الاستيفاء

في مجال التعلم الآلي (ML)، الاستيفاء هو عملية تقدير قيمة دالة أو مجموعة بيانات عند نقاط بين نقاط البيانات المعروفة. غالبًا ما يتم استخدام الاستيفاء لملء القيم المفقودة في مجموعة البيانات أو لإزالة الضوضاء أو المخالفات في البيانات.

هناك العديد من الطرق المختلفة التي يمكن استخدامها لاستيفاء التعلم الآلي، بما في ذلك الاستيفاء الخطي، والاستيفاء متعدد الحدود، والاستيفاء المنحني. يعتمد اختيار طريقة الاستيفاء على خصائص البيانات وأهداف التحليل.

تتضمن العملية البسيطة للاستيفاء الخطي تركيب خط مستقيم بين نقطتي بيانات معروفتين واستخدام هذا الخط لحساب قيمة الدالة في المواقع الوسيطة. على الرغم من أن هذه الطريقة سريعة وبسيطة الاستخدام، إلا أنها قد لا تكون مناسبة للبيانات ذات الأنماط الأكثر تعقيدًا.

قد يكون تركيب دالة كثيرة الحدود على نقاط البيانات أثناء الاستيفاء كثير الحدود أكثر مرونة وملاءمة للبيانات ذات الأنماط المعقدة. عندما تُظهر البيانات اتجاهًا سلسًا ومستمرًا، فإن الاستيفاء المنحني يتضمن تركيب منحنى سلس لنقاط البيانات.

في التعلم الآلي، يمكن استخدام الاستيفاء لملء القيم المفقودة في مجموعة البيانات، وهو أمر مفيد للغاية عند التعامل مع البيانات غير المكتملة أو المشوشة. يمكن استخدامه أيضًا لإزالة المخالفات في البيانات، مما يساعد على تحسين دقة ومتانة نماذج التعلم الآلي.

دور الاستيفاء في الرؤية الحاسوبية

في التعلم الآلي، يمكن استخدام الاستيفاء لملء القيم المفقودة في مجموعة البيانات، وهو أمر مفيد للغاية عند التعامل مع البيانات غير المكتملة أو المشوشة. يمكن استخدامه أيضًا لإزالة المخالفات في البيانات، مما يساعد على تحسين دقة ومتانة نماذج التعلم الآلي.

مراجع

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