يشير انحراف المفهوم إلى الظاهرة التي تتغير فيها الخصائص الإحصائية لتدفق البيانات بمرور الوقت، مما يتسبب في عدم تطابق نموذج التعلم مع توزيع البيانات الحالي.يمكن أن يحدث هذا بعدة طرق، مثل إدخال عوامل جديدة، أو تغيير أهمية العوامل الموجودة، أو تغيير العلاقات بين العوامل.

انحراف المفهوم في التعلم الآلي

في التعلم الآلي، يمكن أن يكون لانحراف المفهوم تأثير خطير على أداء النموذج.على سبيل المثال، قد لا يتمكن النموذج الذي تم تدريبه على بيانات من فترة محددة من التنبؤ بدقة بنتائج البيانات من فترة مختلفة إذا تغير توزيع البيانات الأساسية بشكل كبير. وقد يؤدي هذا إلى ضعف أداء التطبيقات مثل اكتشاف الاحتيال وتقييم مخاطر الائتمان والإعلان عبر الإنترنت أو حتى فشلها تمامًا.

يجب أن تكون أنظمة التعلم الآلي مرنة بما يكفي للتكيف مع توزيعات البيانات المتغيرة والأخذ في الاعتبار انحراف الأفكار. يعد استخدام أساليب المجموعة استراتيجية تمزج بين نماذج متعددة لتحسين المتانة وتقليل تأثير أخطاء النموذج الفردية. وتتمثل استراتيجية أخرى في الاستفادة من النماذج التكيفية التي يمكنها تحديث نفسها مع توفر بيانات جديدة. يمكن استخدام أساليب التعلم عبر الإنترنت لتدريب هذه النماذج، مما يسمح لها بالتحديث في الوقت الحقيقي عندما تتوفر بيانات جديدة.

بالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من الطرق لتحديد وإدارة انحراف الأفكار. لتحديد ما إذا كان توزيع البيانات قد تغير بشكل كبير، فإن أحد الأساليب هو استخدام الاختبارات الإحصائية. يعد استخدام كاشف الانجراف استراتيجية بديلة لتتبع أداء النموذج بمرور الوقت وبدء إجراء إعادة التدريب حسب الاقتضاء.

يعد انحراف المفهوم مشكلة كبيرة في التعلم الآلي ككل، وخاصة في التطبيقات الواقعية ذات ديناميكيات تدفق البيانات. من خلال استخدام النماذج التكيفية والمجموعية إلى جانب طرق اكتشاف الانجراف، من الممكن التغلب على هذه الصعوبة والحفاظ على دقة أنظمة التعلم الآلي في المواقف الديناميكية.

مراجع

【1】https://encord.com/glossary/concept-drift-definition/