التعلم الجماعي عبارة عن تقنية متقدمة للتعلم الآلي تستفيد من قوة خوارزميات أو نماذج التعلم المتعددة لتحسين الأداء العام والدقة والاستقرار لنظام التنبؤ. في جوهرها، تجمع الأساليب المجمعة بين مخرجات النماذج الفردية (التي يطلق عليها المتعلمون الأساسيون) لتشكيل نموذج تنبؤ واحد أكثر قوة وموثوقية. يعتمد المبدأ الأساسي للتعلم الجماعي على مفهوم "حكمة الجمهور"، الذي يفترض أن القرارات الجماعية التي يتم اتخاذها من خلال تجميع المعرفة والخبرة لدى العديد من الأفراد من المرجح أن تسفر عن نتائج دقيقة أكثر من التنبؤات التي يقدمها ممثلون منفردون.
أظهرت العديد من الدراسات البحثية والتطبيقات الواقعية في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فعالية تقنيات التعلم الجماعي في تحسين دقة التنبؤات لمجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك مشاكل التصنيف والانحدار والتصنيف. تشمل بعض المزايا الملحوظة للتعلم الجماعي قدرته على التخفيف من التجاوز، ومواجهة انحياز النموذج، وتعزيز قدرات التعميم، وزيادة الاستقرار والتسامح مع الأخطاء. علاوة على ذلك، فإن أساليب التجميع قابلة للتطوير بشكل كبير ويمكن موازنتها بسهولة لإجراء حساب فعال على مجموعات البيانات واسعة النطاق أو المهام المعقدة.
هناك العديد من تقنيات التعلم الجماعي، ولكل منها خصائص وتطبيقات مميزة. تتضمن بعض الطرق الشائعة التعبئة والتعزيز والتكديس. تهدف عملية التعبئة (Bootstrap Aggregating) إلى تقليل تباين المقدر من خلال حساب متوسط تنبؤات النماذج المتعددة المدربة بشكل مستقل. يتم تدريب كل متعلم أساسي على مجموعة فرعية عشوائية من البيانات، التي يتم إنشاؤها عن طريق أخذ العينات مع الاستبدال من مجموعة البيانات الأصلية. تعتبر هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص لتقليل التخصيص الزائد في النماذج عالية التباين ومنخفضة التحيز، مثل أشجار القرار.
ومن ناحية أخرى، يسعى التعزيز إلى تحسين الأداء التنبؤي للمتعلمين الضعفاء من خلال إضافة نماذج جديدة بشكل متكرر إلى المجموعة، مع تركيز كل إضافة جديدة على تصحيح الأخطاء التي ارتكبها المتعلمون السابقون. تقوم تقنية تعزيز شائعة تسمى AdaBoost بتعيين أوزان أعلى لمثيلات التدريب المصنفة بشكل خاطئ، مما يجبر المتعلمين اللاحقين على التركيز على تلك الحالات التي يصعب تصنيفها. يتم الحصول على التنبؤ النهائي من خلال تصويت الأغلبية المرجحة، حيث يتم ترجيح تصويت كل متعلم أساسي من خلال أدائه في بيانات التدريب.
يعد التراص أسلوبًا آخر للتعلم الجماعي يتضمن تدريب العديد من المتعلمين الأساسيين ثم استخدام مخرجاتهم كمدخلات لنموذج جديد، يُعرف باسم النموذج الوصفي أو المتعلم التعريفي. تجمع هذه الطبقة الثانية من التعلم بشكل فعال بين تنبؤات المتعلمين الأساسيين لإنتاج المخرجات النهائية، ومن المحتمل أن تلتقط الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات التي قد تفوتها النماذج الفردية.
لقد تم تطبيق التعلم الجماعي بنجاح في العديد من سيناريوهات العالم الحقيقي لتعزيز دقة التنبؤ ومتانته. على سبيل المثال، تم تطبيق أساليب التجميع على نطاق واسع في مجال معالجة اللغة الطبيعية لتحسين تحليل المشاعر وتصنيف المستندات والتعرف على الكيانات المسماة. تُستخدم هذه التقنيات أيضًا بشكل شائع في مهام رؤية الكمبيوتر، مثل اكتشاف الكائنات وتجزئة الصور ووضع العلامات الدلالية، وكذلك في تطبيقات مثل أنظمة التوصية واكتشاف الاحتيال وحتى التنبؤ بسوق الأوراق المالية.
تتضمن منصة AppMaster no-code ، وهي أداة قوية لإنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهواتف المحمولة، تقنيات التعلم المجمعة لتعزيز قدرات التعلم الآلي وتوفير تنبؤات أكثر دقة وموثوقية لمستخدميها. من خلال الاستفادة من التقدم في التعلم الجماعي، يضمن AppMaster أن المؤسسات يمكنها تسخير قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بطريقة أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة، مما يحسن بشكل كبير من سرعة وقابلية تطوير التطبيقات عبر مجموعة واسعة من حالات الاستخدام.
باختصار، يعد التعلم الجماعي عنصرًا أساسيًا في مشهد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وذلك بفضل قدرته على الجمع بين خوارزميات أو نماذج التعلم المتعددة لتحسين أداء التنبؤ والدقة والاستقرار. من خلال استخدام تقنيات التعبئة أو التعزيز أو التراص أو تقنيات التجميع الأخرى حسب الاقتضاء، يمكن للمطورين وعلماء البيانات بناء أنظمة تعلم آلي أكثر قوة وموثوقية لمعالجة مشاكل العالم الحقيقي المعقدة مع زيادة الثقة والكفاءة.
