إن البدء في مشروع جديد للتعلم الآلي يجلب قدرًا كبيرًا من الحماس، وقد يكون من المغري جدًا القفز مباشرة إلى أعماق المشروع. هناك الكثير من أحدث النماذج المتطورة أو الخوارزميات المعقدة التي ربما قرأت عنها. وهي تعد بنتائج رائدة، وتجنب إغراء تجربتها على الفور مهمة صعبة.  إن أي رائد أعمال حديث حريص على اختبار أحدث التقنيات وعرض المشاريع المتطورة (والناجحة) على المجتمع. ومع ذلك، فإن هذا الحماس، على الرغم من كونه جيدًا، قد يستغرق أحيانًا وقتًا كبيرًا أثناء ضبط المعلمات الفائقة ومواجهة صعوبة تنفيذ النماذج المعقدة.  وفي هذه العملية، هناك سؤال رئيسي يجب طرحه:  كيف نقيس فعليا فعالية نموذجنا؟  إن معرفة ما إذا كان تعقيد نموذجنا مبررًا أو ما إذا كان الأداء متفوقًا حقًا قد يكون أمرًا صعبًا. ويحدث هذا عندما   وهنا يصبح وجود نموذج أساسي أمرًا مهمًا للغاية. يوفر النموذج الأساسي نقطة مرجعية أساسية - فهو واضح ومباشر وسريع البناء وقابل للتفسير بطبيعته. ومن المدهش أن النموذج الأساسي، الذي قد يستغرق 10% فقط من إجمالي جهد التطوير، يمكن أن يحقق ما يصل إلى 90% من الأداء المطلوب، مما ينتج عنه مسار عالي الكفاءة لتحقيق نتائج معقولة. لا توجد نقطة مرجعية أبسط.  إن فكرة البدء بالبساطة ليست مجرد نهج سهل للمبتدئين، بل إنها ممارسة أساسية تظل ذات صلة بجميع مراحل مهنة علم البيانات. إنها آلية أساسية وتذكير رائع بموازنة طموحنا نحو التعقيد مع الجوانب العملية للحلول الواضحة وسهلة الفهم والقابلة للإدارة.  فهم النماذج الأساسية  النموذج الأساسي هو   المستخدمة لمعالجة مشكلة ما. وعادةً ما تتضمن هذه النماذج الانحدار الخطي للنتائج المستمرة أو الانحدار اللوجستي للنتائج التصنيفية. على سبيل المثال، يمكن للانحدار الخطي التنبؤ بعوائد الأسهم استنادًا إلى بيانات الأسعار التاريخية، بينما يمكن للانحدار اللوجستي تصنيف المتقدمين للحصول على الائتمان على أنهم معرضون لمخاطر عالية أو منخفضة. النسخة الأكثر أساسية  يختلف هذا النهج عن النماذج الأكثر تعقيدًا مثل الشبكات العصبية أو أساليب المجموعة، والتي على الرغم من قوتها، إلا أنها قد تجعل فهم المشكلة أكثر صعوبة وتزيد من الوقت اللازم للتطوير بسبب تعقيدها ومواردها الحسابية الكبيرة.   فوائد البدء بنموذج أساسي   المقارنة المعيارية  يعد التحليل المعياري خطوة أولية بالغة الأهمية في تطوير أي نموذج تعلم آلي. فعندما تقوم بإعداد نموذج أساسي، فإنك بذلك تحدد مقياس أداء أساسيًا يتعين على جميع النماذج التي تأتي بعده (والتي عادة ما تكون أكثر تعقيدًا) أن تتجاوزه لتبرير تعقيدها واستهلاكها للموارد. ولا تعد هذه العملية مجرد اختبار سلامة رائع فحسب، بل إنها أيضًا تؤسس لتوقعاتك وتمنحك مقياسًا واضحًا للتقدم.  على سبيل المثال، تخيل تطوير نموذج للتنبؤ باتجاهات السوق المالية باستخدام متوسط متحرك بسيط (SMA) كخط أساس. قد يستخدم هذا المتوسط المتحرك البسيط بيانات تاريخية قصيرة الأجل للتنبؤ بأسعار الأسهم المستقبلية، وتحقيق دقة أولية بنسبة 60% في التنبؤ بحركات السوق بشكل صحيح. ثم يضع هذا النموذج معيارًا لأي نماذج متقدمة تتبعه. إذا تم تطوير نموذج متطور، مثل شبكة الذاكرة الطويلة والقصيرة المدى (LSTM)، لاحقًا وحقق دقة بنسبة 65%، فيمكن قياس زيادة الأداء بدقة مقابل خط الأساس الأولي بنسبة 60%.  إن هذه المقارنة بالغة الأهمية لتحديد ما إذا كان التحسن بنسبة 5% في الدقة يبرر التعقيد الإضافي والمتطلبات الحسابية لـ LSTM. وبدون خط أساس مثل هذا، يصبح اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن قابلية التوسع والتطبيق العملي للنماذج الأكثر تعقيدًا أمرًا صعبًا.  يضمن هذا النهج في المقارنة المعيارية أن تكون التحسينات التي يتم إجراؤها على تعقيد النموذج مبررة وستؤدي إلى تحسينات حقيقية، كل ذلك مع جعل عملية التطوير متوافقة مع النتائج الفعالة.   فعالية التكلفة  إن اتباع نهج فعال من حيث التكلفة في التعلم الآلي أمر بالغ الأهمية. وخاصة عندما تضع هدفًا لمواءمة عملياتك مع المبادئ التي تضع   عندما تبدأ بنموذج أساسي، فإنك تقلل الموارد والوقت اللازمين لتطوير النموذج الأولي واختباره. وهذا يعني إنشاء نماذج أولية سريعة - وهذا ضروري للحصول على ملاحظات فورية وتحسينات متكررة. تعظيم القيمة مع تقليل النفايات كأولوية.  باستخدام هذا الأساس، يمكنك الآن تقييم أي تعقيد تضيفه بعناية.  على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الانتقال إلى خوارزمية أكثر تعقيدًا مثل الانحدار التلقائي للمتجهات (VAR) ووجدت أنها تزيد دقة التنبؤ بشكل طفيف فقط، فأنت بحاجة إلى إعادة التفكير فيما إذا كان هذا التحسن الطفيف يبرر بالفعل المتطلبات الحسابية الإضافية والتعقيد. قد تكون الإجابة لا. عندئذٍ يظل النموذج الأبسط هو الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة.  من خلال التركيز على فعالية التكلفة، يمكنك ضمان استخدام الموارد بكفاءة وتحقيق أكثر من مجرد تحسينات تقنية. كما أنه يوفر حلولاً عملية ذات قيمة مضافة مبررة من حيث تحسين الأداء وتخصيص الموارد. وبهذه الطريقة، يكون كل استثمار في تعقيد النموذج مضمونًا، مما يساهم في تحقيق الأهداف العامة للمشروع دون تكاليف غير متناسبة.   الشفافية والقدرة على التفسير  في قطاعات مثل التمويل حيث يتعين على القرارات أن تلتزم بمعايير تنظيمية صارمة، فإن شفافية النماذج ليست مجرد ميزة تجارية. بل إنها نهج استراتيجي يساعد بشكل كبير في عملية تلبية اللوائح ويسهل التواصل مع أصحاب المصلحة الذين قد لا يكون لديهم خلفية تقنية (عميقة).  لنأخذ نموذج SMA الخاص بنا. فهو سهل التفسير لأن مخرجاته مرتبطة بشكل مباشر ببيانات الإدخال. وهذا يجعل من السهل شرح كيفية تأثير كل مدخل على النتيجة المتوقعة. وعندما يتعين تبرير القرارات القائمة على توقعات النموذج أمام الجهات التنظيمية الخارجية أو داخليًا أمام أعضاء الفريق غير الفنيين، فإن هذه البساطة تشكل مفتاحًا لعملياتك.  إذا تم التشكيك في قرار يستند إلى توقعات نموذج SMA، فإن شفافية النموذج تسمح بتفسير سريع وبسيط للمنطق وراء عمله. يمكن أن يساعد هذا في المراجعات والتدقيقات التنظيمية وتحسين الثقة والتبني بين المستخدمين وصناع القرار. علاوة على ذلك، مع زيادة تعقيد النموذج، على سبيل المثال الانتقال إلى خوارزميات أكثر تعقيدًا مثل نماذج ARIMA أو VAR للحصول على تنبؤات أكثر دقة، تصبح قابلية تفسير خط الأساس الأولي لـ SMA معيارًا لمستوى التفسير الذي تحتاج إلى تقديمه.  من خلال استخدام عوامل الانحدار مثل درجات أهمية الميزة أو قيم SHAP جنبًا إلى جنب مع نماذج أكثر تعقيدًا، يظل تقدم أي أداء نموذجي آخر شفافًا. يساعد هذا في عدم تجاهل غرض إجراء السلامة لصالح نماذج أكثر تقدمًا. إن الهدف من نموذج الأساس البسيط هو تنفيذ الشرط دائمًا بأن البنية العامة والأهمية سيتم الاحتفاظ بها حتى مع زيادة مستوى التعقيد. وهذا يضمن أحكام الامتثال والاتصالات التي ستكون فعالة.   إدارة المخاطر  تُعَد إدارة المخاطر جانبًا مهمًا آخر من جوانب تطوير نماذج التعلم الآلي، وخاصة في قطاعات مثل التمويل حيث تؤثر التوقعات الدقيقة والموثوقة على عملية اتخاذ القرار. إن وجود نموذج أساسي بسيط يعد استراتيجية رائعة لإدارة هذه المخاطر.  يوفر خط الأساس البسيط نقطة بداية مفهومة، مما يسمح لك بإضافة تحسينات تدريجية (وبشكل آمن) إلى تعقيد النموذج.  على سبيل المثال، يشكل نموذج المتوسط المتحرك البسيط (على الرغم من كونه أساسيًا) أساسًا قويًا للعثور على الأنماط الأساسية والشذوذ المحتمل في تحركات أسعار الأسهم. ويساعد استخدامه في تحديد العلامات المبكرة للتقلبات أو السلوك غير الطبيعي للسوق. ويعد القيام بذلك أمرًا بالغ الأهمية، لتجنب المخاطر المالية الكبيرة قبل نشر خوارزميات تنبؤية أكثر تعقيدًا.  علاوة على ذلك، فإن استخدام نموذج أساسي يقلل من خطر الإفراط في التجهيز. وهو فخ شائع في النمذجة المالية. يحدث الإفراط في التجهيز عندما يكون النموذج مضبوطًا بشكل دقيق للغاية على البيانات التاريخية ويلتقط الضوضاء بدلاً من النمط الأساسي. وبسبب هذا، يمكنك الحصول على تنبؤات مضللة والحصول على استراتيجيات تداول غير موثوقة نتيجة لذلك. النموذج الأبسط مع عدد أقل من المعلمات يكون أقل عرضة لهذه المشكلة، مما يضمن أن التنبؤات التي يقدمها قابلة للتطبيق بشكل عام على البيانات غير المرئية.  مع تقدم SMA في نموذج المتوسط المتحرك الصغير مثل ARIMA وVAR، تزداد التعقيدات، ويمكن أن تساعدنا البنية البسيطة لـ SMA في النظر بشكل منهجي في فعالية كل تعقيد مضاف. يساعد هذا التحسن التدريجي في التعقيد في الحفاظ على التحكم في أداء النموذج، والتأكد من أن كل طبقة تعقيد إضافية توفر فائدة واضحة ولا تجلب مخاطر غير مبررة.  يساعد هذا النهج المنهجي لتصعيد تعقيد النموذج في فهم كيفية تأثير التغييرات التي تطرأ على النموذج على سلوكه وموثوقيته. كما يضمن أيضًا إدارة المخاطر بشكل جيد دائمًا. عندما تبدأ بخط أساس بسيط وتتحكم بعناية في كل مرحلة من مراحل التطوير، فإنك تضمن أن تظل نماذج التنبؤ قوية وآمنة، وتدعم اتخاذ القرارات المالية.   اعتبارات رئيسية عند تنفيذ النماذج الأساسية  لاختيار نموذج الأساس الأكثر ملاءمة، تحتاج إلى فهم مشكلة العمل وخصائص البيانات. على سبيل المثال، قد تبدأ تنبؤات السلاسل الزمنية للأسواق المالية بنموذج ARIMA كخط أساس لالتقاط الديناميكيات الزمنية بطريقة بسيطة. تلعب جودة البيانات والمعالجة المسبقة أيضًا دورًا رئيسيًا؛ حتى أبسط نموذج يمكن أن يؤدي أداءً ضعيفًا إذا تم تغذيته ببيانات غير كافية أو معالجة مسبقًا بشكل سيئ.  وأخيرًا، من الضروري معرفة متى يجب الانتقال من نموذج أساسي إلى نموذج أكثر تعقيدًا. وينبغي أن يسترشد هذا القرار بالاختبارات والتحقق التدريجي، بما يتماشى مع النهج التكراري لـ Agile.   لتلخيص  إن البدء بمشاريع التعلم الآلي من خلال تقديم نموذج أساسي بسيط ليس مجرد خطوة أولية. بل هو استراتيجية. استراتيجية تتوافق مع منهجيات Agile التي تعزز الكفاءة والفعالية والقدرة على التكيف. إن التعامل مع مشروعك بهذه الطريقة يمكن أن يعزز بشكل كبير نتائج المشروع من خلال ضمان أن كل زيادة في التعقيد مبررة وتضيف قيمة ملموسة. إن تبني البساطة أمر قوي. إنها استراتيجية رائعة بشكل خاص في مجالات مثل التمويل حيث يجب أن تكون القرارات سريعة.

Arweave

Read My Stories

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

البدء ببساطة: الميزة الاستراتيجية للنماذج الأساسية في التعلم الآلي

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

The shortage of women in tech

Aria Coin Achieves 3000% Growth, Pioneering a Galactic-Themed Crypto Ecosystem

30 Top Blockchain Development Companies in 2019

Top 10 IoT Application Development Companies

The shortage of women in tech

Aria Coin Achieves 3000% Growth, Pioneering a Galactic-Themed Crypto Ecosystem

30 Top Blockchain Development Companies in 2019

Top 10 IoT Application Development Companies

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps