كيفية استخدام AutoML لتسريع عملية تطوير النماذج
حقق AutoML مستوى نجاح رفيع في عالم الذكاء الاصطناعي، وكان له الفضل في تمكين علماء البيانات والمحللين والمؤسسات والأفراد العاديين من تطوير نماذج تعلم آلي عالية الجودة خلال زمن قياسي. وبسبب فوائده العظيمة، حصد شعبية واسعة في أوساط المبتدئين والمحترفين حول العالم. فما هو؟ ولماذا نستخدمه؟ كيف يستعمل في شتى المجالات؟ وما هي أهم الأدوات المستخدمة؟ نكتشف الإجابة معاً من خلال هذه المقالة.
جدول المحتويات
ما هو AutoML ولماذا نستخدمه؟
تعلم الآلة الآلي “Automated Machine Learning” أو كما يُرمز له Automl هو أحد الأدوات المستخدمة لتمكين الشخص غير المتخصص من إنشاء نماذج التعلم الآلي بسهولة خلال وقت أقل وبكفاءة أعلى، ويعتمد لتحقيق هذا الهدف على أتمتة المهام المستهلكة للوقت والمتكررة [1]. أما كيف يعمل التعلم الآلي Machine Learning فهو تدريب الآلات وأجهزة الكمبيوتر على تقليد سلوك البشر حتى تستطيع تنفيذ المهام وحل المشكلات المعقدة بذكاء، ويحتوي على 3 أنواع هي: التعلم الموجه، التعلم غير الموجه، التعلم المعزز [2].
يبقى السؤال الأهم هنا: لماذا نستخدمه؟ ببساطة، إن هذا الأمر مرتبط بكثرة الطلب على نماذج التعلم الآلي، حيث بلغ سوق التعلم الآلي 79.29 مليار دولار أمريكي لسنة 2024، ومن المتوقع أن ينمو إلى 503.40 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 [3]، لذلك كان من الضروري إيجاد طريقة للحصول على نماذج آلية فعالة وخاصة أن مراحل التدريب معقدة وبحاجة إلى خبرة طويلة في عالم الذكاء الاصطناعي [1].
ما هي الفوائد الأساسية لاستخدام AutoML ؟
جاء تعلم الآلة الآلي لمساعدة الجميع على بناء نماذج ذكية، ولكن لماذا نستخدم Automl؟ فيما يلي مجموعة الإيجابيات الناجمة عن استعماله من قبل الشركات والأفراد لأجل تسريع مبادرات تعلم الآلة وكذلك تطوير نماذج أكثر دقة والحصول على رؤى قيّمة من البيانات: [4]
- كفاءة الوقت: يقلل من المدة المطلوبة لتطوير نماذج تعلم الآلة لأنه يمتلك قدرة هائلة على الأتمتة مما يتيح لكل العاملين فرصة التركيز على الجوانب الأكثر أهمية.
- تسهيل العمل: أصبحت عملية تطوير النماذج متاحة بالفعل أمام أصحاب الخبرة الضعيفة لأن الفرد ليس بحاجة إلى مهارات في البرمجة والخوارزميات.
- تحسين الدقة: يساعد أسلوب الأتمتة على اختيار نماذج قوية وذات دقة عالية، هذا فضلاً عن كون الأتمتة حيلة ممتازة كي تتخلص النماذج الذكية من التحيز البشري المزعج.
- تكاليف أقل: يوفّر على المؤسسات دفع المال بسبب قدرته على تبسيط العمليات، فلا داعي إلى موظف صاحب خبرة طويلة، وبالتالي يمكن تخصيص الميزانية لإنجاز مهام مفيدة أخرى.
كيف يمكن نستخدم AutoML في بيئات التعلم الآلي وتطوير النماذج
يبحث آلاف الأشخاص عن كيفية استخدام Automl في بيئة التعلم الآلي وتطوير النماذج ولاسيما أن هذه الأداة مستخدمة في مجالات متنوعة، وهكذا إن طريقة استعمالها تختلف من مجال إلى آخر. فيما يلي قائمة بالطريقة المتبعة في التطبيقات الأكثر شيوعاً: [5]
- التعرف على الصور: يساعد في تدريب النماذج الذكية على اكتشاف الوجوه والأشياء في الصور.
- حملات التسويق: يستخدم لتحسين حملات التسويق السلوكية ضمن مواقع التواصل الاجتماعي.
- كشف الاحتيال: يستعمل في تقييم المخاطر وإدارتها للتخلص من عمليات الاحتيال في المؤسسات المالية.
- الأمن السيبراني: يراقب تدفق البيانات بدقة للتقليل من حالات التهديد السيبراني وكشف البرامج الضارة.
- دعم العملاء: يهتم بتحسين تجربة المستخدم بالاعتماد على تقنيات تحليل المشاعر Sentiment Analysis.
أمثلة على الأدوات المستخدمة في AutoML
ينتشر استعمال Automl في مجالات متنوعة ومهمة في آن معاً، لكن ما تزال الأدوات المستخدمة مجهولة بالنسبة إلى معظم الأشخاص المبتدئين الذين يحاولون دخول مجال التعلم الآلي. لذلك نقترح تجربة هذه الأدوات الموصى بها: [6]
Google AutoML
مجموعة أدوات صادرة عن Google Cloud، حيث تساعد الأفراد والشركات على تطوير نماذج التعلم الآلي أو تدريبها. تحتوي على قائمة خدمات، من أهمها:
- تدريب نماذج التعلم الآلي على اكتشاف الأشياء في الصور وتصنيفها.
- تدريب نماذج التعلم الآلي على التعامل مع البيانات المنظمة بشكل أكثر كفاءة وسرعة.
- تدريب نماذج التعلم الآلي على مهام معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing.
Auto-Sklearn
أداة مفتوحة المصدر ومعتمدة بشكل كامل على scikit-learn، وتمتاز بواجهة سلسة وسهلة الاستخدام بالنسبة إلى المبتدئين. ومن أشهر استخدامات هذه الأداة:
- اختيار نموذج التعلم الآلي الذي يحقق أفضل أداء.
- تحسين المعلمات الفائقة من خلال الضبط التلقائي.
Azure AutoML
تعتبر automl في Azure أداة متخصصة في تقييم خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات المعالجة، كذلك تتيح تحديد النموذج الذكي والأفضل أداءً، وذلك كله بالتزامن مع توفير وجهات نظر مفيدة لاستكشاف النتائج ومن أهمها: المقاييس التفصيلية وشروحات النماذج بكل أنواعها.
H2O
تشتهر H2O بكونها مجموعة أدوات صادرة عن H2O.ai، وتهدف إلى تسهيل عمل المطوّرين والشركات ضمن مجال تدريب نماذج التعلم الآلي. تشتمل على خدمات متنوعة، ومن أهمها:
- البحث التلقائي عن المعلمات الفائقة لكل نموذج تعلم آلي.
- تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعة ضخمة من المهام.
- إدارة نماذج التعلم الآلي (التخزين، التنظيم، النشر).
وفي الختام، إن الاعتماد على أدوات AutoML هو نقطة الانطلاق لكي يزدهر مستقبل التعلم الآلي، ويتخذ أبعاداً متطورة جديدة ومفيدة للبشرية جمعاء، فهي القادرة على تسريع ابتكاراته في شتى المجالات، وتطوير نماذج آلية أكثر دقة، والحصول على رؤى قيّمة من البيانات.
