تأثيرات الانجراف على نماذج الذكاء الاصطناعي: لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي المستمر ضرورة؟
١١ يوليو ٢٠٢٥
Mustafa Atakan Kızıltan,Serhan Bayram
• KoçDigital
تأثيرات الانجراف على نماذج الذكاء الاصطناعي: لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي المستمر ضرورة؟
أصبح الذكاء الاصطناعي اليوم من أهم المواضيع بالنسبة للشركات، مما زاد من حدة المنافسة في السوق. يتم ضخ ميزانيات ضخمة في مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحليلات سنويًا، ومن المتوقع أن تنمو هذه الميزانيات في المستقبل القريب.
ورغم هذا الإنفاق الكبير، فإن 87٪ من مشاريع علوم البيانات لا تصل حتى إلى مرحلة الإنتاج، وفقًا لتقرير نشرته VentureBeat. ووفقًا لـ Gartner، فإن 20٪ فقط من النماذج التحليلية تحقق نتائج تجارية فعلية.
تُعد التغيرات المختلفة التي تحدث بمرور الوقت من أهم الأسباب وراء انخفاض معدل نجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي، رغم وفرة الموارد. ومن أبرز هذه التغيرات:
- انجراف المفهوم (Concept Drift): انخفاض قدرة الخصائص الحالية على تفسير القيمة المتوقعة
- انجراف البيانات (Data Drift): تغير في توزيع الخصائص الحالية
- انجراف الخوارزمية (Algorithm Drift): عدم كفاية الافتراضات وتغير احتياجات العمل
انجراف المفهوم
انخفاض قابلية تفسير المتغير المستهدف (الذي يتم التنبؤ به أو تصنيفه) باستخدام الخصائص الحالية يُعرف بانجراف المفهوم.
يمكن أن تؤدي عدة أسباب إلى هذا الانجراف، مثل التغير الدلالي أو تغير وحدة القياس للمتغير المستهدف.
على سبيل المثال، في مشروع كشف الاحتيال، إذا كان المتغير المستهدف يمثل المعاملات الاحتيالية بقيمة "1" أثناء تدريب النموذج، ثم تغير لاحقًا ليعني "1" المعاملات غير الاحتيالية، فإن نتائج النموذج ستصبح مشوشة.
أما في حالة تغير الوحدة، مثل تحويل المتغير المستهدف من الكيلوغرام إلى الغرام، فإن القيمة ستزداد بمقدار 1000 مرة، مما يؤثر بشكل كبير على أداء النموذج.
لذلك، من الضروري مراقبة النماذج باستمرار والتصرف بشكل استباقي لتجنب هذه الانجرافات. يجب تحديد ما إذا كانت هذه الانجرافات مؤقتة أو مستمرة، وعند التشخيص، قد يكون من الضروري تعديل المتغيرات المستهدفة وإعادة تدريب النموذج.
انجراف البيانات
يُعد انجراف البيانات من الأسباب الرئيسية لتدهور أداء النموذج.
تعتمد نماذج التعلم الآلي على الخصائص الموجودة في مجموعة البيانات لإجراء التنبؤات.
أي تغير في توزيع هذه البيانات يمكن أن يؤثر بشكل كبير على أداء النموذج، ومع تراكم هذا التأثير، سيؤدي إلى تدهور في جميع مخرجات النموذج لاحقًا.
من أمثلة حالات انجراف البيانات:
- ظهور ظروف غير معتادة مثل الجائحة
- تلف الأداة التي تجمع البيانات (مثل المستشعرات)
- تأثيرات موسمية
- تغير قواعد هيكل البيانات
وقد يحدث انجراف البيانات لأسباب أخرى أيضًا، لذا يجب مراقبته بانتظام والتدخل عند الحاجة لضمان استمرارية الأداء الجيد للنموذج.
انجراف الخوارزمية
تُصمم نماذج الذكاء الاصطناعي وفقًا لاحتياجات العمل والافتراضات في وقت التطوير.
لذلك، قد تصبح غير كافية للاستجابة للاحتياجات الجديدة أو لتغير طرق العمل.
ولتفادي ذلك، يجب تحليل احتياجات العمل بشكل دوري، واختبار كفاءة النموذج في هذا السياق، وتعديل الخوارزمية عند الضرورة.
لماذا يُعد الذكاء الاصطناعي المستمر ضرورة؟
إن إتمام عملية تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي أو المشروع التحليلي لا يضمن تحقيق فائدة مستمرة.
لكي تنعكس الميزانية المصروفة بشكل إيجابي على نتائج الأعمال، ولكي تكون النماذج المطورة أكثر كفاءة وفائدة، يجب مراقبة هذه النماذج وتحليلها باستمرار من قبل فرق متخصصة.
بهذه الطريقة، يمكن تحديد احتياجات التطوير والحفاظ على أقصى استفادة من النموذج في جميع الأوقات.
المصادر:
- Forbes: BCG-MIT Report
- VentureBeat: Why 87% of Data Science Projects Fail
- Gartner Blog