في التعلم الآلي (ML)، معدل التعلم هو معلمة فائقة تحدد حجم الخطوة لتحديث معلمات النموذج أثناء التدريب. إنه عامل حاسم في عملية التحسين ويمكن أن يكون له تأثير كبير على أداء النموذج.

يتم تحديد حجم الخطوات التي تتخذها طريقة التحسين لتحديث معلمات النموذج من خلال معدل التعلم، والذي يتم اختياره عادةً قبل بدء التدريب. إذا كان معدل التعلم مرتفعًا للغاية، فقد يتم تحديث معلمات النموذج بسرعة كبيرة، مما قد يتسبب في تحركه إلى ما هو أبعد من الحل المثالي وإظهار سلوك غير مستقر أو متذبذب. إذا كان معدل التعلم منخفضًا للغاية، فقد يتم تحديث معلمات النموذج ببطء شديد، مما قد يعيق التقارب ويتطلب المزيد من تكرارات التدريب لتحقيق النتائج المثلى.

كيفية تحديد معدل التعلم لنموذج التعلم الآلي؟

قد يكون تحديد معدل التعلم المثالي لنموذج ومجموعة بيانات معينة أمرًا صعبًا، وغالبًا ما تتضمن العملية بعض التجارب والأخطاء. النهج النموذجي هو تجربة معدلات تعلم مختلفة وتقييم أداء النموذج في كل مرحلة للعثور على أفضل معدل تعلم. من خلال ضبط معدل التعلم بشكل ديناميكي أثناء التدريب باستخدام استراتيجيات مثل جدولة معدل التعلم، يمكن تعزيز التقارب وتحسين النموذج.

يمكن أن يكون لاختيار القيمة الصحيحة تأثيرًا كبيرًا على أداء وتقارب نموذجك، مما يجعل معدل التعلم معلمة فائقة الأهمية في التعلم الآلي.

مراجع

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