ما هو التعلم الآلي الآلي؟

10-Dec-2024

ما هو أوتومل؟

أوتومل، أو التعلم الآلي الآلي، هو العملية التي تحل فيها خوارزميات الذكاء الاصطناعي محل العديد من المهام المرتبطة ببناء نماذج التعلم الآلي. يقوم بأتمتة المهام الأكثر تكرارًا مثل معالجة البيانات المسبقة، وهندسة الميزات، واختيار النماذج، وضبط المعلمات الفائقة، مما يسرع عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.

الخطوات الرئيسية في عملية أوتومل

١. استكشاف البيانات والمعالجة المسبقة:

تحديد المتغيرات الرئيسية: يقوم أوتومل بتحديد وإزالة المتغيرات ذات القوة التنبؤية المنخفضة، مما يحسن أداء النموذج.

كشف الارتباط: يقوم بالكشف عن المتغيرات ذات الارتباط العالي وإزالتها لتجنب التكرار والتجاوز.

٢. استخراج واختيار الميزات:

الاستخراج التلقائي للميزات: يقوم أوتومل باستخراج الميزات ذات الصلة تلقائيًا من البيانات الخام.

اختيار الميزات: يختار، من مجموعة أكبر، الميزات الأكثر تنبؤًا؛ مما يحسن الدقة ويقلل من تعقيد النموذج.

٣. اختيار النموذج وضبطه:

اختيار النموذج: يقوم أوتومل تلقائيًا باختيار أفضل نموذج تعلم آلي للبيانات المقدمة.

ضبط المعلمات الفائقة: يقوم بضبط المعلمات الفائقة لنموذج المعلمات الفائقة، على سبيل المثال، معدل التعلم أو حجم الدفعة، لضمان الأداء الأمثل دون تدخل بشري.

٤. التحضير للنشر:

توليد الشيفرة: يقوم أوتومل بإنشاء شيفرة محسّنة من النماذج عالية المستوى وترجمتها إلى لغات منخفضة المستوى مثل C/C++.

النشر للأنظمة المدمجة: يتيح النشر على الأجهزة التي تعاني من قيود في الذاكرة أو المعالجة مثل الأنظمة المدمجة والتطبيقات المحمولة.

تجعل أوتومل تعلم الآلة أسهل، مما يسمح للأشخاص الذين ليس لديهم معرفة متخصصة باستخدامها، بينما توسع أيضًا تطوير الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات مثل الرعاية الصحية والمالية والتعليم.

كيف يعمل أوتومل؟

يتركز أوتومل بشكل رئيسي على التعلم الآلي المراقب، حيث يستخدم البيانات المعلّمة لتدريب النماذج التي تحدد الأنماط وتقوم بإجراء التنبؤات. في التعلم المراقب، يتم إدخال بيانات الإدخال والإخراج إلى النظام، حيث يتحسن دقة النموذج كلما تم توفير المزيد من البيانات.

على سبيل المثال، إذا كانت الشركة ترغب في التنبؤ بمشتريات العملاء، فإنها تحتاج إلى مجموعة بيانات من العملاء السابقين مصنفة حسب من اشترى ومن لم يشترِ. من خلال تدريب نموذج على هذه البيانات، يمكن لـ أوتومل التنبؤ بسلوك العملاء الجدد بناءً على الأنماط التي تعلمها. وبالمثل، بالنسبة للمهام مثل تحديد قطة في فيديو، يقوم أوتومل أولاً بتدريب النموذج باستخدام بيانات موسومة - مقاطع فيديو تحتوي على قطط - حتى يتمكن من تحديد قطة بشكل صحيح في فيديو غير مرئي.

أحد الفوائد الرئيسية لـ أوتومل هو قدرته على العمل بمستوى أعلى من التجريد مقارنةً بنماذج التعلم الآلي التقليدية. بدلاً من مطالبة المستخدمين بالعمل مباشرة مع الخوارزميات، يقوم أوتومل بأتمتة جزء كبير من العملية. يمكن أيضًا تطبيقه على النماذج المدربة مسبقًا، واستخراج رؤى جديدة دون الحاجة إلى تكرار الأبحاث الحالية أو إهدار الموارد الحاسوبية.

هذا يجعل أوتومل أداة فعالة لبناء النماذج بسرعة وتطبيقها على بيانات جديدة دون الحاجة للبدء من الصفر.

لماذا يعتبر أوتومل مهمًا؟

تكمن أهمية أوتومل بشكل رئيسي في أنه يسرع وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي بينما يجلب المزيد من المستخدمين إلى تعلم الآلة. بالمعنى التقليدي، يتطلب إعداد نموذج تعلم الآلة الكثير من الوقت والخبرة. هناك العديد من القرارات المعقدة المتضمنة: كم عدد الطبقات التي يجب أن تتضمنها الشبكة العصبية، أي الخوارزميات يجب استخدامها، واختيار المعلمات في كل مرحلة من هذه العملية. كل هذا يتطلب معرفة محددة وحدسًا.

مع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبح من المهم أتمتة هذه المهام من خلال أوتومل. تهدف التكنولوجيا إلى تولي العديد من القرارات التي يتخذها علماء البيانات عادةً، مما يقلل من التدخل البشري ويقلل من الأخطاء.

الهدف النهائي من أوتومل هو أن يكون هناك عالم يمكن للجميع فيه تطبيق التعلم الآلي على بياناتهم بسهولة. يجب أن يمكّن سؤال من المستخدم تطبيق أداة أوتومل وتقديم نتائج ذات صلة دون الحاجة إلى مهارات تقنية عميقة. على الرغم من قوته، لا يزال يتم تطبيق أوتومل بشكل رئيسي من قبل خبراء الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات. إنها ليست منصة عالمية بعد، لكنها تتطور باستمرار لجعل التعلم الآلي متاحًا لمزيد من الناس وتبسيط عملية بناء النماذج للخبراء وغير الخبراء على حد سواء.

أفكار ختامية

تقوم أوتومل بأتمتة المهام الأساسية لتعلم الآلة، بما في ذلك معالجة البيانات المسبقة، واستخراج الميزات، وضبط النماذج. هذا يزيد من وتيرة وتيسير تطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يمكّن حتى الأفراد ذوي الخلفية التقنية الأقل من إنشاء النماذج بكفاءة. ومع ذلك، فإن هذه التكنولوجيا الناشئة لا تزال في أيدي علماء البيانات. في المستقبل، يمكن أن تعمل أوتومل على ديمقراطية التعلم الآلي وتجعل الذكاء الاصطناعي متاحًا لحل أي مشكلة في مجالات مختلفة، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتعليم، دون الحاجة إلى خبرة تقنية محددة.

التعلم الآلي؟ كيف يعمل أوتومل؟ لماذا يعد أوتومل مهمًا؟