ويعد فهم وتحليل الأخطاء في نماذج التعلم الآلات أمرا أساسيا لتحسين دقتها وموثوقيتها، ويشمل تحليل الأخطاء دراسة أنواع ومصادر الأخطاء لتحديد المجالات التي يتعين تعزيزها، وتساعد التقنيات والحسابات المختلفة علماء البيانات على تحقيق الأداء النموذجي على الوجه الأمثل.

أنواع الأخطاء في التعلم الآلاتي

وتصنف الأخطاء في التعلم الآلات عموما إلى نوعين رئيسيين: التحيز والفروق، وتحدث أخطاء في الحيز عندما يكون النموذج بسيطا جدا لاستخلاص أنماط البيانات الأساسية، مما يؤدي إلى نقص في الملاءمة، وتحدث أخطاء في التباين عندما يكون النموذج معقدا للغاية، مما يؤدي إلى الإفراط في التأثير على الضوضاء إلى جانب الإشارة.

التقنيات الخاصة بتحليل الأخطاء

ويتضمن تحليل الأخطاء الفعالة عدة أساليب، وتوفر مصفوفات الكونفوسية معلومات عن أخطاء التصنيف عن طريق إظهار إيجابيات حقيقية، وإيجابيات كاذبة، وسلبيات حقيقية، وسلبيات كاذبة، وتساعد المؤامرة المتردية في أداء مهام التراجع عن طريق تصور الاختلافات بين القيم المتوقعة والقيم الفعلية، وتقيم عملية التوحيد الشامل استقرار النماذج عبر مجموعات مختلفة من مجموعات البيانات.

حسابات لتحسين الاستحقاق النموذجي

وتُحدِّد حسابات مثل خطأ التوقيف المتعمد، والخطأ المائي، والأخطاء المزروعة، والروت مين، متوسط الأخطاء المتوقعة، بدقة وتذكر في مشاكل التصنيف، وتُوجِّه تحليل هذه القياسات تعديلات في التعقيدات النموذجية، واختيار المعالم، وعمليات التدريب.

موجز أدوات تحليل الأخطاء

  • مصفوفة السخرة
  • قطع الغيار المتبقية
  • معابرة
  • مقاييس الأداء (الدراسة الاستقصائية، وزارة الصحة، إدارة الشؤون الإدارية، النتيجة 1)