الحقيقة الأساسية

الحقيقة الأساسية هي مفهوم نسبي. يشير إلى قيمة القياس التي تم الحصول عليها من خلال طريقة قياس موجودة وموثوقة كمعيار نسبي لقيمة القياس التي تم الحصول عليها من خلال طريقة قياس جديدة. يستعير مجال التعلم الآلي هذا المفهوم، ويمكن اعتبار عملية استخدام النموذج المدرب لاستنتاج العينات بمثابة سلوك قياس واسع النطاق.في مجال التعلم العميق، يشير مصطلح الحقيقة الأساسية (المستخدمة عادة في اللغة الإنجليزية، وتعني "الحقيقة الأساسية" أو "حقيقة المعيار" في اللغة الصينية، والتي يُفهم منها ببساطة القيمة الحقيقية) إلى العلامات أو البيانات الدقيقة المستخدمة لتدريب النماذج وتقييمها. يتم استخدام Ground Truth لتقييم أداء نماذج التعلم الآلي بالإضافة إلى تدريب النماذج والتحقق من صحتها.

على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتطوير نموذج التعلم الآلي لتصنيف صور الحيوانات، فإن الحقيقة الأساسية ستكون التسمية الصحيحة لكل صورة، مثل "قطة" أو "كلب" أو "طائر". سيتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على صور وعلامات الحقيقة الأساسية المقابلة لها، وسيتم تقييم أدائه بناءً على مدى دقة التنبؤ بالعلامات الصحيحة للصور الجديدة غير المرئية.

بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة بشكل خاص، قد يكون الحصول على تسميات حقيقية عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا كبيرًا. غالبًا ما يتطلب الأمر الفحص اليدوي وتوضيح كل حالة في مجموعة البيانات، وهو ما قد يستغرق الكثير من الوقت. في بعض الحالات، يمكن إنشاء تسميات الحقيقة الأساسية باستخدام طرق آلية، ولكن هذه الإجراءات قد تكون أقل موثوقية وتتطلب المزيد من التقييم والتصحيح اليدوي.

أهمية الحقيقة الأساسية للتعلم الآلي

الحقيقة الأساسية هي عنصر أساسي في التعلم الآلي لأنها توفر معيارًا لمقارنة أداء نماذج التعلم الآلي. وهو أيضًا عنصر أساسي في العديد من مهام التعلم الآلي، مثل التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تدريب النماذج والتحقق من صحتها باستخدام تسميات حقيقية. على النقيض من ذلك، في التعلم غير الخاضع للإشراف، يجب أن يتعلم النموذج كيفية التعرف على الأنماط والارتباطات في البيانات دون أي تعليمات صريحة، حيث قد لا تكون تسميات الحقيقة الأساسية قابلة للوصول.

مراجع

【1】https://encord.com/glossary/ground-truth-definition/

【2】https://zh.wikipedia.org/wiki/