بیایید وانمود نکنیم که این موضوع ساده است. هر کسی که میگوید «فقط یک مدل را آموزش بده» انگار که دارد پاستا میجوشاند، یا خودش این کار را نکرده یا کس دیگری بدترین قسمتهای آن را به خاطر خودش تحمل کرده است. شما فقط «یک مدل هوش مصنوعی را آموزش نمیدهید». شما بزرگ میکنید . این بیشتر شبیه بزرگ کردن یک کودک دشوار با حافظه بینهایت اما بدون غریزه است.
و به طرز عجیبی، همین باعث میشه یه جورایی زیبا بشه. 💡
مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:
🔗 ۱۰ ابزار برتر هوش مصنوعی برای توسعهدهندگان - افزایش بهرهوری، کدنویسی هوشمندانهتر، ساخت سریعتر
مؤثرترین ابزارهای هوش مصنوعی را که به توسعهدهندگان کمک میکنند تا گردش کار خود را سادهتر کرده و فرآیند توسعه را سرعت بخشند، بررسی کنید.
🔗 بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای توسعهدهندگان نرمافزار - برترین دستیاران کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی
مجموعهای از ابزارهای هوش مصنوعی که هر توسعهدهندهای باید برای افزایش کیفیت، سرعت و همکاری کد با آنها آشنا باشد.
🔗 ابزارهای هوش مصنوعی بدون کد
فهرست برگزیده ابزارهای بدون کد فروشگاه دستیار هوش مصنوعی را مرور کنید که ساخت و ساز با هوش مصنوعی را برای همه قابل دسترس میکند.
اول از همه: آموزش مدل هوش مصنوعی چیست؟ 🧠
باشه، یه لحظه مکث. قبل از اینکه وارد لایههای اصطلاحات فنی بشیم، اینو بدونید: آموزش یه مدل هوش مصنوعی اساساً آموزش یه مغز دیجیتاله که الگوها رو تشخیص بده و بر اساس اونا واکنش نشون بده.
هیچ چیزی را نمیفهمد . نه زمینه را. نه احساسات را. حتی منطق را هم، در واقع. با اعمال وزنهای آماری بیرحمانه تا زمانی که محاسبات با واقعیت مطابقت داشته باشد، «یاد میگیرد». 🎯 تصور کنید که دارتها را با چشم بسته پرتاب میکنید تا زمانی که یکی به هدف بخورد. سپس این کار را پنج میلیون بار دیگر انجام دهید و هر بار زاویه آرنج خود را یک نانومتر تنظیم کنید.
این آموزش است. هوشمندانه نیست. مداوم است.
۱. هدف خود را مشخص کنید یا از تلاش کردن دست بکشید 🎯
شما سعی دارید چه چیزی را حل کنید؟
از این موضوع غافل نشوید. مردم این کار را انجام میدهند - و در نهایت به یک مدل فرانکن میرسند که میتواند نژادهای سگ را از نظر فنی طبقهبندی کند اما مخفیانه فکر میکند چیواواها همستر هستند. کاملاً دقیق باشید. «شناسایی سلولهای سرطانی از تصاویر میکروسکوپ» بهتر از «انجام کارهای پزشکی» است. اهداف مبهم، قاتلان پروژه هستند.
بهتر است آن را مانند یک سوال بیان کنید:
«آیا میتوانم مدلی را آموزش دهم که فقط با استفاده از الگوهای ایموجی، کنایه را در نظرات یوتیوب تشخیص دهد؟» 🤔
این یک چالش بزرگ است که ارزش افتادن در آن را دارد.
۲. دادهها را کاوش کنید (این بخش... ناامیدکننده است) 🕳️🧹
این مرحله، زمانبرترین، کماهمیتترین و از نظر روحی طاقتفرساترین مرحله است: جمعآوری دادهها.
شما در انجمنها جستجو خواهید کرد، HTML را بررسی خواهید کرد، مجموعه دادههای ناقص را از GitHub با قراردادهای نامگذاری عجیب و غریب مانند FinalV2_ActualRealData_FINAL_UseThis.csv . از خود خواهید پرسید که آیا قوانین را زیر پا گذاشتهاید یا خیر. ممکن است که اینطور باشد. به علم داده خوش آمدید.
و وقتی دادهها را دریافت کردید؟ کثیف است. 💩 ردیفهای ناقص. برچسبهای غلط املایی. موارد تکراری. اشکالات. یک تصویر از یک زرافه با برچسب «موز». هر مجموعه داده یک خانه خالی از سکنه است. 👻
۳. پیشپردازش: جایی که رویاها میمیرند 🧽💻
فکر میکردید تمیز کردن اتاقتان بد است؟ چند صد گیگابایت داده خام را پیشپردازش کنید.
-
متن؟ توکنیزهاش کن. کلمات توقف رو حذف کن. یا ایموجیها رو مدیریت کن یا بمیر. 😂
-
تصاویر؟ تغییر اندازه. مقادیر پیکسل را نرمالسازی کنید. نگران کانالهای رنگی باشید.
-
صدا؟ طیفنگاره. دیگه بسه. 🎵
-
سری زمانی؟ بهتره امیدوار باشی که مهرهای زمانیات مست نباشن. 🥴
کدی خواهید نوشت که بیشتر حس نظافت و تمیزکاری به شما میدهد تا حس روشنفکری. 🧼 همه چیز را دوباره بررسی خواهید کرد. هر تصمیمی اینجا روی همه چیز در مراحل بعدی تأثیر میگذارد. بدون هیچ فشاری.
۴. معماری مدل خود را انتخاب کنید (نشانه بحران وجودی) 🏗️💀
اینجاست که مردم جسور میشوند و یک ترانسفورماتور از پیش آموزشدیده را دانلود میکنند، انگار که دارند یک وسیلهی برقی میخرند. اما صبر کنید: برای تحویل پیتزا به یک فراری نیاز دارید؟ 🍕
سلاح خود را بر اساس جنگ خود انتخاب کنید:
| نوع مدل | بهترین برای | مزایا | معایب |
|---|---|---|---|
| رگرسیون خطی | پیشبینیهای ساده روی مقادیر پیوسته | سریع، قابل تفسیر، با دادههای کوچک کار میکند | برای روابط پیچیده ضعیف است |
| درختهای تصمیمگیری | طبقهبندی و رگرسیون (دادههای جدولی) | تجسم آسان، بدون نیاز به مقیاسبندی | مستعد بیشبرازش (overfitting) |
| جنگل تصادفی | پیشبینیهای جدولی قوی | دقت بالا، دادههای از دست رفته را مدیریت میکند | آموزش کندتر، تفسیرپذیری کمتر |
| CNN (شبکههای کانولوشن) | طبقهبندی تصویر، تشخیص شیء | عالی برای دادههای مکانی، تمرکز قوی بر الگو | به داده و قدرت پردازنده گرافیکی زیادی نیاز دارد |
| RNN / LSTM / GRU | سریهای زمانی، دنبالهها، متن (پایه) | وابستگیهای زمانی را مدیریت میکند | مشکل در حافظه بلندمدت (محو شدن گرادیانها) |
| ترانسفورماتورها (BERT، GPT) | زبان، بینایی، وظایف چندوجهی | پیشرفته، مقیاسپذیر، قدرتمند | بسیار نیازمند منابع، آموزش پیچیده |
بیش از حد نسازید. مگر اینکه فقط برای انعطاف پذیری اینجا باشید. 💪
۵. حلقه تمرین (جایی که عقل از بین میرود) 🔁🧨
حالا اوضاع عجیب میشود. مدل را اجرا میکنید. شروع به احمقانه بودن میکند. مثلاً «همه پیشبینیها = ۰» احمقانه. 🫠
سپس... یاد میگیرد.
از طریق توابع زیان و بهینهسازها، پسانتشار و گرادیان نزولی - میلیونها وزن داخلی را تغییر میدهد و سعی میکند میزان اشتباه خود را کاهش دهد. 📉 شما شیفتهی نمودارها خواهید شد. از یکنواختیها فریاد خواهید زد. افتهای کوچک در زیان اعتبارسنجی را مانند سیگنالهای الهی ستایش خواهید کرد. 🙏
گاهی مدل بهبود مییابد. گاهی به چیزی بیمعنی تبدیل میشود. گاهی اوقات بیش از حد برازش پیدا میکند و به یک ضبط صوت باشکوه تبدیل میشود. 🎙️
۶. ارزیابی: اعداد در مقابل حس ششم 🧮🫀
اینجاست که آن را در برابر دادههای دیده نشده آزمایش میکنید. از معیارهایی مانند موارد زیر استفاده خواهید کرد:
-
دقت: 🟢 اگر دادههای شما دارای انحراف نباشند، مبنای خوبی است.
-
دقت / یادآوری / امتیاز F1: 📊 وقتی مثبتهای کاذب آسیبزا هستند، حیاتی است.
-
ROC-AUC: 🔄 عالی برای کارهای دودویی با نمایش منحنی.
-
ماتریس سردرگمی: 🤯 اسمش دقیق است.
حتی اعداد خوب هم میتوانند رفتارهای بد را بپوشانند. به چشمان، غرایز و گزارشهای خطای خود اعتماد کنید.
۷. استقرار: همچنین به عنوان آزادسازی کراکن شناخته میشود 🐙🚀
حالا که «کار میکند»، آن را بستهبندی میکنید. فایل مدل را ذخیره میکنید. آن را در یک API قرار میدهید. آن را Dockerize میکنید. آن را به محیط عملیاتی میاندازید. چه مشکلی ممکن است پیش بیاید؟
اوه، همه چی درسته. 🫢
موارد حاشیهای ظاهر میشوند. کاربران آن را خراب میکنند. گزارشها فریاد میزنند. شما همه چیز را به صورت زنده اصلاح میکنید و وانمود میکنید که قصد داشتید آن را به این روش انجام دهید.
نکات پایانی از سنگرهای دیجیتال ⚒️💡
-
دادههای بیارزش = مدل بیارزش. همین. 🗑️
-
از کوچک شروع کنید، سپس آن را گسترش دهید. گامهای کوچک، اهداف بزرگ را شکست میدهند. 🚶♂️
-
همه چیز را بررسی کنید. پشیمان خواهید شد که آن یک نسخه را ذخیره نکردید.
-
یادداشتهای نامرتب اما صادقانه بنویسید. بعداً از خودتان تشکر خواهید کرد.
-
با دادهها، حس درونیتان را تایید کنید. یا نه. بستگی به آن روز دارد.
آموزش یک مدل هوش مصنوعی مانند رفع اشکال از اعتماد به نفس بیش از حد خودتان است.
شما فکر میکنید باهوش هستید تا زمانی که بیدلیل خراب شود.
شما فکر میکنید آماده است تا زمانی که شروع به پیشبینی نهنگها در یک مجموعه داده در مورد کفشها کند. 🐋👟
اما وقتی کلیک میکند - وقتی مدل واقعاً آن را میگیرد - مثل کیمیاگری است. ✨
و این؟ به همین دلیل است که ما به انجام آن ادامه میدهیم.