في التعلم الآلي، يشير التجانس إلى طريقة لمعالجة البيانات من خلال الخوارزميات، ويهدف إلى تقليل التباين العشوائي أو الضوضاء في البيانات دون التأثير على الاتجاه العام أو الإشارة، وبالتالي تحسين الأداء والقدرة على التنبؤ. يتضمن الغرض من تسهيل العمليات تحسين قدرة تعميم النموذج، وتقليل مخاطر التجهيز الزائد، وجعل تمثيل الميزة أكثر قوة، وتبسيط الإشارات المعقدة. على سبيل المثال، يعد استخدام المتوسط المتحرك عند معالجة بيانات السلاسل الزمنية عملية سلسة تساعد في تحديد وتفسير الاتجاهات طويلة المدى مع قمع التقلبات قصيرة المدى.
بعد ذلك، سننظر بالتفصيل في التطبيقات وطرق التجانس المختلفة في التعلم الآلي.
في التعلم الآلي، غالبًا ما نحتاج إلى التعامل مع البيانات ذات الميزات المعقدة. يمكن لهذه الميزات المعقدة أن تتسبب بسهولة في زيادة احتواء النموذج على مجموعة بيانات التدريب. يمكن أن تؤدي عمليات التجانس إلى تقليل تعقيد النموذج عن طريق إضافة شروط التنظيم، وبالتالي تقليل مخاطر التجهيز الزائد. تعد تسوية L1 (Lasso) وL2 (Ridge) من تقنيات التجانس الشائعة، فهي تحد من وزن النموذج عن طريق إضافة حد جزائي إلى دالة الخسارة، مما يجعل النموذج أكثر ميلًا إلى تعلم قيم أصغر وأصغر أثناء عملية التدريب. المزيد من قيم الوزن المتناثرة.
لنفترض أن لدينا نموذج انحدار خطي يناسب البيانات عن طريق تقليل مجموع القيم المتبقية. إذا لم يتم فرض أي قيود، فقد يتعلم النموذج من البيانات المزعجة كإشارات، مما يؤدي إلى أداء غير مرض في بيانات الاختبار. من خلال تقديم مصطلح تنظيم L2 (المعروف أيضًا باسم انحدار التلال)، يمكننا الحد من سرعة نمو الوزن، مما يساعد النموذج على تجاهل التقلبات الصغيرة في البيانات والتركيز على الإشارات الأكثر استقرارًا وذات تعميم أفضل.
لا تؤدي عمليات التجانس إلى تحسين قدرة تعميم النموذج فحسب، بل يمكنها أيضًا تقليل مخاطر التجهيز الزائد بشكل مباشر. في التعلم الآلي، قد يحاول النموذج التقاط كل التفاصيل في بيانات التدريب، بما في ذلك الضوضاء. وهذا يمكن أن يجعل أداء النموذج سيئًا على البيانات الجديدة غير المرئية. من خلال التجانس، يمكننا قمع هذا التشويش وتركيز النموذج على الاتجاهات الرئيسية للبيانات.
في نموذج شجرة القرار، إذا لم نحد من نمو الشجرة، فمن المحتمل أن تنمو بشكل معقد للغاية، وقد تنتهي كل عقدة ورقية بنقطة عينة واحدة أو بضع نقاط عينة فقط، مما يحسن أداء النموذج بشكل كبير مجموعة التدريب، ولكن الأداء في مجموعة الاختبار قد يكون غير مرض. من خلال تقنية التقليم، وهي عملية سلاسة على أشجار القرار، يمكننا إزالة تلك الأجزاء من الشجرة التي لها تأثير ضئيل على أداء التنبؤ الإجمالي، وبالتالي تحسين قدرة النموذج على التنبؤ بالبيانات الجديدة.
في التعلم الآلي، وخاصة في مجالات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الكمبيوتر (CV)، تعد قوة تمثيل الميزات أمرًا بالغ الأهمية. يمكن أن تساعدنا تقنية التجانس في الحصول على تمثيل أكثر سلاسة وتنوعًا للميزات وتقليل حساسية النموذج لضوضاء البيانات المدخلة.
في مهام التعرف على الصور، قد يكون هناك ضوضاء على مستوى البكسل بسبب عوامل مثل الإضاءة والزاوية والانسداد وما إلى ذلك. باستخدام طبقة التجميع في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) لاختزال الميزات وتنعيمها، يمكن تقليل تأثير هذه التغييرات الصغيرة على نتيجة التصنيف النهائية ويمكن الحصول على تمثيل أكثر قوة للميزات.
في معالجة الإشارات وتحليل السلاسل الزمنية، يمكن أن يساعدنا تجانس البيانات في تبسيط صعوبة تحليل الإشارات المعقدة، مثل إزالة النتوءات والضوضاء، واستخراج الاتجاهات المهمة، وما إلى ذلك.
في تحليل السوق المالية، غالبا ما تتأثر أسعار الأسهم بمجموعة متنوعة من العوامل وتظهر تقلبات شديدة. من خلال عمليات التمهيد، مثل المتوسط المتحرك (MA) أو التمهيد الأسي (التمهيد الأسي)، يمكن للمحللين رؤية الاتجاه طويل المدى لأسعار الأسهم بشكل أكثر وضوحًا واتخاذ قرارات استثمارية أكثر صحة.
التجانس هو أسلوب يستخدم على نطاق واسع في التعلم الآلي وعلوم البيانات، حيث يعمل على تقليل التشويش في البيانات بحيث يركز النموذج على أنماط أكثر وضوحًا. تعد طرق التجانس المختلفة مناسبة لسيناريوهات وأنواع بيانات مختلفة. يمكن أن يؤدي الاستخدام المعقول لتقنية التجانس إلى تحسين أداء النموذج مع تجنب مشاكل التجهيز الزائد الناتجة عن الضوضاء والنماذج المعقدة للغاية.
1. ما هو التشغيل السلس في التعلم الآلي؟
التشغيل السلس في التعلم الآلي هو طريقة تستخدم لتسهيل التوزيعات الاحتمالية. عادة في مهمة التنبؤ بالمتغيرات المنفصلة، سنواجه مواقف حيث توجد بعض القيم المتطرفة في التوزيع الاحتمالي، مما يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة. من أجل حل هذه المشكلة، يمكن استخدام التشغيل السلس لتسهيل القيم المتطرفة في توزيع الاحتمالات، مما يجعل نتائج التنبؤ أكثر استقرارًا وموثوقية.
2. ما هو الغرض من التشغيل السلس؟
الغرض من العملية السلسة هو إزالة القيم المتطرفة في التوزيع الاحتمالي وتنعيمها إلى توزيع أكثر اتساقًا أو طبيعيًا. وهذا له فوائد عديدة:
تحسين قدرة تعميم النموذج: يكون التوزيع الاحتمالي السلس أكثر استواءً، مما يمكن أن يقلل من ملاءمة النموذج لعينات محددة في بيانات التدريب ويحسن قدرة تعميم النموذج.
تقليل عدم اليقين: يمكن أن يؤدي تجانس العمليات إلى تقليل الضوضاء في التوزيعات الاحتمالية وتقليل عدم اليقين في نتائج التنبؤ.
تحسين استقرار النموذج: يكون التوزيع الاحتمالي السلس أكثر استقرارًا، مما يقلل من تأثير القيم المتطرفة على نتائج التنبؤ، مما يجعل النموذج أكثر استقرارًا وموثوقية.
3. ما هي الطرق الشائعة لتسهيل العمليات في التعلم الآلي؟
في التعلم الآلي، تتضمن عمليات التجانس الشائعة تجانس لابلاس، والتجانس الزائد، والتجانس الخطي.
تجانس لابلاس: عند استخدام تجانس لابلاس، يتم إضافة ثابت صغير إلى كل قيمة في التوزيع الاحتمالي لموازنة تكرار كل قيمة. وهذا يتجنب مواجهة حالات احتمالية صفرية عند إجراء التنبؤات.
تجانس إضافة واحدة: تجانس إضافة واحدة هو حالة خاصة من تجانس لابلاس، الذي يضيف واحدًا إلى عدد كل قيمة ثم يقوم بإجراء حسابات الاحتمالية. هذه الطريقة بسيطة وفعالة، وغالبًا ما تستخدم لتسهيل العمليات على المتغيرات المنفصلة.
التجانس الخطي: التجانس الخطي هو أسلوب تجانس يعتمد على المتوسط المرجح، والذي يعيد توزيع وزن التوزيع الاحتمالي عن طريق الاستيفاء الخطي لجعل التوزيع السلس أكثر سلاسة وأكثر اتساقًا. يمكن لهذه الطريقة التكيف مع حالات التوزيع الأكثر تعقيدًا.