التعلم العميق هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الرائجة جدًا في الوقت الحالي، فهو يحتوي على نماذج كثيرة مدربة.
وفيما يلي بعض الخطوات المطلوبة لغرض إنشاء نموذج تعلم عميق، وتدريبه من الصفر إلى مرحلة التقييم، والوصول للدقة المناسبة.
اقرأ أيضًا ما البرامج التي يستخدمها مدخل البيانات؟
جمع البيانات
يجب أن يكون لدينا مصدر بيانات نصية؛ للارتكاز عليها لغرض تصنيف النصوص، مع مراعاة أن تكون هذه البيانات نصية.
ويمكن الاعتماد على كثير من البيانات المتاحة على شبكة الإنترنت.
معالجة البيانات
الخطوة الثانية هي معالجة البيانات، وحذف الكلمات غير المهمة، وحذف الضجيج، وترتيب البيانات ترتيبًا مناسبًا؛ للتعامل معها على نحو أفضل بواسطة النموذج الموجود، ويكون تطبيق هذه الخطوة مع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
اقرأ أيضًا تكنولوجيا البيانات الضخمة ودورها في اتخاذ القرارات الذكية
تقسيم البيانات
يكون في هذه الخطوة تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب وبيانات اختبار.
فتعد بيانات التدريب بمنزلة المعلم للنموذج، ويكون بالمدخلات الخاصة ببيانات التدريب استخراج التمثيلات المفيدة، في حين تُستخدم بيانات الاختبار للتحقق من كفاءة النموذج ودقته.
ولا يشترط في العادة أن تتساوى بيانات الاختبار مع بيانات التدريب؛ فمن الطبيعي أن تكون بيانات التدريب أكثر.
ويمكن أن تكون نسبة 70% تدريبًا، ونسبة 30 اختبارًا، أو أقل أو أكثر حسب نوع النموذج.
تدريب النموذج
في هذه الخطوة تدريب النموذج بإدخال البيانات النصية، وتكون هذه العملية على مراحل عدة بواسطة تقسيم بيانات التدريب بنسبة معينة، وإطعامها للنموذج.
وتكرر العملية مرات عدة للتحقق من أن المعلومات أدت الدور المناسب، وتحققت الدقة المطلوبة، وبعد ذلك الانتقال إلى الخطوة اللاحقة.
اقرأ أيضًا مهارات وتقنيات عليك تطويرها في حياتك
تقييم النموذج
قبل أن ييدأ العمل بالنموذج يجب تقييمه، والتحقق من وصوله إلى الدقة المطلوبة.
والخلاصة: يعتمد التعلم العميق على البيانات الكثيرة جدًا؛ حتى يعمل على نحو صحيح، وأيضًا يحتاج إلى أجهزة مناسبة حتى يتم التعامل مع هذا العدد من البيانات.
ويمكن الاعتماد على مكتبات بايثون الخاصة بالتعلم العميق لغرض إنشاء نموذج مناسب.
يجب عليك تسجيل الدخول أولاً لإضافة تعليق.