شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هو التعلم التدريجي؟
هو طريقة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي، حيث تتم إضافة البيانات الجديدة بشكل تدريجي إلى مجموعة بيانات موجودة مسبقاً وإعادة تدريب نظام الذكاء الاصطناعي على مجموعة البيانات الجديدة، ما يسمح بتحسين أداء النظام مع مرور الوقت.
أهمية التعلم التدريجي في الذكاء الاصطناعي
تعود أهمية التعلم التدريجي في مساعدته على تجنب فرط الملاءمة، حيث تتم إعادة تدريب النموذج باستمرار على البيانات الجديدة، ويكون مفيداً في التطبيقات التي تتغير فيها البيانات باستمرار، مثل التنبؤ بسوق الأسهم أو التنبؤ بالطقس.
مزايا التعلم التدريجي
يوجد العديد من المزايا التي تجعل من التعلم التدريجي الخيار الأمثل عند البدء بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي:
- تعلم أعلى كفاءة: يسمح التعلم التدريجي لنظام الذكاء الاصطناعي بتعلم مهام جديدة بشكل أسرع وأكثر فاعلية عن طريق تقسيم المهمة إلى أجزاء أصغر.
- تحسين دقة النتائج: يساعد التعلم التدريجي على تحسين دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال التركيز على مهمة واحدة في كل مرة.
- تقليل بيانات التدريب: يتيح للنظام التعلم من مجموعة بيانات صغيرة ثم التعميم على مجموعة بيانات أكبر.
- حصر الأخطاء: من خلال تقسيم المهام إلى أجزاء، يمكن تحديد مكان الخطأ وتصحيحه بشكل أسرع.
تحديات التعلم التدريجي
لا يخلو التعلم التدريجي من مواجهة التحديات، إذ تظهر فيه ظاهرة شائعة وهي نسيان المعرفة المكتسبة سابقاً عند اكتساب المعرفة الجديدة.
من جانبٍ آخر، تعد الحاجة إلى تصميم دقيق لبيانات التدريب من أجل تجنب التحيز والتأكد من أن نظام الذكاء الاصطناعي قادر على التعميم من البيانات المقدمة تحدياً يجب التوقف عنده لمراعاة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.