تعلم الآلة 80-10-10: دليل عملي

تعلم الآلة 80-10-10: دليل عملي

يا قارئ، هل تساءلت يومًا عن كيفية تحسين أداء نماذج تعلم الآلة؟ هل تبحث عن طريقة فعالة لتقسيم بياناتك للحصول على أفضل النتائج؟ **تعلم الآلة 80-10-10 هي إستراتيجية قوية لتحقيق ذلك**. **إنها مفتاح النجاح في بناء نماذج تعلم آلة دقيقة وفعالة**. بصفتي خبيرًا في هذا المجال، قمت بتحليل تقنية 80-10-10 واستخدامها على نطاق واسع، وجمعت لكم في هذا الدليل كل ما تحتاجون معرفته عنها.

سنستكشف في هذا المقال مفهوم تعلم الآلة 80-10-10 بالتفصيل، مع أمثلة عملية وتطبيقاتها في مختلف المجالات. سنغطي أيضًا أفضل الممارسات والنصائح لتحقيق أقصى استفادة من هذه التقنية الرائعة.

<center>

ما هي تقنية 80-10-10 في تعلم الآلة؟

تقنية 80-10-10 هي طريقة لتقسيم بياناتك إلى ثلاث مجموعات: التدريب، والتحقق، والاختبار. يتم استخدام 80% من البيانات لتدريب النموذج، و10% للتحقق من صحة النموذج وضبط المعاملات (Hyperparameters)، و10% لاختبار أداء النموذج النهائي.

لماذا نستخدم تقسيم 80-10-10؟

تقسيم البيانات بهذه الطريقة يضمن أن النموذج يتعلم بشكل فعال من البيانات. كما أنه يساعد في تجنب مشكلة فرط التخصيص (Overfitting)، حيث يتعلم النموذج بيانات التدريب بشكل جيد جدًا ولكنه يفشل في التعميم على البيانات الجديدة.

هذا التقسيم يسمح لنا بتقييم أداء النموذج على بيانات لم يرها من قبل. وبالتالي، يعطينا صورة أكثر واقعية عن كيفية أداء النموذج في العالم الحقيقي.

هذه التقنية تساعد في ضمان دقة النموذج وقدرته على التنبؤ بالبيانات الجديدة بدقة.

كيف نطبق تقسيم 80-10-10؟

يمكن تطبيق هذا التقسيم باستخدام العديد من مكتبات تعلم الآلة، مثل Scikit-learn في Python. تقدم هذه المكتبات وظائف لتقسيم البيانات بشكل عشوائي مع الحفاظ على التوزيع الأصلي للبيانات.

من المهم التأكد من أن البيانات مقسمة بشكل عشوائي لضمان تمثيل جميع الفئات والأنماط في كل مجموعة. هذا يضمن تدريب النموذج على مجموعة متنوعة من البيانات.

بعد التقسيم، يمكن استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج، ومجموعة التحقق لضبط المعاملات، ومجموعة الاختبار لتقييم الأداء النهائي.

أمثلة على تقسيم 80-10-10

لنأخذ مثالًا على مجموعة بيانات تتكون من 1000 صورة. باستخدام تقسيم 80-10-10، سيتم استخدام 800 صورة لتدريب النموذج، و100 صورة للتحقق، و100 صورة للاختبار.

مثال على تصنيف الصور

في مهمة تصنيف الصور، يمكن استخدام 80% من الصور لتدريب نموذج التعلم العميق. ثم يتم استخدام 10% من الصور للتحقق من صحة النموذج وضبط المعاملات مثل معدل التعلم.

أخيرًا، يتم استخدام 10% من الصور لاختبار أداء النموذج النهائي وقياس دقته. هذا يضمن أن النموذج قادر على التعميم على صور جديدة لم يرها من قبل.

هذا النهج ضروري لتطوير نماذج قوية ودقيقة لتصنيف الصور.

مثال على تحليل المشاعر

في تحليل المشاعر، يمكن استخدام تقسيم 80-10-10 لتدريب نموذج على تصنيف النصوص. يستخدم 80% من البيانات لتدريب النموذج على تحديد المشاعر الإيجابية والسلبية والمحايدة.

يتم استخدام 10% من البيانات للتحقق من صحة النموذج وضبط المعاملات. أما 10% المتبقية فتُستخدم لاختبار أداء النموذج النهائي على بيانات جديدة.

هذا يضمن أن النموذج قادر على تحليل المشاعر في نصوص لم يرها من قبل بدقة.

جدول يوضح تقسيم 80-10-10

المجموعة	النسبة المئوية	الاستخدام
التدريب	80%	تدريب النموذج
التحقق	10%	ضبط المعاملات
الاختبار	10%	تقييم الأداء النهائي

متى نستخدم تقسيم مختلف؟

في بعض الأحيان، قد يكون من المناسب استخدام تقسيم مختلف للبيانات، مثل 70-20-10 أو 60-20-20. يعتمد ذلك على حجم البيانات المتاحة وطبيعة المشكلة.

حجم البيانات

إذا كانت البيانات محدودة، فقد يكون من الأفضل استخدام نسبة أكبر لمجموعة التدريب، مثل 70% أو حتى 90%. هذا يسمح للنموذج بالتعلم من أكبر قدر ممكن من البيانات.

ومع ذلك، يجب توخي الحذر لتجنب فرط التخصيص. في هذه الحالة، قد يكون من المفيد استخدام تقنيات أخرى مثل التحقق المتقاطع (Cross-validation).

هذه التقنية تساعد في تقييم أداء النموذج بشكل أكثر دقة عندما تكون البيانات محدودة.

تعقيد النموذج

إذا كان النموذج معقدًا ويحتوي على العديد من المعاملات، فقد يكون من الأفضل استخدام نسبة أكبر لمجموعة التحقق، مثل 20%. هذا يسمح بضبط المعاملات بشكل أفضل وتجنب فرط التخصيص.

من المهم إيجاد التوازن المناسب بين حجم مجموعات التدريب والتحقق والاختبار لتحقيق أفضل أداء للنموذج. هذا يتطلب تجربة عدة تقسيمات مختلفة واختيار التقسيم الذي يعطي أفضل النتائج.

في النهاية، الهدف هو بناء نموذج دقيق وقادر على التعميم على بيانات جديدة بفعالية.

أدوات لتطبيق تقسيم 80-10-10

هناك العديد من الأدوات والبرامج التي تسهل تطبيق تقسيم 80-10-10 في تعلم الآلة. من أشهر هذه الأدوات مكتبات Python مثل Scikit-learn و TensorFlow و PyTorch.

Scikit-learn

تقدم مكتبة Scikit-learn دالة train_test_split() لتقسيم البيانات بسهولة. تسمح هذه الدالة بتحديد نسبة التقسيم لكل مجموعة بشكل دقيق.

كما توفر Scikit-learn أدوات أخرى لتحليل البيانات وبناء نماذج تعلم الآلة المختلفة.

تعتبر Scikit-learn خيارًا ممتازًا للمبتدئين والخبراء في مجال تعلم الآلة.

TensorFlow و PyTorch

توفر مكتبتا TensorFlow و PyTorch أدوات متقدمة لبناء نماذج التعلم العميق. تتضمن هذه الأدوات وظائف لتقسيم البيانات وتحميلها وتجهيزها للتدريب.

تم تصميم TensorFlow و PyTorch لتدريب نماذج التعلم العميق المعقدة. فهي تدعم استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) لتسريع عملية التدريب.

هذه المكتبات ضرورية لبناء نماذج تعلم آلة متطورة.

نصائح لتحقيق أقصى استفادة من تقسيم 80-10-10

لتحقيق أقصى استفادة من تقسيم 80-10-10، من المهم مراعاة بعض النصائح المهمة. هذه النصائح ستساعدك في بناء نماذج تعلم آلة فعالة ودقيقة.

ضمان التوزيع المتساوي للبيانات

تأكد من أن البيانات مقسمة بشكل عشوائي وأن كل مجموعة تمثل توزيع البيانات الأصلي. هذا يضمن تدريب النموذج على جميع الفئات والأنماط في البيانات.

استخدام تقنيات أخذ العينات الطبقية (Stratified sampling) يمكن أن يكون مفيدًا في الحفاظ على التوزيع المتساوي للبيانات في كل مجموعة.

هذا يساعد في تجنب التحيز في النموذج وتحسين أدائه على البيانات الجديدة.

تقييم النموذج بشكل مستمر

راقب أداء النموذج على مجموعات التحقق والاختبار باستمرار. هذا يكشف عن أي مشاكل في النموذج، مثل فرط التخصيص أو نقص التخصيص.

استخدم مقاييس التقييم المناسبة لتقييم أداء النموذج، مثل الدقة والوضوح والحساسية.

مراقبة الأداء المستمرة تساعد في تحسين النموذج وضمان فعاليته.

الأسئلة الشائعة حول تقسيم 80-10-10

ما هو الفرق بين مجموعة التحقق ومجموعة الاختبار؟

تستخدم مجموعة التحقق لضبط معاملات النموذج خلال عملية التدريب. بينما تستخدم مجموعة الاختبار لتقييم الأداء النهائي للنموذج بعد انتهاء التدريب.

بمعنى آخر، مجموعة التحقق تُستخدم لتحسين النموذج خلال التدريب، بينما مجموعة الاختبار تُستخدم لتقييم أداءه النهائي.

فهم هذا الفرق ضروري لبناء نماذج تعلم آلة دقيقة.

هل يمكن استخدام تقسيم 80-10-10 مع جميع أنواع البيانات؟

بشكل عام، نعم. لكن في بعض الحالات، قد يكون من الأفضل استخدام تقسيم مختلف حسب حجم البيانات وتعقيد النموذج.

إذا كانت بياناتك ضخمة جدًا، فقد يكون تقسيم 90-5-5 كافيًا. أما إذا كانت بياناتك محدودة، فقد تحتاج إلى استخدام نسبة أكبر لمجموعة التدريب.

الهدف هو إيجاد التوازن المناسب لضمان تدريب النموذج بشكل فعال وتقييم أدائه بشكل دقيق.

الخاتمة

في الختام، تعلم الآلة 80-10-10 هي تقنية أساسية لبناء نماذج فعالة. تساعد هذه التقنية في ضمان دقة النموذج وقدرته على التعميم على البيانات الجديدة.

أتمنى أن يكون هذا الدليل قد قدم لك فهمًا شاملاً لمفهوم تعلم الآلة 80-10-10. لا تتردد في قراءة المزيد من المقالات حول تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي على موقعنا.

تعلم الآلة 80-10-10 هو حجر زاوية في بناء نماذج ذكاء اصطناعي قوية.

Video Why do we split data into train test and validation sets?
Source: CHANNET YOUTUBE Mısra Turp

أتقن تعلم الآلة! دليل عملي لتقسيم بياناتك 80-10-10، لتحقيق أفضل النتائج. تعلم، طبق، وامتلك الخبرة.