ستستهلكه منطق النشاط التجاري اللاحق؟
  • ما هي متطلبات وقت الاستجابة التي تستوفيها؟
يمكن أن تؤثر هذه المتطلبات (متطلبات العرض لنموذج تعلُّم الآلة) في المعلومات التي يمكن استخدامها لتقديم توقعات. على سبيل المثال:
  • قد يكون وقت الاستجابة لاستخدام البيانات من الخدمات عن بُعد غير ممكن.
  • في حال تأخُّر مصادر البيانات في إتاحة معلومات جديدة:
    • لا يمكن إنشاء السجلّات التي تمت معالجتها سوى مرة واحدة في اليوم.
    • لا تتوفّر معلومات معيّنة إلا بعد حدوثها (مثل أحداث الإحالات الناجحة).
اختبار Oracle: لنفترض أنّ لديك الإجابة الصحيحة دائمًا. كيف تستخدم تلك السمة في منتجك؟

التمرين السادس: أساليبك الإرشادية

اكتب كيفية حلّ المشكلة إذا لم تكن تستخدم تعلُّم الآلة. على سبيل المثال، الأدلة الإرشادية التي قد تستخدمها.

وإذا لم نستخدم تقنية تعلُّم الآلة، سننفّذ ما يلي:

نصائح لكي تنجح
فكِّر في سيناريو تحتاج فيه إلى تقديم المنتج غدًا، ويمكنك فقط ترميز منطق العمل. ماذا سيكون تصرّفك؟
انقر على الزر أدناه لطباعة الردود أو حفظها بتنسيق pdf.

طباعة الصفحة