BigML: أداة تحليل البيانات واتخاذ القرارات بالذكاء الاصطناعي

يُستخدم BigML بواسطة أكثر من 205000 شخص من جميع أنحاء العالم، وهي منصة جاهزة لمساعدة الأفراد والمؤسسات على بناء حلول متطورة بالاعتماد على التعلم الآلي Machine Learning، كما تستطيع تحويل البيانات بسلاسة إلى نماذج تنبؤية قابلة للتنفيذ في شتى المجالات.

وانطلاقاً من أهمية المنصة، تستعرض هذه المقالة كل ما تحتاج معرفته: كيفية الاستخدام، فوائدها في تحسين القرارات الاستراتيجية، التحديات وكيفية التغلب عليها، وأخيراً  الأسئلة الشائعة.

 كيف تستخدم BigML لتحليل البيانات بشكل أكثر دقة وفعالية؟

 بدأت مشوارها في جعل التعلم الآلي سهل الاستخدام ومتاحاً للجميع منذ يناير 2011، ولكن السؤال المطروح هنا: كيف تستخدم لتحليل البيانات بشكل أكثر دقة وفعالية؟ يحتاج المستخدم إلى اتباع 5 خطوات للحصول على نتائج عالية الجودة، وهي:

1. إنشاء حساب: تستغرق عملية التسجيل في الموقع حوالي دقيقتين فقط لأن الإجراءات بسيطة والدفع مرن، كما يوجد خطة مجانية للمهام التي تقل عن 16 ميجابايت.
2. اختيار البيانات: يختار المستخدم مجموعة البيانات بما يتناسب مع طبيعة المشروع وأهدافه، وهي مرحلة أساسية لنجاح عملية تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي AI.
3. تحميل البيانات: تقدّم خيارات تحميل متنوعة لكي تلائم جميع الاحتياجات، حيث تقبل الملفات المضغوطة وتحميل البيانات من Dropbox أو Google cloud وغيرها.
4. معالجة البيانات: تتيح BigML أمام المستخدم خيارات واسعة لمعالجة البيانات وتمثيلها بشكل جيد، على سبيل المثال يمكن تعريف اللغة وإزالة الكلمات غير المرغوب فيها.
5. تحليل البيانات: تنشئ مجموعة البيانات الخاصة بالمستخدم استناداً إلى مصدر البيانات، وهكذا يمكن الوصول بسهولة إلى قائمة المعلومات والإحصائيات ذات الصلة.

أمثلة على استخدام BigML في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات في الأعمال

أصبح اتخاذ القرارات المستنيرة في عالم الأعمال أكثر سهولة بفضل BigML لأنها تقدم نماذج آلية بدون الحاجة إلى خبرة برمجية عميقة، كذلك هي جسر يعزز العلاقة بين البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي.

بجميع الأحوال، يعد التنبؤ بأسعار المنازل أحد الأمثلة الشائعة لاستخدام المنصة في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات في الأعمال. فيما يلي مثال تطبيقي عملي لاستعمالها ضمن شركة عقارات:

• جمع البيانات: تستهدف جمع البيانات عن المنازل التي بيعت خلال العام الماضي، وتشتمل على عدد الغرف، المساحة الإجمالية، الموقع الجغرافي، عمر المنزل، السعر.
• تجهيز البيانات: تحتوي هذه المرحلة الحساسة على 3 أجزاء مترابطة بالترتيب التالي: تحميل البيانات على المنصة، إنشاء مجموعة البيانات، وأخيراً تقسيم مجموعة البيانات.
• بناء النموذج: تستخدم المنصة مجموعة بيانات التدريب لإنشاء النماذج التنبؤية الآلية الفعالة، وبعد ذلك يبدأ تقييم أداء النموذج عبر استخدام البيانات الاختبارية.
• إجراء التوقعات: يكفي إدخال خصائص المنزل الذي يرغب المستخدم بمعرفة سعره حتى يقوم النموذج بالكشف عن السعر المتوقع خلال ثوانٍ فقط.

فوائد BigML في تحسين دقة وسرعة القرارات الاستراتيجية

تعمل بوصفها إحدى أدوات تحليل البيانات على تقديم مجموعة مزايا للمستخدمين الموجودين في شتى أنحاء العالم، فيما يلي نظرة عامة على بعض الميزات المهمة للأداة:

• خوارزميات متنوعة: تحتوي على خوارزميات التعلم الآلي الموجه وغير الموجه مما يساعد على تقديم نماذج أكثر كفاءة، وبالتالي يتمكن من تنفيذ التصنيف، الانحدار، تحليل المجموعات، اكتشاف الشذوذ وغيرها الكثير.
• التصورات التفاعلية: تستطيع إنشاء تصورات تفاعلية باستخدام تقنيات متعددة، فمثلاً بمقدورها فهم توزيع نقاط البيانات بطريقة منظمة.
• تقييم النموذج وتفسيره: تمتلك قدرة هائلة على تقييم النماذج الآلية بدقة من خلال مقاييس محددة، علاوة على ذلك تتمكن من تفسير النماذج باستخدام منحنيات ROC.
• تحويل البيانات: تعتمد على لغة Flatline من أجل تحويل البيانات وهندسة الميزات، وتتضمن هذه العملية كلاً من استخراج العينات وتطبيق شروط محددة على البيانات.

التحديات في استخدام BigML لتحليل البيانات التنبؤية وكيفية التغلب عليها

يواجه المستخدمون تحديات متنوعة عندما يتعلق الأمر باستخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات التنبؤية، نتيجة لذلك تتعالى الأصوات بضرورة إيجاد حلول سريعة وفعالة في آن معاً. ومن أهم التحديات:

• جودة البيانات وتحضيرها: ما زالت عملية جمع البيانات في عالم الذكاء الاصطناعي محاطة بالغموض، وبذلك قد تكون البيانات المتاحة ناقصة، وهذا ما يؤثر سلباً على دقة النماذج التنبؤية.
• قابلية التوسع والأداء: حينما يتعامل المستخدم مع كمية بيانات ضخمة، قد يواجه صعوبات في التحكم بآلية عمل الأداة وقابليتها للتوسع.
• اختيار النموذج المناسب: يعاني المستخدم من صعوبة تحديد النموذج المناسب لكل حالة، وخصوصاً أن الأداة غنية بالخيارات مثل الشبكات العصبية والانحدار.
• قيمة التكلفة والموارد: يحتاج جمع البيانات وتحليلها إلى تخصيص ميزانية ضخمة، وهذا ما يجعل العملية مكلفة وتتطلب موارد كبيرة ليست في الحسبان.

انطلاقاً من تحديات الذكاء الاصطناعي السابقة يجب التفكير بحلول فعالة، وهذه أبرزها: 

• إجراء عمليات تنظيف شاملة وتحليل أولي للبيانات.
• الاستفادة من البنية التحتية السحابية التي توفر إمكانيات توسع عالية.
• مقارنة أداء النماذج المختلفة باستخدام أدوات التقييم والتحليل المتنوعة.
• تدريب الكوادر الداخلية لتقليل الاعتماد على الموارد الخارجية واستخدام نماذج مسبقة الصنع.

خلاصة 

تفتح أداة BigML الآفاق الرحبة أمام المستخدمين في مجال تحليل البيانات وبناء نماذج التعلم الآلي، ولاسيما أن طريقة الاستخدام سهلة تتلخص في 5 خطوات فقط. وفي المقابل، تحمل مزايا متنوعة ابتداءً من الخوارزميات المتنوعة ووصولاً إلى تحويل البيانات، لكن هذا لا ينفي وجود التحديات التي تتطلب حلاً سريعاً.

الأسئلة الشائعة