برنامه نویسی برای برنامه نویسی

 

کار در یادگیری ماشین و هوش  مسابقات اسکرچ صنوعی احتمالاً با وظیفه "آموزش" یک مدل برای یک مورد خاص مواجه شده اید. احتمالاً می دانید که مستلزم یکی از دو گزینه است: یا شروع مجدد با یک مدل جدید یا اصلاح مدل موجود از طریق تنظیم دقیق. در این مقاله، من به شما در پیمایش این فرآیند تصمیم گیری برای مورد استفاده منحصر به فرد خود کمک می کنم.

 

در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، تصمیم به تنظیممسابقات اسکرچ   دقیق یک مدل از قبل موجود یا آموزش یک مدل از ابتدا می تواند به طور قابل توجهی بر نتیجه یک پروژه تأثیر بگذارد. هر رویکرد دارای مجموعه ای از مزایا و معایب خاص خود است و درک این تفاوت های ظریف برای تصمیم گیری آگاهانه در توسعه مدل بسیار مهم است. بیایید مفاهیم تنظیم دقیق و آموزش را از ابتدا بررسی کنیم، مزایا و معایب آنها را ارزیابی کنیم تا مشخص کنیم کدام رویکرد ممکن است برای سناریوی خاص شما مناسب تر باشد.

 

آموزش از صفر:

آموزش یک مدل از ابتدا شامل مقداردهی اولیه همه پارامترهایمسابقات اسکرچ   مدل به صورت تصادفی و سپس بهینه سازی آنها با استفاده از یک الگوریتم بهینه سازی انتخاب شده (به عنوان مثال، گرادیان نزول) در یک مجموعه داده معین است.

 

طرفداران:

انعطاف‌پذیری: آموزش از ابتدا انعطاف‌پذیری کاملی را در معماری مدل و مقداردهی اولیه پارامترها ارائه می‌دهد و امکان سفارشی‌سازی را به‌طور خاص برای کار در دست می‌دهد.

اجتناب از تعصبات از قبل آموزش دیده: شروع از ابتدا هرگونه سوگیری  مسابقات اسکرچ  یا فرضیه کدگذاری شده در مدل های از پیش آموزش دیده را حذف می کند، که ممکن است برای کارهای خاصی که نیاز به یادگیری بی طرفانه دارند مفید باشد.

کنترل کامل: توسعه دهندگان کنترل کاملی بر هر جنبه ای از فرآیند آموزش دارند که امکان تنظیم دقیق پارامترهای فوق و استراتژی های بهینه سازی برای مجموعه داده ها و وظایف خاص را فراهم می کند.

معایب:

 

منابع فشرده: آموزش مدل‌های از ابتدا می‌تواند از نظر محاسباتی گران و زمان‌بر باشد، به‌ویژه برای معماری‌های پیچیده و مجموعه داده‌های بزرگ.

الزامات داده: آموزش از ابتدا اغلب به مقدار قابل توجهی امسابقات اسکرچ  ز داده های برچسب دار برای دستیابی به عملکرد رقابتی نیاز دارد که ممکن است همیشه امکان پذیر یا در دسترس نباشد.

عدم تعمیم: مدل‌هایی که از ابتدا آموزش داده می‌شوند ممکن است در تعمیم داده‌های نادیده به‌خوبی مشکل داشته باشند، به‌ویژه در سناریوهایی با داده‌های آموزشی محدود.

تنظیم دقیق:

تنظیم دقیق شامل گرفتن یک مدل از پیش آموزش دیده، معمولاً یک شبکه عصبی که بر روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش داده شده است، و آموزش مجدد آن بر روی یک مجموعه داده یا کار جدید است. مدل از پیش آموزش‌دیده شده با وزن‌های آموخته‌شده از مجموعه داده اصلی اولیه و سپس با داده‌های جدید به‌روزرسانی می‌شود.

 

طرفداران:

 

کارایی زمان و منابع: تنظیم دقیق معمولاً به زمان و منابع محاسباتیآموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان کمتری در مقایسه با آموزش یک مدل از ابتدا نیاز دارد زیرا با وزن‌هامسابقات اسکرچ   و معماری‌های از قبل موجود شروع می‌شود.

یادگیری انتقالی: با استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، تنظیم دقیق امکان انتقال یادگیری را فراهم می‌کند، جایی که دانش به دست آمده از یک کار می‌تواند به کار دیگری که بالقوه نامرتبط است اعمال شود.

بهبود عملکرد: تنظیم دقیق اغلب به مدل هایی منجر می شود که عملکرد بهتری نسبت به مدل هایی دارند که از ابتدا آموزش دیده اند، به خصوص در هنگام کار با داده های محدود.

معایب:

 

خطر بیش از حد برازش: تنظیم دقیق خطر تطبیق بیش ازمسابقات اسکرچ   حد با مجموعه داده جدید را به همراه دارد، به خصوص اگر مجموعه داده جدید به طور قابل توجهی با مجموعه داده اصلی که مدل روی آن آموزش داده شده متفاوت باشد.

انعطاف پذیری محدود: تنظیم دقیق تغییرات را در معماری موجود مدل از پیش آموزش دیده محدود می کند و میزان سفارشی سازی آن را برای کارهای خاص محدود می کند.

وابستگی به مدل های از پیش آموزش دیده: اثربخشی تنظیم دقیق به شدت به کیفیت و ارتباط مدل از پیش آموزش دیده با کار جدید بستگی دارد، که ممکن است همیشه مطلوب نباشد.

بنابراین… کدام رویکرد بهتر است؟

خوب، این پاسخ به عوامل مختلفی بستگی دارد، مانند وظیفه خاصی که در دست دارید، منابع موجود، اندازه مجموعه داده ها، و کیفیت/ویژگی مدل های از پیش آموزش دیده.

 

تنظیم دقیق امروزه به دلیل فراوانی مدل های از پیش آموزش دیده ای که به راحتی در دسترس هستند و برای طیف وسیعی از وظایف مناسب هستند، به طور فزاینده ای محبوب شده است. بسیاری ازمسابقات اسکرچ   مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده وجود دارند که منبع باز هستند و استفاده از آن‌ها رایگان است (برای مثال، فهرست خوبی از مدل‌های منبع باز را بررسی کنید). تنظیم دقیق بسیار سریع‌تر، از نظر محاسباتی فشرده‌تر است و با مقادیر کم داده کاملاً خوب عمل می‌کند، معمولاً فقط به چند صد یا چند هزار نمونه برچسب‌دار نیاز دارد (گاهی حتی ده‌ها نمونه کافی هستند).

 

از سوی دیگر، آموزش از ابتدا انعطاف‌پذیری و کنترل بیشتری را ارائه می‌کند، و آن را برای کارهایی مناسب می‌کند که باید از تعصبات از پیش آموزش‌دیده اجتناب شود، زمانی که داده‌های برچسب‌دار فراوانی در دسترس است، یا زمانی که هیچ مدل از پیش آموزش‌دیده‌ای را نمی‌توان به راحتی برای کار تطبیق داد. در دست

 

در خاتمه، هیچ پاسخ یکسانی برای معضل تنظیم دقیق در مقابل آموزش از ابتدا وجود ندارد - می دانم که شما این را می خواستید. در عوض، به‌عنوان یک توسعه‌دهنده، باید مزایا و معایب هر رویکرد را در چارچوب الزامات پروژه‌تان بسنجید تا تصمیمی آگاهانه بگیرید که با اهداف و محدودیت‌های شما همسو باشد.  Scratch competitions من اعتماد دارم که این موضوع را برای شما روشن می کند!