كيفية تحسين أداء الذكاء الاصطناعي من خلال فهم جودة التضمين | بواسطة إيفيند كجوسبكن

تعرف على كيفية التأكد من جودة عمليات التضمين، والتي يمكن أن تكون ضرورية لنظام التعلم الآلي لديك.

يعد إنشاء عمليات تضمين عالية الجودة جزءًا أساسيًا من معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي. تعد عمليات التضمين هي الأساس الذي يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي أن يقوم بعمله عليه، وبالتالي فإن إنشاء عمليات تضمين عالية الجودة يعد عنصرًا مهمًا في إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي عالية الدقة. ستتحدث هذه المقالة عن كيفية ضمان جودة عمليات التضمين الخاصة بك، والتي يمكن أن تساعدك في إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أفضل.

أولاً وقبل كل شيء، التضمينات هي معلومات مخزنة على شكل مجموعة من الأرقام. يكون هذا مطلوبًا عادةً عند استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي، حيث أن نماذج الذكاء الاصطناعي تقبل فقط الأرقام كمدخلات، ولا يمكنك على سبيل المثال تغذية النص مباشرة في نموذج الذكاء الاصطناعي لإجراء تحليل البرمجة اللغوية العصبية. يمكن إنشاء عمليات التضمين بعدة طرق مختلفة مثل أجهزة التشفير التلقائي أو من خلال التدريب على المهام النهائية. لكن المشكلة مع التضمينات هي أنها لا معنى لها للعين البشرية. لا يمكنك الحكم على جودة التضمين بمجرد النظر إلى الأرقام، وقياس جودة التضمين بشكل عام يمكن أن يكون مهمة صعبة. وبالتالي، ستشرح هذه المقالة كيف يمكنك الحصول على مؤشر لجودة التضمين الخاص بك، على الرغم من أن هذه الطرق للأسف لا يمكنها ضمان جودة التضمين، مع الأخذ في الاعتبار أن هذه مهمة صعبة.

· مقدمة
· جدول المحتويات
· تخفيض الأبعاد
∘ النهج النوعي
∘ النهج الكمي
∘ متى يتم استخدام تقليل الأبعاد
∘ متى لا ينبغي استخدام تقليل الأبعاد
· تضمين التشابه
∘ متى يتم استخدام تشابه التضمين
∘ متى لا تستخدم تضمين التشابه
· المهام المصب
∘ متى يجب استخدام المهام النهائية
∘ متى لا تستخدم المهام النهائية
· تحسين التضمين الخاص بك
∘ نماذج مفتوحة المصدر
∘ التحقق من وجود أخطاء
· خاتمة
· مراجع