AdsA2

التعلّم الآلي هو الأساس لمستقبل علم البيانات !

ما أهمية التعلم الآلي Machine Learning في مجال علم البيانات و كيف يؤثر على مستقبله ؟ 



التعلّم الآلي هو الأساس لمستقبل علم البيانات !
التعلّم الآلي هو الأساس لمستقبل علم البيانات ! 


مع النمو المطرد في إستخدام و إستثمار علم البيانات (Data Science) و الذي رافق التحول الرقمي، تقوم أغلب الشركات و المنظمات و المؤسسات بالبحث عن طرق جديدة لتحديد أكبر قدر ممكن من الإستفادة من بياناتها، و بالتالي فإن الطلب المتزايد المترتب عن ذلك على التحليلات التنبؤية و الوصيفة قد حفز الطلب على علماء البيانات القادرين و المتقنين لأحدث تقنيات الذكاء الإصطناعي (AI) و أدوات التعلم الآلي (ML)


ما هي الحلول المتوفرة لسد النقص في علماء تحليل البيانات ؟

علماء بيانات نادرون 

لا شك أن علماء البيانات ذوي المهارات العالية أصبح من الصعب العثور عليهم، و هنا فقد تنامت مؤخرا ظاهرة تعرف بإسم "عالم بيانات المواطن" و هو حل من الحلول القائمة للمساعدة في سد فجوة المهارات، فبدلاً من الإستبدال الفوري يحتاج "علماء بيانات المواطنين" إلى خبرة علمية متقدمة في علوم البيانات و مع ذلك فهي مناسبة لإنتاج نماذج تستخدم أفضل التحليلات التشخيصية و التنبؤية في مجالها

لكن، و بسبب ظهور بعض التقنيات الجديدة التي يمكن الوصول إليها عبر تنفيذات علماء البيانات، فقد أصبح هذا النقص أكثر توسعا، فعلى سبيل المثال نجد من بين تلك التقنيات ما يعرف حديثا بتقنية "التعلم الآلي الآلي" أو "تعلم الآلة الآلي" (AutoML) و التي تعمل حاليًا على أتمتة عدد كبير من المهام بمجرد أن يقوم علماء البيانات بتنفيذها


فيما تكمن أهمية تقنية AutoML ؟

إن الهدف من تقنية AutoML هو إختصار نمط التجربة و الخطأ و التجريب، حيث يعتبر التعامل مع عدد هائل من النماذج و المعايير الفائقة المستخدمة لتصميم تلك النماذج لتحديد أفضل نموذج متاح للبيانات المقدمة نشاطا مملا لأي عالم بيانات بشري، و بغض النظر عما إذا كان الفرد المعني موهوبًا بشكل إستثنائي أم لا، يمكن لمنصات AutoML أن تؤدي هذه المهمة المملة بسرعة أكبر و بشكل شامل للوصول إلى الحل بشكل أسرع و أكثر فاعلية

إن التقدير النهائي لأدوات AutoML لم يكن ليحل محل علماء البيانات فقط، و إنما لتفريغ عملهم الروتيني و تبسيط إجراءاتهم مما يؤدي إلى تحريرهم من المهام التي يمكن القيام بها آليا و بالتالي تركيز طاقتهم في أجزاء مختلفة من الإجراءات التي تتطلب مستوى أكثر أهمية من التفكير و الإبداع البشري، فمع تغير إحتياجاتهم من المهم لعلماء البيانات أن يفهموا دورة الحياة الكاملة لمهامهم حتى يتمكنوا من نقل طاقتهم إلى مهام أعلى قيمة و الإستفادة من قدراتهم لرفع قيمتهم بالنسبة لشركاتهم


تطبيقات تقنية تعلم الآلة الآلي AutoML 

من بين الأمثلة على الشركات التي تستخدم تقنية "تعلم الآلة الآلي" أو AutoML نجد شركة Airbnb حيث يبحث المسؤولون فيها بإستمرار عن طرق جديدة لتطوير تطبيقات علم البيانات، يتضمن قدر لا بأس به من مشروعات علوم البيانات الخاصة بهم التعلم الآلي و تقنياته، و لأن العديد من أجزاء سير العمل الخاص بهذه التقنيات مملة فإن شركة Airbnb تستخدم التعلم الآلي لبناء نماذج قيمة للعملاء (LTV) بما في ذلك الضيوف و المضيفين و بذلك تسمح تلك النماذج للشركة بتحسين عملية صنع القرار و التفاعل مع المجتمع

تتجه الشركات نحو تعزيز القدرة التنبؤية من خلال دمج البيانات الضخمة مع "التعلم الآلي الآلي" المعقد حيث يتم نشر AutoML الذي يستخدم تعلُم الآلة لإنشاء ذكاء إصطناعي أفضل على أنه يتيح فرصًا لإضفاء الطابع الديمقراطي على تعلُم الآلة عن طريق السماح للشركات التي لديها خبرة محدودة في علم البيانات بإنشاء خطوط تحليلية مجهزة للتعامل مع قضايا الأعمال المحسنة بما في ذلك الكثير من الخوارزميات التي تعمل على أتمتة كتابة خوارزميات التعلم الآلي (ML) الأخرى

تقوم AutoML بأتمتة العملية من البداية إلى النهاية التعلم الآلي (ML) على مشاكل العالم الحقيقي، فمن خلال طريقة التمثيل يتكون الخط القياسي للتعلم الآلي مما يلي :

المعالجة المسبقة للبيانات لإستخراج الميزة
إختيار الميزة
الهندسة المميزة
إختيار الخوارزمية
إضافة إلى ضبط المعلمات المفرطة، لكن و على أي حال فإن القدرة و الوقت المستغرق لتنفيذ هذه الخطوات يدل ضمناً على وجود حاجز كبير للدخول

يتطلب النجاح في هندسة الميزات مستوى مرتفعًا من الكفاءة في المجال للتعرف على النقاط البارزة المثالية من خلال إجراء تكراري شاق بينما تسمح الأتمتة بإجراء حالات إستخدام مبسطة من خلال الإستفادة من خبرات علماء البيانات في المجال، و بشكل أو بآخر فإن الدمقرطة لنشاطات علم البيانات يجعل الطريق ممهدا لفئات جديدة من المطورين مما يوفر للمنظمات ميزة تنافسية مع الحد الأدنى من الإستثمارات .








إقرأ أيضا : 





Post a Comment

0 Comments