الـ PCA والشبكات العصبية

الغرض منها تحويل مجموعة كبيرة من المتغيرات Features/الأعمدة في البيانات إلى مجموعة أصغر من المتغيرات الجديدة تُسمى المكونات الرئيسية Principal Components - PCs، مع الحفاظ على أكبر قدر ممكن من المعلومات لتحقيق التباين الموجود في البيانات الأصلية.

وذلك للتغلب على لعنة الأبعاد، ففي حال يتوفر عدد كبير جداً من المتغيرات مقارنة بعدد العينات وهي الصفوف، تصبح النماذج أقل كفاءة، وأكثر عرضة للـ Overfitting، وتتطلب بيانات أكثر للتدريب، هنا يظهر فائدة الـ PCA بتقليل عدد المتغيرات والتي بدورها تزيد من أداء النموذج ويصح أسرع ويتطلب ذاكرة أقل.

كذلك تقليل الضوضاء بالتركيز على الأنماط الرئيسية ذات التباين الأكبر في البيانات، ويتجاهل التباينات الصغيرة التي تسبب ضوضاء.

ومن الصعب تصور بيانات ذات أبعاد كثيرة أكثر من 3، وبتقليل الأبعاد إلى 2 أو 3 مكونات رئيسية فقط من خلال PCA، يسمح برسم البيانات وفهم بنيتها أو اكتشاف تجمعات Clusters أو نقاط شاذة Outliers بصرياً.

بالإضافة إلى معالجة تعدد الخطية Multicollinearity واستخراج الميزات، وليس شرطًا استخدامه مع الشبكات العصبية خاصًة العميقة منها، فهي قادرة بطبيعتها على التعامل مع بيانات ذات أبعاد عالية جداً وتعلم تمثيلات معقدة للميزات بنفسها داخل طبقاتها المخفية، وعملية التعلم تتضمن غالباً نوعاً من تقليل الأبعاد أو استخلاص الميزات بشكل ضمني.

يتم اللجوء إليه أحيانًا مع وجود بيانات ذات أبعاد هائلة كبعض بيانات الصور أو الجينوم، كخطوة أولية لتقليل الأبعاد قبل إدخال البيانات للشبكة العصبية لتسريع التدريب أو تقليل متطلبات الذاكرة، أو لتصور مخرجات الطبقات الداخلية للشبكة.

لكن الـ PCA يعتمد على علاقات خطية، بالتالي لو العلاقات المهمة في البيانات الغير خطية بشكل كبير، فسيتم فقدان معلومات مهمة تحتاجها الشبكة العصبية لتحقيق أداء جيد، حيث تتفوق في التقاط العلاقات غير الخطية.

بتاريخ 2 ساعة قال Mustafa Suleiman:

الغرض منها تحويل مجموعة كبيرة من المتغيرات Features/الأعمدة في البيانات إلى مجموعة أصغر من المتغيرات الجديدة تُسمى المكونات الرئيسية Principal Components - PCs، مع الحفاظ على أكبر قدر ممكن من المعلومات لتحقيق التباين الموجود في البيانات الأصلية.

وذلك للتغلب على لعنة الأبعاد، ففي حال يتوفر عدد كبير جداً من المتغيرات مقارنة بعدد العينات وهي الصفوف، تصبح النماذج أقل كفاءة، وأكثر عرضة للـ Overfitting، وتتطلب بيانات أكثر للتدريب، هنا يظهر فائدة الـ PCA بتقليل عدد المتغيرات والتي بدورها تزيد من أداء النموذج ويصح أسرع ويتطلب ذاكرة أقل.

كذلك تقليل الضوضاء بالتركيز على الأنماط الرئيسية ذات التباين الأكبر في البيانات، ويتجاهل التباينات الصغيرة التي تسبب ضوضاء.

ومن الصعب تصور بيانات ذات أبعاد كثيرة أكثر من 3، وبتقليل الأبعاد إلى 2 أو 3 مكونات رئيسية فقط من خلال PCA، يسمح برسم البيانات وفهم بنيتها أو اكتشاف تجمعات Clusters أو نقاط شاذة Outliers بصرياً.

بالإضافة إلى معالجة تعدد الخطية Multicollinearity واستخراج الميزات، وليس شرطًا استخدامه مع الشبكات العصبية خاصًة العميقة منها، فهي قادرة بطبيعتها على التعامل مع بيانات ذات أبعاد عالية جداً وتعلم تمثيلات معقدة للميزات بنفسها داخل طبقاتها المخفية، وعملية التعلم تتضمن غالباً نوعاً من تقليل الأبعاد أو استخلاص الميزات بشكل ضمني.

يتم اللجوء إليه أحيانًا مع وجود بيانات ذات أبعاد هائلة كبعض بيانات الصور أو الجينوم، كخطوة أولية لتقليل الأبعاد قبل إدخال البيانات للشبكة العصبية لتسريع التدريب أو تقليل متطلبات الذاكرة، أو لتصور مخرجات الطبقات الداخلية للشبكة.

لكن الـ PCA يعتمد على علاقات خطية، بالتالي لو العلاقات المهمة في البيانات الغير خطية بشكل كبير، فسيتم فقدان معلومات مهمة تحتاجها الشبكة العصبية لتحقيق أداء جيد، حيث تتفوق في التقاط العلاقات غير الخطية.

تمام جدا

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير

بتاريخ 5 ساعة قال Ali Ahmed55:

السلام عليكم

ليه بستخدم الPCA وهل الازم استخدمو مع الشبكات العصبية والا مش شرط وهل بستخدم مع خورزميات تعلم الاله وهل بستخدم مع تحليل البيانات مش بس قبل تدريب النموذج ؟

يستخدم تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد في مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة، مما يُسهّل تحليلها وتصورها.

يقوم PCA بتحويل الميزات الأصلية إلى مجموعة جديدة من المكونات الرئيسية التي تحتفظ بأكبر قدر ممكن من التباين في البيانات، مما يساعد في تبسيط النماذج وتقليل التعقيد الحسابي.

وليس من الضروري دائما استخدام PCA مع الشبكات العصبية في بعض الحالات يمكن أن يساعد PCA في تقليل الأبعاد وبالتالي تقليل عدد المعلمات في الشبكة، مما قد يقلل من خطر التعميم الزائد (overfitting) ويحسن أداء النموذج.

ومع ذلك قد يؤدي تقليل الأبعاد أيضا إلى فقدان بعض المعلومات المهمة، مما قد يؤثر سلبا على أداء الشبكة.

لذلك يفضل تقييم تأثير PCA على أداء الشبكة العصبية في سياق المشكلة المحددة.

ويستخدم PCA بشكل شائع مع خوارزميات تعلم الآلة الأخرى كخطوة تمهيدية لتقليل الأبعاد والتعامل مع التعدد الخطي بين الميزات هذا يمكن أن يحسن أداء بعض الخوارزميات ويقلل من التعقيد الحسابي ولكن يجب تقييم تأثير PCA على كل خوارزمية بشكل منفصل، حيث قد لا يكون له دائمًا تأثير إيجابي.

ويكون استخدام PCA مناسبا عندما يكون لديك مجموعة بيانات ذات عدد كبير من الميزات، خاصة إذا كانت هذه الميزات مرتبطة ببعضها البعض. في هذه الحالات يمكن أن يساعد PCA في تقليل الأبعاد مع الاحتفاظ بأكبر قدر ممكن من المعلومات، مما يسهل عملية التحليل ويقلل من التعقيد الحسابي ومع ذلك يجب الحذر عند استخدام PCA، حيث قد يؤدي إلى فقدان بعض المعلومات المهمة، خاصة إذا تم تقليل عدد الأبعاد بشكل كبير.

تمام جدا

و

بتاريخ 26 دقائق مضت قال ياسر مسكين:

يستخدم تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد في مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة، مما يُسهّل تحليلها وتصورها.

يقوم PCA بتحويل الميزات الأصلية إلى مجموعة جديدة من المكونات الرئيسية التي تحتفظ بأكبر قدر ممكن من التباين في البيانات، مما يساعد في تبسيط النماذج وتقليل التعقيد الحسابي.

وليس من الضروري دائما استخدام PCA مع الشبكات العصبية في بعض الحالات يمكن أن يساعد PCA في تقليل الأبعاد وبالتالي تقليل عدد المعلمات في الشبكة، مما قد يقلل من خطر التعميم الزائد (overfitting) ويحسن أداء النموذج.

ومع ذلك قد يؤدي تقليل الأبعاد أيضا إلى فقدان بعض المعلومات المهمة، مما قد يؤثر سلبا على أداء الشبكة.

لذلك يفضل تقييم تأثير PCA على أداء الشبكة العصبية في سياق المشكلة المحددة.

ويستخدم PCA بشكل شائع مع خوارزميات تعلم الآلة الأخرى كخطوة تمهيدية لتقليل الأبعاد والتعامل مع التعدد الخطي بين الميزات هذا يمكن أن يحسن أداء بعض الخوارزميات ويقلل من التعقيد الحسابي ولكن يجب تقييم تأثير PCA على كل خوارزمية بشكل منفصل، حيث قد لا يكون له دائمًا تأثير إيجابي.

ويكون استخدام PCA مناسبا عندما يكون لديك مجموعة بيانات ذات عدد كبير من الميزات، خاصة إذا كانت هذه الميزات مرتبطة ببعضها البعض. في هذه الحالات يمكن أن يساعد PCA في تقليل الأبعاد مع الاحتفاظ بأكبر قدر ممكن من المعلومات، مما يسهل عملية التحليل ويقلل من التعقيد الحسابي ومع ذلك يجب الحذر عند استخدام PCA، حيث قد يؤدي إلى فقدان بعض المعلومات المهمة، خاصة إذا تم تقليل عدد الأبعاد بشكل كبير.

تمام جدا

وكمان انا الحمد الله بدرس الرياضيات الخاصه بي التقنيه دي PCA في الجبر الخطي فا الحمد الله لواحد عندو معلومات ل كل شي الحمد الله

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير