البحث العشوائي (Random Search) مصطلح ظهر في محتوى قرمصيص ويستحق تعريفاً مستقلاً. طريقة تضبط المعاملات الفائقة بسحب تركيبات عشوائية من نطاقات محددة ثم تقييمها.
باختصار
طريقة تضبط المعاملات الفائقة بسحب تركيبات عشوائية من نطاقات محددة ثم تقييمها.
بالتفصيل
بدلاً من تجربة كل نقاط شبكة ثابتة، يحدد الباحث توزيعات أو قوائم وعدد محاولات. تكون الطريقة فعالة عندما تؤثر معاملات قليلة أكثر من غيرها، لأنها تستكشف قيماً متنوعة ضمن ميزانية واضحة. يجب تقييم كل تجربة بالتحقق المتقاطع أو مجموعة تحقق ثابتة.
لفهم المصطلح عملياً، اسأل دائماً: ما المدخلات؟ ما الناتج؟ ما الافتراضات؟ وكيف نقيس النجاح على بيانات منفصلة؟ الاسم وحده لا يثبت أن الطريقة أنسب أو أحدث، والمقارنة العادلة تحتاج خط أساس ومقياساً مناسباً.
مثال عملي
يختبر النظام 40 تركيبة عشوائية لمعدل التعلم والعمق والانتظام بدلاً من آلاف التركيبات الشبكية.
خلي بالك: ثبت البذرة للتكرار ولا تجعل كثرة المحاولات تتكيف مع مجموعة التحقق نفسها.
مصطلحات مرتبطة
Grid Search، Hyperparameter، Cross-validation. جمع هذه المفاهيم يوضح موقع المصطلح داخل دورة بناء النظام وتقييمه وتشغيله.
المصادر: scikit-learn
