عليك تصحيح أخطاء نموذج تعلُّم الآلة لجعل النموذج يعمل. وبعد نجاح النموذج، يمكنك تحسين جودة النموذج من أجل الاستعداد. يتناول هذا القسم خطوات تصحيح الأخطاء والتحسين.
ما هي أوجه الاختلاف بين تصحيح أخطاء تعلُّم الآلة؟
قبل التعمّق في تصحيح أخطاء تعلّم الآلة، علينا التعرّف على ما يميّز نماذج تصحيح الأخطاء عن نماذج تصحيح الأخطاء في البرامج العادية. وعلى عكس البرامج النموذجية، لا تشير الجودة المنخفضة في نموذج تعلّم الآلة إلى وجود خطأ. وبدلاً من ذلك، يمكنك استخدام مجموعة متنوعة من الأسباب لتصحيح أداء ضعيف في النموذج، كما هو الحال في البرامج التقليدية.
على سبيل المثال، إليك بعض الأسباب وراء ضعف أداء النموذج:
- تفتقر الميزات إلى القوة التنبؤية.
- تم ضبط المعلمات الزائدة على قيم غير مثالية.
- تحتوي البيانات على أخطاء وشاذة.
- يحتوي رمز هندسة الميزات على أخطاء.
إنّ تصحيح أخطاء نماذج تعلُّم الآلة معقّد بسبب الوقت الذي يستغرقه تنفيذ تجاربك. نظرًا لدورات التكرار الأطول ومدة الخطأ الأكبر، يُعد تصحيح أخطاء نماذج تعلُّم الآلة أمرًا صعبًا بشكل فريد.
عملية تطوير نموذج تعلّم الآلة
إذا اتّبعت أفضل الممارسات لتطوير نموذج تعلُّم الآلة، ستكون عملية تصحيح أخطاء نموذج تعلُّم الآلة أبسط. وفي ما يلي أفضل الممارسات التالية:
- ابدأ بنموذج بسيط يستخدم ميزة واحدة أو ميزتين. يساعدك النموذج البسيط الذي يمكن تصحيح الأخطاء فيه بسهولة في تضييق نطاق الأسباب المحتملة لضعف أداء النموذج.
- يمكنك تشغيل النموذج من خلال تجربة ميزات مختلفة وقيم مَعلمات فائقة. عليك الحفاظ على بساطة النموذج قدر الإمكان لتبسيط عملية تصحيح الأخطاء.
- حسِّن النموذج عن طريق تجربة هذه التغييرات بشكل متكرر:
- إضافة ميزات
- ضبط المعلمات الزائدة
- زيادة سعة الطراز
- بعد كل تغيير على نموذجك، أعِد زيارة مقاييسك وتحقّق مما إذا كانت جودة النموذج تزداد. وإذا لم يكن الأمر كذلك، عليك تصحيح أخطاء النموذج كما هو موضّح في هذه الدورة التدريبية.
- أثناء تكرارك للبيانات، تأكد من إضافة تعقيدات إلى النموذج تدريجيًا وبشكل تدريجي.