دليل تعلم الآلة 2022

دليل تعلم الآلة 2022
لقد غيّر تعلُّم الآلة حياتنا خلال العقود القليلة الماضية – من التقاط الصور بخلفية ضبابية ووجه ضبابي إلى المساعدين الافتراضيين الذين يجيبون على استفساراتنا؛ فنحن نعتمد بشكل كبير على التطبيقات التي تنفذ تعلُّم الآلة في جوهرها.
سيقوم عالم البيانات بفحص البيانات المستلمة واستخراج رؤى قابلة للتنفيذ. وسيقوم مهندس تعلّم الآلة بإنشاء برنامج ذاتي التشغيل يستخدم البيانات المستخرجة ويقوم بأتمتة النماذج التنبؤية.
يتمتع هؤلاء المهندسون بالخبرة في مهارات علوم البيانات الأساسية مثل أساليب التحليل الكمي، والإحصاء، وهياكل البيانات والنمذجة، ومهارات هندسة البرمجيات الأساسية.
ومع الابتكارات المتعلقة بتعلم الآلة، ليس من المستغرب أن يختار أي متحمس يتطلع إلى التقدم في مجال تكنولوجيا البرمجيات تعلم الآلة كأساس لتعيين وظيفته.
نظرًا لأن تعلُّم الآلة هو عامل أساسي في علم البيانات، يتم تدريب الخوارزميات على إجراء تنبؤات من خلال الأساليب الإحصائية، مما يكشف عن معلومات مهمة في مشاريع التنقيب عن البيانات.
أهمية التعلم الآلي
يتمثل الهدف الرئيسي لتقنية تعلّم الآلة في مساعدة المؤسسات على تحسين إنتاجيتها الإجمالية وعملية اتخاذ القرار وسير العمليات. بالإضافة إلى ذلك، عندما تبدأ الآلات في التعلّم عبر الخوارزميات، فإنها ستساعد المشاريع على حل أنماط البيانات، مما يساعد المؤسسة على اتخاذ قرارات أفضل دون دعم بشري.
بعض فوائد التعلّم الآلي هي
تحول الأعمال
يعمل التعلّم الآلي على تغيير الأعمال مع إمكانية تقديم رؤى قيمة. على سبيل المثال، يستخدم قطاعا التأمين والتمويل هذه التكنولوجيا لخلق أنماط ذات مغزى ضمن البيانات الضخمة، ومنع الاحتيال، وتقديم خطط مخصصة للعديد من العملاء.
وعند النظر إلى قطاع الرعاية الصحية، تتيح لنا أجهزة استشعار اللياقة البدنية وأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء المدعومة بالتكنولوجيا إمكانية التحكم في صحتهم، مما يقلل الضغط على خبراء الرعاية الصحية.
كما يُستفاد من تعلّم الآلة في قطاع النفط والغاز لتحديد مصادر الطاقة الجديدة، والتنبؤ بأعطال الأنظمة، وتحليل المعادن الأرضية، وغير ذلك.
ومع تطور التقنيات إلى آفاق جديدة يومياً، يعمل تعلُّم الآلة على تعزيز نمو الأعمال أو المؤسسات. يسلط هذا الاتجاه الضوء على الدور الحيوي الذي يلعبه تعلُّم الآلة في تحول الأعمال.
التنبؤات الفورية
الميزة التي تجذب عشاق تعلّم الآلة هي المعالجة السريعة للبيانات الثاقبة من مصادر لا تعد ولا تحصى – مما يساعد على وضع تنبؤات تلقائية يمكن أن تكون ذات قيمة للشركات.
توفر خوارزميات تعلّم الآلة بيانات مفيدة عن أنماط الشراء والإنفاق لدى العملاء، مما يسمح للشركات بوضع إجراءات لتقليل الخسارة وزيادة الأرباح.
وعلاوة على ذلك، فهي تساعد في تحديد الأعمال المتراكمة للحملات التسويقية وسياسات اكتساب العملاء.
أنواع التعلم الآلي
يتم تصنيف التعلم الآلي إلى ثلاثة مجالات:
التعلم الخاضع للإشراف
هنا، يتم استخدام البيانات المصنفة لتدريب البيانات. بعد ذلك، تمر المدخلات عبر خوارزمية التعلم الآلي وتُستخدم لتدريب النموذج.
وبمجرد الانتهاء من ذلك، يمكننا إدخال بيانات غير معروفة في نموذج تعلّم الآلة المدرّب والحصول على استجابة جديدة مطلوبة.
الخوارزميات الرئيسية التي تُستخدم في التعلّم تحت الإشراف هي خوارزميات أشجار القرار للانحدار متعدد الحدود، وغيرها.
التعلم غير الخاضع للإشراف
في هذا النوع من التعلّم الآلي، تكون بيانات التدريب غير مصنفة وغير معروفة. ومع ذلك، فإن البيانات المصنفة ضرورية لتوجيه المدخلات إلى خوارزمية التعلم الآلي حيث يحدث التعلم غير الخاضع للإشراف.
تُستخدم هذه البيانات في الخوارزمية لتدريب النموذج. أخيرًا، يبحث النموذج المدرّب عن نمط ويولد النتيجة المطلوبة. تشبه هذه الحالة آلة Enigma التي تحاول فك الشفرة دون تدخل بشري.
الخوارزميات الرئيسية التي تُستخدم للتعلم غير الخاضع للإشراف هي تحليل المكونات الرئيسية تحليل المكونات الرئيسية الوسائل الضبابية أبريوري المربعات الصغرى الجزئية وغيرها.
التعلم المعزز
تقوم خوارزمية التعلم الآلي بتحديد البيانات من خلال عملية التجربة والخطأ في التعلم المعزز، ثم تقرر ما هو الإجراء الذي يحقق فوائد أعلى. هناك ثلاثة مكونات مهمة في هذا النوع من التعلم الآلي هي: الوكيل، والبيئة، والخطوات.
فالوكيل هو صانع القرار، وتتكون البيئة من كل ما يتفاعل معه الوكيل، والخطوات هي ما يفعله الوكيل. يحدث هذا النوع من التعلم الآلي عندما يختار صانع القرار الأنشطة التي تزيد من الربح المتوقع خلال فترة معينة.
المهارات التقنية لمهندسي تعلّم الآلة
لقد تعلمنا كيف يعمل تطبيق تعلّم الآلة، ثم تعرفنا على عروض العمل المختلفة في مجال تكنولوجيا المعلومات لمهندسي البرمجيات وعلماء البيانات. لكي تكون جزءاً من تكنولوجيا تعلّم الآلة، تحتاج إلى مهارات تقنية وشخصية محددة.
بنية الشبكات العصبية
الشبكات العصبية، التي تسمى الشبكات العصبية المحاكاة (SNN)، هي مجموعات الخوارزميات المحددة مسبقاً والمستخدمة لتنفيذ مهام التعلم الآلي.
وهي تقدم نماذج وتلعب دوراً حيوياً في هذه التكنولوجيا المستقبلية. والآن، يجب على الباحثين عن التعلم الآلي أن يكونوا ماهرين في الشبكات العصبية لأنها توفر فهمًا لكيفية عمل دماغنا وتساعد في نمذجة ومحاكاة الدماغ الاصطناعي.
بعض مجالات الشبكات العصبية الضرورية لتعلّم الآلة هي شبكة آلة بولتزمان الشبكات العصبية التلافيفية الشبكات العصبية التلقائية العميقة
معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
هي فرع من فروع اللغويات والذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب التي تُمكِّن الحواسيب من معالجة اللغة البشرية في شكل كلمات ونصوص منطوقة وفهم معناها بالكامل مع نية الكاتب.
بعض التقنيات والمكتبات الخاصة بتقنية البرمجة اللغوية العصبية المستخدمة في تعلّم الآلة هي Word2vec تلخيص Word2vec Genism & NLTK تحليل المشاعر
الرياضيات التطبيقية
يتعلق التعلم الآلي بتطوير خوارزميات يمكنها تعلم البيانات للتنبؤ. ومن ثم، فإن الرياضيات مهمة لحل حالات استخدام تعلم الآلة في مشاريع علوم البيانات. لذلك، لكي تكون مهندس تعلّم الآلة يجب أن تكون خبيراً في تخصصات الرياضيات التالية.
على سبيل المثال، اختيار الخوارزميات المناسبة لتتناسب مع النتائج، وفهم المعلمات والعمل معها، وتحديد أساليب التحقق من الصحة، وتقدير فترات الثقة.
إذا كنت تتساءل عن مستوى الكفاءة في الرياضيات الذي يجب أن يتمتع به الشخص ليكون مهندساً في مجال التعلم الآلي، فإن ذلك يعتمد على مركز المهندس.
نمذجة البيانات وتقييمها
عندما يتعين على تعلّم الآلة العمل مع بيانات واسعة النطاق وتوظيفها في التحليلات التنبؤية، تصبح نمذجة البيانات وتقييمها أمرًا ضروريًا للتعامل مع هذه الكميات الضخمة وتقدير جودة النموذج النهائي.
ومن ثم، فإن المفاهيم التالية هي مهارات يجب أن يتعلمها مهندس التعلم الآلي: النتيجة F1 لوغاريتم الخسارة متوسط الخطأ المطلق مصفوفة الارتباك دقة التصنيف المساحة تحت المنحنى متوسط الخطأ التربيعي
المهارات الشخصية لمهندسي تعلّم الآلة
على الرغم من أن هندسة تعلّم الآلة هي وظيفة تقنية، إلا أن المهارات الناعمة مثل حل المشكلات والتعاون مع الآخرين والتواصل وإدارة الوقت وما إلى ذلك، تؤدي إلى إنجاز المشروع وتسليمه بنجاح.
العمل الجماعي
غالبًا ما يكون مهندسو تعلُّم الآلة في مركز مبادرات الذكاء الاصطناعي داخل الشركة، لذا فهم يعملون بشكل طبيعي مع مهندسي البرمجيات ومديري المنتجات وعلماء البيانات والمسوقين والمختبرين. إن القدرة على العمل عن كثب مع الآخرين والمساهمة في بيئة عمل داعمة هي مهارة يبحث عنها العديد من مسؤولي التوظيف في مهندسي تعلُّم الآلة.
حل المشكلات
تُعد القدرة على حل المشكلات مهارة حيوية مطلوبة لكل من مهندسي البرمجيات وتعلم الآلة وعلماء البيانات. يركز تعلّم الآلة على حل المشكلات في الوقت الفعلي، لذا فإن القدرة على التفكير الإبداعي والنقدي في المشكلة وتطوير الحلول وفقاً لذلك هي مهارة أساسية.
التواصل
يجب أن يتمتع مهندسو تعلُّم الآلة بمهارات تواصل من الدرجة الأولى عند التواصل مع المساهمين فيما يتعلق بأهداف المشروع والجدول الزمني والتسليم المتوقع. بالإضافة إلى ذلك، نحن نعلم أن مهندسي تعلُّم الآلة يتعاونون مع علماء البيانات وفرق التسويق والمنتجات وعلماء الأبحاث وغير ذلك؛ ومن ثم، فإن مهارة التواصل أمر بالغ الأهمية.
معرفة المجال
لإنشاء برمجيات ذاتية التشغيل وتحسين الحلول التي يستفيد منها المستخدمون النهائيون والشركات، يجب أن يكون لدى مهندسي تعلُّم الآلة نظرة ثاقبة لمتطلبات الأعمال ونوع المشكلات التي يحلها البرنامج.
فبدون معرفة المجال، قد تفتقر توصيات مهندس تعلّم الآلة إلى الدقة، وقد تغفل مهمتهم عن جوانب مقنعة، وقد يكون تقييم النموذج أمرًا شاقًا.
مهارات البرمجة لمهندسي تعلّم الآلة
يتعلق التعلم الآلي بالبرمجة وتغذية الآلات لتنفيذ المهام. ولذلك، يجب أن يتمتع مهندسو تعلّم الآلة بخبرة عملية في برمجة البرمجيات والمواضيع ذات الصلة لتوفير الكود البرمجي.
خوارزميات ومكتبات تعلّم الآلة
من المتوقع أن يعمل مهندسو التعلم الآلي مع عدد لا يحصى من الخوارزميات والحزم والمكتبات كجزء من المهام اليومية.
يجب أن يكون مهندسو تعلّم الآلة ماهرين في خوارزميات ومكتبات تعلّم الآلة التالية: المعرفة في الحزم وواجهات برمجة التطبيقات – TensorFlow وSpark MLlib وsci-kit-learn وغيرها. تحديد واختيار المعلمات الفائقة التي تؤثر على نموذج التعلم والنتيجة. اختيار الخوارزمية التي توفر أفضل أداء من آلات ناقلات الدعم، ومصنفات بايز الساذجة، وغيرها.
يونيكس
يتطلب مهندسو التعلم الآلي أن تكون معظم الخوادم والمجموعات التي تعمل بها هي من نوع Linux (Unix). على الرغم من أنه يمكن إجراؤها على نظامي Mac وWindows، إلا أنه في أكثر من نصف الأحيان، يلزم تشغيلها على أنظمة Unix فقط. ولذلك، فإن امتلاك معرفة جيدة بنظامي لينكس ويونيكس أمر حيوي لكي تكون مهندساً في مجال التعلم الآلي.
أساسيات علوم الحاسوب والبرمجة
يجب أن يطبق المهندسون مفاهيم علوم الحاسب والبرمجة بدقة حسب الموقف. تلعب الأفكار التالية دورًا مهمًا في تعلّم الآلة وهي ضرورية في قائمة المهارات: الخوارزميات: البحث، والفرز، والتحسين، والبرمجة الديناميكية هندسة الحاسوب: الذاكرة، وعرض النطاق الترددي، وذاكرة التخزين المؤقت، والمعالجة الموزعة، وغير ذلك هياكل البيانات: قوائم الانتظار والأشجار والأكوام والرسوم البيانية والمصفوفات متعددة الأبعاد التعقيد وقابلية الحوسبة: الترميز الكبير O، P مقابل NP، والخوارزمية التقريبية، والمزيد.
تصميم النظم وهندسة البرمجيات
يجب أن يكون لدى مهندسي تعلّم الآلة معرفة قوية بالمجالات التالية من برمجة البرمجيات وتصميم الأنظمة، حيث إن كل ما يقومون به هو البرمجة تدابير من الدرجة الأولى للتحايل على الاختناقات وتطوير نتائج سهلة الاستخدام. توسيع نطاق الخوارزمية مع حجم البيانات. التفاعل مع مكونات ووحدات العمل المختلفة باستخدام مكالمات المكتبة، وواجهات برمجة تطبيقات REST، واستعلامات قواعد البيانات. منهجيات تصميم البرمجيات الأساسية والترميز مثل الاختبار وتحليل المتطلبات وإدارة الإصدارات.