خطأ التقريب

ما هو خطأ التقريب؟

هو الفرق بين القيمة التقديرية للدالة والقيمة الفعلية للدالة. في الذكاء الاصطناعي، غالباً ما يستخدم خطأ التقريب لقياس دقة خوارزمية التعلم الآلي.

توجد عدة أسباب تسهم في حدوث خطأ التقريب في الذكاء الاصطناعي. إليك بعضاً منها:

دقة البيانات: أحد الأسباب هو أن البيانات المستخدمة في تدريب النماذج ليست مثالية أبداً، أي تحتوي على بيانات مشوشة وقيم متطرفة تتسبب في تحقيق نتائج غير دقيقة.
تعقيد الوظائف: سبب آخر لخطأ التقريب هو أننا غالباً ما نعمل مع وظائف معقدة لا يمكن تمثيلها بدقة بنموذج بسيط. في هذه الحالات، علينا إجراء مقايضات واختيار النموذج الذي يقارب الوظيفة بشكل أفضل مع الحفاظ على قيمة الخطأ عند الحد الأدنى.

القيود الحسابية: يمكن أن يحدث خطأ تقريبي أيضاً بسبب قيود الموارد الحسابية. إذا كنا نعمل مع مجموعة بيانات كبيرة جداً، فقد يكون من المستحيل تدريب نموذج يناسب البيانات تماماً.

يؤثر وجود خطأ التقريب على العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ما يؤدي لخفض دقتها وكفاءتها، وينصح بتقليل نسبته قدر الإمكان للحصول على نتائج أفضل:

يؤثر خطأ التقريب على دقة التنبؤات التي تقدمها نماذج الذكاء الاصطناعي. إذا تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التي تحتوي على خطأ كبير نسبياً فمن المرجح أن ينتج النموذج تنبؤات غير دقيقة.
يؤثر خطأ التقريب على إمكانية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي. من المرجح أن يكون من الصعب تفسير النموذج.
يؤثر خطأ التقريب على كفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي. إذا تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التي تحتوي على خطأ كبير نسبياً، فمن المرجح أن يكون النموذج غير فعّال.

توجد عدة طرق مفيدة لتقليل خطأ التقريب في الذكاء الاصطناعي، لنتعرف على بعضها:

إحدى طرق تقليل خطأ التقريب في الذكاء الاصطناعي في استخدام نموذج أكثر تطوراً، إذ يمكن استبدال نموذج خطي بنموذج غير خطي، أو يمكن استبدال نموذج بطبقة خفية واحدة بشبكة عصبونية عميقة.
استخدام المزيد من البيانات، وذلك لأن مجموعة البيانات الأكبر يمكن أن توفر المزيد من المعلومات للنموذج، وبالتالي يمكن للنموذج تعلم تمثيل أكثر دقة للبيانات الأساسية.
تقليل خطأ التقريب باستخدام ميزات أفضل. وذلك لأن النموذج يمكنه تعلم تمثيل أفضل للبيانات إذا كانت لديه ميزات أفضل للعمل معها.