كيف يصنع النموذج تنبّؤاً؟

نبدأ بعلاقة بسيطة

تخيّل نموذجاً افتراضياً يقدّر عدد التمارين التي قد ينجزها طالب من عدد ساعات دراسته. سنختار وزناً يساوي ٢ وانحيازاً يساوي ١ لتوضيح الحساب فقط؛ هذه الأرقام ليست نتيجة دراسة أو تدريب حقيقي.

Input · x

المدخل: عدد ساعات الدراسة.

Weight · w

الوزن: مقدار تغيّر التقدير مع كل ساعة إضافية.

Bias · b

الانحياز: قيمة تُضاف إلى الناتج.

عند إدخال ٣ ساعات: ٢ × ٣ + ١ = ٧. هذا تنبّؤ النموذج وفق الأرقام التي اخترناها، وليس وعداً بأداء الطالب.

أين يبدأ التعلّم؟

إذا كانت لدينا أمثلة حقيقية تحتوي ساعات الدراسة والنتائج، يمكن مقارنة تنبّؤات النموذج بالنتائج المرصودة، ثم تعديل المعاملات لتقليل الخطأ. ويجب اختباره على بيانات لم تُستخدم في التدريب. الارتباط بين الساعات والنتائج لا يثبت السببية، وقد يغيب عن هذا المثال أثر الخبرة وصعوبة التمرين.

هذا مثال لنموذج خطي، وليس شرحاً كاملاً للشبكات العصبية. تُستخدم عمليات مشابهة داخل وحداتها، مع مكونات إضافية مثل دوال التنشيط.

إذا أصبح المدخل ٤، فما الناتج؟