التعلم الشغوف Eager Learning

ما هو التعلم الشغوف؟

هو نوع من التعلم الآلي يتم فيه تدريب الخوارزمية على مجموعة البيانات الكاملة ثم يتم اختبارها على الفور على بيانات جديدة دون المرور بمرحلة التدريب ويستخدم هذا النهج عندما تكون مجموعة البيانات صغيرة، أو عندما تكون عملية التدريب سريعة.

أهمية التعلم الشغوف

يساعد التعلم الشغوف في تحسين أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال جعلها أكثر كفاءة ودقة. كما يساعد في تقليل كمية البيانات المطلوبة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي.

الفرق بين التعلم الشغوف والتعلم الكسول

يشير التعلم الكسول إلى عمليات التعلم الآلي التي تتأخر فيها عملية تعميم بيانات التدريب حتى يتم إجراء استعلام على النظام، ويختلف عن التعلم الشغوف في عدة جوانب، إليك أهمها:

• سرعة التدريب: يعد التعلم الكسول أسرع من التعلم الشغوف وذلك لأنه يخزن البيانات فقط أثناء التدريب، بينما التعلم الشغوف يتعلم من البيانات أثناء التدريب.
• سرعة التنبؤ: يعد التعلم الكسول أبطأ بكثير من التعلم الشغوف وذلك لأنه يحاول تطبيق الوظائف والتعلم في مرحلة التنبؤ، بينما التعلم الشغوف أسرع لأنه يعتمد على وظائف معرفة مسبقاً.
• نطاق التعلم: يعد نطاق التعلم متوسطاً في كليهما، لأن نموذج التعلم الكسول يتعلم أثناء التدريب بينما في التعلم الشغوف يتعلم النموذج أثناء الاختبار.

تطبيقات التعلم الشغوف

التعلم الشغوف قادر على استخدام البيانات من مصادر متعددة، أو البيانات غير المسماة، من أجل إجراء تنبؤات أفضل، ويستخدم التعلم الشغوف في التطبيقات التي يكون فيها الوقت جوهرياً، مثل التشخيص الطبي أو تداول الأسهم. ومن الأمثلة الشهيرة عليها خوارزميات الانحدار الخطي، والشبكات العصبونية الاصطناعية وشجرة القرار.