الدرس في 30 ثانية

• المرور الكامل على كل الأمثلة مرة واحدة اسمه «دورة» (epoch).
• مع كل دورة، الخطأ ينقص، والشبكة تتحسن.
• دورات كثيرة جداً = حفظ الأمثلة بدل الفهم. نختبر دائماً بأمثلة جديدة.

افهم

أمس رأينا لعبة «سخون، بارد»: خطوة تصحيح صغيرة بعد كل مثال. اليوم نرى الصورة الكاملة للتدريب.

نعطي الشبكة كل أمثلتنا، واحداً بعد واحد. حين تنتهي منها كلها، نسمي ذلك دورة (بالإنجليزية epoch).

بعد الدورة 1، الشبكة ما زالت ضعيفة. بعد الدورة 10، أحسن بكثير. بعد 50، ممتازة على أمثلتها. الخطأ ينزل مع كل دورة.

لكن هنا الفخ: إذا زدنا الدورات كثيراً، الشبكة تحفظ أمثلتها عن ظهر قلب، مثل تلميذ يحفظ أجوبة امتحان العام الماضي، ويفشل أمام سؤال جديد.

لهذا، كما رأينا يوم 12، نخبّئ دائماً أمثلة لم ترها أبداً، ونمتحنها بها. الفهم الحقيقي = النجاح في الجديد.

هل تعلم؟

في 2024، نال جون هوبفيلد وجيفري هينتون جائزة نوبل في الفيزياء «لاكتشافات أساسية تمكّن من التعلّم الآلي بالشبكات العصبية الاصطناعية». أول نوبل تُمنح لهذه الشبكات!

جرّب على هاتفك: Teachable Machine

• افتح Teachable Machine ← Image Project، واصنع فئتين: «يد مفتوحة» و«قبضة»، مع 20 صورة لكل واحدة.
• قبل «Train»، اضغط Advanced: سترى «Epochs: 50». هذا عدد الدورات.
• غيّره إلى 5، درّب، وجرّب أمام الكاميرا. ثم أعد التدريب بـ 50. أيهما أكثر ثقة؟
• اضغط «Under the hood» لترى منحنى الخطأ وهو ينزل مع كل دورة.

بالدزيري

الدورة هي كي الذكاء الاصطناعي يدور على كامل الأمثلة مرة. مع كل دورة يتحسن. بصح إذا زدنا بزاف، يحفظ برك وما يفهمش، كيما اللي يحفظ حلول الباك تاع العام اللي فات.

أسئلة شائعة