CL & NLP Enthusiasts

خب در این پست، به تفاوت بین تریـن (Training)، فاین تیـون (Fine-Tuning)، و تیون (Tuning) در هوش مصنوعی می پردازیم، البته مطلب کمی زیاده ولی ارزش خووندن داره بوخودا،🙃

 1. ترین (Training): یادگیری اولیه مدل
تعریف:
ترین یا آموزش اولیه به فرآیندی اشاره دارد که در آن مدل هوش مصنوعی برای اولین بار داده‌های خام را پردازش می‌کند و با استفاده از آن‌ها پارامترهای خود را یاد می‌گیرد. در این مرحله، مدل از ابتدا ساخته می‌شود و بدون داشتن دانش قبلی، از داده‌ها الگوهای اولیه را استخراج می‌کند.
مراحل:
۱. انتخاب داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های بزرگ و متنوع که بتواند مدل را برای حل مسئله خاص آماده کند.
۲. تعریف معماری مدل: انتخاب ساختار شبکه عصبی یا مدل مناسب.
۳. آموزش مدل: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری مانند گرادیان نزولی برای به‌روزرسانی پارامترها.
مزایا:
– کنترل کامل روی فرآیند.
– امکان استفاده از داده‌های سفارشی برای مسائل خاص.
– انعطاف‌پذیری بالا برای ساخت مدل از ابتدا.
مثال:
یک مدل برای تشخیص تصاویر گربه و سگ از ابتدا با استفاده از داده‌های برچسب‌دار، آموزش داده می‌شود. داده‌ها شامل تصاویر گربه‌ها و سگ‌هاست که با الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مدل تفاوت این دو را یاد می‌گیرد.
 
2. فاین تیون (Fine-Tuning): بهینه‌سازی مدل پیش‌آموزش دیده
تعریف:
فاین تیون به فرآیندی اشاره دارد که در آن یک مدل از پیش آموزش‌دیده (Pretrained) برای یک وظیفه خاص بهینه‌سازی می‌شود. این فرآیند زمانی به‌کار می‌رود که بخواهیم از دانشی که مدل از داده‌های گسترده قبلی کسب کرده است، برای مسئله‌ای جدید بهره ببریم.
ریاضیات پایه هوش مصنوعی
ادامه مطلب
مراحل:
1. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده (مانند BERT، GPT یا ResNet).
۲. تغییر وزن‌ها و پارامترهای مدل بر اساس داده‌های جدید.
۳. آموزش محدود روی مجموعه داده‌های کوچک‌تر و خاص‌تر.
مزایا:
– صرفه‌جویی در زمان و منابع محاسباتی.
– بهبود عملکرد روی داده‌های خاص.
– کاهش نیاز به داده‌های بزرگ برای آموزش.
مثال:
فرض کنید مدلی مانند BERT که برای پردازش زبان طبیعی (NLP) آموزش داده شده است، برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) بهینه‌سازی شود. در اینجا از داده‌های برچسب‌دار مربوط به احساسات (مثبت یا منفی) استفاده می‌کنیم.
 
3. تیون (Tuning): تنظیم هایپرپارامترها
تعریف:
تیون به فرآیندی اشاره دارد که در آن هایپرپارامترهای مدل تنظیم می‌شوند تا بهترین عملکرد حاصل شود. هایپرپارامترها، پارامترهایی هستند که قبل از آموزش مدل تعریف می‌شوند و در طول آموزش تغییر نمی‌کنند (مانند نرخ یادگیری، تعداد نرون‌ها در هر لایه، یا تعداد لایه‌ها).
مراحل:
۱. تعریف محدوده مقادیر ممکن برای هایپرپارامترها.
۲. استفاده از تکنیک‌هایی مانند Grid Search یا Random Search برای پیدا کردن بهترین تنظیم.
۳. ارزیابی مدل با داده‌های اعتبارسنجی.
مزایا:
– بهبود عملکرد مدل بدون تغییر معماری یا داده.
– کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting) یا کم‌برازش (Underfitting).
– افزایش سرعت همگرایی مدل.
مثال:
در آموزش یک شبکه عصبی عمیق، با تغییر مقدار نرخ یادگیری (Learning Rate)، ممکن است مدل سریع‌تر به نتایج بهینه برسد. برای این کار، مقادیر مختلفی مثل 0.001، 0.01 و 0.1 را تست می‌کنیم.
@computationallinguisticsNLP
 

www.tgoop.com/ComputationallinguisticsNLP/68

489 viewsFeb 4 at 12:10

خب در این پست، به تفاوت بین تریـن (Training)، فاین تیـون (Fine-Tuning)، و تیون (Tuning) در هوش مصنوعی می پردازیم، البته مطلب کمی زیاده ولی ارزش خووندن داره بوخودا،🙃

 1. ترین (Training): یادگیری اولیه مدل
تعریف:
ترین یا آموزش اولیه به فرآیندی اشاره دارد که در آن مدل هوش مصنوعی برای اولین بار داده‌های خام را پردازش می‌کند و با استفاده از آن‌ها پارامترهای خود را یاد می‌گیرد. در این مرحله، مدل از ابتدا ساخته می‌شود و بدون داشتن دانش قبلی، از داده‌ها الگوهای اولیه را استخراج می‌کند.
مراحل:
۱. انتخاب داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های بزرگ و متنوع که بتواند مدل را برای حل مسئله خاص آماده کند.
۲. تعریف معماری مدل: انتخاب ساختار شبکه عصبی یا مدل مناسب.
۳. آموزش مدل: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری مانند گرادیان نزولی برای به‌روزرسانی پارامترها.
مزایا:
– کنترل کامل روی فرآیند.
– امکان استفاده از داده‌های سفارشی برای مسائل خاص.
– انعطاف‌پذیری بالا برای ساخت مدل از ابتدا.
مثال:
یک مدل برای تشخیص تصاویر گربه و سگ از ابتدا با استفاده از داده‌های برچسب‌دار، آموزش داده می‌شود. داده‌ها شامل تصاویر گربه‌ها و سگ‌هاست که با الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مدل تفاوت این دو را یاد می‌گیرد.
 
2. فاین تیون (Fine-Tuning): بهینه‌سازی مدل پیش‌آموزش دیده
تعریف:
فاین تیون به فرآیندی اشاره دارد که در آن یک مدل از پیش آموزش‌دیده (Pretrained) برای یک وظیفه خاص بهینه‌سازی می‌شود. این فرآیند زمانی به‌کار می‌رود که بخواهیم از دانشی که مدل از داده‌های گسترده قبلی کسب کرده است، برای مسئله‌ای جدید بهره ببریم.
ریاضیات پایه هوش مصنوعی
ادامه مطلب
مراحل:
1. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش دیده (مانند BERT، GPT یا ResNet).
۲. تغییر وزن‌ها و پارامترهای مدل بر اساس داده‌های جدید.
۳. آموزش محدود روی مجموعه داده‌های کوچک‌تر و خاص‌تر.
مزایا:
– صرفه‌جویی در زمان و منابع محاسباتی.
– بهبود عملکرد روی داده‌های خاص.
– کاهش نیاز به داده‌های بزرگ برای آموزش.
مثال:
فرض کنید مدلی مانند BERT که برای پردازش زبان طبیعی (NLP) آموزش داده شده است، برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) بهینه‌سازی شود. در اینجا از داده‌های برچسب‌دار مربوط به احساسات (مثبت یا منفی) استفاده می‌کنیم.
 
3. تیون (Tuning): تنظیم هایپرپارامترها
تعریف:
تیون به فرآیندی اشاره دارد که در آن هایپرپارامترهای مدل تنظیم می‌شوند تا بهترین عملکرد حاصل شود. هایپرپارامترها، پارامترهایی هستند که قبل از آموزش مدل تعریف می‌شوند و در طول آموزش تغییر نمی‌کنند (مانند نرخ یادگیری، تعداد نرون‌ها در هر لایه، یا تعداد لایه‌ها).
مراحل:
۱. تعریف محدوده مقادیر ممکن برای هایپرپارامترها.
۲. استفاده از تکنیک‌هایی مانند Grid Search یا Random Search برای پیدا کردن بهترین تنظیم.
۳. ارزیابی مدل با داده‌های اعتبارسنجی.
مزایا:
– بهبود عملکرد مدل بدون تغییر معماری یا داده.
– کاهش احتمال بیش‌برازش (Overfitting) یا کم‌برازش (Underfitting).
– افزایش سرعت همگرایی مدل.
مثال:
در آموزش یک شبکه عصبی عمیق، با تغییر مقدار نرخ یادگیری (Learning Rate)، ممکن است مدل سریع‌تر به نتایج بهینه برسد. برای این کار، مقادیر مختلفی مثل 0.001، 0.01 و 0.1 را تست می‌کنیم.
@computationallinguisticsNLP
 

BY CL & NLP Enthusiasts