تقنية

النموذج المتعلم والبرنامج القائم على القواعد: متى نستخدم كل منهما؟

مسار افتراضي يبدأ بالطلب ثم قاعدة تحقق ثم توقع نموذج ثم مراجعة النتيجة
رسم أصلي يبين كيف يمكن أن تجتمع القواعد والتنبؤ في نظام واحد.

الفرق بين تعلم الآلة والبرمجة القائمة على القواعد: يتعلم النموذج علاقة من أمثلة، وتحدد القواعد شروطا صريحة. [1]

الخلاصة السريعة

اختر قاعدة صريحة عندما تكون شروط النتيجة واضحة، وفكر في نموذج متعلم عندما تحتاج إلى استنتاج نمط من أمثلة.

  • القواعد شروط صريحة؛ النموذج يتعلم من الأمثلة. [1]
  • يمكن شرح الفرق بمهمة فرز طلبات حسب شرط معروف ومهمة توقع موعد إنجازها.
  • تحتاج جودة النموذج إلى فحص على بيانات جديدة؛ نجاحه في التدريب لا يكفي. [2]
  • يمكن جمع القواعد والنموذج في نظام واحد، مع فصل التنبؤ عن القرار النهائي.

كيف تختلف طريقة بناء النتيجة؟

في التعلم الخاضع للإشراف، يتعلم النموذج علاقة من أمثلة مدخلات ونتائج معروفة. [1]

القاعدة التي يكتبها المبرمج لا تحتاج أمثلة لتحديد شرط معروف. في مثالنا، يمكن أن تقول: إذا كان الحقل الإلزامي فارغا، أوقف إرسال الطلب. ويظل بناء النموذج واستخدامه جزءا من برنامج يجهزه المطور.

هذه المقارنة تخص التعلم من البيانات، وليست تعريفا لكل الذكاء الاصطناعي. السؤال العملي هو: هل أملك تعليمات تكفي لتنفيذ المهمة، أم أملك أمثلة وأريد استنتاج علاقة يصعب وصفها يدويا؟

مثال يوضح متى تكفي القاعدة

تخيل نظاما افتراضيا لاستقبال طلبات طباعة. تريد رفض الطلب إذا لم يحدد صاحبه عدد النسخ. تكفي قاعدة تتحقق من وجود هذا الحقل؛ ولا تضيف مجموعة بيانات سابقة شيئا ضروريا لهذا الشرط. يمكنك اختبار القاعدة بإدخال طلب كامل وطلب ينقصه العدد.

أما توقع مدة إنجاز طلب جديد فيمكن أن يعتمد، في مثال تعليمي، على عدد الصفحات ونوع الورق وحجم قائمة الانتظار. إذا كانت لديك طلبات سابقة ومدد إنجازها، فقد تصوغ مسألة تعلم. هذه أمثلة لتحديد المهمة، وليست ادعاء بأن نموذجا جُرّب أو تفوق في مطبعة حقيقية.

ما حدود الاعتماد على الأمثلة؟

تؤكد scikit-learn أن ملاءمة بيانات التدريب لا تكفي؛ افحص التنبؤ على أمثلة جديدة مناسبة. [2]

في مثال الطباعة، إذا كانت جميع الطلبات السابقة صغيرة، فلا تفترض أن النموذج سيفهم طلبا ضخما. دوّن الحالات التي تمثلها بياناتك والحالات التي لا تمثلها. لا تستخدم مظهر الإجابة العددية دليلا على دقتها.

كيف يجتمع الأسلوبان؟

يمكن تصميم نظام افتراضي يجعل النموذج يقترح مدة، ثم تطبق قواعد العمل حدود الخدمة المتاحة. مثلا، لا يعد النظام بموعد يقع خارج ساعات استقبال الطلبات. التنبؤ إجابة عن سؤال احتمالي، أما القاعدة فتعبر عن شرط اختاره صاحب النظام.

ابدأ بتحديد النتيجة المطلوبة، واكتب القواعد المعروفة، ثم حدد الجزء الذي يحتاج إلى أمثلة. يساعد هذا الترتيب على منع إدخال نموذج في مهمة يمكن وصفها بوضوح، ويجعل مراجعة القرار أسهل.

المصادر ومتابعة القراءة

  1. Google for Developers: ما هو تعلم الآلة؟ (يفتح في نافذة جديدة)developers.google.com
  2. scikit-learn: Getting Started (يفتح في نافذة جديدة)scikit-learn.org

أُعدّ هذا المقال بصياغة عربية أصلية بالاستناد إلى المصادر أعلاه، وهو مدخل تمهيدي إلى الموضوع. اقرأ منهجية المحتوى وحدوده.