تسرب البيانات (Data leakage)
تعتبر أحد المشكلات الرئيسية في النماذج التنبؤية للتعلم الآلي، خاصة للمبتدئين، وذلك عندما يكون آداء خوارزمية التعلم الآلي جيد على بيانات التدريب والاختبار ولكنها تعطينا أداءً ضعيفًا عند تطبيقها على بيانات جديدة.
أحد أسباب الأداء الضعيف لنموذج على البيانات الجديدة هو تسرب البيانات.
تعتبر أحد المشكلات الرئيسية في النماذج التنبؤية للتعلم الآلي، خاصة للمبتدئين، وذلك عندما يكون آداء خوارزمية التعلم الآلي جيد على بيانات التدريب والاختبار ولكنها تعطينا أداءً ضعيفًا عند تطبيقها على بيانات جديدة.
أحد أسباب الأداء الضعيف لنموذج على البيانات الجديدة هو تسرب البيانات.
يحدث تسرب البيانات عندما يتم استخدام معلومات من بيانات الاختبار أثناء بناء النموذج. أي عندما تحتوي البيانات المستخدمة في عملية التدريب على معلومات حول ما يحاول النموذج التنبؤ به.
هذه المعلومات الإضافية تسمح لنموذج بالتعرف على بيانات الاختبار. وينتج عن هذا نموذج مفرط في التفاؤل (overly optimistic) يولد دقة عالية في بيانات التدريب والاختبار ولكنه يؤدي بشكل ضعيف عند استخدام النموذج على بيانات جديدة غير مرئية.
نحن نعلم أن الهدف الأساسي لأي خوارزمية للتعلم الآلي هو بناء نموذجاً جيدًا يعمل بدقة على بيانات جديدة غير مرئية.
هذه المعلومات الإضافية تسمح لنموذج بالتعرف على بيانات الاختبار. وينتج عن هذا نموذج مفرط في التفاؤل (overly optimistic) يولد دقة عالية في بيانات التدريب والاختبار ولكنه يؤدي بشكل ضعيف عند استخدام النموذج على بيانات جديدة غير مرئية.
نحن نعلم أن الهدف الأساسي لأي خوارزمية للتعلم الآلي هو بناء نموذجاً جيدًا يعمل بدقة على بيانات جديدة غير مرئية.
🚩كيف يمكننا اكتشاف تسرب البيانات؟
بشكل مختصر يمكن معرفة ذلك عندما يولد النموذج دقة عالية للغاية.
حيث يظهر النموذج دقة عالية في بيانات التدريب ولكن أداءه ضعيف في البيانات الجديدة، فهذا مؤشر واضح على تسرب البيانات.
أيضاً الفحص الدقيق للبيانات مهم للكشف عن التسربات.
بشكل مختصر يمكن معرفة ذلك عندما يولد النموذج دقة عالية للغاية.
حيث يظهر النموذج دقة عالية في بيانات التدريب ولكن أداءه ضعيف في البيانات الجديدة، فهذا مؤشر واضح على تسرب البيانات.
أيضاً الفحص الدقيق للبيانات مهم للكشف عن التسربات.
🚩كيف يحدث تسرب البيانات؟
1⃣ يمكن أن يحدث تسرب البيانات في التعلم الآلي بطرق مختلفة خلال مرحلة معالجة البيانات وإعدادها لبناء النموذج. وذلك عندما نطبق طرق التحويل (transformations) أو المعالجة المسبقة (preprocessing) على مجموعة البيانات بأكملها قبل تقييم أداء النموذج.
على سبيل المثال، إذا قمت بعمل (normalize) لمجموعة البيانات بأكملها قبل تقسيمها، فإنك تقوم بخلط المعلومات عن غير قصد. (هنا النموذج يتعلم من بيانات التدريب والاختبار معاً).
2⃣ أيضًا هندسة المتغيرات (feature engineering)، حيث أن إنشاء متغيرات جديدة من مجموعة البيانات الكاملة قبل تقسيمها قد يتضمن رؤى من بيانات الاختبار، مما قد يؤدي إلى تسرب البيانات.
3⃣ أيضًا يجب أن تكون على دراية بتقسيم البيانات غير السليم، حيث لا يتم تقسيم البيانات بدقة أثناء التدريب والاختبار.
4⃣ أيضاً استخدام مصادر خارجية لم يتم التحقق منها يمكن أن يقدم معلومات تنبؤية، مما يضر بسلامة النموذج.
سيؤدي تطبيق تقنيات المعالجة المسبقة على مجموعة البيانات بأكملها إلى تعلم وتدريب النموذج ليس فقط على مجموعة التدريب ولكن أيضًا على مجموعة الاختبار. وكما نعلم أن مجموعة الاختبار يجب أن تكون جديدة وغير مرئية من قبل لأي نموذج.
1⃣ يمكن أن يحدث تسرب البيانات في التعلم الآلي بطرق مختلفة خلال مرحلة معالجة البيانات وإعدادها لبناء النموذج. وذلك عندما نطبق طرق التحويل (transformations) أو المعالجة المسبقة (preprocessing) على مجموعة البيانات بأكملها قبل تقييم أداء النموذج.
على سبيل المثال، إذا قمت بعمل (normalize) لمجموعة البيانات بأكملها قبل تقسيمها، فإنك تقوم بخلط المعلومات عن غير قصد. (هنا النموذج يتعلم من بيانات التدريب والاختبار معاً).
2⃣ أيضًا هندسة المتغيرات (feature engineering)، حيث أن إنشاء متغيرات جديدة من مجموعة البيانات الكاملة قبل تقسيمها قد يتضمن رؤى من بيانات الاختبار، مما قد يؤدي إلى تسرب البيانات.
3⃣ أيضًا يجب أن تكون على دراية بتقسيم البيانات غير السليم، حيث لا يتم تقسيم البيانات بدقة أثناء التدريب والاختبار.
4⃣ أيضاً استخدام مصادر خارجية لم يتم التحقق منها يمكن أن يقدم معلومات تنبؤية، مما يضر بسلامة النموذج.
سيؤدي تطبيق تقنيات المعالجة المسبقة على مجموعة البيانات بأكملها إلى تعلم وتدريب النموذج ليس فقط على مجموعة التدريب ولكن أيضًا على مجموعة الاختبار. وكما نعلم أن مجموعة الاختبار يجب أن تكون جديدة وغير مرئية من قبل لأي نموذج.
🚩الحل لتجنب أو تقليل تسرب البيانات؟
يمكنك تقليل تسرب البيانات في التعلم الآلي بعدة طرق مختلفة:
من خلال تقسيم بياناتك إلى مجموعات فرعية للتدريب والاختبار قبل أي معالجة مسبقة. والحفاظ على التسلسل الزمني في بيانات السلاسل الزمنية.
يمكن استخدام أحد الطرق التالية:
train_test_split
cross-validation methods
pipeline of scikit learn
في الختام، لكي تستفيد الشركات والمؤسسات من التعلم الآلي، من الضروري التخفيف من تسرب البيانات. هذا لا يعزز دقة النموذج فحسب، بل يعزز أيضًا عملية صنع القرار، مما يؤدي إلى نتائج موثوقة.
يمكنك تقليل تسرب البيانات في التعلم الآلي بعدة طرق مختلفة:
من خلال تقسيم بياناتك إلى مجموعات فرعية للتدريب والاختبار قبل أي معالجة مسبقة. والحفاظ على التسلسل الزمني في بيانات السلاسل الزمنية.
يمكن استخدام أحد الطرق التالية:
train_test_split
cross-validation methods
pipeline of scikit learn
في الختام، لكي تستفيد الشركات والمؤسسات من التعلم الآلي، من الضروري التخفيف من تسرب البيانات. هذا لا يعزز دقة النموذج فحسب، بل يعزز أيضًا عملية صنع القرار، مما يؤدي إلى نتائج موثوقة.
جاري تحميل الاقتراحات...