تعلم التشابه Similarity Learning

ما هو تعلم التشابه؟

هو فرع من فروع التعلم الآلي يحاول العثور على عناصر متماثلة في مجموعة البيانات. يتم استخدامه في أنظمة التوصية بكثرة، حيث يكون الهدف العثور على عناصر مشابهة للعناصر التي أعجب بها المستخدم بالفعل.

الطرق الشائعة لتعلم التشابه

هناك العديد من الطرق لتعلم التشابه في الذكاء الاصطناعي. إليك أبرزها:

• خوارزمية كي أقرب الجيران: طريقة بسيطة وشائعة حيث تقارن نقطة بيانات جديدة بنقاط البيانات الأكثر تشابهاً في مجموعة التدريب, ويتم قياس التشابه باستخدام المسافة الإقليدية.
• الشبكات العصبونية: تتعلم الشبكات العصبونية وظائف التشابه المعقدة. النهج الشائع هو استخدام شبكة سيامية، والتي تتكون من شبكتين عصبونيتين متطابقتين يتم تدريبهما لإخراج النتيجة نفسها لمدخلات مماثلة.
• المرمزات التلقائية: نوع من الشبكات العصبونية التي يمكن استخدامها لتعلم التشابه. يتم تدريب المرمز التلقائي على تقليل الخطأ، ما يجبره على تعلم تمثيل مركز للبيانات.

تطبيقات تعلم التشابه

تستخدم خوارزميات تعلم التشابه لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التصنيف والتجميع والتوصية، إضافة إلى تطبيقات أمنية مثل كشف التزوير ومطابقة بصمات الأصابع وبصمات الوجوه. كما تستخدم في نظم التوصية في المتاجر الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي لتحسين تجربة المستخدم.

تحديات تعلم التشابه

تتمثل تحديات خوارزميات تعلم التشابه في عدة نقاط أساسية وهي:

• مساحات عالية الأبعاد: عندما تكون معظم النقاط بعيدة عن بعضها بعضاً، يكون من الصعب تعلم علاقات التشابه المفيدة. هذه مشكلة في الشبكات العصبونية العميقة، والتي غالباً ما تعمل في مساحات عالية الأبعاد.
• قلة البيانات: في العديد من التطبيقات، يصعب الحصول على بيانات محددة يمكن استخدامها لتدريب خوارزمية تعلم التشابه.
• صعوبة التقييم: يكون من الصعب تقييم أداء خوارزمية تعلم التشابه. هذا لأنه لا توجد قاعدة أساسية لما يجب أن تكون عليه علاقات التشابه بين الأشياء.

مستقبل خوارزميات تعلم التشابه

فيما يلي بعض الاتجاهات المستقبلية والطرق لزيادة كفاءة خوارزميات تعلم التشابه في هذا المجال:

• تطوير طرق أكثر تطوراً لقياس التشابه، مثل استخدام مزايا متعددة مثل المزايا البصرية والنصية وترجيحها وفقاً للأهمية.
• دمج تعلم التشابه في مهام الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل التصنيف والتجميع، ما يسمح بإنتاج خوارزميات أكثر دقة وكفاءة.
• البحث في كيفية تعلم البشر للتشابه واستخدام هذه المعرفة لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل.
• دراسة كيفية الجمع بين التعلم المتشابه والطرق الأخرى مثل التعلم العميق. يمكن أن يسمح هذا بأنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة يمكنها التعلم من البيانات بشكل أكثر فعالية.