ما المقصود بتعلم الآلة؟
ما المقصود بتعلم الآلة؟
تعلّم الآلة هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يقوم بمهام تحليل البيانات دون تعليمات صريحة. يمكن لتقنية تعلّم الآلة معالجة كميات كبيرة من البيانات التاريخية وتحديد الأنماط والتنبؤ بالعلاقات الجديدة بين البيانات غير المعروفة سابقًا. يمكنك تنفيذ مهام التصنيف والتنبؤ على المستندات والصور والأرقام وأنواع البيانات الأخرى.
على سبيل المثال، يمكن لمنظمة مالية تدريب نظام تعلّم الآلة لتصنيف المعاملات الاحتيالية والحقيقية. يحدد النظام الأنماط في البيانات المعروفة لتخمين أو التنبؤ بدقة بما إذا كانت المعاملة الجديدة حقيقية.
كيف يمكن شرح تعلم الآلة بطريقة مبسطة؟
تعلم الآلة يُعرف اختصارًا بـ ML وهو فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) وعلوم الكمبيوتر الذي يستفيد من البيانات والخوارزميات لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعلم والتحسين بطريقة مشابهة للبشر، مما يعزز دقتها تدريجيًا بمرور الوقت.
ما الفرق بين تعلّم الآلة مقابل الذكاء الاصطناعي؟
في حين يتم استخدام مصطلحي تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي (AI) بالتبادل، إلا أنهما ليسا نفس الشيء. تعلّم الآلة هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي المتعددة. في حين أن تعلّم الآلة هو الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تسمية جميع أنشطة الذكاء الاصطناعي بتعلّم الآلة.
فإن الذكاء الاصطناعي مصطلح جامع للإستراتيجيات والتقنيات المختلفة المستخدمة لجعل الآلات أكثر شبهًا بالإنسان. يشمل الذكاء الاصطناعي كل شيء بدءًا من المساعدين الأذكياء مثل Alexa وروبوتات الدردشة ومولدات الصور إلى المكانس الكهربائية الآلية والسيارات ذاتية القيادة.
في المقابل، تؤدي نماذج تعلم الآلة مهام تحليل بيانات أكثر تحديدًا - مثل تصنيف المستندات أو وضع العلامات على الصور أو التنبؤ بجدول صيانة معدات المصنع. تعتمد تقنية تعلم الآلة بشكل أساسي على الرياضيات والإحصاء، في حين أن الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا.
ما الفرق بين تعلّم الآلة والتعلم العميق؟
التعلم العميق هو شكل متخصص من أشكال تعلّم الآلة الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتقليد الدماغ البشري. إنها تقنية متقدمة للتعامل مع المهام المعقدة مثل التعرف على الصور والكلام. وضع التعلم العميق الأساس للتقدم في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ما طريقة عمل تعلم الآلة؟
الفكرة الرئيسة وراء تعلّم الآلة تتمثل في علاقة رياضية قائمة بين أي مزيج من بيانات المدخلات والمخرجات. لا يعرف نموذج تعلّم الآلة هذه العلاقة مسبقًا ولكن يمكنه تخمين ما إذا تم تقديم أمثلة كافية لمجموعات بيانات المدخلات والمخرجات. هذا يعني أن كل خوارزمية لتعلم الآلة مبنية على وظيفة رياضية قابلة للتعديل. ويمكن فهم المبدأ الأساسي هكذا:
- نحن "ندرب" اللوغاريتم عن طريق تزويده بمجموعات المدخلات/المخرجات (i,o) التالية – (2,10)، و(5,19)، و(9,31)
- يحسب اللوغاريتم العلاقة بين المدخلات والمخرجات لتكون: o=3*i+4
- ثم نعطه المدخل 7، ونطلب منه أن يتوقع المخرج. وهو يستطيع تحديد أن المخرج هو 25.
في حين أن هذا هو الفهم الأساسي، يركز تعلّم الآلة على مبدأ أن أنظمة الكمبيوتر يمكنها ربط جميع نقاط البيانات المعقدة رياضيًا طالما أن لديها بيانات كافية وقوة حاسوبية للمعالجة. لذلك، دقة المخرج تربطه علاقة طردية بحجم المدخل المُعطى. مراحل تعلّم الآلة موضحة أدناه.
قبل معالجة البيانات
يتم تنظيف البيانات الأولية وتحويلها لتدريب نموذج تعلّم الآلة. يتضمن مهام مثل معالجة القيم المفقودة أو تطبيع البيانات إلى مقياس مشترك أو ترميز البيانات النصية إلى تنسيقات رقمية. يمكن أيضًا زيادة البيانات أو معالجتها لتحسين تعامل النموذج مع حالة الاستخدام المحددة. تضمن المعالجة المسبقة أن تكون البيانات التي يتم إدخالها في النموذج ذات صلة ومُنظَّمة بشكل مناسب.
تدريب النموذج
يتم استخدام البيانات المعالجة مسبقًا لتدريب خوارزمية تعلّم الآلة. تحاول الخوارزمية تحديد الارتباط الرياضي بشكل متكرر بين المدخلات والمخرجات المتوقعة من بيانات التدريب. يتعلم النموذج الأنماط والعلاقات داخل البيانات، ويغلف هذه المعرفة في معلماته. يقوم بتعديل المعلمات لتقليل الفرق بين تنبؤاته والنتائج الفعلية المعروفة في بيانات التدريب.
تقييم النموذج
الهدف هو ضمان إمكانية تعميم النموذج خارج مجموعة بيانات التدريب. يتم استخدام مجموعة بيانات منفصلة تسمى مجموعة التحقق لهذا الغرض. يتم قياس مخرجات النموذج باستخدام مقاييس ومعايير مختلفة. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك نموذجًا تم تدريبه على التعرف على صور الفواكه مثل التفاح والموز المحفوظة في سلال. يتحقق التقييم مما إذا كان بإمكانه تحديد نفس الثمار بشكل صحيح من الصور التي تظهر الثمار الموضوعة على طاولة أو في يد شخص ما.
التحسين
يتضمن التحسين تطوير النموذج لتحسين أدائه. وفقًا لنوع النموذج، يمكن لعلماء البيانات إعادة تكوين عمليات التعلم أو تنفيذ هندسة الميزات، مما يؤدي إلى إنشاء ميزات إدخال جديدة من البيانات الموجودة. الهدف هو تعزيز دقة النموذج وكفاءته وقدرته على التعميم الجيد للبيانات الجديدة.
ما هي فوائد تعلم الآلة؟
البيانات هي القوة الدافعة الحاسمة وراء اتخاذ القرارات التجارية. تقوم المؤسسات الحديثة بتوليد البيانات من آلاف المصادر، بما في ذلك أجهزة الاستشعار الذكية وبوابات العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي وسجلات التطبيقات. يعمل تعلّم الآلة على أتمتة وتحسين عملية جمع البيانات وتصنيفها وتحليلها. يمكن للشركات دفع النمو وإطلاق العنان لتدفقات إيرادات جديدة وحل المشكلات الصعبة بشكل أسرع.
تشمل مزايا تعلّم الآلة ما يلي:
تحسين عملية صنع القرار
يمكن لأنظمة تعلّم الآلة معالجة وتحليل أحجام البيانات الضخمة بسرعة وبدقة. يمكنهم تحديد الأنماط غير المتوقعة في البيانات الديناميكية والمعقدة في الوقت الفعلي. يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات في وقت التشغيل والاستجابة بشكل أكثر فعالية للظروف المتغيرة. يمكنهم تحسين العمليات وتخفيف المخاطر بثقة.
أتمتة المهام الروتينية
يمكن لخوارزميات تعلّم الآلة تصفية البيانات وفرزها وتصنيفها دون تدخل بشري. يمكنهم تلخيص التقارير ومسح المستندات ضوئيًا ونسخ الصوت ووضع علامات على المحتوى - وهي مهام شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً بالنسبة للبشر لأدائها. تؤدي أتمتة المهام الروتينية والمتكررة إلى مكاسب إنتاجية كبيرة وخفض التكاليف. يمكنك أيضًا الحصول على دقة وكفاءة محسنة.
تجارب عملاء محسنة
يعمل تعلّم الآلة على تحويل تجارب العملاء من خلال التخصيص. على سبيل المثال، يوصي تجار التجزئة بالمنتجات للعملاء استنادًا إلى عمليات الشراء السابقة وسجل التصفح وأنماط البحث. تقوم خدمات البث بتخصيص توصيات المشاهدة في صناعة الترفيه. يزيد النهج المخصص من الاحتفاظ بالعملاء والولاء للعلامة التجارية.
الإدارة الاستباقية للموارد
تستخدم المؤسسات تعلّم الآلة للتنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات بدقة عالية. على سبيل المثال، يمكن للتحليلات التنبؤية توقع احتياجات المخزون وتحسين مستويات المخزون لتقليل التكاليف العامة. تُعد الرؤى التنبؤية أمرًا بالغ الأهمية للتخطيط وتخصيص الموارد، مما يجعل المؤسسات أكثر استباقية من كونها تفاعلية.
التطوير المستمر
الميزة المميزة لتعلّم الآلة هي قدرته على التحسين أثناء معالجة المزيد من البيانات. تتكيف أنظمة تعلّم الآلة وتتعلم من البيانات الجديدة. يقومون بتعديل وتحسين أدائهم ليظلوا فعالين وملائمين بمرور الوقت.
ما هي حالات استخدام تعلّم الآلة؟
دعنا نلقِ نظرة إلى تطبيقات تعلّم الآلة في بعض المجالات الأساسية:
التصنيع
يستطيع تعلّم الآلة دعم الصيانة التنبئية ومراقبة الجودة والأبحاث الابتكارية في قطاع التصنيع. كما أنها تساعد الشركات في تحسين الحلول اللوجستية، بما في ذلك الأصول وسلسلة الإمداد وإدارة المخزون. على سبيل المثال، تستخدم شركة التصنيع العملاقة 3M تقنية تعلم الآلة لابتكار ورق الصنفرة. تعمل لوغاريتمات تعلم الآلة على تمكين الباحثين في 3M من تحليل كيف يمكن للتغيرات الطفيفة في الشكل والحجم والاتجاه أن تحسِّن إمكانية الكشط والاستدامة. وتغذي تلك الاقتراحات عملية التصنيع.
الرعاية الصحية وعلوم الحياة
أدى انتشار أجهزة الاستشعار والأجهزة القابلة للارتداء إلى توليد بيانات صحية مهمة. تقوم برامج تعلّم الآلة بتحليل هذه المعلومات ودعم الأطباء في التشخيص والعلاج في الوقت الفعلي. يطور باحثو تعلّم الآلة الحلول التي تكتشف الأورام السرطانية وتشخِّص أمراض العين، ما يؤثر بشكل بالغ في نتائج الصحة البشرية. على سبيل المثال، تستخدم Cambia Health Solutions تعلّم الآلة لأتمتة العلاج وتخصيصه للنساء الحوامل.
الخدمات المالية
تحسِّن مشروعات تعلّم الآلة في القطاع المالي تحليلات المخاطر والتنظيم. تتيح تقنية تعلّم الآلة للمستثمرين تحديد الفرص الجديدة من خلال تحليل تحركات سوق الأسهم أو تقييم صناديق التحوط أو معايرة المحافظ المالية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لتعلم الآلة المساعدة في التعرّف على عملاء القروض عاليّ المخاطر والتخفيف من علامات الاحتيال. على سبيل المثال، تستخدم شركة NerdWallet، وهي شركة تمويل شخصي، تعلّم الآلة لمقارنة المنتجات المالية مثل بطاقات الائتمان والخدمات المصرفية والقروض.
البيع بالتجزئة
يمكن استخدام تعلّم الآلة في قطاع تجارة التجزئة من أجل تحسين خدمة العملاء وإدارة الأسهم وزيادة المبيعات والتسويق متعدد القنوات. على سبيل المثال، خفضت Amazon Fulfillment (AFT) تكاليف البنية التحتية بنسبة 40 بالمائة باستخدام نموذج تعلّم الآلة لتحديد المخزون في غير محله. ويساعدها ذلك في الوفاء بوعد Amazon المتمثل في سرعة توفر العنصر للعملاء ووصوله في الموعد المناسب، وذلك على الرغم من معالجة ملايين الشحنات العالمية سنويًا.
الوسائط الإعلامية والترفيه
تتحول الشركات الترفيهية إلى التعلم الآلي لتحسين فهمها لجماهيرها المستهدفة وتقديم محتوى جذاب ومخصص عند الطلب. يتم نشر خوارزميات تعلم الآلة للمساعدة في تصميم الإعلانات الدعائية والإعلانات الأخرى، وتزويد المستهلكين بتوصيات المحتوى المخصصة، وحتى تبسيط الإنتاج.
على سبيل المثال، تستخدم Disney تعلم الآلة لأرشفة مكتبة الوسائط. تقوم أدوات تعلّم الآلة تلقائيًا بوضع علامات على محتوى الوسائط ووصفه وفرزه، مما يتيح لكتاب Disney ورسامي الرسوم المتحركة البحث بسرعة عن شخصيات Disney والتعرف عليها.
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر هي تقنية تتعرف تلقائيًا على الصور وتصفها بدقة وكفاءة. اليوم، يمكن لأنظمة الكمبيوتر الوصول إلى العديد من الصور ومقاطع الفيديو من الهواتف الذكية وكاميرات المرور وأنظمة الأمان والأجهزة الأخرى. تطبيقات رؤية الكمبيوتر تستخدم تعلّم الآلة لمعالجة هذه البيانات بدقة لتحديد الأشياء والتعرف على الوجه، بالإضافة إلى التصنيف والتوصية والمراقبة والكشف.
كمثال، تُعد CampSite منصة برمجية متقدمة متخصصة في إدارة المخيمات الصيفية. تقوم مخيماتهم بتحميل آلاف الصور يوميًا لربط الآباء بتجربة مخيم أطفالهم. أصبح العثور على صور للمخيم مهمة تستغرق وقتًا طويلاً ومحبطة للآباء. تستخدم CampSite تعلّم الآلة لتحديد الصور تلقائيًا وإخطار أولياء الأمور عند تحميل صور جديدة لأطفالهم.
ما هي أنواع خوارزميات تعلّم الآلة؟
يمكن تصنيف خوارزميات تعلّم الآلة إلى أربعة أنماط تعلم متميزة اعتمادًا على المخرجات المتوقعة ونوع الإدخال.
تعلّم الآلة تحت الإشراف
يزود علماء البيانات اللوغاريتمات ببيانات تدريب مسماة ومعرَّفة من أجل تقييم العلاقات. تحدد بيانات العينة كلاً من مدخلات ومخرجات الخوارزمية. يشير تصنيف البيانات إلى عملية ربط البيانات المُدخلة بالقيم المُخرجة المعرّفة مسبقًا. على سبيل المثال، ملايين من صور التفاح والموز يجب وسمها بعلامة باستخدام الكلمتين "تفاح" أو "موز". بعد ذلك، يمكن لتطبيقات تعلّم الآلة استخدام بيانات التدريب هذه لتخمين اسم الفاكهة عند إعطاء صورة الفاكهة.
وتُعد البساطة وسهولة التصميم من مواطن قوة أسلوب التعلم تحت الإشراف هذا. وهو مفيد عند التنبؤ بمجموعة محدودة من النتائج المحتملة، أو تقسيم البيانات إلى فئات، أو جمع النتائج من لوغاريتمين آخرين من لوغاريتمات التعلم الآلي. ولكن، من الصعب تسمية ملايين من مجموعات البيانات غير المسماة.
تعلّم الآلة بدون إشراف
تتدرب خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف على البيانات غير المصنفة. ويمكنها فحص البيانات الجديدة لتأسيس روابط ذات مغزى بين المدخلات والمخرجات مسبقة التحديد. وتستطيع أن تكشف عن الأنماط وتصنِّف البيانات. على سبيل المثال، يمكن للوغاريتمات التعلم بدون إشراف تجميع المقالات الإخبارية من المواقع الإخبارية المختلفة تحت فئات شائعة، مثل الرياضة والجريمة، إلخ. ويمكنها أن تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لفهم المعاني والعواطف التي تحتويها المقالة. في البيع بالتجزئة، يمكن للتعلم غير الخاضع للإشراف العثور على أنماط في مشتريات العملاء وتقديم نتائج تحليل البيانات. على سبيل المثال، من المرجح أن يشتري العميل الخبز إذا اشترى الزبدة أيضًا.
يُعد التعلم بدون إشراف مفيدًا للتعرف على الأنماط، والكشف عن القيم غير الطبيعية، وتجميع البيانات إلى فئات بشكل تلقائي. وبما أن بيانات التدريب لا تتطلب التصنيف، فإن الإعداد يكون سهلاً. يمكن أيضًا استخدام هذه الخوارزميات لتنظيف البيانات ومعالجتها للنمذجة التلقائية. تتمثل قيود هذه الطريقة في أنها لا تستطيع إعطاء تنبؤات دقيقة ولا يمكنها تحديد نتائج بيانات محددة بشكل مستقل.
التعلم تحت الإشراف الجزئي
كما يوحي الاسم، يجمع هذا الأسلوب بين أسلوبي التعلم تحت الإشراف والتعلم بدون إشراف. ويعتمد هذا الأسلوب على استخدام كم صغير من البيانات المسماة وكم كبير من البيانات غير المسماة لتدريب الأنظمة. أولاً، تُستخدم البيانات المسماة لتدريب خوارزمية تعلّم الآلة جزئيًا. وبعد ذلك، تقوم هذه الخوارزمية المدرَّبة جزئيًا بتصنيف البيانات غير المُصنَّفة. ويُطلق على هذه العملية اسم التصنيف المستعار. ومن ثم يُعاد تدريب هذا النموذج على مزيج من البيانات الناتجة بدون برمجة صريحة.
ميزة هذه الطريقة هي أنها لا تتطلب كميات كبيرة من البيانات المصنفة. يكون هذا مفيدًا عند العمل مع بيانات مثل المستندات الطويلة التي قد تستغرق وقتًا طويلاً جدًا بالنسبة للبشر لقراءتها وتصنيفها.
التعلم المعزز
التعلم المعزز هو أسلوب يتم فيه إرفاق قيم معطاة بأنواع مختلفة من الخطوات التي يجب على اللوغاريتم المرور بها. لذا، هدف النموذج هو تجميع أكبر قدر من نقاط المعطيات والوصول في النهاية إلى هدف نهائي. وكانت تنحصر معظم التطبيقات العملية للتعلم المعزز في العقد الماضي في ألعاب الفيديو. وقد حققت خوارزميات التعلم المعزز المتطورة نتائج مذهلة في الألعاب الكلاسيكية والحديثة، وغالبًا ما تتفوق على نظرائها من البشر بفارق كبير.
يتمثل التحدي في التعلم المعزز في أن بيئات العالم الحقيقي تتغير كثيرًا وبشكل ملحوظ وبتحذير محدود. يمكن أن يجعل من الصعب على الخوارزميات أن تكون فعالة في الممارسة. يمكن أن يؤثر تحيز المطور أيضًا على النتائج. بما أن عالِم البيانات هو مَن يصمم المعطيات، فإن بإمكانه التأثير في النتائج.
التعلم العميق
التعلم العميق هو أحد أنواع تقنية تعلّم الآلة، الذي يشبه طريقة عمل الدماغ البشري. تحلل خوارزميات التعلم العميق البيانات باستخدام هيكل منطقي مماثل لذلك الذي يستخدمه البشر. يستخدمون الشبكات العصبونية الاصطناعية لمعالجة المعلومات في طبقات. تتكون الشبكات العصبونية الاصطناعية (ANN) من عقد برمجية تسمى الخلايا العصبية الاصطناعية التي تعالج البيانات بشكل جماعي. تتدفق البيانات من طبقة إدخال الخلايا العصبية عبر طبقات الشبكة العصبونية المخفية "العميقة" المتعددة قبل الوصول إلى طبقة الإخراج. وتدعم الطبقات المخفية الإضافية التعلم الذي له إمكانية أقوى من نماذج تعلم الآلة القياسية.
هل نماذج تعلم الآلة حتمية؟
إذا كان مخرج نظام ما قابلاً للتنبؤ، فيمكن القول إذًا إن النظام حتمي. تستجيب معظم التطبيقات البرمجية بشكل متوقع لإجراء المستخدم، لذا يمكنك القول إنه "إذا فعل المستخدم ذلك، فسوف يحصل على هذا". ولكن تتعلم لوغاريتمات التعلم الآلي من خلال الملاحظة إلى جانب التجارب. لذلك، فهي احتمالية بطبيعتها. وتتغير العبارة الآن إلى "إذا فعل المستخدم ذلك، فمن المحتمل بنسبة كذا% أن يحدث هذا".
في التعلم الآلي، الحتمية هي إستراتيجية مستخدمة في أثناء تطبيق أساليب التعلم الموضحة أعلاه. أي من أساليب التدريب تحت الإشراف وبدون إشراف وغيرها يمكن جعلها حتمية اعتمادًا على النتائج المطلوبة من جانب الأعمال. إن السؤال البحثي واستعادة البيانات والتنظيم وقرارات التخزين تحدد ما إذا كان سيتم اعتماد إستراتيجية حتمية أم غير حتمية.
النهج الحتمي مقابل النهج غير الحتمي
يركز النهج الحتمي في حجم البيانات التي يتم جمعها ودقتها، لذا الكفاءة تكون لها الأولوية عن عدم اليقين. من ناحية أخرى، العملية غير الحتمية (أو الاحتمالية) مصممة للتعامل مع عامل الاحتمال. وتتكامل الأدوات المدمجة في لوغاريتمات تعلم الآلة للمساعدة في تحديد حجم عدم اليقين والتعرُّف عليه وقياسه في أثناء التعلم والملاحظة.
كيف يمكنك تنفيذ تعلّم الآلة في مؤسستك؟
يتطلب بدء تعلّم الآلة تنفيذ دورة حياة تعلّم الآلة. يحتوي على المراحل التالية.
هدف الأعمال
يجب على المنظمة التي تفكر في تعلّم الآلة أولاً تحديد المشكلات التي تريد حلها. حدد قيمة الأعمال التي تكتسبها باستخدام تعلّم الآلة في حل المشكلات. هل يمكنك قياس قيمة الأعمال باستخدام معايير نجاح محددة لأهداف العمل؟ يساعدك النهج الموجه نحو الهدف على تبرير النفقات وإقناع أصحاب المصلحة الرئيسيين.
تأطير المشكلة
بعد ذلك، ضع إطارًا لمشكلة الأعمال كمشكلة تعلّم الآلة. حدد ما يتم ملاحظته وما يجب التنبؤ به. تتمثل الخطوة الرئيسية في هذه المرحلة في تحديد ما يجب التنبؤ به وكيفية تحسين مقاييس الأداء والخطأ ذات الصلة.
معالجة البيانات
تعمل معالجة البيانات على تحويل البيانات إلى تنسيق قابل للاستخدام باستخدام خوارزميات تعلّم الآلة. يتضمن تحديد البيانات وجمعها ومعالجتها مسبقًا جنبًا إلى جنب مع هندسة الميزات. يمكنك إنشاء متغيرات تعلّم الآلة وتحويلها واستخراجها وتحديدها من بياناتك.
تطوير النموذج ونشره
هذه هي العملية الأساسية للتدريب وضبط وتقييم النموذج الخاص بك، كما هو موضح في القسم السابق. ويشمل ذلك إنشاء عمليات MLOps. عمليات تعلم الآلة (MLOps) هي مجموعة ممارسات تعمل على أتمتة وتبسيط مهام سير عمل تعلم الآلة (ML) وعمليات النشر. فهي توحد تطوير تعلّم الآلة (ML) مع النشر والعمليات. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء مسارات CI/CD يقوم بأتمتة الإنشاء والتدريب والإصدار لبيئات التدريج والإنتاج.
المراقبة
يضمن نظام مراقبة النموذج أن النموذج الخاص بك يحافظ على مستوى الأداء المطلوب من خلال الاكتشاف المبكر والتخفيف. يتضمن جمع تعليقات المستخدمين للحفاظ على النموذج وتحسينه بحيث يظل مناسبًا بمرور الوقت.
ما هي التحديات في تنفيذ تعلّم الآلة؟
فيما يلي التحديات في تنفيذ تعلّم الآلة.
جودة البيانات
يعتمد أداء نموذج تعلّم الآلة على جودة البيانات المستخدمة للتدريب. يمكن أن تؤدي مشكلات مثل القيم المفقودة وإدخالات البيانات غير المتسقة والضوضاء إلى تدهور دقة النموذج بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي عدم وجود مجموعة بيانات كبيرة بما فيه الكفاية إلى منع النموذج من التعلم بفعالية. يعد ضمان سلامة البيانات وتوسيع نطاق جمع البيانات دون المساس بالجودة من التحديات المستمرة.
التجهيز الزائد والتجهيز الناقص
يحدث التجهيز الزائدOverfitting عندما يتعرف نموذج تعلم الآلة على التفاصيل والضوضاء في بيانات التدريب إلى الحد الذي يؤثر فيه سلبًا على أداء النموذج على البيانات الجديدة. يلتقط النموذج الأنماط التي لا تعمم على مجموعات البيانات الأخرى. من ناحية أخرى، يحدث نقص التجهيز عندما لا يتمكن النموذج من تعلم النمط الأساسي للبيانات، مما يؤدي إلى ضعف الأداء في كل من بيانات التدريب والاختبار. إن تحقيق التوازن بين تعقيد النموذج وقدرته على التعميم يمثل تحديًا بالغ الأهمية.
التحيز
قد تكون البيانات غير متوازنة في العديد من تطبيقات العالم الحقيقي، مما يعني أن بعض الفصول أكثر تكرارًا بشكل ملحوظ من غيرها. يمكن أن يؤدي عدم التوازن هذا إلى تحيز عملية التدريب، مما يتسبب في أداء النموذج جيدًا في فئة الأغلبية مع الفشل في التنبؤ بفئة الأقلية بدقة. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات التاريخية تعطي الأولوية لمجموعة سكانية معينة، فقد تستمر خوارزميات تعلّم الآلة المستخدمة في تطبيقات الموارد البشرية في إعطاء الأولوية لتلك التركيبة السكانية. تعمل تقنيات مثل إعادة تشكيل البيانات أو استخدام مقاييس تقييم مختلفة أو تطبيق خوارزميات اكتشاف الحالات الشاذة على تخفيف المشكلة إلى حد ما.
قابلية شرح النموذج
عندما تصبح نماذج تعلّم الآلة، وخاصة نماذج التعلم العميق، أكثر تعقيدًا، تصبح قراراتها أقل قابلية للتفسير. يعد تطوير طرق لجعل النماذج أكثر قابلية للتفسير دون التضحية بالأداء تحديًا مهمًا. إنه يؤثر على قابلية الاستخدام والموثوقية والاعتبارات الأخلاقية لنشر أنظمة تعلّم الآلة.
قابلية التوسع
تتطلب نماذج تعلّم الآلة، خاصة تلك التي تتضمن مجموعات بيانات كبيرة أو خوارزميات معقدة مثل التعلم العميق، موارد حسابية كبيرة. يمكن أن يكون تدريب هذه النماذج مستهلكًا للوقت ومكلفًا. يتضمن تحسين الخوارزميات لتقليل المتطلبات الحسابية تحديات في تصميم الخوارزمية. يمكن لخدمات AWS المستندة إلى السحابة دعم التنفيذ الفعال من حيث التكلفة على نطاق واسع.
ما المقصود بتدريب تعلّم الآلة للمبتدئين؟
يتطلب تعلّم الآلة أساسًا قويًا في الرياضيات والإحصاء والترميز وتقنيات البيانات. يجب على أولئك الذين يرغبون في التقدم في تعلّم الآلة التفكير في إكمال درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو علوم البيانات. تتضمن هذه البرامج عادةً موضوعات مثل الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر بعمق.
ومع ذلك، فإن التعليم الرسمي ليس المسار الوحيد. يمكنك استخدام الدورات التدريبية عبر الإنترنت للتعلم وفقًا لسرعتك وإتقان مهارات محددة. يتضمن تدريب تعلّم الآلة على AWS شهادات من خبراء AWS في موضوعات مثل:
كيف تساعدك حلول تعلّم الآلة من AWS؟
تضع AWS حلول تعلّم الآلة بين يدي كل مطوِّر وعالِم بيانات ومستخدم أعمال. خدمات تعلم الآلة من AWS توفّر بنية تحتية عالية الأداء وفعالة من حيث التكلفة وقابلة للتوسيع لتلبية احتياجات الأعمال.
- هل أنت مبتدئ؟ اكتسب مهارات تعلم الآلة عمليًا من خلال أجهزتنا التعليمية مثل AWS DeepRacer وAWS DeepComposer.
- ألديك أرشيف بيانات حالي؟ يمكنك استخدام Amazon SageMaker Ground Truth لتنفيذ مهام تصنيف البيانات عبر مسارات عمل جاهزة تدعم أنواعًا متعددة من المحتوى مثل الفيديوهات والصور والنصوص.
- ألديك أنظمة تعلم آلة حالية؟ يمكنك استخدام Amazon SageMaker Clarify لرصد التحيّز، والاستفادة من تدريب نماذج Amazon SageMaker لمتابعة الأداء وتحسينه باستمرار.
- أتريد تطبيق التعلم العميق؟ يمكنك استخدام تدريب نماذج Amazon SageMaker لأتمتة تدريب النماذج الكبيرة الخاصة بالتعلم العميق.
بدء استخدام تعلم الآلة على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم!