قواعد تصنيف البيانات

يحظى تصنيف البيانات بمكانة واسعة في ضوء الإقبال المتزايد على تدريب نماذج تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي. وجرى في السنوات الأخيرة استحداث العديد من التقنيات التي تهدف إلى تبسيط عملية تصنيف البيانات، سواء المُجدوَلة أو الصورية، ومن ثم تحسين أداء النماذج، ولا يقتصر دور هذه التقنيات على تسريع عملية تصنيف البيانات فحسب، بل تساعد أيضاً على تعزيز دقة النماذج وتكيُّفها مع مختلف السيناريوهات، ما يجعل عملية التدريب أكثر كفاءة وفاعلية.

تصنيف البيانات المُجدوَلة
يأتي التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) كخطوة أولى على طريق تصنيف البيانات المُجدوَلة، فمن خلال احتساب الإحصاءات الموجزة، وإنشاء الصور البيانية، وإعداد ملفات تعريف مفصَّلة للبيانات، يسهم التحليل الاستكشافي في الكشف عن رؤى مهمة توجِّه منهجية تصنيف البيانات وتعزِّز فهمنا لأنماط البيانات وتفرُّعاتها والعلاقات التي تربط بينها، ما يساعدنا على اتخاذ قرارات أكثر دقة حول تصنيفات البيانات.

يتحقَّق ذلك بالاستفادة من النماذج اللغوية الكبيرة للتنبؤ بالتصنيفات من منظور برمجي أو الاستعانة بالخبرة المتخصِّصة في المجال لإنشاء وظائف مخصصة لتصنيف البيانات، ويوفِّر هذا التكامل بين التحليل الاستكشافي واستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة والخبرة المتخصصة في المجال عملية تصنيف بيانات أكثر دقة وكفاءة، ما يؤدي في نهاية المطاف إلى تحسين جودة البيانات المدخلة وكفاءة تدريب النماذج.

كما يمكن استخدام خوارزميات التجميع (Clustering algorithms) لتجميع نقاط البيانات وتصنيفها دون الحاجة إلى تدخل بشري، إذ تقوم هذه الخوارزميات بتحديد الأنماط والتشابهات بين البيانات، ومن ثم تعيين التصنيفات بناءً على تلك المجموعات، ما يُسهِم في تبسيط عملية تصنيف البيانات وتسريع وتيرتها. 

تصنيف البيانات الصورية
تصنيف البيانات الصورية هو عملية تُستخدم لتحديد وتصنيف محتوى الصور بناءً على خصائص معينة. يتضمَّن هذا التصنيف استخدام خوارزميات متقدمة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) التي تتمتع بقدرة عالية على تحليل الصور واستخلاص الخصائص. تبدأ هذه المهمة بجمع مجموعة بيانات كبيرة من الصور، ويتم تصنيف كل صورة وتسميتها بناءً على الفئة التي تنتمي إليها، مثل الحيوانات، أو الأشخاص، أو الأشياء. 

تحظى هذه العملية بأهمية كبيرة، إذ تسهم في تدريب النموذج على فهم الأنماط والخصائص المختلفة، ما يساعده لاحقاً في تصنيف صور جديدة لم يسبق له رؤيتها، وتُستخدَم التطبيقات العملية لتصنيف البيانات الصورية في مجالات متعددة، مثل التعرف على الوجه، والرؤية الحاسوبية في السيارات ذاتية القيادة، وتحليل الصور الطبية. 

وتسهم تقنيات تعزيز البيانات Data Augmentation، مثل قلب البيانات flipping أو تدويرها rotating أو تكبيرها scaling في تعظيم مجموعات البيانات، كما يشكِّل التعلم النشط أداة قوية في هذا السياق، ويتم تدريب النموذج على عيِّنة صغيرة من البيانات المصنَّفة التي تؤثر بشكل أكبر في أدائه النموذج وتحسن أدائه بشكل ملحوظ. 

وفيما يخصُّ تصنيف البيانات الواردة في الصور الأكثر تعقيداً، يمكن أن تساعد النماذج اللغوية الكبيرة على توفير عبارات وصفية لدعم عملية التصنيف، كما يمكن أن تسهم أدوات التسمية المخصَّصة التي تُبنى باستخدام مكتبات مثل "deta-annotate"، في تسريع وتيرة تصنيف البيانات.

تصنيف البيانات ومواجهة تحديات الحياة
من خلال إتقان مجموعة متنوعة من استراتيجيات تصنيف البيانات، ستكون قادراً على مواجهة مجموعة واسعة من التحديات في مجال تعلم الآلة على أرض الواقع. سواء كنت تستهدف مجموعات بيانات مجدولة أو صورية، يمكن لهذه التقنيات أن تُحسِّن بشكل كبير من أداء النموذج مقارنةً بأساليب تصنيف البيانات اليدوية التقليدية.

تُتيح لك هذه الاستراتيجيات الحديثة التعامل مع البيانات بفاعلية أكبر، ما يؤدي إلى نتائج أفضل في التطبيقات المختلفة. على سبيل المثال: يمكن استخدام تقنيات مثل التعلم النشط وتعزيز البيانات لزيادة جودة وكفاءة عملية تصنيف البيانات، كما أن هذه الأدوات توفر الوقت والموارد، ما يجعل عملية التدريب أكثر فاعلية ويزيد من دقة النموذج في التعامل مع البيانات الجديدة.

يتطلَّب الاستخدام الفعَّال لهذه التقنيات فهماً عميقاً للمشكلة التي يتم معالجتها في مجال تعلم الآلة، فعندما تحدِّد أهدافك بوضوح، يمكنك توجيه جهود التصنيف على نحو يتماشى مع النتائج المرغوبة، كما يساعدك فهم خصائص البيانات على اختيار التقنيات الأنسب لتصنيفها وتجنُّب الأخطاء الشائعة. على سبيل المثال: إذا كنت تعمل على بيانات صورية، فإن إدراك الاختلافات في الإضاءة أو الزوايا يمكن أن يؤثر في كيفية تصنيف البيانات بشكل صحيح.

علاوة على ذلك، لا بد من إجراء عمليات رصد دورية لتحسين منهجية التصنيف وضمان جودة البيانات المُصنَّفة وملاءمتها والتأكد من تلبيتها لاحتياجات النموذج وتكيُّفها مع أي تغييرات في البيانات أو الأهداف. من خلال هذه الخطوات، يمكنك تعزيز دقة وكفاءة نموذج تعلم الآلة، ما يسهم في تحقيق نتائج أفضل في التطبيقات المختلفة.

طريق المستقبل
في عصر البيانات العظمى والبيانات الكبرى، تستعين الأعمال والمؤسسات بشركاء متمرِّسين لتعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونماذج تعلم الآلة، وتقدِّم منصات مثل Edara.com محتويات وحلول عالية الجودة باللغة العربية مصمَّمة خصيصاً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، والتي من شأنها تعزيز قدرة المؤسسات على مستوى تقديم تجارب ذكاء اصطناعي منقطعة النظير، أو تطوير الدردشات الآلية، أو بناء النماذج اللغوية، أو تحسين خدمات الدعم الافتراضي، بالاستفادة من مواردها الغنية بالكلمات والعبارات والمصطلحات المتخصصة في المجال، فلا تتردَّد في زيارة الموقع https://edara.com/home/ai للاطلاع على محتواه وإطلاق العنان لكامل إمكانيات مؤسستك.

لاستخدام أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتخصِّصة في مجال الأعمال والبيزنس باللغة العربية، اسأل  إدارة شات بوت Edara Chatbot باللغتين العربية والإنجليزية.

للمزيد يمكنك الاطلاع على ملخصات كتب مشابهة مقروءة PDF أو ملخصات كتب صوتية Audio على موقع إدارة.كوم Edara.com:

• التعلم العميق التوليدي pdf تعليم الآلات الرسم والكتابة والتأليف الموسيقي واللعب

• الذكاء الاصطناعي وتطبيقات تَعلُّم الآلة في الأعمال pdf دليل عملي إبى تكنولوجيا المعلومات الذكية

• ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

• تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومستقبل التعليم

• الذكاء الاصطناعي والإنسان

• مستقبل الذكاء الاصطناعي: تطبيقات الذكاء الاصطناعي وخريطة التغير الاجتماعي والاقتصادي

• تخصص الذكاء الاصطناعي: تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل

 
تأليف:
فيجاي كومار سودا: محترف متمرِّس في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي، ويشغل حاليّاً منصب مستشار أول للبيانات والذكاء الاصطناعي في شركة مايكروسوفت.

Title: Data Labeling in Machine Learning with Python: Explore modern ways to prepare labeled data for training and fine-tuning ML and generative AI models
Author: Vijaya Kumar Suda
Publisher: Packt Publishing
Pages: 398
ISBN: 978-1804610541