الفضاء الكامن

**الفضاء الكامن** (Latent space)، ويُعرف أيضاً باسم **فضاء الميزات الكامن** أو **فضاء التضمين**، هو عبارة عن تضمين لمجموعة من العناصر داخل متعدد شعب (Manifold) بحيث يتم وضع العناصر التي تشبه بعضها البعض بالقرب من بعضها. يمكن النظر إلى الموضع داخل الفضاء الكامن على أنه مُحدد بواسطة مجموعة من المتغيرات الكامنة التي تنبثق من أوجه الشبه بين الكائنات.

في معظم الحالات، يتم اختيار أبعاد الفضاء الكامن لتكون أقل من أبعاد فضاء الميزات (feature space) التي تُستمد منها نقاط البيانات، مما يجعل بناء الفضاء الكامن مثالاً على تقليل الأبعاد، والذي يمكن اعتباره أيضاً شكلاً من أشكال ضغط البيانات. عادةً ما يتم التوفيق أو المطابقة (fit) للفضاءات الكامنة  عبر خوارزميات تعلم الآلة، ويمكن استخدامها بعد ذلك كفضاءات ميزات في نماذج تعلم الآلة، بما في ذلك المصنفات والمُتنبئات الأخرى الخاضعة للإشراف.

يُعد تفسير الفضاءات الكامنة في نماذج تعلم الآلة مجالاً بحثياً مستمراً، ولكن يظل الوصول إلى تفسيرات واضحة أمراً صعباً. غالباً ما تجعل طبيعة "الصندوق الأسود" لهذه النماذج الفضاء الكامن غير بديهي، في حين أن خصائصه عالية الأبعاد، والمعقدة، وغير الخطية تزيد من تعقيد مهمة فهمه. يكشف تحليل هندسة الفضاء الكامن في نماذج الانتشار عن بنية كسيرية (Fractal structure) لانتقالات الطور في الفضاء الكامن، والتي تتميز بتغيرات مفاجئة في مقياس فيشر.

تم تطوير بعض تقنيات التصور لربط الفضاء الكامن بالعالم المرئي، ولكن غالباً لا يوجد ارتباط مباشر بين تفسير الفضاء الكامن والنموذج نفسه. تشمل هذه التقنيات تقنية تضمين الجوار العشوائي الموزع بنمط t (t-SNE)، حيث يتم تعيين الفضاء الكامن في بُعدين لتصوره. تفتقر المسافات في الفضاء الكامن إلى وحدات مادية، لذا قد يعتمد تفسير هذه المسافات على التطبيق نفسه.

## نماذج التضمين
تصغير|توضيح مرئي للقياسات الكمية في تضمينات الكلمات
تم تطوير العديد من نماذج التضمين لإجراء هذا التحويل لإنشاء تضمينات الفضاء الكامن بناءً على مجموعة من عناصر البيانات ودالة تشابه. تتعلم هذه النماذج التضمينات من خلال الاستفادة من التقنيات الإحصائية وخوارزميات تعلم الآلة. فيما يلي بعض نماذج التضمين الشائعة الاستخدام:

# التمثيل المتجهي للكلمات- وورد تو فيك (Word2Vec): Word2Vec هو نموذج تضمين شائع الاستخدام في معالجة اللغات الطبيعية (NLP). يتعلم تضمينات الكلمات عن طريق تدريب شبكة عصبية على مجموعة نصوص كبيرة. يلتقط Word2Vec العلاقات الدلالية والنحوية بين الكلمات، مما يسمح بإجراء حسابات ذات مغزى مثل تشبيهات الكلمات.
# جلوف (GloVe): (المتجهات العالمية لتمثيل الكلمات) هو نموذج تضمين آخر يستخدم على نطاق واسع في معالجة اللغات الطبيعية. يجمع بين المعلومات الإحصائية العالمية من مجموعة نصوص مع معلومات السياق المحلي لتعلم تضمينات الكلمات. تُعرف تضمينات GloVe بقدرتها على التقاط أوجه التشابه الدلالية والعلائقية بين الكلمات.
# الشبكات السيامية (Siamese Networks): الشبكات السيامية هي نوع من معماريات الشبكات العصبية التي تُستخدم بشكل شائع للتضمين القائم على التشابه. تتكون من شبكتين فرعيتين متطابقتين تعالجان عينتي إدخال وتنتجان تضميناتهما الخاصة. تُستخدم الشبكات السيامية غالباً في مهام مثل تشابه الصور، وأنظمة التوصية، والتعرف على الوجوه.
# المشفرات التلقائية المتغيرة (VAEs): VAEs هي نماذج توليدية تتعلم تشفير وفك تشفير البيانات في وقت واحد. يعمل الفضاء الكامن في VAEs كفضاء لتضمين البيانات. من خلال تدريب VAEs على بيانات عالية الأبعاد، مثل الصور أو الصوت، يتعلم النموذج تشفير البيانات في تمثيل كامن مضغوط. تُعرف VAEs بقدرتها على توليد عينات بيانات جديدة من الفضاء الكامن المُتَعَلَّم.

## تعدد الوسائط
يشير تعدد الوسائط (Multimodality) إلى دمج وتحليل أوضاع أو أنواع متعددة من البيانات ضمن نموذج أو إطار عمل واحد. يتضمن تضمين البيانات متعددة الوسائط التقاط العلاقات والتفاعلات بين أنواع البيانات المختلفة، مثل الصور، والنصوص، والصوت، والبيانات المهيكلة.

تهدف نماذج التضمين متعددة الوسائط إلى تعلم تمثيلات مشتركة تدمج المعلومات من وسائط متعددة، مما يسمح بالتحليل وإنجاز المهام عبر الوسائط. تتيح هذه النماذج تطبيقات مثل التعليق على الصور (image captioning)، وإجابة الأسئلة المرئية، وتحليل المشاعر متعدد الوسائط.

لتضمين البيانات متعددة الوسائط، يتم استخدام معماريات متخصصة مثل الشبكات العميقة متعددة الوسائط أو المحولات متعددة الوسائط (Multimodal transformers). تجمع هذه المعماريات بين أنواع مختلفة من وحدات الشبكات العصبية لمعالجة ودمج المعلومات من وسائط مختلفة. تلتقط التضمينات الناتجة العلاقات المعقدة بين أنواع البيانات المختلفة، مما يسهل التحليل والفهم متعدد الوسائط.

## التطبيقات
وجدت نماذج الفضاء الكامن ونماذج التضمين متعددة الوسائط تطبيقات عديدة عبر مجالات مختلفة:

* استرجاع المعلومات: تتيح تقنيات التضمين بناء أنظمة بحث وتوصية فعالة تعتمد على التشابه من خلال تمثيل نقاط البيانات في فضاء مضغوط.
* معالجة اللغات الطبيعية: أحدثت تضمينات الكلمات ثورة في مهام معالجة اللغات الطبيعية مثل تحليل المشاعر، والترجمة الآلية، وتصنيف المستندات.
* الرؤية الحاسوبية: تتيح تضمينات الصور والفيديو إنجاز مهام مثل التعرف على الكائنات، واسترجاع الصور، وتلخيص الفيديو.
* أنظمة التوصية: تساعد التضمينات في التقاط تفضيلات المستخدم وخصائص العناصر، مما يتيح تقديم توصيات مخصصة.
* الرعاية الصحية: تم تطبيق تقنيات التضمين على السجلات الصحية الإلكترونية، والتصوير الطبي، والبيانات الجينومية للتنبؤ بالأمراض وتشخيصها وعلاجها.
* النظم الاجتماعية: يمكن استخدام تقنيات التضمين لتعلم التمثيلات الكامنة للنظم الاجتماعية مثل أنظمة الهجرة الداخلية، وشبكات الاستشهادات الأكاديمية، وشبكات التجارة العالمية.

## انظر أيضاً
* تحليل عنقودي
* تحليل عنقودي
* تحليل دلالي كامن
* خريطة ذاتية التنظيم

## المراجع

تصنيف:تحليل عنقودي
تصنيف:تعلم الآلة
تصنيف:تنقيب البيانات
تصنيف:شبكات عصبونية اصطناعية
تصنيف:معالجة اللغات الطبيعية