يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث~ - مع الشرح

Question

يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث~؟

الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:

خطأ

الإجابة "خطأ" لأن الوصف المقدم يمثل التعلم غير الخاضع للإشراف، ولكنه لا يحدث *دون* إشراف في البداية تماماً. إليك التفصيل:

• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): هو نوع من أنواع تعلم الآلة حيث تُعطى الآلة بيانات *غير مصنفة*، أي لا يوجد "معلم" يخبر الآلة ما هي الإجابة الصحيحة لكل قطعة بيانات.
• البداية ليست من فراغ: حتى في التعلم غير الخاضع للإشراف، يجب أن يكون هناك *إعداد أولي* للآلة. هذا الإعداد يتضمن:
• اختيار الخوارزمية: يجب على المبرمج اختيار الخوارزمية المناسبة للمهمة (مثل: تجميع البيانات، تقليل الأبعاد).
• تحديد المعايير: يجب تحديد معايير تقييم أداء الآلة (حتى لو لم تكن إجابات "صحيحة" محددة مسبقاً).
• تنظيف البيانات: البيانات غالباً ما تحتاج إلى تنظيف وإعداد قبل أن تتمكن الآلة من معالجتها.
• كيف يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف؟
• الآلة تبحث عن أنماط، تشابهات، أو اختلافات في البيانات.
• مثال: إذا أعطيت الآلة مجموعة من صور الحيوانات، قد تتمكن من تجميع الصور بناءً على التشابه في الشكل (مثل: تجميع صور القطط معاً، وصور الكلاب معاً) *دون* أن تخبرها مسبقاً أن هذه قطط وتلك كلاب.
• البيانات توجه النموذج: صحيح أن البيانات تلعب دوراً كبيراً في تحسين النموذج وتوجيهه نحو رؤى أحدث، ولكن هذا التحسين يحدث *ضمن* الإطار الذي وضعه المبرمج في البداية (اختيار الخوارزمية والمعايير).
• الفرق مع التعلم الخاضع للإشراف: في التعلم الخاضع للإشراف، تُعطى الآلة بيانات *مصنفة* (مثلاً: صور قطط مصنفة على أنها "قطط"، وصور كلاب مصنفة على أنها "كلاب")، وتتعلم الآلة من هذه البيانات المصنفة للتنبؤ بالتصنيف الصحيح للبيانات الجديدة. هذا يتطلب إشرافاً كاملاً في البداية.

اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث~ اترك تعليق فورآ.

Answer 1

سوف تجد إجابة سؤال يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة دون الإشراف عليها في البداية ثم بعد ذلك يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث~ بالأعلى.