تدريب الذكاء الاصطناعي

يبدأ التدريب الخاضع للإشراف بالمدخلات والإجابات المستهدفة. يتنبأ النموذج بالإجابة، وتقيس دالة الخسارة التناقض، وتقوم خوارزمية التحسين بتحديث معلماته. تكرار ذلك على دفعات من الأمثلة يمكن أن يقلل الخسارة. العصر يعني مرورًا واحدًا عبر مجموعة بيانات التدريب؛ فهو ليس ضمانًا للتقدم. تحدد مجموعة البيانات والهدف ما الذي يكافأ النموذج مقابل تعلمه. إن تدريب النموذج على التنبؤ بعملية الشراء يعلمه مهمة مختلفة عن تدريبه على تقدير رضا العملاء. يمكن أن تكون التسمية الملائمة بديلاً سيئًا للنتيجة المهمة. استخدم أمثلة التحقق من الصحة لاختيار الإعدادات، ثم قم بتقييم النموذج المحدد في مجموعة اختبار منفصلة. احتفظ بالسجلات التي تخص نفس الشخص أو المستند أو الحدث معًا عندما يؤدي التقسيم إلى تسرب المعلومات. للتنبؤ، قم بالتقييم على فترات لاحقة بدلاً من السماح بالملاحظات المستقبلية في التنبؤات السابقة. احفظ إصدار البيانات وقواعد المعالجة المسبقة وتكوين النموذج ونتائج التقييم مع كل نقطة تفتيش. النموذج المحفوظ الذي لا يحتوي على الرمز المميز أو تحويلات الميزات قد لا يعيد إنتاج السلوك الأصلي. يكتمل التدريب فقط لتجربة محددة؛ ويضيف نشر النتيجة مسؤوليات المراقبة والتشغيل.