كيف يمكن تطوير نماذج تعلم آلي دون خبرة برمجية أو تقنية؟

تخيل موظفاً يعمل في قسم خدمة العملاء بإحدى الشركات، يواجه يومياً عدداً كبيراً من استفسارات العملاء. يطور هذا الموظف وحده نموذج ذكاء اصطناعي يتعلم من الأسئلة السابقة والإجابات عنها، فيصبح النموذج قادراً على التنبؤ بالأسئلة الجديدة وتوليد الإجابات تلقائياً، كل ذلك دون الحاجة إلى أي خبرة برمجية أو فريق تقني متخصص.

هذا ليس خيالاً علمياً، فتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لم يعد عملية معقدة تتطلب خبرة برمجية وتقنية، فهناك العديد من الأدوات الجاهزة التي تتيح لأي شخص تطوير النماذج وتدريبها، تعرف هذه الأدوات باسم أوتو إم إل AutoML، وهي تتكون من واجهات بسيطة سهلة الاستخدام والتعلم.

التعلم الآلي متاح للجميع

في السابق، كان إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يتطلب خبرة كبيرة في البرمجة والإحصاء. لكن اليوم، بفضل أدوات التعلم الآلي التي تعرف باسم أوتو إم إل AutoML، أصبح بالإمكان أتمتة معظم الخطوات المعقدة لتطوير النماذج، مثل تجهيز البيانات واختيار الخوارزميات وضبط المعلمات. هذا يعني أن أي شخص يمكنه إنشاء نموذج تنبؤي أو تصنيفي بسهولة عن طريق واجهات رسومية بسيطة.

أشهر أدوات أوتو إم إل

تتولى أدوات أتو إل إم المهام التقنية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، فبدلاً من أن تقضي أسابيع في تعلم البرمجة والإحصاء، أصبح بإمكانك رفع بياناتك إلى الأداة وتحديد الهدف المطلوب وترك الأداة تبني النموذج بشكل تلقائي. هذا التحول جعل التعلم الآلي متاحاً للجميع.

فيما يلي قائمة بأشهر أدوات أوتو إم إل التي يمكن استخدامها لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي:

جوجل كلاود أوتو إم إل Google Cloud AutoML

من أبرز الحلول التي تقدمها جوجل، تتيح للشركات بناء نماذج متقدمة في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية وغيرها. يمكن استخدامها للتعرف إلى الصور أو لتحليل النصوص وتصنيفها، وهي مصممة لتكون سهلة الاستخدام حتى لمن ليست لديهم خبرة تقنية، وتعد خياراً مثالياً للشركات التي تعتمد على خدمات جوجل السحابية.

مايكروسوفت آزور أوتو إم إل Microsoft Azure AutoML

أحد الحلول التي طورتها شركة مايكروسوفت، وتتكامل مع برامج مثل إكسل Excel وباور بي آي Power BI، وتتيح للأشخاص العاديين تطوير نماذج مباشرة من البيانات التي يتعاملون معها يومياً، وذلك عن طريق واجهة رسومية مبسطة للغاية.

آتش تو أو أوتو إم إل H2O AutoML

أداة مفتوحة المصدر توفر مرونة كبيرة للمستخدمين سواء كانوا باحثين أو مطورين. تتميز بدعمها لمجموعة واسعة من الخوارزميات وإمكانات التخصيص لتمنح الشركات حرية كبيرة في بناء النماذج التي تناسب احتياجاتها الخاصة. الجيد فيها أنها مجانية تماماً، ما يجعلها خياراً جذاباً للشركات التي تبحث عن حلول لتطوير الذكاء الاصطناعي دون تكاليف إضافية.

كيف تستخدم هذه الأدوات؟

لاستخدام أدوات أوتو إم إل، عليك البدء بتحضير البيانات، ثم تحديد الهدف والمتغيرات، يليها تشغيل الأداة وضبط إعداداتها، وصولاً إلى تقييم النموذج ونشره ومراقبته. هذه الخطوات مترابطة، وكل خطوة تؤثر مباشرة في جودة النتائج ودقتها:

1. تحضير البيانات

تجميع البيانات من المصادر المتاحة ثم ترتيبها في جداول أو قواعد بيانات واضحة هو الأساس. يشمل ذلك ملء البيانات المفقودة وحذف المكررة أو المتناقضة وتوحيد التنسيقات مثل التواريخ والعملات وإزالة البيانات غير المفيدة حتى لا تشوش النموذج. كلما كانت البيانات منظمة ونظيفة، زادت قدرة الأداة على اكتشاف الأنماط الحقيقية.

2. تعريف الهدف والمتغيرات

تحديد ما تريد التنبؤ به بدقة يوجه الأداة لاختيار النوع الصحيح من النماذج. بعد تحديد الهدف، يجب تحديد المتغيرات المؤثرة التي ستستخدمها الأداة في التعلم.

3. تشغيل الأداة وضبط الإعدادات

بعد رفع البيانات وتحديد الهدف، تبدأ الأداة بتجربة خوارزميات متعددة وضبط معلماتها تلقائياً للوصول إلى أفضل أداء. يمكنك توجيه العملية عبر خيارات بسيطة مثل تحديد زمن التشغيل أو مقياس التقييم المفضل.

4. تقييم النموذج وتفسيره

تعرض الأداة مقاييس الأداء مثل الدقة ومعايير التنبؤ والرسوم التي توضح أهم المتغيرات المؤثرة. قراءة هذه النتائج تساعد على فهم لماذا يتخذ النموذج قراراته وكيف يمكن تحسينها. التفسير الجيد يحول المخرجات إلى معرفة عملية يمكن الوثوق بها.

5. النشر والتكامل

عندما يصل النموذج إلى مستوى أداء مقبول، يمكن نشره عبر واجهات جاهزة أو دمجه في أدوات العمل اليومية، ما يتيح استخدامه في العمل والاستفادة منه.

6. المراقبة والتحسين المستمر

بعد النشر، يجب مراقبة النتائج للتأكد من استقرار الأداء مع تغير البيانات أو الظروف. وعند ظهور أي انحراف أو تراجع، يعاد التدريب ببيانات أحدث أو تُعدل المتغيرات المختارة لتحسين الدقة. هذا النهج الدوري يحافظ على قيمة النموذج ويمنع تقادم قراراته.

اقرأ أيضاً:

أمثلة على نماذج مفيدة يمكن إنشاؤها باستخدام أدوات أوتو إم إل

يمكن لأدوات أوتو إم إل أن تستخدم لتطوير نماذج عملية تخدم مختلف أقسام الشركة وتساعد الموظفين على اتخاذ قرارات أفضل دون الحاجة إلى خبرة تقنية متقدمة، إليك بعض الأمثلة:

نموذج التنبؤ بالمبيعات

هذا النموذج يعتمد على بيانات المبيعات السابقة ليعطيك توقعات دقيقة حول حجم المبيعات في الأشهر القادمة. يفيد الشركات في التخطيط للمخزون وتحديد الأهداف الواقعية وتوقع الطلب على المنتجات بما يخفف من الهدر ويزيد الأرباح.

نموذج تصنيف العملاء

من خلال تحليل بيانات العملاء مثل تاريخ الشراء أو التفاعل مع الحملات التسويقية، يستطيع النموذج تقسيم العملاء إلى فئات مثل "عملاء دائمين" و"عملاء محتملين". هذا يساعد فرق التسويق على تخصيص العروض بشكل أفضل.

نموذج التنبؤ بترك العمل

باستخدام بيانات الموارد البشرية مثل الحضور والأداء ومدة الخدمة، يمكن للنموذج التنبؤ بالموظفين الأكثر عرضة لترك العمل. يفيد هذا النموذج في تعزيز سياسات الاحتفاظ بالموظفين وتحديد المشكلات قبل حدوثها وتجنب التوقف عن العمل بسبب غياب الموظفين.

نموذج تقييم الموردين

من خلال تحليل بيانات التوريد مثل الالتزام بالمواعيد وجودة المواد والمعدات، يمكن للنموذج تحديد الموردين الأكثر موثوقية. هذا يفيد قسم المشتريات في اختيار أفضل الموردين وتقليل مخاطر التأخير أو عدم جودة المواد والمعدات

نموذج تحليل رضا العملاء

يعتمد على مراجعات العملاء وتعليقاتهم المكتوبة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحديد مستوى الرضا أو الاستياء. وهو يفيد فرق خدمة العملاء في تحسين جودة الخدمة وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تطوير.

هذه ليست سوى بعض الأمثلة على النماذج التي يمكن لأي شخص تطويرها لخدمته أو خدمة شركته عن طريق أدوات أوتو إم إل، ما يثبت أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مقتصراً على الشركات الكبرى التي تمتلك فرق تطوير كبيرة ومتخصصة، بل للشركات جميعها وحتى الأفراد أيضاً.