شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هي طريقة كيرنيل في التعلم الآلي؟
هي نظام مستخدم في التعلم الآلي لتقدير قيمة الدالة في نقطة معين، بحيث تشكل التعميم لمفهوم آلة متجه الدعم (SVM)، وتُستخدم طريقة كيرنيل في مجموعة متنوعة من مهام التعلم الآلي لتطبيق المصنفات الخطية على المشكلات غير الخطية، بما في ذلك الانحدار والتصنيف والعنقدة.
الهدف من طريقة كيرنيل
تهدف طريقة كيرنيل لتمثيل خرائط بيانات الإدخال في فضاءات مختلفة، وبعد تمثيل هذه الخرائط يمكن تدريب النماذج البسيطة على فضاءات جديدة، بدلاً من فضاء الإدخال فقط، ما يؤدي لفاعلية أداء نماذج التعلم الآلي.
أهمية طريقة كيرنيل
تعود أهمية طريقة كيرنيل كونها تساعد على تحسين دقة التنبؤات كما تساعد على تقليل كمية البيانات التي يجب معالجتها، ما يسهم في تحسين الكفاءة الخوارزمية للتعلم الآلي وتحسين إمكانية تفسير النتائج.
كيف تختار أفضل طريقة عمل نواة لمشكلة معينة؟
عند البدء باختيار أفضل طريقة لتحقيق النتائج من التعلم الآلي، يجب أن تأخذ بعين الاعتبار ما يلي:
- نوع البيانات: يجب اختيار طريقة عمل متوافقة مع طبيعة البيانات التي تتعامل معها. إذا كنت تعمل بالبيانات الخطية، تكون طريقة كيرنيل الخطية هي الخيار الأفضل. إذا كانت غير خطية، تكون وظيفة النواة غير الخطية أفضل.
- حجم البيانات: في مجموعة البيانات الكبيرة، يجب اختيار وظيفة نواة فعّالة حسابياً. أمّا في حال كانت لديك مجموعة بيانات صغيرة، يمكن اختيار وظيفة نواة أكثر بساطة.
- الغرض من النموذج: إذا كان الغرض من النموذج هو تصنيف البيانات يجب اختيار وظيفة قادرة على فصل البيانات إلى فئات، أما إذا كان الغرض منه دراسة الانحدار، يجب استخدام وظيفة قادرة على مواءمة البيانات.