النماذج الاحتمالية في التعلم الآلي

النماذج الاحتمالية في التعلم الآلي
النموذج الاحتمالي في التعلّم الآلي هو خوارزمية شائعة تستخدم في التعلّم الآلي. وهو عبارة عن مزيج من التحليل التمييزي ومصنف بايز متعدد الحدود. يتعلم النموذج الاحتمالي في تعلّم الآلة من البيانات بكفاءة أكبر من التقنيات الإحصائية التقليدية. ستشرح هذه المقالة ذلك بمثال.
ما هي النمذجة الاحتمالية؟
النموذج الاحتمالي هو طريقة للتعلم الآلي يتم فيها اتخاذ القرار باستخدام احتمال النتيجة المحتملة للمتغير المستقل وافتراض أن احتمال وقوع أحداث معينة ثابت. يمكن استخدامه، على سبيل المثال، لاتخاذ أفضل خيار من بين عدة بدائل. وتكمن الميزة الرئيسية لهذا النموذج في اعتماده على خوارزمية تعلم أساسية، والتي تستخدم قواعد بسيطة مثل اتخاذ إجراء إذا كانت قيمته المتوقعة موجبة أو اتخاذ إجراء إذا تجاوزت قيمته المتوقعة عتبة معينة.
في التعلم الآلي، يُستخدم نموذج الاحتمالات عندما نريد التنبؤ بقيمة متغير جديد بناءً على متغيرات أو أحداث سابقة. على سبيل المثال، في التعلّم الآلي، يمكننا استخدام خوارزمية الاستدلال البايزي للعثور على أفضل قيمة ممكنة للتنبؤ بناءً على البيانات السابقة.
أهمية النماذج الاحتمالية
تعتبر النماذج الاحتمالية أساسية في التعلم الآلي. فهي تُستخدم لتمثيل العلاقة بين المتغيرات، وتساعدنا على وضع تنبؤات حول البيانات المستقبلية. تساعدنا النماذج الاحتمالية أيضًا على فهم عدم اليقين في بياناتنا، وهو أمر ضروري لأنه يساعدنا على اتخاذ قرارات أكثر استنارة. على سبيل المثال، لنفترض أننا نعلم بوجود احتمال حدوث مشكلة ما في نظامنا. في هذه الحالة، يمكننا اتخاذ خطوات للحد من مخاطر الفشل.
وقد أدت أهمية النماذج الاحتمالية إلى إنشاء مجالات جديدة، مثل الإحصاء البايزي، الذي يساعدنا على وضع تنبؤات أفضل حول كيفية تأثير بعض الأحداث على أنظمتنا.
تُستخدم النماذج الاحتمالية على نطاق واسع في تطبيقات التعلم الآلي. فهي تساعدنا على إجراء التنبؤات والتعلم من التجربة. يمكن تصنيف النماذج الاحتمالية إلى نوعين:
تصنيف ناعم-لين: في التصنيف الناعم-اللين: في التصنيف الناعم-اللين نستخدم توزيعًا احتماليًا يمثل دالة لمتغيرات المدخلات ودالة خطية ناعمة لمتغير الخرج. على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا ثلاثة مدخلات ومخرج واحد. عندئذٍ، يمكننا استخدام توزيع غاوسي لنمذجة المدخلات ودالة خطية لينة لنمذجة المخرجات.
التصنيف الصلب-اللين: في التصنيف الصلب واللين نستخدم دوال خطية معقدة لكلٍّ من المدخلات والمخرجات. على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا ثلاثة مدخلات ومخرجين. في هذه الحالة، يمكننا استخدام دالة أسية لنمذجة متغيرات المدخلات ودالة خطية لنمذجة متغير المخرجات.
النماذج الاحتمالية
النموذج التمييزي والتوليدي
تُستخدم النماذج التمييزية للتصنيف، حيث تكون المخرجات عبارة عن تنبؤ ثنائي (إما صواب أو خطأ). تُستخدم النماذج التوليدية للتنبؤ بالمخرجات الجديدة من مجموعة من العينات. غالبًا ما يتم تدريب النماذج التمييزية باستخدام تقنيات التعلّم تحت الإشراف، بينما يتم تدريب النماذج التوليدية غالبًا باستخدام تقنيات التعلّم غير الخاضع للإشراف.
وقد تم تطبيق النماذج التمييزية بنجاح في العديد من تطبيقات التعلم الآلي، مثل تصفية الرسائل غير المرغوب فيها وتصنيف المستندات والتعرف على الصوت. كما تم استخدامها بنجاح في التنبؤ بنتائج أحداث مثل الزلازل والكوارث الطبيعية.
تحاول النماذج التوليدية إنتاج بيانات جديدة من خلال نمذجة خصائص توزيعها الأساسي. وقد استُخدمت النماذج التوليدية بنجاح في إنشاء أعمال فنية، وتوليد الشعر والموسيقى، ومحاكاة تطور الأنواع البيولوجية، وحتى إنشاء حياة اصطناعية.
نمذجة الخط المستقيم
نموذج الخط المستقيم هو نوع من التوزيع الاحتمالي المستمر الذي يمثل البيانات المستمرة باستخدام متغيرات منفصلة. على سبيل المثال، يُستخدم نموذج الخط المستقيم لنمذجة العلاقة بين القيم المتتالية لمتغير عشوائي متصل، مثل درجة الحرارة والوقت. في هذه الحالة، نفترض أن كل نقطة زمنية هي عينة عشوائية من توزيع متصل أساسي.
النماذج الخطية المعممة
في التعلم الآلي، النموذج الخطي العام هو نموذج إحصائي يُستخدم لوصف الاحتمالات الشرطية. وهو حالة نموذج خطي معمم خاص (GLM) ويمكن استخدامه لنمذجة البيانات غير الغاوسية.
يمكن استخدام النموذج الخطي العام لنمذجة أي توزيع بتوزيع ذي حدين أو توزيع بواسون أو توزيع ذي حدين سالب. يتوفر أيضًا التوزيع اللوجستي وتوزيعات جاما كحالات استثنائية لهذا النموذج.
يساعد النموذج الخطي العام على نمذجة المتغيرات المستمرة التي لها توزيعات غير طبيعية. هذا لأنه يحتوي على حد خطأ يمكن نمذجته باستخدام معاملات خاصة بكل نوع من أنواع التوزيعات التي تقوم بنمذجتها.
خوارزمية بايز الساذجة
تُعدّ خوارزمية بايز الساذجة خوارزمية تصنيف احتمالية شائعة في التعلّم الآلي. وهي تُستخدم لوضع تنبؤات حول الملاحظات الجديدة، بالنظر إلى الملاحظات السابقة ومجموعة من المعلمات التي تصف توزيع البيانات. تعمل خوارزمية Naive Bayes الساذجة بشكل جيد مع المصنفات غير الثنائية ويمكن فهمها بسهولة باستخدام مثال.
تضع خوارزمية “بايز الساذج” تنبؤات حول الملاحظات الجديدة بملاحظات سابقة ومجموعة من المعلمات التي تصف توزيع البيانات. تعمل خوارزمية بايز الساذجة بشكل جيد مع المصنفات غير الثنائية.
مزايا النموذج الاحتمالي
تعتبر النماذج الاحتمالية نهجاً مستخدماً على نطاق واسع في التعلم الآلي وهي مناسبة بشكل خاص لنمذجة عدم اليقين. يعد النموذج الاحتمالي مناسبًا جيدًا للعديد من التطبيقات لأنه يمكن أن يتعامل مع كل من المتغيرات الحتمية والعشوائية ويوفر طريقة لتمثيل البيانات المرصودة كسلسلة من العينات المستمدة من توزيع احتمالي.
تشمل مزايا النموذج الاحتمالي ما يلي: أولاً، إنه مرن، حيث يسمح للمستخدمين بتحديد التوزيعات الاحتمالية الخاصة بهم أو استخدام التوزيعات الموجودة مثل Gaussian أو Poisson. يوفر طريقة لتمثيل البيانات المرصودة كسلسلة من العينات المستمدة من التوزيع الأساسي، مما يسهل تحليل البيانات من تطبيقات العالم الحقيقي مثل التصوير الطبي وكشف الاحتيال المالي. وهو يسمح للمستخدمين بتحديد كيفية تغير هذه الاحتمالات بمرور الوقت، مما يساعد على نمذجة الظواهر التي تحدث على نطاقات زمنية غير تلك التي نواجهها عادةً يوميًا (على سبيل المثال، أسعار سوق الأسهم). وهي تقنية إحصائية مفهومة جيدًا ومطبقة بنجاح في العديد من مجالات الهندسة والفيزياء والبيولوجيا. وتعتمد النماذج المستخدمة في التعلم الآلي على نظرية الاحتمالات، لذا فهي قابلة للتطبيق رياضيًا. بالإضافة إلى ذلك، فإن البساطة الرياضية تجعل من الممكن كتابة معادلات دقيقة لحساب أداء النموذج. ويعطي النموذج الاحتمالي تقديرًا غير متحيز لتوزيع احتمالي على نقاط البيانات، وهو ما يمكن تفسيره على أنه تقدير لمدى احتمال حدوث أي ملاحظة معينة في ظل أي توزيع معين. يتيح لنا ذلك استخدام النماذج نفسها لجميع الملاحظات وعدم القلق بشأن ما إذا كنا نتعامل مع مجموعات بيانات مختلفة أم لا. يوفّر النموذج الاحتمالي تقديراً معقولاً للتباين لأنه يعيّن احتمالات متساوية لجميع النتائج الممكنة؛ وهذا يجعل من السهل حساب التباينات من نقاط البيانات.
الخاتمة
تُعد النماذج الاحتمالية طريقة رائعة لفهم الاتجاهات التي يمكن اشتقاقها من البيانات لوضع تنبؤات للمستقبل. بشكل عام، سوف تتعلم عن النماذج الاحتمالية في وقت مبكر من دراستك للتعلم الآلي.