تقنية الذكاء الصنعي بإختصار
ما هي تقنية الذكاء الصنعي التي يطلق عليها التعلم الجمعي أو الـ Ensemble learning ؟
يُحكى أنه في الألفية الأولى قبل الميلاد وفي شبه القارة الهندية تحديداً جيءَ بفيل ضخم و ستة عُميان إلى حاكم البلدة الذي سمح لهم بلمس هذا المخلوق الذي يُسمونه الفيل ولا يعرفون شيءً عن شكله لكنه اشترط عليهم بالمقابل أن يصفوه في جملة واحدة .. بعد تفحص الفيل قرر أول العميان أنه الفيل أشبه ما يكون بالأفعى وقال الثاني بل هو كالجدار والثالث كان متأكداً تماما بأن الفيل يماثل نوعاُ من الأشجار ! أما باقي العميان فلكل رأيه هو الآخر !
على مر التاريخ اُستخدمت هذه القصة لتصوير العديد من الحقائق و المغالطات التي تعتري المعارف والتجارب الفردية ، من هذا المنطلق تم تعريف التعلم الجمعي أو الـ Ensemble learning وبدأ استخدامه في الذكاء الصنعي كركيزة قوية لتحسين عملية التعلم والوصول الى نماذج قوية حيث أن العميان في الأمثولة كان لكل منهم تجربة فردية محدودة والوصول الى الحقيقة يتطلب الجمع بين كل هذه التجارب الجزئية عبر طرق تسمى الـ Ensemble methods .
الـ Ensemble methods في تعلم الآلة هي طرق الجمع بين خوارزميات التعلم المختلفة بحيث تدعم كل خوارزمية أختها في سبيل تقوية عملية التنبوء (prediction)
وأشهر هذه الطرق تجزئة النموذج الى مجموعة من أشجار القرار الصغيرة (decision trees classifiers) والغابات العشوية المصغرة بإعتماد المبدأ الأساسي الذي يقول أن مجموعة من مصنفات القرار الضعيفة تتصرف أقوى من مصنف قرار واحدة كبير ؛ باختصار فإن عملية التعلم الجمعي تتم عبر تقسيم نموذج الذكاء الصنعي الى مجموعة من النماذج الصغيرة في عملية التعلم ثم تحويلها إلى نموذج واحد قوي قبل مرحلة التنبوء ويتم اعتماد تقنيات تقييم وتصويت تسمى الخوارزميات الجينية (genetic algorithms) في هذه العملية للتخلص من النماذج التي تُضعف عملية التنبوء ( البقاء للاصلح او الاقوى ) .
