لماذا يجب عليك استخدام التعلم الآلي التلقائي؟

يستخدم التعلم الآلي طرقًا وخوارزميات متنوعة لمعالجة البيانات وبناء نموذج لإجراء تنبؤات دقيقة.

يتطلب معرفةً بخوارزميات التعلم الآلي ومهارات علوم الحاسوب لبناء نموذج تعلم آلي يدويًا، مما يقلل من سهولة الاستخدام والوظائف المتاحة للمستخدمين غير التقنيين.

حتى بالنسبة للخبراء والمؤهلين لبناء نموذج تعلم آلي يدويًا، فإن الأمر يستهلك وقتًا وجهدًا كبيرين، إذ يتعين عليهم المرور بجميع الخطوات لإنجاز المهام وتحقيق النتائج المطلوبة.

هذه العملية تعتمد على الإنسان وهي متكررة. يجب أن يقضي خبراء التعلم الآلي معظم وقتهم في تنظيف البيانات ومعالجتها وإعدادها لبناء النموذج. فضلًا عن ذلك، فإن الأخطاء البشرية والتحيز واردان ويتسببان في عدم دقة النموذج.

فيما يلي الخطوات المبسطة لعملية بناء نموذج التعلم الآلي:

• جمع البيانات
• معالجة البيانات مسبقًا
• استخراج الميزات من البيانات
• تدريب النموذج
• اختبار النموذج والتحقق منه
• نشر النموذج

ومع ذلك، يتيح لنا التعلم الآلي التلقائي تطبيق نماذج التعلم الآلي بسهولة والوصول إلى الحلول من خلال أتمتة هذه الخطوات.

التعلم الآلي التلقائي متاح للجميع. لا تحتاج إلى أن تكون عالم بيانات أو خبير تعلم آلي لبناء نموذج التصنيف الخاص بك.

كيف يعمل التعلم الآلي التلقائي: يجب عليك تحميل البيانات، ثم يختبر التعلم الآلي التلقائي نماذج وخوارزميات تعلم آلي مختلفة، ويختار أفضل نموذج تعلم آلي، ويراقب أداءه.

مع التعلم الآلي التلقائي، يمكنك التأكد من الدقة. لأن التعلم الآلي التلقائي يقلل من احتمالية عدم دقة النموذج الناجمة عن الأخطاء البشرية أو التحيز، ويؤدي إلى نماذج تصنيف أفضل ويحقق درجة أعلى من الدقة.

يجعل التعلم الآلي التلقائي العملية بأكملها بسيطة وآلية.

• يوفر الكثير من الوقت والجهد
• يجعل التعلم الآلي متاحًا بسهولة
• يمكن للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة أو خلفية في التعلم الآلي استخدامه بسهولة
• لا أخطاء بشرية أو تحيز

حالات استخدام التعلم الآلي التلقائي:

مشاكل التصنيف

في مشكلة التصنيف، نريد بناء نموذج تصنيف يتنبأ بالتسميات التي يجب تعيينها من عدد ثابت من الفئات أو التسميات للبيانات.

تتضمن أمثلة التصنيف الشائعة اكتشاف الكائنات، والتعرف على الكتابة اليدوية، وكشف الاحتيال.

مشاكل الانحدار

تتنبأ نماذج الانحدار بالقيم الرقمية. ومن أبرز الأمثلة الشائعة التنبؤ بسعر المبيعات والتنبؤ بسعر المنزل.

اختيار الميزات

إذا لم تختر خوارزمية التعلم الآلي الميزات بشكل صحيح، فسيكون لذلك تأثير كبير على دقة النموذج وكذلك وقت البناء. ولكن مع التعلم الآلي التلقائي، يتم اختيار الميزات بكفاءة أكبر.

اختيار الخوارزمية

قد تكون عملية إيجاد الخوارزمية المثلى واختيار أفضل خوارزمية نمذجة تعطي أعلى دقة مستهلكةً للوقت جدًا وتتطلب استخدام طرق تقييم مختلفة. ومع ذلك، يختار التعلم الآلي التلقائي الخوارزميات الأنسب لمشكلة التعلم الآلي من خلال عملية آلية توفر الكثير من الوقت والطاقة وتعطي أدق تنبؤ.

ضبط النموذج

عند ضبط النموذج، يُعدّ الوصول إلى أفضل المعاملات الفائقة أمرًا بالغ الأهمية وله تأثير كبير على دقة النموذج، غير أن المعاملات الفائقة التي تنتج أعلى دقة وأكثر التنبؤات دقةً يتم تعديلها من خلال عملية تجربة وخطأ إذا تم تعيينها يدويًا، وهو ما يستغرق بطبيعة الحال وقتًا وجهدًا كبيرين ويتطلب أيضًا تقييمًا يدويًا وتكرارًا للعملية. ومع ذلك، يجعل التعلم الآلي التلقائي الأمر أسهل بكثير عن طريق إيجاد أفضل المعاملات الفائقة تلقائيًا للخوارزميات المختارة للنموذج.

تقييم النموذج

بعد تدريب نموذج التعلم الآلي، يجب تقييم أدائه والتحقق منه، لأنه من المهم معرفة كيفية عمل النموذج على البيانات الجديدة وتحديد ما إذا كانت لديه تنبؤات دقيقة أم لا، والتأكد من عدم وجود إفراط في التخصيص أو نقص فيه. فقط بعد التقييم، وإذا كانت النتيجة ناجحة، يمكننا الوثوق بدقة التنبؤات بواسطة النموذج على البيانات الجديدة. ومع ذلك، سيقيّم التعلم الآلي التلقائي تلقائيًا أداء النموذج وكفاءته ويجعل العملية أسهل بكثير لخبراء التعلم الآلي.

سجّل اليوم أو احجز عرضًا توضيحيًا مجانًا مع Klassifier لمعرفة المزيد.