التعلم الآلي الآلي (AutoML)

التعلُّم الآلي للآلة، الذي يُعرف اختصارًا باسم AutoML، هو نهج تحويلي في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) يعمل على تبسيط عملية بناء نماذج التعلُّم الآلي ونشرها. يعمل هذا النهج على أتمتة الخطوات الرئيسية في عملية التعلم الآلي، مثل المعالجة المسبقة للبيانات، وهندسة الميزات، واختيار النماذج، وضبط المعلمات الفائقة، والتي تتطلب عادةً وقتًا وخبرة كبيرة من علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي. من خلال أتمتة هذه المهام، يجعل AutoML التعلم الآلي متاحًا بشكل أكبر لجمهور أوسع، بما في ذلك أولئك الذين ليس لديهم خلفيات تقنية واسعة، ويسرّع من تطوير الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي.

المفاهيم الرئيسية في التعلم الآلي الآلي

يشتمل AutoML على العديد من المفاهيم المهمة التي تساهم في فعاليته وسهولة استخدامه. يوفر فهم هذه المفاهيم رؤى أعمق حول كيفية عمل AutoML وسبب أهميته في مختلف التطبيقات.

المعالجة المسبقة للبيانات

قبل أن يتم تدريب النموذج، تحتاج البيانات الخام عادةً إلى الخضوع لعدة خطوات معالجة مسبقة. تتضمن المعالجة المسبقة للبي انات تنظيف البيانات وتحويلها وتنظيمها لجعلها مناسبة لتدريب النموذج. يمكن لأدوات AutoML التعامل تلقائيًا مع مهام مثل التعامل مع القيم المفقودة، وترميز المتغيرات الفئوية، وتوسيع نطاق الميزات العددية.

هندسة الميزات

هندسة الميزات هي عملية إنشاء ميزات جديدة من الميزات الموجودة لتحسين أداء النموذج. يمكن أن يتضمن ذلك تقنيات مثل تقليل الأبعاد، واستخراج السمات، وإنشاء مصطلحات التفاعل. يقوم AutoML بأتمتة عملية اختيار وإنشاء الميزات ذات الصلة، مما يقلل من الحاجة إلى التدخل اليدوي.

اختيار النموذج

قد يكون اختيار نموذج التعلم الآلي المناسب لمهمة محددة أمرًا صعبًا، حيث أن النماذج المختلفة لها نقاط قوة وضعف مختلفة. تقوم منصات AutoML بتقييم نماذج متعددة، مثل أشجار القرار، وآلات دعم المتجهات، والشبكات العصبية، لتحديد أفضل النماذج المناسبة للبيانات والمشكلة المحددة.

ضبط البارامتر الفائق

يتضمن ضبط البارامتر الفائق إيجاد الإعدادات المثلى للبارامترات الفائقة للنموذج، وهي معلمات لا يتم تعلمها أثناء التدريب بل يتم ضبطها مسبقًا. تستخدم أدوات AutoML تقنيات مثل البحث الشبكي، والبحث العشوائي، والتحسين البايزي لأتمتة هذه العملية، مما يضمن أداء النموذج بأفضل أداء.

تطبيقات التعلم الآلي الآلي

يتمتع AutoML بمجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات، مما يمكّن المؤسسات من الاستفادة من قوة تعلّم الآلة بكفاءة أكبر. فيما يلي بعض الأمثلة:

الصحيه

في مجال الرعاية الصحية، يمكن استخدام AutoML لتطوير نماذج تنبؤية لتشخيص الأمراض، وتقييم مخاطر المرض، وتوصيات العلاج. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد AutoML في بناء نماذج تحلل الصور الطبية للكشف عن الحالات الشاذة، مثل الأورام في فحوصات الدماغ، بدقة عالية. لا يؤدي ذلك إلى تسريع عملية التشخيص فحسب، بل يساعد أيضًا المهنيين الطبيين في اتخاذ قرارات أكثر استنارة.

الماليه

تستخدم صناعة التمويل AutoML في مهام مثل الكشف عن الاحتيال، وتسجيل الائتمان، والتداول الخوارزمي. يمكن أن يقوم AutoML بأتمتة تطوير النماذج التي تحلل بيانات المعاملات لتحديد الأنشطة الاحتيالية في الوقت الفعلي. وبالمثل، يمكن استخدامه لإنشاء نماذج تسجيل الائتمان التي تقيّم الجدارة الائتمانية للمقترضين بناءً على عوامل مختلفة، مما يسهل عملية الموافقة على القروض.

البيع بالتجزئة

يمكن لبائعي التجزئة الاستفادة من AutoML لتعزيز تجربة العملاء وتحسين العمليات. على سبيل المثال، يمكن استخدام AutoML لإنشاء أنظمة توصيات تقترح المنتجات على العملاء بناءً على تاريخ تصفحهم ومشترياتهم. كما يمكن تطبيقه أيضًا على إدارة المخزون، مما يساعد تجار التجزئة على التنبؤ بالطلب وتحسين مستويات المخزون لتقليل التكاليف وتحسين رضا العملاء.

التعلم الآلي الآلي مقابل التعلم الآلي التقليدي

في حين يهدف كل من التعلم الآلي التلقائي وتعلم الآلة التقليدي إلى بناء نماذج تنبؤية، إلا أنهما يختلفان اختلافًا كبيرًا في نهجهما ومستوى الأتمتة. ينطوي التعلم الآلي التقليدي على عملية يدوية تكرارية حيث يقوم علماء البيانات بتنفيذ كل خطوة من خطوات خط أنابيب التعلم الآلي، بدءًا من المعالجة المسبقة للبيانات إلى نشر النموذج. وهذا يتطلب معرفة تقنية عميقة وقد يستغرق وقتاً طويلاً.

وعلى النقيض من ذلك، يقوم AutoML بأتمتة العديد من هذه الخطوات، مما يجعل العملية أسرع وأكثر سهولة. يمكن لأدوات AutoML اختيار أفضل نموذج تلقائيًا وتحسين المعلمات الفائقة، مما يقلل من الحاجة إلى التدخل اليدوي. يتيح ذلك للمؤسسات نشر حلول تعلّم الآلة بسرعة وكفاءة أكبر. ومع ذلك، لا يزال التعلم الآلي التقليدي يوفر مزيدًا من التحكم والمرونة، وهو ما قد يكون ضروريًا للمشاريع شديدة التخصص أو المعقدة.

أدوات ومنصات التعلم الآلي الآلي

هناك العديد من الأدوات والمنصات التي تدعم AutoML، وكل منها يقدم ميزات وقدرات مختلفة. تتضمن بعض منصات AutoML الشائعة Google Cloud AutoML، و Amazon SageMaker، و Microsoft Azure Machine Learning. توفر هذه المنصات واجهات سهلة الاستخدام وميزات أتمتة قوية تمكّن المستخدمين من بناء ونشر نماذج التعلم الآلي بسهولة. بالإضافة إلى ذلك، توفر المكتبات مفتوحة المصدر مثل H2O.ai و Auto-sklearn إمكانات AutoML التي يمكن دمجها في عمليات سير عمل التعلم الآلي المخصصة.

Ultralytics يقدم أيضًا حلولًا مكملة لنهج AutoML. على سبيل المثال، يوفر موقعUltralytics HUB منصة لتدريب ونشر Ultralytics YOLO النماذج، والتي تشتهر بقدراتها المتطورة في اكتشاف الأجسام. بينما يركز Ultralytics HUB على بنيات نماذج محددة، إلا أنه يشترك في هدف تبسيط عملية تعلّم الآلة وجعلها في متناول جمهور أوسع.

استنتاج

يمثل التعلُّم الآلي للآلة تقدماً كبيراً في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يتيح تطوير نماذج تعلُّم الآلة بشكل أسرع وأكثر سهولة. من خلال أتمتة الخطوات الرئيسية في عملية التعلم الآلي الآلي، يمكّن AutoML المؤسسات من الاستفادة من قوة التعلم الآلي الآلي بشكل أكثر كفاءة وفعالية. بينما يستمر AutoML في التطور، فإنه يستعد للعب دور متزايد الأهمية في دفع عجلة الابتكار وحل المشاكل المعقدة في مختلف الصناعات. يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية ذات الصلة في مسرد المصطلحاتUltralytics .