مقدمه مفهومی هرس کردن (Prune) در علوم کامپیوتر به فرآیند سیستماتیک حذف بخش های غیرضروری از ساختارهای داده، درخت های تصمیم یا مدل های یادگیری ماشین گفته می شود که هدف آن بهبود کارایی و کاهش پیچیدگی است.
کاربردهای فنی 1. بهینه سازی درخت های تصمیم 2. کاهش حجم مدل های یادگیری عمیق 3. فشرده سازی شبکه های عصبی 4. حذف داده های تکراری یا نویز 5. بهبود عملکرد الگوریتم ها
مثال های عملی - هرس درخت های تصمیم در داده کاوی - کاهش پارامترهای مدل های هوش مصنوعی - فشرده سازی مدل های NLP - بهینه سازی ساختار پایگاه داده - حذف لایه های غیرضروری شبکه عصبی
تاریخچه و تکامل مفهوم هرس از الگوریتم های سنتی بهینه سازی در دهه 1970 آغاز شد و امروزه در یادگیری ماشین و سیستم های بزرگ مقیاس کاربرد گسترده ای یافته است.
تفاوت با فشرده سازی هرس معمولاً حذف دائم بخش های غیرضروری است، در حالی که فشرده سازی امکان بازیابی داده اصلی را حفظ می کند.
انواع هرس - هرس ساختاری - هرس پارامتری - هرس داده ها - هرس ویژگی ها - هرس ترکیبی
چالش ها - تعیین معیارهای حذف - جلوگیری از حذف اطلاعات مهم - حفظ تعادل بین سادگی و دقت - زمان بر بودن فرآیند - ارزیابی تأثیر هرس
بهترین روش ها 1. استفاده از معیارهای کمی دقیق 2. اعتبارسنجی پس از هرس 3. انجام تدریجی تغییرات 4. مستندسازی فرآیند 5. ترکیب با روش های دیگر بهینه سازی
کاربرد در فناوری های نوین - یادگیری ماشین روی دستگاه های لبه ای - مدل های هوش مصنوعی سبک وزن - سیستم های بلادرنگ - پردازش زبان طبیعی کارآمد - بینایی ماشین بهینه شده
نتیجه گیری هرس کردن تکنیکی قدرتمند برای بهبود کارایی سیستم های محاسباتی است که نیازمند دقت و تخصص در اجرا می باشد.
