كيف أصبح التعلُّم الآلي اتجاهاً تقنياً لعام 2022؟

كيف أصبح التعلُّم الآلي اتجاهًا تقنيًا لعام 2022؟
لقد غيّر التعلم الآلي (ML) حياتنا خلال العقود القليلة الماضية. من التقاط الصور ذات الخلفية الضبابية والوجه المركّز إلى المساعدين الافتراضيين مثل Alexa وGoogle Assistant وSiri الذين يجيبون على استفساراتنا، أصبحنا نعتمد بشكل كبير على التطبيقات التي تنفذ تعلّم الآلة في جوهرها.
تجمع هندسة تعلّم الآلة بين علم البيانات وهندسة البرمجيات. سيقوم عالم البيانات بفحص البيانات التي تم الحصول عليها واستخراج رؤى قابلة للتنفيذ؛ وسيقوم مهندس تعلّم الآلة بتطوير برنامج ذاتي التشغيل يستفيد من البيانات المستخرجة ويقوم بأتمتة النماذج التنبؤية.
ويتمتع هؤلاء المهندسون بالخبرة في مهارات علوم البيانات الأساسية مثل أساليب التحليل الكمي، والإحصائيات، وهياكل البيانات والنمذجة، وتطوير خطوط أنابيب البيانات، مع امتلاكهم مهارات هندسة البرمجيات الأساسية.
ومع وجود الكثير من الابتكارات حول هذه التكنولوجيا الناشئة، فلا عجب أن يختار أي متحمس يتطلع إلى التقدم في مجال تكنولوجيا البرمجيات والبرمجة تقنية التعلم الآلي كأساس لتعيين وظيفته.
في هذه المقالة، سنرى في هذه المقالة ما هو التعلم الآلي ومهندس التعلم الآلي؟ وأهميته وأنواعه المختلفة وما إلى ذلك.
ما هو التعلم الآلي (ML)؟
التعلُّم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب يركز على استخدام الخوارزميات والبيانات لمحاكاة كيفية تعلمنا نحن البشر، مما يعزز دقتها تدريجيًا. وبسبب تقنيات الحوسبة الجديدة، لم يعد تعلّم الآلة اليوم كما كان في السابق. فقدرتها على تطبيق العمليات الحسابية المعقدة تلقائيًا على البيانات الضخمة بشكل متكرر وأسرع هو تطور حديث.
وبما أن تعلّم الآلة هو عامل مركزي في علم البيانات، من خلال الأساليب الإحصائية – يتم تدريب الخوارزميات على إجراء التنبؤات، وكشف النقاب عن معلومات مهمة في مشاريع التنقيب عن البيانات. تقود هذه الرؤى عملية اتخاذ القرارات داخل الشركات، مما يؤثر على مقاييس النمو الرئيسية.
ما أهمية التعلُّم الآلي؟
كما في العنوان، سنستعرض أهمية أو فوائد تعلّم الآلة في مجال الأعمال وكيف تمضي المؤسسات قدماً في تطبيق تعلّم الآلة.
يتمثل الهدف الرئيسي لتقنية تعلّم الآلة في مساعدة الشركات على تحسين إنتاجيتها الإجمالية وعملية اتخاذ القرار وسير العمل. عندما تبدأ الآلات في التعلم من خلال الخوارزميات، فإنها ستساعد المشاريع في حل أنماط البيانات التي تساعد المؤسسة على اتخاذ قرارات أفضل دون الحاجة إلى البشر.
فيما يلي بعض الفوائد التي تقدمها تقنية التعلم الآلي
تحويل الأعمال
تعمل تقنية تعلّم الآلة على تحويل الشركات بفضل قدرتها على تقديم رؤى قيمة. يستخدم قطاعا التأمين والتمويل هذه التقنية لتحديد أنماط ذات مغزى ضمن مجموعات البيانات الضخمة، ومنع الاحتيال، وتقديم خطط مخصصة لمختلف العملاء.
وعند النظر إلى قطاع الرعاية الصحية، تتيح أجهزة استشعار اللياقة البدنية وأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء المدعومة بتقنية تعلّم الآلة للمستخدمين تولي مسؤولية صحتهم، وبالتالي تقليل الضغط على خبراء الرعاية الصحية.
كما يُستفاد من هذه التكنولوجيا في صناعة النفط والغاز لتحديد مصادر الطاقة الجديدة، وتحليل المعادن الأرضية، والتنبؤ بأعطال الأنظمة، وما إلى ذلك.
تتطور هذه التقنيات إلى آفاق جديدة كل يوم، كما أن تعلّم الآلة يعمل على تضخيم نمو الأعمال أو المؤسسات. وتتجه الشركات العالمية نحو تطبيق تعلّم الآلة في قطاعاتها لزيادة. يسلط هذا الاتجاه المستقبلي الضوء على الدور الحيوي الذي يلعبه التعلم الآلي في تحول الأعمال، والتفوق في المهارات المناسبة سيبقيك على الطريق حيث الفرص لا حدود لها.
التحليل والتقييم الفوري
نظرًا لأن الأعمال التجارية تدور حول عدد فائض من البيانات التي تتحرك داخل المؤسسة وخارجها، يجد الموظفون أن التعامل معها يوميًا أمرًا شاقًا. وبفضل ابتكار التعلم الآلي، يمكن للخوارزميات أن تساعد القوى العاملة في إجراء تحليلات وتقييمات استراتيجية فورية.
عندما ينشئ الموظف نموذج عمل من خلال تصفح العديد من مصادر البيانات، فإنه يتمكن من رؤية المتغيرات الأساسية. وبالمثل، يمكن أن يساعدك تعلّم الآلة في فهم ملاحظات العملاء وتفاعلهم وسلوكهم، مما يؤدي إلى اكتساب العملاء واستراتيجيات التسويق الرقمي بسلاسة.
التنبؤات الفورية
الميزة التي تُبهر عشاق تعلّم الآلة هي المعالجة السريعة للبيانات الثاقبة من مصادر لا تعد ولا تحصى. وهذا يساعد في عمل تنبؤات فورية يمكن أن تكون ذات قيمة للمؤسسات.
تقدم خوارزميات تعلّم الآلة بيانات مفيدة عن أنماط الشراء والإنفاق المختلفة للعملاء، مما يسمح للشركات بوضع إجراءات يمكن أن تقلل من الخسارة وتزيد من الأرباح.
كما أنها تساعد أيضاً في تحديد المتأخرات المتراكمة للحملات التسويقية وسياسات اكتساب العملاء. وباستخدام هذه البيانات، يمكن للموظفين تعديل إجراءات العمل وتعزيز رضا العملاء بشكل عام.
ومن المزايا الإضافية لخوارزمية تعلّم الآلة تحليل الزبدة، حيث يمكننا تحديد شرائح العملاء التي من المحتمل أن تترك العلامة التجارية للشركة.
ما هي الأنواع المختلفة للتعلم الآلي؟
في الأساس، ينقسم التعلم الآلي إلى 3 مجالات وهي كالتالي:
التعلم الخاضع للإشراف
هنا، يتم استخدام البيانات المصنفة لتدريب البيانات. تمر المدخلات عبر خوارزمية التعلم الآلي ويتم الاستفادة منها لتدريب النموذج. وبمجرد الانتهاء من ذلك، يمكننا تغذية البيانات غير المعروفة في نموذج التعلم الآلي المدرّب والحصول على استجابة جديدة مطلوبة.
أفضل الخوارزميات التي تُستخدم في التعلّم تحت الإشراف هي
الخوارزميات الساذجة
الانحدار متعدد الحدود
أشجار القرار
الانحدار الخطي
أقرب جيران K
التعلّم غير الخاضع للإشراف
في هذا النوع من التعلّم الآلي، تكون بيانات التدريب غير مصنفة وغير معروفة. فبدون بيانات موسومة، لا يمكن توجيه المدخلات إلى خوارزمية التعلم الآلي حيث يبدأ التعلم غير الخاضع للإشراف.
تُستخدم هذه البيانات في الخوارزمية لتدريب النموذج. يبحث النموذج المدرّب عن نمط ما ويولد النتيجة المطلوبة. في هذه الحالة، يكون الأمر مشابهًا لآلة Enigma التي تحاول فك الشفرة دون تدخل بشري.
أفضل الخوارزميات المستخدمة في التعلّم غير الخاضع للإشراف هي
تحليل المكونات الرئيسية
الوسائل الضبابية
أبريوري
المربعات الصغرى الجزئية
التجميع الهرمي K-means
التجميع الهرمي
التعلم المعزز
تحدد خوارزمية التعلّم الآلي البيانات من خلال عملية التجربة والخطأ في التعلّم المعزز، ثم تقرر ما هو الإجراء الذي يحقق فوائد أعلى. 3 مكونات مهمة لهذا النوع من التعلم الآلي هي – الوكيل والبيئة والإجراءات.
الوكيل هو صانع القرار، وتتكون البيئة من كل ما يتفاعل معه الوكيل، وأخيرًا، الإجراءات هي ما يفعله الوكيل. يحدث هذا النوع من التعلم الآلي عندما يختار صانع القرار الأنشطة التي تزيد من الربح المتوقع خلال فترة معينة.
ما هم مهندسو تعلّم الآلة؟
مهندسو تعلّم الآلة هم خبراء البرمجة الذين يقومون بالبحث والتطوير وإنشاء برامج ذاتية التشغيل لأتمتة النماذج التنبؤية. يقوم هؤلاء المهندسون بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستخدم كمية هائلة من البيانات لإنتاج وتطوير خوارزميات قادرة على التعلم واتخاذ القرارات.
ولتطوير نماذج تعلُّم الآلة عالية الأداء، تحتاج المؤسسة إلى مهندسي تعلُّم الآلة لتقييم البيانات وتحليلها وتنظيمها وإجراء الاختبارات وتحسين عمليات التعلُّم.
ما هي المهارات التقنية المطلوبة لمهندسي تعلّم الآلة؟
لقد تعرفنا على كيفية عمل تطبيق تعلّم الآلات، وما يتبعه من فرص عمل عديدة في مجال تكنولوجيا المعلومات لمهندسي البرمجيات وعلماء البيانات. لكي تكون جزءًا من تقنية تعلّم الآلة تحتاج إلى مهارات تقنية وشخصية محددة.
أولاً، سنرى المهارات التقنية المطلوبة للمهندس وهي
هندسة الشبكات العصبية
الشبكات العصبية، والتي تسمى أيضًا الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) أو الشبكة العصبية المحاكاة (SNN)، هي مجموعات الخوارزميات المحددة مسبقًا والمستخدمة لتنفيذ مهام تعلّم الآلة.
وهي توفر نماذج وتلعب دورًا حيويًا في هذه التقنية المستقبلية. والآن، يجب أن يكون الباحثون عن التعلم الآلي ماهرين في الشبكات العصبية لأنها توفر فهمًا لكيفية عمل دماغنا وتساعد في نمذجة ومحاكاة الدماغ الاصطناعي. كما أنها توفر معرفة متعمقة حول العمليات الحسابية المتوازية والمتسلسلة.
بعض مجالات الشبكات العصبية الضرورية لتعلّم الآلة هي
شبكة آلة بولتزمان الآلية
الشبكات العصبية التلافيفية
المبرمجات التلقائية العميقة
شبكة الذاكرة طويلة الأمد قصيرة المدى (LSTM) المدركات الحسية
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
هي فرع من فروع اللغويات والذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسوب التي تُمكِّن الحواسيب عند دمجها مع التعلم الآلي والتعلم العميق والنماذج الإحصائية من معالجة اللغة البشرية في شكل كلمات ونصوص منطوقة وفهم معناها الكامل مع نية الكاتب.
هناك العديد من التقنيات والمكتبات الخاصة بتقنية البرمجة اللغوية العصبية المستخدمة في تعلّم الآلة:
Word2vec
التلخيص
Genism & NLTK
تحليل المشاعر
الرياضيات التطبيقية
يتعلق التعلم الآلي بإنشاء خوارزميات يمكنها تعلم البيانات للتنبؤ. ومن ثم، فإن الرياضيات مهمة لحل مشاريع علوم البيانات حالات استخدام DL. إذا كنت ترغب في أن تكون مهندساً في تعلّم الآلات، يجب أن تكون خبيراً في تخصصات الرياضيات التالية.
ولكن لماذا الرياضيات؟ هناك العديد من الأسباب التي تجعل مهندس تعلّم الآلة يحتاج إلى الرياضيات أو يجب أن يعتمد عليها. على سبيل المثال، اختيار الخوارزميات المناسبة لتتناسب مع النتائج النهائية، 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 المرء ليكون مهندسًا في مجال التعلم الآلي، فإن ذلك يعتمد على المستوى الذي يعمل فيه المهندس. سيعطيك الرسم البياني الدائري الموضح أدناه فكرة عن مدى أهمية مفاهيم الرياضيات المختلفة لمهندس تعلّم الآلة.
نمذجة البيانات وتقييمها
يتعين على مهندس التعلم الآلي العمل مع كمية هائلة من البيانات واستخدامها في التحليلات التنبؤية. في مثل هذا السيناريو، تصبح نمذجة البيانات وتقييمها مفيدة في التعامل مع هذه الكميات الهائلة وتقدير جودة النموذج النهائي.
ومن ثم، فإن المفاهيم التالية هي مهارات يجب أن يتعلمها مهندس التعلم الآلي:
نتيجة F1
لوغاريتم الخسارة
متوسط الخطأ المطلق
مصفوفة الارتباك
دقة التصنيف
المساحة تحت المنحنى
متوسط الخطأ التربيعي
معالجة الفيديو والصوت
يختلف مفهوم المعالجة هذا عن البرمجة اللغوية العصبية لأنه لا يمكن تطبيق معالجة الصوت والفيديو إلا على الإشارات الصوتية. لهذا، فإن الأفكار التالية ضرورية لمهندس التعلم الآلي:
TensorFlow
تحويل فورييه (FT)
نظرية الموسيقى
تقنيات معالجة الإشارات المتقدمة
تستهدف معالجة الإشارات تحليل الإشارات وتعديلها وتوليفها لتقليل الضوضاء واستخراج أفضل ميزات الإشارة المقدمة. لهذا الغرض، تستفيد التقنيات من مفاهيم معينة مثل التحليل الطيفي للتردد الزمني الطيفي، ونظرية وخوارزميات التحسين المحدب والخوارزميات (النطاقات، والقص، والمنحنيات، والشرائح الموجية، وما إلى ذلك).
التعلم المعزز
التعلم المعزز هو مجال التعلم الآلي الذي يتخذ الإجراءات المناسبة من خلال توظيف العديد من الآلات والبرامج لزيادة المكافآت في سيناريو معين. على الرغم من أنه يلعب دورًا حيويًا في فهم وتعلّم التعلم المعزز والذكاء الاصطناعي؛ إلا أنه من المفيد للمبتدئين في مجال تعلّم الآلة أن يكون لديهم نظرة ثاقبة للمفهوم الأساسي للتعلّم المعزز.
ما هي المهارات الشخصية المطلوبة لمهندسي تعلّم الآلة؟
على الرغم من أن هندسة تعلّم الآلة هي وظيفة تقنية، إلا أن المهارات الشخصية مثل حل المشكلات، والتعاون مع الآخرين، والتواصل، وإدارة الوقت، وما إلى ذلك، هي ما يؤدي إلى إنجاز المشروع وتسليمه بنجاح.
فيما يلي بعض المهارات الناعمة الهامة التي يجب أن يمتلكها مهندس تعلم الآلة:
العمل الجماعي
غالبًا ما يكون مهندسو تعلّم الآلة في صميم مبادرات الذكاء الاصطناعي داخل الشركة، لذلك فهم يعملون بشكل طبيعي مع مهندسي البرمجيات ومديري المنتجات وعلماء البيانات والمسوقين والمختبرين. إن القدرة على العمل بشكل وثيق مع الآخرين والمساهمة في بيئة عمل داعمة هي مهارة يبحث عنها العديد من مسؤولي التوظيف في مهندسي تعلّم الآلة.
حل المشكلات
تعد القدرة على حل المشكلات مهارة مهمة 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.
الانفتاح على التعلم الجديد
تتطور مجالات تعلُّم الآلة والذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات بشكل كبير، ويجد الحاصلون على شهادة جامعية ويعملون كمهندسي تعلُّم الآلة طرقاً لتعلُّم أشياء جديدة من خلال ورش العمل والمعسكرات التدريبية والدراسة الذاتية.
سواءً كان تعلم أحدث لغات البرمجة أو إتقان أدوات جديدة، فإن أكثر مهندسي تعلّم الآلة كفاءةً منفتحون على مهارات التعلم الجديدة ويجددون باستمرار مجموعات الأدوات التي تعلموها.
التواصل
يجب أن يتمتع مهندسو تعلّم الآلة بمهارات تواصل ممتازة عند التواصل مع المساهمين فيما يتعلق بأهداف المشروع والجدول الزمني والتسليم المتوقع. نحن نعلم أن مهندسي تعلّم الآلة يتعاونون مع علماء البيانات، وفرق التسويق والمنتجات، وعلماء الأبحاث، وغير ذلك؛ وبالتالي، فإن مهارة التواصل أمر بالغ الأهمية.
معرفة المجال
لتطوير البرمجيات ذاتية التشغيل وتحسين الحلول التي يستفيد منها المستخدمون النهائيون والشركات، يجب أن يكون لدى مهندسي تعلّم الآلة نظرة ثاقبة لمتطلبات متطلبات الأعمال ونوع المشكلات التي يحلها البرنامج. فبدون معرفة المجال، قد تفتقر توصيات مهندس تعلّم الآلة إلى الدقة، وقد تغفل مهمته عن جوانب مقنعة، وقد يكون تقييم النموذج أمرًا شاقًا.
ما هي مهارات البرمجة اللازمة لمهندسي تعلّم الآلة؟
يتعلق التعلم الآلي بالبرمجة وتغذية الآلات لتنفيذ المهام. يجب أن يتمتع مهندسو تعلّم الآلة بخبرة عملية في برمجة البرمجيات والمواضيع ذات الصلة لتوفير الكود البرمجي.
دعونا نرى مهارات البرمجة التي يجب أن يكون مهندس تعلّم الآلة على دراية بها:
خوارزميات ومكتبات تعلّم الآلة
من المتوقع أن يعمل مهندسو تعلّم الآلة 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، و Spark MLlib، و scikit-learn، إلخ.
تحديد واختيار المعلمات الفائقة التي تؤثر على نموذج التعلم والنتيجة.
اختيار الخوارزمية التي توفر أفضل أداء من آلات ناقلات الدعم، ومصنفات باييز الساذجة وغيرها.
خبير في التعامل مع النماذج مثل أشجار القرار والشبكة العصبية وآلات SVMs وتحديد ما هو مناسب.
يونيكس
يحتاج مهندسو التعلم الآلي إلى أن تكون معظم الخوادم والمجموعات التي تعمل على نظام لينكس (Unix). على الرغم من أنه يمكن إجراؤها على نظامي Mac وWindows، إلا أنه في أكثر من نصف الوقت 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
بنية الحاسوب: الذاكرة، وعرض النطاق الترددي، وذاكرة التخزين المؤقت، والمعالجة الموزعة وغيرها.
هياكل البيانات: قوائم الانتظار والأشجار والأكوام والرسوم البيانية والمصفوفات متعددة الأبعاد
التعقيد وقابلية الحوسبة: الترميز الكبير O، P مقابل NP، الخوارزمية التقريبية، إلخ.
الحوسبة الموزعة
أن تكون مهندسًا للتعلم الآلي يعني العمل مع مجموعات بيانات ضخمة والتركيز على بنية تحتية واحدة معزولة، والانتشار بين مجموعات النظام لمشاركة البيانات. في مثل هذه الحالة، يجب على هؤلاء المهندسين معرفة مفهوم الحوسبة الموزعة.
هندسة البرمجيات وتصميم النظام
يجب أن يكون لدى مهندسي تعلّم الآلة معرفة جيدة بالمجالات التالية من برمجة البرمجيات وتصميم النظام، حيث أن 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 استدعاءات المكتبة وواجهات برمجة تطبيقات REST واستعلامات قاعدة البيانات.
منهجيات تصميم البرمجيات الأساسية والترميز مثل الاختبار وتحليل المتطلبات وإدارة الإصدارات.
ما هي البرامج الأساسية لإتقان مهندسي تعلّم الآلة؟
بالإضافة إلى المعرفة المتعمقة بلغات البرمجة مثل SQL وC++C وPython وJava، فإن العديد من مهندسي تعلّم الآلة هم أيضاً خبراء في الأدوات التالية
AWS ML
IBM Watson
تينسورفلو
R
ماتلاب
محرك جوجل السحابي للتعلم الآلي
ويكا
هادوب
أباتشي كافكا
عن الشركة
SPOTO هي حل شامل يقدم دورات تدريبية شاملة تقدم دورات تدريبية للحصول على الشهادات في مجموعة متنوعة من التقنيات التي ستمنحك السبق في هذا العالم التنافسي.
لمزيد من المعلومات حول كيف يمكن ل SPOTO مساعدتك في تحقيق أهدافك في الحصول على شهادة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، يُرجى زيارة موقعنا الإلكتروني.
نحن نوفر تدريباً في الفصول الدراسية والتدريب عبر الإنترنت بقيادة مدربين في جميع أنحاء العالم، يليه تدريب الشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.