چالش‌ داده های مناسب در یادگیری ماشینی

چالش‌ داده های مناسب در یادگیری ماشینی، از مهم‌ترین چالش‌های ارائه دهندگان این خدمات است. راه‌حل‌های یادگیری ماشین به طور فزاینده ای توسط مشاغل در سراسر جهان مورد بررسی قرار می‌گیرند تا به آن‌ها کمک کند بر مشکلات تجاری غلبه کنند و راه‌حل‌های نوآورانه برای دستیابی به داده‌های صحیح و مناسب ارائه دهند. چالش داده های مناسب در یادگیری ماشینی نزد ارائه دهندگان آن ناشی از کمبود داده و نامناسب بودن آن است.

یادگیری ماشینی، همانطور که از نام آن پیداست، مستلزم یادگیری سیستم‌ها از داده‌های موجود با استفاده از الگوریتم‌هایی است که به طور مکرر از مجموعه داده‌ها یاد می‌گیرند و داده‌ها را برای توسعه یا آموزش مدل‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند. این به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا ایده‌های پنهان را بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح در جایی که آن‌ها را جستجو می‌کنند، کشف کنند. مشاغل «یادگیری ماشینی» به لطف انقلاب تکنولوژیکی تقاضای زیادی دارند. مشاغل مربوط به هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در چهار سال گذشته 75 درصد افزایش یافته و این رشته به سرعت در حال توسعه است. حتی با وجود اینکه مزایای یادگیری ماشین آشکارتر شده، بسیاری از کسب و کارها در اجرای آن با مشکل مواجه هستند و چالش‌ مناسب بودن داده ها در یادگیری ماشینی، پابرجاست.

متخصصان یادگیری ماشین زمانی که صحبت از القای توانایی های ML و توسعه یک برنامه از پایه به خصوص در مورد داده‌ها می‌شود، با موانع متعددی روبرو می‌شوند. اما چالش‌ داده های مناسب در یادگیری ماشینی چیست؟

چالش ارائه دهندگان خدمات ماشینی با داده‌های با کیفیت پایین

یکی از چالش‌های داده های مناسب در یادگیری ماشینی، کیفیت پایین داده‌هاست. داده‌های نامشخص یا بلند ممکن است کل فرآیند را خسته‌کننده کنند. ما نمی‌خواهیم الگوریتم ما پیش‌بینی‌های نادرست یا گمراه‌کننده و معیوب تولید کند. کیفیت داده برای بهبود خروجی حیاتی است. در نتیجه، ما باید اطمینان حاصل کنیم که روش قبل از پردازش داده‌ها، که شامل حذف نقاط پرت، فیلتر کردن مقادیر از دست رفته و حذف ویژگی‌های غیر ضروری است، با بالاترین استاندارد ممکن انجام می‌شود.

عدم تناسب و بیش از اندازه بودن داده‌های آموزشی

زمانی که داده‌ها نتوانند پیوند دقیقی بین متغیرهای ورودی و خروجی ایجاد کنند، عدم تناسب و بیش از اندازه بودن داده‌های آموزشی پیش می‌آید. مانند وقتی که برای پوشیدن یک جفت شلوار با سایز کوچک تلاش بکنیم. این مشکل نشان می‌دهد که چالش داده های مناسب در یادگیری ماشینی برای ایجاد یک رابطه دقیق بسیار اساسی است. برای حل آن مراحل زیر را دنبال کنید:

ـ از زمان تمرین خود نهایت استفاده را ببرید.

ـ پیچیدگی مدل را افزایش دهید.

ــ تعداد ویژگی‌ها را در داده‌ها افزایش دهید.

ـ تعداد پارامترهای منظم را کاهش دهید.

ـ ـزمان آموزش مدل برای دریافت داده های مناسب را افزایش دهید.

Overfitting اصطلاحی است که برای توصیف یک مدل یادگیری ماشینی استفاده می‌شود که با مقدار زیادی داده آموزش داده شده است که تأثیر منفی بر عملکرد آن دارد. مثل این است که بخواهید یک شلوار جین سایز بزرگ را بفشارید. متأسفانه، این یکی از مشکلات عمده ای است که متخصصان یادگیری ماشینی با آن مواجه می‌شوند. این نشان می‌دهد که الگوریتم بر روی داده‌های نادرست، اریب یا مغرضانه آموزش داده شده است، که بر عملکرد کلی آن تأثیر خواهد گذاشت.

ما می‌توانیم این مشکل را از راه‌های زیر حل کنیم.

ـ تجزیه و تحلیل داده‌ها با بالاترین درجه دقت

ــ استفاده از تکنیک افزایش داده‌ها

ـ حذف موارد دور از دسترس در مجموعه آموزشی

ـ انتخاب مدل با امکانات کمتر

یادگیری ماشین‌ها فرآیندی دشوار است

بخشی از چالش مناسب بودن داده‌ها در یادگیری ماشینی مربوط به دشواری در فرایند یادگیری ماشین‌هاست. صنعت یادگیری ماشینی هنوز در مراحل اولیه قرار دارد اما  به سرعت در حال پیشرفت است. آزمایش‌های سریع در ماشین‌ها در حال انجام است و از آنجا که ساختار ماشین‌ها فرایندی در حال تغییر است، خطر خطای بیشتری وجود دارد. فرایند یادگیری شامل وظایف مختلفی مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها، حذف داده‌ها، آموزش داده‌ها، محاسبات پیچیده ریاضی و… است. یادگیری ماشین‌ها فرایندی دشوار است که یک مشکل قابل توجه دیگر را برای کارشناسان یادگیری ماشینی ایجاد می‌کند.

داده‌های آموزشی ناکافی برای به دست آوردن یک خروجی دقیق

مهم‌ترین وظیفه در فرایند یادگیری ماشینی، آموزش داده‌هاست. چالش داده های مناسب در یادگیری ماشینی با میزان داده‌ها در ارتباط است؛ با داده‌های آموزشی کمتر، پیش‌بینی‌ها اشتباه یا مغرضانه خواهند بود. برای تمایز بین هر دو شیء یکی سیستم یادگیری ماشینی به مقدار زیادی داده نیاز دارد. ممکن است آموزش میلیون‌ها نقطه داده برای مسائل دشوار ضروری باشد. در نتیجه ما باید مطمئن شویم که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به درستی با داده‌های کافی آموزش داده شده اند.

اجرای به موقع و نظارت بر داده‌ها

یکی از معمول‌ترین مشکلاتی که متخصصان یادگیری ماشینی با آن مواجه هستند، اجرای به موقع است. مدل‌های یادگیری ماشینی در تولید نتایج دقیق کاملاً مؤثر هستند اما این فرایند طولانی است. زمان زیادی طول می‌کشد تا برنامه‌های آهسته، اضافه بار داده‌ها و نیازهای بالا نتایج قابل اعتمادی ایجاد کنند. همچنین داده‌ها نیاز به نظارت و نگهداری مداوم برای ایجاد نتایج بهینه دارند. اجرای به موقع و نظارت بر داده‌ها یکی  دیگر از چالش‌های داده های مناسب در یادگیری ماشینی محسوب می‌شود.

رشد داده‌ها و نقص در الگوریتم

هنگامی که داده‌ها رشد می‌کنند، نقص‌هایی در الگوریتم به وجود می‌آید. حتی هنگامی‎که داده‌های باکیفیت را بیابید که بسیار خوب آموزش داده شده اند، پیش بینی‌ها کاملاً مختصر و دقیق باشند و فکر ‌کنید که با موفقیت یک الگوریتم یادگیری ماشینی ساخته اید، همچنان یک نکته وجود دارد: با گسترش داده‌ها ممکن است بهترین مدل فعلی که ساخته اید، در آینده نادرست باشد و نیاز به بازآرایی دیگری داشته باشد. برای اینکه الگوریتم را در حال اجرا نگه دارید، باید آن را به طور منظم نظارت و نگهداری کنید. این یکی از مهم‌ترین چالش‌های داده های مناسب در یادگیری ماشینی به شمار می‌‍‌رود.

جدیدترین اخبار هوش مصنوعی ایران و جهان را با هوشیو دنبال کنید