ما المقصود بتعلم الآلة بدون تعليمات برمجية؟

تستخدم منصات تعلم الآلة (ML) بدون تعليمات برمجية منصات ذات واجهة مرئية قائمة على السحب والإفلات لإنشاء نماذج تعلم آلة تلقائيًا واستخلاص تنبؤات بدون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. تعمل هذه المنصات على أتمتة عمليات جمع البيانات وتنظيفها واختيار النماذج وتدريبها ونشرها.

يجعل تعلم الآلة بدون تعليمات برمجية مجال تعلم الآلة في متناول الجميع. تسمح هذه المنصات لمحللي الأعمال الذين لا يمتلكون معرفة حول تعلم الآلة أو خبرات في البرمجة بإنشاء نماذج تعلم الآلة واستخلاص تنبؤات لحل مشكلات فورية، مثل التنبؤ بالمواعيد المحتملة لفقدان العملاء أو توصيل الطلبات. 

تعلّم الآلة بدون التعليمات البرمجية مقابل تعلّم الآلة التقليدي

مع تعلّم الآلة التقليدي، يستخدم عالِم البيانات الخبير لغة برمجة مثل Python لإنشاء أحد نماذج تعلّم الآلة. ويجب عليهم استيراد مجموعات البيانات وتجهيزها لعملية تعلّم الآلة باستخدام تقنيات تنظيف بيانات وهندسة ميزات يدوية ومؤتمتة. ويتعين أن يختاروا جزءًا من البيانات لاستخدامه في تدريب هذا النموذج وتعديله قبل نشره في مرحلة الإنتاج. 

وعلى النقيض من ذلك، تجمع المنصة بدون التعليمات البرمجية بين أحدث إمكانات برمجة تعلّم الآلة والأدوات السهلة الاستخدام، ما يسمح لمستخدمي الأعمال بإنشاء نماذج تعلّم الآلة.

إنشاء نماذج تعلّم الآلة بدون التعليمات البرمجية يختلف عن AutoML. تُعد AutoML تقنية مستخدمة لتبسيط عمليات تعلّم الآلة التقليدية. بشكل أساسي، تقوم AutoML بأتمتة تجهيز البيانات وتستخدم عمليات مؤتمتة للتعرُّف على اللوغاريتمات الملائمة. الفرق الرئيس بين AutoML وتعلّم الآلة بدون التعليمات البرمجية هو أن الأولى تتطلب مهارات ومعارف يتمتع بها عالِم البيانات، في حين لا يتطلب الثاني ذلك. 

بينما تم تصميم أدوات مثل Amazon SageMaker لعلماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة (ML) لبناء وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة لأي حالة استخدام من خلال بنية تحتية وأدوات ومسارات عمل مُدارة بالكامل، فإن محللي الأعمال يحتاجون أيضًا إلى الابتكار باستخدام تعلم الآلة.  

يعمل تعلم الآلة بدون كتابة تعليمات على سد هذه الفجوة ويقدم تقنيات تعلم الآلة الآلي لمحللي الأعمال حتى يتمكنوا من إنشاء التنبؤات.

معظم أدوات تعلم الآلة بدون تعليمات برمجية تستخدم واجهة رسومية بسيطة أو قائمة على السحب والإفلات. وهي تسمح لك بالاتصال بمصادر البيانات بمجرد سحب أيقونة البيانات إلى هذه الواجهة أو النقر على الملف. بمجرد استيراد البيانات، تنظف منصات تعلّم الآلة بدون التعليمات البرمجية البيانات وتحولها بحيث تكون جاهزة لعملية تعلّم الآلة.

تبسِّط هذه المنصات اختيار اللوغاريتمات. في بعض الحالات، تختار بنفسك لوغاريتمات من قوائم منسدلة، وفي حالات أخرى، تشغل المنصة لوغاريتمات مختارة مؤتمتة للعثور على أفضل لوغاريتم لبياناتك. تدرِّب المنصة النموذج تلقائيًا، وتوفر إحصائيات بخصوص دقة التنبؤ والخصائص التي لها أكثر تأثير في النتيجة. بمجرد تدريب نماذج تعلّم الآلة بدون التعليمات البرمجية، يمكنك استخدامها لاستخلاص التنبؤات.

يمكنك الاستفادة من تعلم الآلة بدون كتابة تعليمات للإجابة عن الأسئلة العاجلة. على سبيل المثال، يمكن لمحللي التسويق استخدام التعلم الآلي بدون كتابة تعليمات لتقييم العملاء المحتملين للمبيعات وتوقع أيهم يتمتع بأعلى إمكانات للتحويل. ويستخدم محللو الشؤون المالية التعلم الآلي بدون كتابة تعليمات لتقييم مخاطر الائتمان للعملاء الجدد أو لتوقع نمو الإيرادات. وفي مجال التصنيع، يمكن لمحللي الإنتاج استخدام التعلم الآلي بدون كتابة تعليمات لتوقع قيود السعة، بينما قد يقوم محللو الخدمات اللوجستية بإعداد نماذج التعلم الآلي لتحديد مسارات الشحن المثلى.

يوسِّع Amazon SageMaker Canvas نطاق الوصول إلى تعلم الآلة من خلال تزويد محللي الأعمال بواجهة مرئية تعمل بالإشارة والنقر تتيح لهم إنشاء تنبؤات دقيقة لتعلم الآلة بأنفسهم، دون الحاجة إلى أي خبرة في تعلم الآلة أو الاضطرار إلى كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.

يمكنك الاتصال بسرعة والوصول ودمج البيانات من مصادر البيانات السحابية والمحلية، واكتشاف البيانات وتنقيتها وتحليلها تلقائيًا، وإنشاء نماذج تعلم الآلة بنقرة زر واحدة، وإنشاء تنبؤات فردية أو مجمعة. يمكنك أيضًا التعاون وإرسال النماذج إلى علماء البيانات باستخدام SageMaker Studio للمراجعة وتقديم الملاحظات.

للبدء في استخدام SageMaker Canvas، استكشف البرنامج التعليمي.