🍄 Mysilium 🍄
🍄 The DevDrug Community 🍄

زمین یک میلیارد ساله میزبان شبکه پیچیده ارتباطی به اسم میسلیم هست، ریشه قارچ هایی به طول چند کیلومتر که به طور شگفت انگیزی پل ارتباطی حیات گیاهان هستند ... اینترنت جنگل.

گروه Mysilium قراره شبکه ارتباطی بهتری بین ما باشه :) من محتوام ویو کمی داره، اما تعاملی که با چند تا از سابسکرایبر ها داشتم بهم نشون داده چقدر مخاطبای ارزشمندی جذب کانالم شدن، هر چند کم.

دوست داشتم بیشتر و نزدیکتر باهاتون در ارتباط باشم و از ایده ها و نظراتتون بهتر بتونم استفاده کنم و یاد بگیرم :)

🔗 @Mysilium 🔗

یادگیری ماشین کلاسیک در عصر مدل‌های بزرگ: ساده، شفاف و هنوز کاربردی

این روزها هر جا صحبت از هوش مصنوعیه، اسم مدل‌های زبانی بزرگ مثل ChatGPT و GPT-4 زیاد شنیده میشه. خیلی‌ها فکر می‌کنن این مدل‌ها قراره جای همه روش‌های قدیمی‌تر یادگیری ماشینی رو بگیرن و دوران مدل‌های سنتی تموم شده. اما واقعیت اینه که یادگیری ماشینی سنتی هنوز زنده‌ست و اتفاقاً توی خیلی از پروژه‌های واقعی، انتخاب درست و منطقی‌تریه. مدل‌هایی مثل رگرسیون، درخت تصمیم یا SVM هنوزم دارن توی خیلی از شرکت‌ها و محصولات کار می‌کنن، اونم با نتایج دقیق، قابل اعتماد و مقرون‌به‌صرفه.

توی خیلی از مسائل، داده‌ها شکل مشخص و ساختاری دارن، مثلاً تو پیش‌بینی فروش، تشخیص تقلب یا تحلیل رفتار مشتری. برای این جور کارها، نیازی به مدل‌های خیلی پیچیده و سنگین نیست. مدل‌های زبانی بزرگ برای متن و داده‌های بدون ساختار ساخته شدن، نه برای داده‌های عددی و جدولی. وقتی مسئله واضحه و داده‌هات تمیز و ساختاریه، مدل‌های سنتی هم ساده‌ترن، هم سریع‌تر و هم معمولاً دقیق‌تر.

از نظر هزینه و کارایی هم مدل‌های سنتی یه سر و گردن بالاترن. مدل‌های بزرگ نیاز به سخت‌افزار قوی، GPU، انرژی زیاد و زمان طولانی برای آموزش دارن. اما مدل‌های کلاسیک معمولاً روی یه سیستم معمولی اجرا می‌شن و توی زمان کوتاهی آموزش می‌بینن. این یعنی برای کسب‌وکارهایی که منابع محدود دارن یا باید سریع تصمیم بگیرن، روش‌های سنتی خیلی به‌صرفه‌ترن.

یه مزیت خیلی مهم دیگه هم قابل توضیح بودن مدل‌های سنتیه. مثلاً وقتی یه بانک بخواد توضیح بده چرا به یه نفر وام نداده، باید بشه تصمیم مدل رو روشن و منطقی توضیح داد. مدل‌هایی مثل رگرسیون خطی یا درخت تصمیم دقیقاً این امکان رو دارن. می‌تونن نشون بدن هر ویژگی چقدر توی تصمیم نهایی اثر گذاشته. ابزارهایی مثل SHAP و LIME هم کمک می‌کنن این موضوع حتی قابل نمایش و تحلیل بشه. این شفافیت برای حوزه‌هایی مثل سلامت، بیمه یا مالی خیلی ارزشمنده.

مدل‌های سنتی توی کار با داده‌های ساختاری واقعاً عالی عمل می‌کنن. بخش زیادی از داده‌های واقعی شرکت‌ها هنوز به شکل جدولیه، نه متن. توی این نوع داده‌ها، مهندسی ویژگی و تنظیم درست مدل، نتیجه‌های فوق‌العاده‌ای میده. حتی گاهی مدل‌های کلاسیک از مدل‌های خیلی بزرگ و پیچیده هم بهتر عمل می‌کنن، بدون اینکه منابع زیادی مصرف کنن.

از طرفی، مدل‌های سنتی به خاطر سادگی‌شون خیلی راحت‌تر پیاده‌سازی و نگهداری می‌شن. ابزارهایی مثل scikit-learn کار رو ساده کردن و میشه این مدل‌ها رو به‌راحتی داخل سیستم‌های فعلی جا داد. چون منابع زیادی هم نمی‌خوان، حتی روی دستگاه‌های کوچیک‌تر یا سیستم‌های لبه‌ای هم قابل اجرا هستن.

یه نکته جالب اینه که ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ با مدل‌های سنتی هم داره به یه روش مؤثر تبدیل میشه. یعنی به‌جای اینکه یکی رو حذف کنیم، از مزایای هر دو استفاده می‌شه. مدل زبانی می‌تونه داده‌های متنی رو تحلیل کنه و ازش ویژگی بسازه، بعد مدل سنتی با اون داده‌ها پیش‌بینی دقیق‌تر و قابل توضیح‌تری انجام بده. این ترکیب باعث میشه خطاهای مدل‌های زبانی کمتر بشن و نتیجه نهایی منطقی‌تر و مطمئن‌تر باشه.

در نهایت، یادگیری ماشینی سنتی هنوز بخش مهمی از دنیای هوش مصنوعیه. مدل‌های زبانی بزرگ ابزارهای فوق‌العاده‌ای هستن، اما همیشه باید متناسب با نوع مسئله، شکل داده و منابع در دسترس تصمیم گرفت. بعضی وقت‌ها یه مدل ساده و شفاف، خیلی بهتر از یه مدل بزرگ و پیچیده کار می‌کنه. آینده‌ی هوش مصنوعی احتمالاً با همزیستی هوشمندانه‌ی این دو رویکرده — جایی که مدل‌های سنتی و مدرن کنار هم، هر کدوم جای خودشون رو حفظ می‌کنن.

🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

🥇 اهورا اولین اپراتور هوش مصنوعی راهبردی ایران در حوزه ارائه خدمات و سرویس‌های زیرساخت هوش مصنوعی

🌐 لینک ارتباط با اهورا

@reza_jafari_ai