تعد تصنيفات البيانات متعددة الفئات من الأدوات الضرورية في علم البيانات، حيث يمكن استخدامها لفهم ومعالجة معلومات المعاملات المالية بشكل فعال. في هذا المقال، سنستكشف كيفية تصنيف مجموعة بيانات عامة من المعاملات إلى فئات محددة مسبقًا باستخدام عدة تقنيات متطورة. سنقوم بتفحص طرق متنوعة مثل التصنيف بدون أمثلة، واستخدام النماذج التقليدية مع تغليف البيانات، بالإضافة إلى تحسين أداء النماذج المتخصصة. من خلال هذه العملية، ستكتسب فهمًا عميقًا لكيفية التعامل مع مجموعات بيانات تحتوي على أمثلة مصنفة وغير مصنفة، مما يفتح مجالات جديدة للتطبيقات العملية التي يمكن أن تعزز من قدرة المؤسسات على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات. دعونا نتعمق في الأساليب والنتائج التي يمكن أن تحققها هذه التقنيات في هذا المجال المتنامي.
التصنيف متعدد الفئات للمعاملات المالية
يعتبر التصنيف متعدد الفئات من الأدوات الحيوية في علم البيانات، خصوصاً عند التعامل مع البيانات المعاملاتية. يتمثل الهدف في تصنيف كافة المعاملات ضمن فئات محددة مسبقاً والتي قد تشمل، على سبيل المثال، خدمات البناء، الفواتير، والمشتريات الأدبية. في هذا السياق، تم العمل على تصنيف مجموعة بيانات عامة تتعلق بمعاملات مالية تتجاوز قيمتها 25,000 جنيه إسترليني، حيث تم تحديد خمس فئات رئيسية لتصنيف المعاملات.
تشمل الفئات الأساسية التي تم استخدامها في التصنيف: تحسينات البناء، الأدب والأرشيف، فواتير الخدمات، الخدمات المهنية، وبرمجيات تكنولوجيا المعلومات. ولتنفيذ هذا التصنيف، تم استخدام أساليب مختلفة لتكييف البيانات المصنفة وغير المصنفة، ومن بينها التصنيف بدون عينة، واستخدام التضمينات، وتصنيف أكثر دقة بعد التخصيص. كل من هذه الأساليب له مزاياه الخاصة ونقاط قوته.
التصنيف بدون عينة
تبدأ العملية بتقييم الأداء الأولي للنموذج من خلال التصنيف بدون عينة. تعتمد هذه الطريقة على تقديم نموذج بيانات مع خمس فئات معروفة مع إمكانية تصنيف المعاملات. عند استخدام النموذج، كان من الضروري صياغة نص توجيهي يتضمن المعاملات ومعلوماتها كاسم المورد، وصف المعاملة، وقيمة المعاملة. هذا النص يُمكّن النموذج من إجراء عملية التصنيف.
كان الأداء الأولي جيداً، حيث تمكن النموذج من تصنيف المعاملات إلى الفئات المحددة بنجاح. على سبيل المثال، عند تطبيق التصنيف على مجموعة من المعاملات، أظهرت النتائج أن نسبة عالية من البيانات قد تم تصنيفها بشكل صحيح. إلا أن هناك فئات لم يتم تصنيفها على نحو جيد، مما يشير إلى وجود بيانات معقدة أكثر صعوبة في التصنيف. على ضوء هذه النتائج، تم التفكير في تنقيح مجموعة البيانات، لنقدم مزيداً من الأمثلة لتحسين الأداء.
التصنيف باستخدام التضمينات
انتقل الباحثون بعد ذلك إلى استخدام التضمينات، وهي تقنية تساعد في تحويل البيانات النصية إلى متجهات عددية، مما يسهل عملية التصنيف. تم خلق التضمينات من مجموعة صغيرة من المعاملات التي تم تصنيفها سابقاً، مما نتج عنه مجموعة بيانات تحتوي على أمثلة مصنفة يمكن استخدامها لتدريب نموذج تصنيف أكثر دقة.
في هذه المرحلة، تم دمج ميزات متعددة في نص واحد باستخدام صيغة محددة، والتي تشمل اسم المورد، وصف المعاملة، والقيمة. هذه المعلومات المجمعة تم تحويلها إلى تمثيلات عددية عبر نموذج دعم الآلات، مما يعزز قدرة النموذج على التعرف على الأنماط في البيانات. تم استخدام نموذج تصنيف مثل الغابة العشوائية لتوفير إطار عمل مرن يمكنه التعامل مع التضمينات والقيم العددية بشكل فعال.
بعد إنشاء التضمينات، أظهرت النتائج تحسناً ملحوظاً في دقة التصنيف مقارنةً بأسلوب التصنيف بدون عينة. وبهذا الأسلوب، يتمكن النموذج من التعلم من البيانات بشكل أفضل، مما يجعله قادراً على تصنيف المعاملات بدقة أكبر وتحديد الفئات المستهدفة بشكل أكثر فعالية.
التصنيف المتخصص بعد التخصيص
في المرحلة الأخيرة، تم التركيز على تحسين النموذج باستخدام أساليب متخصصة لضمان تحقيق أداء أعلى. من خلال تطوير نموذج مُخصص على مجموعة بيانات مصنفة، تم استخدام خوارزمية التعلم الآلي لإنتاج نموذج دقيق تم تدريبه على صنف واحد أو أكثر من الفئات المحددة. هذا النوع من التخصيص يعزز بشكل كبير فعالية النموذج ويجعله يتعلم التفاصيل الدقيقة للبيانات بشكل أفضل.
المتطلبات الأساسية لهذه المرحلة تشمل التحقق من توافق بيانات التدريب والتحقق من أجل التأكد من أن كلا المجموعتين تحتويان على نفس عدد الفئات. عدم التوافق سيؤدي إلى فشل نموذج التخصيص. بعد التحسين، زادت دقة النموذج وتطورت قدرته على تصنيف البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة.
على العموم، توضح هذه الأساليب المختلفة كيف يمكن اعتبار التصنيف متعدد الفئات أداة قوية في عالم البيانات المعقد. باستخدام الأساليب المناسبة، بإمكان النموذج التعامل مع مجموعة واسعة من البيانات وتصنيفها بنجاح، مما يسهم في اتخاذ القرارات بناءً على المعلومات المستخلصة بشكل أفضل. تعتبر هذه التقنيات مفيدة لا سيما في التطبيقات التي تتضمن تحليل البيانات التجارية وتحسين العمليات الإدارية.
تطبيقات التعلم الآلي في تصنيف المعاملات
يشهد مجال التعلم الآلي نموًا كبيرًا، حيث يتم استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات العملية، بما في ذلك تصنيف المعاملات المالية. يقصد بتصنيف المعاملات المالية إصدار تصنيفات معينة لفئات مختلفة من المعاملات بناءً على البيانات المتاحة. يتم استخدام نماذج التعلم الآلي لبناء نظام فعال لتصنيف هذه المعاملات، مما يسهل على الشركات معالجة البيانات بشكل أكثر كفاءة. تعتمد آليات التعلم الآلي على تحويل المتغيرات الرقمية إلى فئات يمكن التعامل معها بواسطة الخوارزميات المختلفة، مما يتيح معالجة البيانات بلاعتماد على القوانين المعقدة المطبقة بشكل يدوي.
على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزمية Random Forest، التي تنتمي إلى مجموعة التعلم غير المنظم، لتدريب النموذج على مجموعة بيانات تحتوي على مختلف التصنيفات، مثل “تحسين المباني” أو “فواتير الخدمات”. يعمل النموذج على تعلم الأنماط المتكررة في البيانات السابقة لتحسين دقة التصنيف. تختلف الأساليب المستخدمة في التحسين والتدريب، ولكن جميعها تتفق على توفير مجموعة بيانات كافية لتقديم أداء جيد.
عند تقييم أداء النموذج، يُفضل استخدام مقاييس دقيقة مثل دقة التصنيف (accuracy)، والتي تعطي فكرة عامة عن نسبة التنبؤات الصحيحة مقارنةً بالإجمالي. ومع ذلك، يجب توخي الحذر عند تفسير هذه المقاييس، حيث يمكن أن تحتوي بعض الفئات على عدد أقل من المدخلات، مما يؤثر سلبًا على أداء النموذج. مثلًا، إذا كانت فئة “آخري” تحتوي على عدد قليل جدًا من المعاملات، فإن دقة التصنيف قد تكون مضللة. لذلك، تتطلب الحالات التي تحتوي على تصنيفات غير متوازنة التركيز على مقاييس مثل دقة الاسترداد (recall) أو مؤشر F1 للحصول على تقييم شامل للأداء.
إعادة تصنيف الأنظمة من خلال التعليم العميق
تعد التقنيات الحديثة مثل التعليم العميق أدوات قوية في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتيح تصنيف المعاملات بطريقة أكثر تطورًا. تعتمد نماذج مثل BERT وGPT على بنى الشبكات العصبية العميقة، مما يمكنها من فهم سياقات الكلمات بشكل أعمق. تتيح هذه النماذج إمكانية التعامل مع نصوص مختلطة ومعقدة، وبالتالي تحسين دقة التصنيف. من خلال معالجة النصوص بشكل يتضمن التعرف على علاقات الكلمات ضمن الجمل، تستطيع هذه النماذج الحصول على رؤى أعمق حول طبيعة المعاملات.
يمكن لمثل هذه النماذج المفوضة ثم إجراء اختبار وتحليل على مجموعة كبيرة من البيانات غير المصنفة، مما يساعد في توفير تصنيفات دقيقة أو مساعدة فئات أخرى مثل التنبؤ أو الرصد. ولتطبيق هذه النماذج بشكل ناجح، يجب أن تكون البيانات المتاحة مصنفة بشكل صحيح. تعد عملية تصنيف البيانات خطوة مهمة قبل تدريب النموذج، حيث تؤثر البيانات المصنفة بشكل مباشر على أداء النموذج النهائي ومدى دقته.
في حالة استخدام نموذج مدرب مسبقًا مثل BERT، يتم إجراء عملية المعايرة لتحسين أداء النموذج على مجموعة بيانات معينة، مما يزيد من كفاءة النموذج في تصنيف المعاملات. حيث يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة كبيرة في الدقة، خاصة إذا تم استخدام مجموعة كبيرة من البيانات المدربة، مما يساعد في تعلم الأنماط والتوجهات في البيانات بشكل أفضل وأكثر كفاءة.
تحديات تصنيف البيانات في الحقول المالية
على الرغم من التطورات الهائلة في تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق، إلا أن هناك عددًا من التحديات التي يجب التغلب عليها عند تصنيف بيانات المعاملات المالية. تعتبر جودة البيانات وكمية البيانات المصنفة من العوامل الحاسمة. إذا كانت البيانات المصنفة غير كافية أو تحتوي على معلومات مضللة، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج تصنيف غير دقيقة. لذلك، من الضروري تحليل بيانات المدخلات قبل بدء عمليات التدريب، خاصة في حالة تواجد تصنيفات غير متوازنة.
تشمل التحديات الأخرى كذلك اختيار النموذج المناسب وطريقة التدريب. فالنماذج المختلفة قد تتطلب إعدادات ومعاملات مختلفة لتحقيق الأداء الأمثل. بالإضافة إلى ذلك، قد تتطلب البيئة التشغيلية للنموذج تحسينات مستمرة بسبب التغيرات في أنماط البيانات وسلوك المستخدمين. لذا، من الضروري أن تبقى الشركات مرنة في استراتيجيات التعلم الآلي الخاصة بها وأن تكون مستعدة لتعديل النماذج والبيانات المعتمدة عليها لضمان بقاء الأداء ضمن المستوى المطلوب.
أيضًا، يحتاج المستخدمون إلى فهم كيفية استخدام النتائج المحققة من نموذجات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التجارية. فهناك فائدة كبيرة عندما يتم توصيل النتائج بطريقة تجعلها قابلة للتنفيذ ويسهل فهمها. القيام بذلك قد يتطلب العمل مع مجموعة من المتخصصين في البيانات ومحللي الأنظمة لضمان تحقيق أقصى فائدة من الحلول المعتمدة على التعلم الآلي.
الأثر المستقبلي للتعلم الآلي على تصنيف المعاملات المالية
في عالم يعج بالتقدم السريع، يصبح دور التعلم الآلي في تصنيف المعاملات المالية أكثر بروزاً من أي وقت مضى. مع الانتشار المتزايد للتكنولوجيا، من المتوقع أن تنمو هذه النظم لتصبح أكثر ذكاءً وقدرة على التعامل مع كميات ضخمة من البيانات، مما يتيح استنتاجات أكثر تعقيدًا ودقة. من المتوقع أن تعزز الأسواق المالية من استخدامها لتصنيف المعاملات وقطع الشكوك في عمليات التنبؤ.
يمكن أن يؤدي التعاون بين التعلم الآلي والتقنيات المالية إلى إنشاء أنظمة أكثر أمانًا، حيث تعمل على الكشف عن الاحتيالات المالية أو التنبؤ بنتائج السوق. للأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي القدرة على التعلم من البيانات الجديدة في الوقت الحقيقي، مما يعني أنها تستطيع رصد التغيرات في أنماط سلوك المستخدمين واستجابات السوق وتعديل استراتيجياتها بناءً على ذلك.
سيكون هناك أيضًا دور متزايد للبشر في توجيه التكنولوجيا نحو الأهداف المرجوة. تفاعل البشر مع الأنظمة الذكية يمكن أن يؤدي إلى تحسين الأداء والتقليل من الأخطاء التي قد تؤثر على النتائج. بالإضافة إلى ذلك، تصبح الاستمرارية في التعلم والتطوير المهني للموظفين أمرًا حيويًا لضمان توافق مهاراتهم مع احتياجات السوق الحديثة.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/multiclass_classification_for_transactions
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً