تشير مجموعة التدريب على البيانات، في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، إلى مجموعة مختارة بعناية من نقاط البيانات أو العينات. يتم استخدامه لتدريب خوارزميات ونماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتعلم والتعميم وعمل تنبؤات دقيقة بناءً على الأنماط والعلاقات الأساسية الموجودة في البيانات المقدمة. تعتبر مجموعات التدريب ضرورية لإنشاء نماذج تعلم الآلة وضبطها والتحقق من صحتها، مما يضمن أدائها بكفاءة ودقة في حل مهام محددة.
يرتبط تكوين مجموعة التدريب على البيانات ارتباطًا مباشرًا بجودة النتيجة النهائية - فكلما كانت البيانات أفضل وأكثر تمثيلاً، زادت احتمالية وجود نموذج ذكاء اصطناعي قوي وجيد الأداء. تحتوي مجموعة التدريب الجيدة على البيانات على عينات متعددة ومتنوعة تغطي النطاق الكامل المحتمل للقيم والمدخلات التي من المحتمل أن يواجهها النموذج أثناء تطبيقه. إن التأكد من أن البيانات نظيفة ودقيقة وخالية من الضوضاء سيساعد النموذج على تجنب الإفراط في التجهيز أو النقص في التجهيز، وكلاهما يمكن أن يؤدي إلى ضعف الأداء في سيناريوهات العالم الحقيقي.
في سياق منصة no-code مثل AppMaster ، يمكن لمجموعة تدريب البيانات أن تحمل قيمة هائلة، حيث لا يحتاج المستخدمون إلى أن يكونوا خبراء في لغات البرمجة أو تطوير البرامج لإنشاء نماذج شاملة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وبدلاً من ذلك، يمكنهم إنشاء نماذج البيانات ومنطق الأعمال ومخطط قاعدة البيانات وتكوينها بشكل مرئي باستخدام الأدوات والواجهات البديهية للنظام الأساسي. يتم بعد ذلك إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتجميعها تلقائيًا من مدخلات المستخدم ومجموعة تدريب البيانات المتوفرة.
هناك العديد من العوامل الرئيسية المشاركة في تنظيم مجموعة تدريب عالية الجودة على البيانات. أحد أهم الجوانب هو التأكد من أن البيانات ممثلة وتغطي جميع المتغيرات والميزات الأساسية ذات الصلة بالمشكلة التي يتم حلها. ولضمان ذلك، يمكن استخدام تقنيات التحقق المتبادل مثل التحقق المتبادل k-fold لتقسيم البيانات بشكل متكرر إلى مجموعات فرعية للتدريب والتحقق من الصحة، وبالتالي توفير تقدير غير متحيز لأداء النموذج على البيانات غير المرئية.
هناك عامل أساسي آخر وهو اختيار الحجم المناسب لمجموعة تدريب البيانات. عادةً ما تسمح مجموعة البيانات الأكبر حجمًا بدقة وتعميم النموذج بشكل أفضل، ولكنها يمكن أن تؤدي أيضًا إلى زيادة وقت التدريب والتعقيد الحسابي. على النقيض من ذلك، قد لا تحتوي مجموعة البيانات الأصغر على نقاط بيانات كافية لتغطية النطاق الكامل لمتغيرات المدخلات، مما يؤدي إلى ضعف التعميم والأداء. يمكن أن يساعد تنفيذ الاستراتيجيات مثل زيادة البيانات وإعادة أخذ العينات والتمهيد في إنشاء نقاط بيانات إضافية وتحسين تنوع مجموعة التدريب وقوتها.
للتأكد من أن مجموعة التدريب على البيانات متوازنة بشكل مناسب، من الضروري أن تكون على دراية بالتحيزات المحتملة في البيانات التي قد تؤدي إلى تحريف تنبؤات نموذج تعلم الآلة. يمكن أن توجد التحيزات بسبب عوامل مثل تحيز أخذ العينات، أو أخطاء القياس، أو حتى بسبب مصادر البيانات المحددة المستخدمة. يمكن أن تساعد تقنيات مثل الإفراط في أخذ العينات، وخفض العينات، وتقنية الإفراط في أخذ العينات للأقليات الاصطناعية (SMOTE) في التخفيف من تأثير البيانات غير المتوازنة والمتحيزة على أداء النموذج.
قد يكون إنشاء مجموعة تدريب على البيانات أمرًا صعبًا ويستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عند التعامل مع مشكلات العالم الحقيقي المعقدة. في كثير من الأحيان، يمكن أن يساعد استخدام مجموعات بيانات التدريب الموجودة مسبقًا من المصادر المتاحة للجمهور في تسريع العملية وتوفير معايير الأداء الأساسية لمشكلة معينة. ومع ذلك، يجب توخي الحذر عند استخدام مصادر البيانات الخارجية لضمان التوافق مع المشكلة الخاصة بالمجال التي يتم حلها ولتجنب إدخال أي تحيزات أو معلومات غير دقيقة عن غير قصد.
في سياق الأنظمة الأساسية no-code مثل AppMaster ، فإن توفير مجموعة تدريب جيدة على البيانات يمكن أن يسمح حتى للمستخدمين غير التقنيين بإنشاء نماذج قوية ودقيقة للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وهذا يتيح لهم القدرة على الاستفادة من خوارزميات وأدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في تطبيقات الويب والهواتف المحمولة والواجهة الخلفية الخاصة بهم دون الحاجة إلى خبرة في لغات البرمجة المعقدة أو منهجيات تطوير البرمجيات. باستخدام مجموعة التدريب على البيانات المصممة جيدًا والمنصة المناسبة no-code ، من الممكن إنشاء تطبيقات قوية وقابلة للتطوير بأقل قدر من المعرفة التقنية وسهولة كبيرة.
