شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هو التعلم بمثال واحد؟
هو عبارة عن خوارزمية ذكاء اصطناعي تعتمد على التعلم الآلي تقوم بالتعرف على الكائنات ضمن صورة، وتقوم بتقييم التشابه والاختلاف بين صورتين.
يتم استخدامها بشكل أساسي في الرؤية الحاسوبية، والهدف منها تعليم نموذج التعلم الآلي لوضع افتراضاته الخاصة حول أوجه التشابه بينهما بناء على الحد الأدنى من عدد الكائنات المرئية في الصورتين.
كيف تعمل خوارزميات التعلم بمثال واحد؟
تتكون خوارزمية التعلم بمثال واحد من شبكتين عصبونيتين إلتفافيتين متماثلتين، تأخذ كل منهما إحدى صورتي الإدخال. وتكون مسؤولة عن تمييز معالم الصورة بكل جزء. وتقوم طبقة الخرج الوحيدة بقياس المسافة بين ميزات الصور للتعرف على التشابه والاختلاف.
وبهذا تكون بنية الشبكة عبارة عن طبقتي دخل وطبقة خرج وحيدة، وتسمى هذه الشبكات بالشبكات العصبونية السيامية (SNN).
مزايا التعلم بمثال واحد
تتمتع خوارزميات التعلم بمثال واحد بعدة مزايا أهمها:
- يمكنها إجراء التنبؤ بمثال تدريب واحد فقط.
- يمكن استخدامها أثناء وجود نقص في عدد الأمثلة لكل فئة تصنيف، لأنها لا تتطلب كمية بيانات كبيرة.
- تستخدم تقنيات التعلم العميق.
عيوب التعلم بمثال واحد
إلى جانب العديد من المزايا، ما زالت هذه الخوارزميات لا تخلو من العيوب وأهمها:
- يجب مقارنة صورتين من النوع نفسه حتى تكون النتائج صحيحة، أي صورة شخص مع صورة شخص بحيث لا يمكن مقارنة صورة جواز السفر للشخص نفسه بلقطة وجه له.
- تؤثر أشياء مثل القبعات والأوشحة والنظارات الشمسية في صور الوجه على إخفاء جزء من الوجه، ما يؤدي إلى انخفاض في دقة المطابقة وحدوث الأخطاء بشكل ملحوظ.
تطبيقات التعلم بمثال واحد
يعود التنوع في التطبيقات التي تستخدم خوارزميات المثال الواحد إلى أهمية تطبيقها في العالم الحقيقي مثل:
- التحقق من التوقيع.
- التعرف على الوجه.
- مقارنة بصمات الأصابع.
- تقييم شدة المرض بناءً على الأعراض السريرية.
- تشابه النص لملف تعريف الوظيفة لاستئناف المطابقة الوظيفية بين المتقدمين.
- تشابه النص لمقارنة التشابه بين النصوص المتماثلة لكشف التزوير والغش.