شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هي ندرة البيانات؟
في التعلم الآلي تشير ندرة البيانات إلى نقص الموارد اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي، ما يؤثر في دقة النتائج.
التعامل مع ندرة البيانات
تتعامل الشركات المختلفة مع مشاكل ندرة البيانات من خلال عدة حلول إليك بعضها:
- محاكاة البيانات: يستخدم هذا النهج تقنيات التعلم الآلي مثل نقل التعلم أو التعلم الفعّال وخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
- إنشاء البيانات يدوياً ووسمها: هناك مجموعة واسعة من الشركات التي تنشئ بيانات من الصفر، وينتج هذا النهج بيانات مخصصة عند الطلب.
تحديد حجم البيانات المناسب لتدريب نماذج التعلم الآلي
يعتمد حجم البيانات المطلوبة لتدريب نموذج التعلم الآلي على معايير مختلفة، مثل تعقيد بيان المشكلة، وعدد الفئات التي يجب التنبؤ بها والخوارزمية المستخدمة لحل المشكلة المطروحة، وبالتالي توجد عدة تقنيات مختلفة لتحديد حجم البيانات المناسب، إليك أهمها:
- الاستدلال الإحصائي: يعد الاستدلال الإحصائي من الطرق التقليدية المستخدمة لتقدير حجم البيانات اللازمة لتدريب نماذج التعلم الآلي، ويُعتمد فيه على مجموعة من المعادلات الإحصائية لاستنتاج حجم البيانات اللازم بالاعتماد على المعاملات والمزايا وعدد الفئات.
- الاستعانة بالأوراق البحثية: تفيد الأوراق البحثية المنشورة بتفادي هدر الوقت على التجارب لاتخاذ القرار السليم وتحديد حجم البيانات لتدريب النموذج، وبالتالي يُعتمد على المشكلات المماثلة التي قد توفر رؤى ثاقبة، إضافة للاستعانة بمواقع متخصصة بطرح المشاكل والحلول البرمجية مثل كاغل (Kaggle) وغيت هاب.
- فهم منحنى التعلم: بهذه الطريقة تُحسب التكلفة الحسابية لتدريب النموذج، وهي دالة حجم عينة بيانات التدريب. تأخذ عينات منحنى التعلم لمراقبة ومقارنة النتائج والأداء باستمرار.
تحديد نوع الخوارزمية: تختلف الخوارزميات فيما بينها من ناحية كمية البيانات المطلوبة. مثلاً، تتطلب الخوارزميات اللاخطية مجموعة بيانات أكبر مقارنة بالخوارزميات الخطية.