يعد التعلم الصفري نموذجًا مبتكرًا للتعلم الآلي يعالج قيود طرق التصنيف التقليدية. ومن خلال الاستفادة من نماذج التعلم العميق المدربة مسبقًا وتقنيات نقل التعلم، فإنه يتيح تصنيف الصور على الفئات غير المرئية باستخدام المعرفة المكتسبة من الفئات المرئية.
ومع ذلك، فإن هذا النهج يطرح تحديات مثل ندرة الحالات المصنفة والفجوة الدلالية بين الميزات المرئية والأوصاف الدلالية.
في هذه المقالة، نستكشف مفهوم التعلم الصفري في تصنيف الصور ونقدم أمثلة على تطبيقاته في مجالات مختلفة، ونعرض إمكاناته في تحرير المستخدمين وتمكينهم.
جدول المحتويات
الماخذ الرئيسية
- التعلم بدون استخدام البرنامج (Zero-Shot Learning) هو نموذج للتعلم الآلي يتضمن نموذجًا للتعلم العميق تم تدريبه مسبقًا ويعمم على فئة جديدة من العينات.
- يُعد التعلم بدون استخدام البرنامج (Zero-Shot Learning) مجالًا فرعيًا للتعلم النقلي ويعتمد على المساحة الدلالية حيث يمكن نقل المعرفة.
- يمكن تصنيف أساليب التعلم Zero-Shot إلى طرق قائمة على التصنيف وأساليب قائمة على المثيلات، والتي تستخدم أساليب مختلفة للتصنيف.
- يحتوي برنامج Zero-Shot Learning على تطبيقات في مجالات مختلفة مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية ومعالجة الصوت، ويمكن استخدامه لمهام مثل تصنيف الصور والتجزئة الدلالية وتوليد الصور واكتشاف الكائنات واسترجاع الصور.
التعلم الصفري: نموذج التعلم الآلي
يعد Zero-Shot Learning نموذجًا معاصرًا للتعلم الآلي وقد حظي باهتمام كبير في السنوات الأخيرة. فهو يقدم نهجا ثوريا لحل المشكلات، وتحريرنا من قيود أساليب التعلم التقليدية.
في مجال معالجة اللغات الطبيعية، يتيح التعلم بدون لقطة (Zero-Shot Learning) تصنيف البيانات النصية إلى فئات جديدة لم يتم رؤيتها أثناء التدريب. وبالمثل، في التعرف على الأحداث، يسمح التعلم بدون طلقة (Zero-Shot Learning) بالتعرف على الإجراءات غير المرئية سابقًا من خلال الاستفادة من المعرفة المستفادة من الإجراءات المماثلة.
يمكّننا هذا النموذج المبتكر من معالجة المهام المعقدة دون الحاجة إلى بيانات مصنفة واسعة النطاق أو نماذج إعادة تدريب. من خلال تسخير قوة نقل التعلم والاستفادة من المعلومات المساعدة، يعمل برنامج Zero-Shot Learning على سد الفجوة بين الفصول المعروفة وغير المعروفة، مما يمهد الطريق للتقدم الرائد في مختلف المجالات.
التدريب والاختبار مجموعة تفكك الفصول
الفصول الموجودة في مجموعات التدريب والاختبار منفصلة تمامًا عن بعضها البعض. هذا الانفصال بين فصول مجموعة التدريب والاختبار له تأثير كبير على أداء التعلم الصفري. عندما يتم تدريب النموذج على مجموعة واحدة من الفئات ثم اختباره على مجموعة مختلفة تمامًا من الفئات، فإنه يواجه التحدي المتمثل في تعميم معرفته على الفئات غير المرئية. وهذا يمكن أن يؤدي إلى دقة أقل وارتفاع معدلات الخطأ في التصنيف.
للتخفيف من التحديات التي يفرضها التدريب المفكك واختبار الفصول الدراسية في التعلم الصفري، يمكن استخدام العديد من الاستراتيجيات. يتمثل أحد الأساليب في استخدام المعلومات المساعدة مثل التضمينات الدلالية أو السمات لسد الفجوة بين الفئات المرئية وغير المرئية. تتمثل الإستراتيجية الأخرى في الاستفادة من تقنيات نقل التعلم لنقل المعرفة من الفصول المرئية إلى الفصول غير المرئية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام تقنيات زيادة البيانات لزيادة تنوع عينات التدريب بشكل مصطنع وتحسين قدرة النموذج على التعميم.
| استراتيجيات التخفيف من تحديات التدريب والاختبار المفككة للفصول الدراسية |
|---|
| استخدم المعلومات المساعدة مثل التضمينات الدلالية أو السمات |
| الاستفادة من تقنيات نقل التعلم لنقل المعرفة من الفصول المرئية إلى الفصول غير المرئية |
| توظيف تقنيات تعزيز البيانات لزيادة تنوع عينات التدريب |
التحديات في التعلم الصفري
أحد التحديات في التعلم الصفري هو صعوبة تعميم المعرفة على الفصول غير المرئية عندما تكون فصول مجموعة التدريب والاختبار منفصلة. وهذا يخلق مشكلة التوزيعات غير المتوازنة لمجموعة البيانات، حيث قد يكون هناك توفر محدود للمثيلات المصنفة للفئات غير المرئية.
للتغلب على هذا التحدي، عمل الباحثون على تطوير أساليب لسد الفجوة الدلالية في التعلم الصفري. تشير الفجوة الدلالية إلى الانفصال بين الميزات المرئية والأوصاف الدلالية، مما يجعل من الصعب نقل المعرفة من الطبقات المرئية إلى الطبقات غير المرئية. ومن خلال إيجاد طرق فعالة لسد هذه الفجوة، يصبح من الممكن نقل المعرفة وتصنيف فئات البيانات الجديدة بدقة.
بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة إلى مقاييس تقييم قياسية لتقييم أداء أساليب التعلم الصفرية وضمان نتائج موثوقة.
طرق التعلم الصفري
تتضمن طرق التعلم الصفري تطوير تقنيات لسد الفجوة الدلالية ونقل المعرفة من الفصول المرئية إلى الفصول غير المرئية. تهدف هذه الأساليب إلى التغلب على القيود المفروضة على أساليب التعلم التقليدية الخاضعة للإشراف من خلال الاستفادة من المعلومات المساعدة والتضمين الدلالي.
أحد الأساليب الشائعة هو استخدام الأساليب المستندة إلى المصنف، حيث يتم تدريب المصنفات الثنائية واحد مقابل الباقي لكل فئة غير مرئية. نهج آخر هو الأساليب القائمة على المثيل، والتي تركز على العثور على مثيلات مماثلة بين الفئات المرئية وغير المرئية باستخدام مقاييس التشابه.
يعد تقييم أداء أساليب التعلم Zero-Shot أمرًا صعبًا بسبب عدم وجود مقاييس تقييم قياسية. ومع ذلك، فقد عالجت التطورات الأخيرة في تقييم التعلم الصفري هذه المشكلة.
علاوة على ذلك، لا يقتصر برنامج Zero-Shot Learning على مهام تصنيف الصور؛ كما وجدت تطبيقات في معالجة اللغات الطبيعية، حيث تمكن من تصنيف فئات النص الجديد دون الحاجة إلى بيانات تدريبية صريحة.
تطبيقات التعلم الصفري
يحتوي برنامج Zero-Shot Learning على مجموعة واسعة من التطبيقات في مجالات مختلفة، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ومعالجة الصوت.
في مجال رؤية الكمبيوتر، يمكن تطبيق Zero-Shot Learning على مهام التعرف على الإجراءات. تتطلب نماذج التعرف على الحركة التقليدية التدريب على فئات حركة محددة، لكن التعلم بدون إطلاق النار يتيح تصنيف الإجراءات التي لم تتم رؤيتها أثناء التدريب. وهذا يسمح بمزيد من المرونة والقدرة على التكيف في التعرف على الإجراءات الجديدة وغير المرئية.
علاوة على ذلك، يمكن أيضًا استخدام Zero-Shot Learning لنقل النمط في معالجة الصور. يتضمن نقل النمط نقل الملمس أو النمط المرئي لصورة ما إلى أخرى. باستخدام Zero-Shot Learning، يمكن إجراء عملية نقل النمط دون الحاجة إلى أنماط محددة مسبقًا. يمكن للنموذج تعلم وتعميم النمط من مجموعة معينة من الأمثلة وتطبيقه على الصور الجديدة وغير المرئية. وهذا يفتح إمكانيات تحرير الصور ومعالجتها بشكل إبداعي وشخصي.
التعلم الصفري في تصنيف الصور
لقد اكتسب برنامج Zero-Shot Learning اهتمامًا كبيرًا في السنوات الأخيرة لتطبيقه في مهام تصنيف الصور. يسمح هذا النهج المبتكر بتصنيف الأشياء أو الفئات الجديدة التي لم تتم رؤيتها أثناء التدريب. لقد ثبت أنه مفيد بشكل خاص في مجالات مثل التصوير الطبي ومعالجة اللغة الطبيعية.
فيما يلي ثلاثة جوانب رئيسية للتعلم باستخدام تقنية Zero-Shot في تصنيف الصور:
- تقنيات التعلم بدون لقطات لتصنيف الصور في التصوير الطبي: مع التوفر المحدود للمثيلات المُصنفة للفئات غير المرئية في التصوير الطبي، يوفر التعلم بدون لقطات حلاً من خلال الاستفادة من المعلومات المساعدة ونقل المعرفة من العينات المُصنفة لتصنيف فئات جديدة.
- التعلم بدون لقطات لتصنيف الصور في معالجة اللغة الطبيعية: في البرمجة اللغوية العصبية، يتيح التعلم بدون لقطات تصنيف الصور بناءً على الأوصاف النصية. ومن خلال الاستفادة من المساحات الدلالية والمعلومات المساعدة، يسمح هذا النهج بفهم وتصنيف المفاهيم البصرية غير المرئية من قبل.
- معالجة اختلال التوازن في الفئة والتعرف على الكائنات الجديدة: تم تطبيق أطر التعلم Zero-Shot للتخفيف من الحاجة إلى إعادة تدريب النماذج ومعالجة اختلال التوازن في مجموعات البيانات. يمكّن هذا النهج النموذج من التعرف على الكائنات الجديدة التي يقدمها المستخدمون وتصنيفها، مما يجعلها ذات قيمة في سيناريوهات مثل محركات البحث المرئية.
بفضل قدرته على التعميم على الفئات غير المرئية وتطبيقه في مجالات مختلفة، يفتح برنامج Zero-Shot Learning إمكانيات جديدة لمهام تصنيف الصور، مما يوفر التحرر من قيود الأساليب التقليدية.
التعلم الصفري في التجزئة الدلالية
التعلم بدون لقطة في التجزئة الدلالية هو أسلوب يعمل على الاستفادة من المعلومات المساعدة والمساحات الدلالية لتصنيف وتقسيم الكائنات غير المرئية مسبقًا في الصور بدقة. يعالج هذا النهج المبتكر القيود المفروضة على أساليب التجزئة التقليدية، مثل الحاجة إلى البيانات المصنفة وعدم القدرة على التعامل مع فئات جديدة.
من خلال دمج مبادئ التعلم الصفرية، يمكن للنموذج تعميم معرفته من الفصول المرئية إلى الفصول غير المرئية، والتغلب على ندرة أمثلة التدريب. وهذا له آثار كبيرة على تطبيقات مثل تشخيص الصدر بالأشعة السينية لكوفيد-19، حيث تكون الصور المقسمة ذات العلامات نادرة، أو شرح الرئة V7 لتقسيم فصوص الرئة في الصور الإشعاعية للصدر.
علاوة على ذلك، تم تطبيق التعلم الصفري بنجاح في مجالات أخرى مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الإجراءات، مما يتيح تصنيف الفئات غير المرئية في هذه المجالات أيضًا.
التعلم الصفري في توليد الصور
في مجال توليد الصور، يسمح استخدام تقنيات التعلم الصفرية بإنشاء صور واقعية حتى للفصول الدراسية غير المرئية سابقًا، بناءً على المبادئ التي تمت مناقشتها في الموضوع الفرعي السابق. يعمل هذا النهج الرائد على توسيع إمكانيات توليد الصور من خلال الاستفادة من قوة التعلم بدون لقطات.
فيما يلي ثلاثة تطبيقات مثيرة للتعلم الصفري في توليد الصور:
- التعلم الصفري في معالجة اللغة الطبيعية: من خلال الجمع بين التعلم الصفري ومعالجة اللغة الطبيعية، يصبح من الممكن إنشاء صور بناءً على الأوصاف النصية. يتيح ذلك إنشاء تمثيلات مرئية مباشرة من النص، مما يفتح آفاقًا جديدة للتعبير الإبداعي والتواصل.
- التعلم بدون لقطة في معالجة الصوت: يمكن أيضًا تطبيق التعلم بدون لقطة على معالجة الصوت، مما يتيح إنشاء الصور بناءً على مدخلات الصوت. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص في مجالات مثل التصور الصوتي، والتأليف الموسيقي، وسرد القصص السمعية والبصرية، حيث يضيف تحويل الإشارات الصوتية إلى تمثيلات مرئية بعدًا جديدًا للعملية الإبداعية.
- دمج طرائق متعددة: يمكن تعزيز التعلم الصفري في توليد الصور من خلال دمج طرائق متعددة، مثل المدخلات النصية والصوتية والمرئية. يسمح هذا النهج متعدد الوسائط بتوليد صور تلتقط جوهر مصادر المعلومات المختلفة، مما يؤدي إلى إنشاء صور أكثر تنوعًا وثراءً بالسياق.
أمثلة على تطبيقات التعلم Zero-Shot
تُظهر الأمثلة في مجال تطبيقات التعلم الصفرية تنوع وإمكانات هذا النهج المبتكر في مختلف المجالات.
لقد تم تطبيق التعلم الصفري بنجاح في التعرف على الإجراءات، حيث يتم تدريب النماذج على التعرف على الإجراءات التي لم يسبق لهم رؤيتها من قبل. ومن خلال الاستفادة من المعلومات المساعدة ونقل المعرفة، تكون هذه النماذج قادرة على التعميم على فئات الإجراءات غير المرئية.
بالإضافة إلى ذلك، وجد التعلم الصفري تطبيقات في معالجة اللغة الطبيعية، حيث يتم تدريب النماذج على فهم وإنشاء النص باللغات أو المجالات التي لم يتم تضمينها في بيانات التدريب. يتيح ذلك تطوير نماذج لغوية يمكنها التكيف وتعلم لغات جديدة أو مصطلحات متخصصة دون الحاجة إلى إعادة تدريب مكثفة.
تسلط هذه الأمثلة الضوء على قوة التعلم الصفري في توسيع قدرات أنظمة التعلم الآلي عبر مجالات مختلفة.
أسئلة مكررة
كيف يعالج برنامج Zero-Shot Learning مشكلة بيانات التدريب المحدودة لكل فصل؟
يعالج التعلم الصفري مشكلة بيانات التدريب المحدودة لكل فصل من خلال الاستفادة من المعلومات المساعدة والمساحة الدلالية. بدلاً من الاعتماد فقط على الحالات المُصنفة، يستخدم التعلم الصفري المعرفة المكتسبة خلال مرحلة التدريب ويوسعها إلى فصول جديدة باستخدام المعلومات المساعدة.
يسمح هذا الأسلوب للنموذج بتصنيف فئات البيانات الجديدة دون الحاجة إلى أمثلة تدريب محددة لكل فئة. من خلال الاستفادة من التعلم النقلي والتمثيلات الدلالية، يوفر التعلم الصفري حلولاً محتملة لقيود بيانات التدريب المحدودة في تصنيف الصور.
ما هي الأساليب الشائعة المستخدمة في التعلم الصفري؟
تُستخدم خوارزميات التعلم الصفرية وأساليب التعلم النقلي بشكل شائع في التعلم الصفري.
تستخدم الأساليب المعتمدة على المصنف حل واحد مقابل الراحة، وتدريب المصنفات الثنائية لكل فئة غير مرئية.
تركز الأساليب القائمة على المثيلات على العثور على مثيلات مماثلة بين الفئات المرئية وغير المرئية، وذلك باستخدام مقاييس التشابه للتصنيف.
تتيح هذه الأساليب تصنيف الفئات الجديدة دون الحاجة إلى بيانات التدريب المصنفة.
ما هي بعض الأمثلة على التطبيقات التي نجح فيها التعلم بدون إطلاق النار (Zero-Shot Learning)؟
لقد نجح التعلم بدون إطلاق النار في العديد من التطبيقات التي تتجاوز تصنيف الصور.
على سبيل المثال، في معالجة اللغة الطبيعية، تم استخدام تقنيات التعلم الصفري لتصنيف البيانات النصية إلى فئات غير مرئية.
في أنظمة التوصية، تم تطبيق التعلم الصفري للتوصية بالعناصر التي لم يتم رؤيتها أثناء التدريب.
توضح هذه التطبيقات تنوع وإمكانات التعلم الصفري في توسيع قدرات نماذج التعلم الآلي عبر مجالات مختلفة، مما يمهد الطريق لحلول مبتكرة وذات رؤية في تحليل البيانات وعمليات صنع القرار.
كيف يساعد التعلم بدون استخدام اللقطة (Zero-Shot Learning) في مهام تصنيف الصور؟
يساعد التعلم بدون إطلاق النار في مهام تصنيف الصور من خلال تمكين تصنيف الكائنات الجديدة التي لم يتم رؤيتها أثناء التدريب. فهو يوفر إطارًا يعزز المعرفة المكتسبة للتعميم على الفئات الجديدة باستخدام المعلومات المساعدة. وهذا مفيد بشكل خاص في سيناريوهات مثل محركات البحث المرئية، حيث يحتاج النظام إلى التعامل مع الكائنات الجديدة التي يوفرها المستخدم.
للتعلم الصفري أيضًا تطبيقات في التجزئة الدلالية وتوليد الصور. ويساعد في مهام مثل تشخيص فيروس كورونا (COVID-19) وإنشاء صور من النصوص أو الرسومات.
هل يمكن تطبيق التعلم الصفري على مهام أخرى غير تصنيف الصور، والتجزئة الدلالية، وتوليد الصور؟
يمكن تطبيق التعلم الصفري على مهام تتجاوز تصنيف الصور، والتجزئة الدلالية، وتوليد الصور. في معالجة اللغة الطبيعية، يسمح التعلم الصفري للنماذج بالتعميم على فئات غير مرئية من البيانات النصية. إنه يمكّن أنظمة التوصية من عمل تنبؤات للعناصر التي لم تكن موجودة في بيانات التدريب.
خاتمة
في الختام، يعد التعلم بدون إطلاق النار نموذجًا واعدًا في التعلم الآلي الذي يسمح بتصنيف الصور في الفصول غير المرئية من خلال الاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا وتقنيات نقل التعلم.
على الرغم من التحديات التي يواجهها، مثل الحالات ذات العلامات المحدودة والفجوة الدلالية بين الميزات المرئية والأوصاف، فقد أظهر التعلم الصفري إمكاناته في مجالات مختلفة بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ومعالجة الصوت.
إن قدرته على التعامل مع الكائنات الجديدة ومعالجة عدم التوازن الطبقي في مجموعات البيانات تجعله إطارًا قيمًا في مجال تصنيف الصور.
