التحقق من صحة النموذج هو عملية تقييم أداء نموذج التعلم الآلي (ML) على مجموعة بيانات منفصلة عن مجموعة بيانات التدريب. تُعد هذه خطوة مهمة في عملية تطوير نموذج التعلم الآلي لأنها تساعد في ضمان تعميم النموذج على البيانات الجديدة غير المرئية وعدم ملاءمته بشكل مفرط لبيانات التدريب.

كيفية التحقق من صحة نماذج الرؤية الحاسوبية؟

يمكن التحقق من صحة النموذج بطرق مختلفة مثل التحقق من صحة الامتناع، والتحقق المتبادل، والتمهيد. يقوم التحقق من صحة الاحتجاز بتقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة تحقق. يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب النموذج، ويتم استخدام مجموعة التحقق لتقييم النموذج. تتضمن عملية التحقق المتبادل طي البيانات في مجموعات مختلفة وتدريب النموذج وتقييمه في كل مجموعة. تتطلب عملية التمهيد أخذ عينات من البيانات مع الاستبدال لتوليد عدد كبير من مجموعات البيانات، وتدريب نموذج على كل مجموعة بيانات، وتقييم النتائج.

يعد التحقق من صحة النموذج خطوة مهمة في تطوير نموذج التعلم الآلي من أجل اكتشاف أي مشكلات تتعلق بأداء النموذج أو تعميمه. يمكن أيضًا استخدامه لتقييم أداء العديد من النماذج أو لتحديد النموذج الأكثر ملاءمة لمهمة ما.

بشكل عام، يعد التحقق من صحة النموذج جزءًا مهمًا من التعلم الآلي وخطوة أساسية في إنشاء نماذج التعلم الآلي وتقييمها. وهذه خطوة مهمة في عملية تطوير النموذج لضمان تعميم النموذج على بيانات جديدة غير مختبرة.

مراجع

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