Q:
كيف تنطبق شفرات أوكام على التعلم الآلي؟
أ:يعود استخدام ماكينة حلاقة Occam إلى ويليام أوف أوكهام في القرن الثاني عشر - إنها فكرة أنه ينبغي تفضيل الحل الأبسط والأكثر مباشرة ، أو أنه مع فرضيات مختلفة ، سيتم تطبيق أبسط الحلول أو الافتراضات ذات الافتراضات القليلة على أفضل وجه.
ومع ذلك ، فإن ماكينة حلاقة أوكام لديها بعض التطبيقات الحديثة على أحدث التقنيات - ومن الأمثلة على ذلك تطبيق المبدأ على التعلم الآلي. من خلال التعلم الآلي ، يعمل المهندسون على تدريب أجهزة الكمبيوتر على مجموعات من بيانات التدريب ، لتمكينهم من التعلم وتجاوز حدود البرمجة الأصلية لقواعد الكود. يتضمن التعلم الآلي تنفيذ الخوارزميات وهياكل البيانات وأنظمة التدريب على أجهزة الكمبيوتر ، للسماح لهم بالتعلم بمفردهم وتحقيق نتائج متطورة.
مع وضع ذلك في الاعتبار ، يشعر بعض الخبراء أن حلاقة Occam يمكن أن تكون مفيدة ومفيدة في تصميم مشاريع التعلم الآلي. يرى البعض أن حلاقة Occam يمكن أن تساعد المهندسين على اختيار أفضل خوارزمية لتطبيقها على مشروع ما ، وكذلك تساعد في تحديد كيفية تدريب برنامج باستخدام الخوارزمية المحددة. أحد التفسيرات لحلاقة Occam هو أنه ، بالنظر إلى أكثر من خوارزمية مناسبة مع مقايضات قابلة للمقارنة ، يجب استخدام الخانة الأقل تعقيدًا في النشر وأسهل للتفسير.
يشير آخرون إلى أن إجراءات التبسيط مثل اختيار الميزات والحد من الأبعاد هي أيضًا أمثلة على استخدام مبدأ الشفرة Occam - لتبسيط النماذج للحصول على نتائج أفضل. من ناحية أخرى ، يصف آخرون المفاضلات النموذجية حيث يقلل المهندسون من التعقيد على حساب الدقة - لكنهم ما زالوا يجادلون بأن طريقة شفرات أوكام هذه يمكن أن تكون مفيدة.
يتضمن تطبيق آخر لشفرة أوكام المعلمات المحددة لأنواع معينة من التعلم الآلي ، مثل المنطق البايزي في التقنيات. في الحد من مجموعات المعلمات لمشروع ، يمكن القول أن المهندسين "يستخدمون ماكينة حلاقة Occam" لتبسيط النموذج. هناك حجة أخرى مفادها أنه عندما يقوم الأشخاص المبدعون بمناقشة كيفية تقييم حالة استخدام الأعمال وتقييد نطاق المشروع قبل استخدام الخوارزميات ، فإنهم يستخدمون ماكينة حلاقة Occam للتقليل من تعقيد المشروع من البداية.
هناك تطبيق شائع آخر لشفرة أوكام للتعلم الآلي يتضمن "لعنة الأنظمة شديدة التعقيد". تذهب هذه الحجة إلى أن إنشاء نموذج أكثر تعقيدًا وتفصيلا يمكن أن يجعل هذا النموذج هشًا وغير عملي. هناك مشكلة تسمى overfitting حيث تكون النماذج معقدة جدًا بحيث لا تناسب البيانات التي يتم فحصها وحالة الاستخدام لتلك البيانات. هذا مثال آخر حيث قد يستشهد شخص ما بحلاقة Occam في التصميم المتعمد لأنظمة التعلم الآلي ، للتأكد من أنهم لا يعانون من فرط التصلب والصلابة.
من ناحية أخرى ، يشير البعض إلى أن استخدام ماكينة حلاقة Occam بشكل غير صحيح يمكن أن يقلل من فعالية برمجة التعلم الآلي. في بعض الحالات ، يمكن أن يكون التعقيد ضروريًا ومفيدًا. كل ذلك له علاقة بفحص نطاق المشروع المعين وما يجب الحصول عليه ، والنظر في المدخلات ، ومجموعات التدريب والمعايير لتطبيق الحلول الأكثر استهدافًا للنتيجة المحددة.
