هل لو البيانات كثير ممكن انها تثار سالب علي نماذج تعلم الاله ؟

وعليكم السلام،

على العموم، كلما كان لدينا بيانات أكثر كلما كان ذلك أحسن. حتى إذا كنا لن نستخدم معظم البيانات الكثيرة في تدريب النموذج، فسوف نتركها كبيانات اختبار ونستخدمها للتحقق من جودة تعلمه.

لكن يجب عدم إغفال نقطة مهمة وهي توازن البيانات (Data balance)، أي أن البيانات يجب أن تكون موزعة بشكل شبه متساوي على مجال الاحتمالات الممكنة، إذا لم يكن ذلك هو الحال، فقد نقع في خطأ في تقدير جودة النموذج. فمثلا، لو كانت لدينا بيانات حول العمليات البنكية، بحيث أن 97% من العمليات قانونية و 3% فقط غير قانونية، فإذا قمنا بتدريب نموذج لاكتشاف العمليات غير القانونية، وكان هذا النموذج يجيب في كل الأحوال بأن العملية قانونية، فهنا النموذج سوف يكون صحيحا في 97% من الحالات، لكن في الواقع، هذا النموذج لا يقوم بفعل شيء!

في هذه الأحوال، لا ينفع تكثير البيانات مع الاستمرار على هذا الحال، فلو كانت عندنا الملايين من هذه البيانات، وكانت دائما النسبة 97%-3%، فسوف نحصل على نفس الخطأ. إحدى الحلول في مثل هذه الحالة هي تقليل البيانات الزائدة حتى تصبح النسب متكافئة. فيمكن التقليل من البيانات التي تمثل العمليات القانونية حتى تصبح نسبتها إلى المجموع 50% فقط. وعندها يمكننا أن ندرب النموذج بشكل متوازن، بحيث تكون نصف البيانات التي رآها قانونية ونصفها الآخر عكس ذلك، وعندئذ سوف يتعلم بشكل صحيح.

نعم، يمكن أن يكون للبيانات الكبيرة تأثير سلبي على نماذج تعلم الآلة في بعض الأحيان. عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة، يمكن أن تواجه عدة تحديات تتعلق بالقدرات الحاسوبية، وقت التدريب، وتعقيد النموذج.

حقيقةـ صحيح يمكن أن تتجاوز البيانات الكبيرة قدرة الأجهزة الحاسوبية المتاحة فتدريب النماذج على بيانات ضخمة يتطلب ذاكرة كبيرة ومعالجات قوية وفي حال ما إذا كانت الموارد الحاسوبية محدودة، قد تواجه صعوبة في تحميل البيانات ومعالجتها بشكل فعال، مما يؤدي إلى بطء في الأداء أو حتى فشل عملية التدريب. لهذا قد تحتاج إلى تقنيات خاصة للتعامل مع هذه البيانات، مثل التجزئة أو التحليل الموزع، لتحسين الكفاءة.

وقت التدريب هو الآخر يمكن أن يزداد بشكل كبير عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة لأن تدريب نموذج تعلم الآلة على بيانات ضخمة يستغرق وقتا أطول بطبيعة الحال، مما يمكن أن يكون مشكلة إذا كنت بحاجة إلى نتائج سريعة أو تعمل في بيئة حيث الزمن عامل حاسم. للتغلب على ذلك، يمكن استخدام تقنيات مثل التعلم التدريجي أو النماذج الأولية للتدريب بشكل أسرع على أجزاء من البيانات قبل تدريب النموذج النهائي على المجموعة الكاملة.

كما أنه يمكن أن يؤدي استخدام البيانات الكبيرة إلى تعقيد النموذج بشكل زائد فمع تزايد حجم البيانات، قد يتزايد أيضا عدد الميزات والأنماط التي يحتاج النموذج إلى تعلمهه وهذا ما قد يجعل النموذج أكثر تعقيدا وأقل قدرة على التعميم، مما يزيد من خطر التعلم الزائد حيث يتعلم النموذج تفاصيل غير ضرورية أو ضوضاء في البيانات لهذا فمن الضروري استخدام تقنيات مثل تنظيم النموذج أو التحقق المتقاطع لضمان أن النموذج يبقى قادرا على التعميم ويعمل بشكل جيد على البيانات الجديدة.

وبينما يمكن للبيانات الكبيرة أن تكون مصدر قوة للنماذج، إلا أنها تتطلب إدارة دقيقة وموارد مناسبة للتأكد من أنها تساهم بشكل إيجابي في تحسين أداء النموذج بدلا من أن تكون عبئا.

حجم البيانات بلا شك له أهمية كبيرة، ولا يمكن حصرها، لكن مع ذلك صحيح، يمكن أن يؤثر وجود كمية كبيرة من البيانات سلبا على نماذج تعلم الآلة بسبب زيادة التعقيد الحسابي، وطول وقت التدريب مع صعوبة إدارة جودة البيانات، وتعقيد النماذج التي تعمل عليها، يمكنك تصفح هذه المقالة:

فعلان احنا بنقسم البيانات بيانات لتدريب وبيانات لاختبار حتي بنكون مقسم جدا علي kaggle

بس تعلم العميق عكس كده صح يعني مع نزيدا اليبانات بيكون كويس جدا والعكس صحيح 

شكراا لحضرتكم جدا