التعلم الآلي المؤتمت AUTOMATED MACHINE LEARNING (AUTOML)

ما هو التعلم الآلي المؤتمت؟

يشير هذا المصطلح إلى عملية أتمتة المهام المُستهلكة للوقت اللازمة لتطوير نماذج التعلم الآلي. فتطوير النماذج بشكل يدوي يتطلب مصادر هائلة ووقتاً وخبرة كبيرة لبناء وتجربة الكثير من تلك النماذج والمقارنة بينها. يساعد التعلم الآلي المؤتمت علماء البيانات والمحللين والمطورين على بناء نماذج تعلم آلي عالية الكفاءة والإنتاجية، واستخدامها في العالم الحقيقي بكل سهولة. وذلك من خلال تطوير منصات أو مكتبات مفتوحة المصدر تبسط كل خطوة بدءاً من التعامل مع مجموعة البيانات وصولاً إلى إعداد النموذج للعمل.

ما أهمية التعلم الآلي المؤتمت؟

تتألف عملية بناء نماذج التعلم الآلي من خطوات عديدة تتطلب المعرفة والخبرة الرياضية ومهارات علوم الحاسوب. كما أنّ هناك عدد لا يحصى من احتمالات وقوع البشر في الأخطاء والانحياز، مما يؤدي إلى تقليل دقة النموذج وجودة النتائج. لذلك يتم اللجوء إلى التعلم الآلي المؤتمت من قبل المؤسسات لبناء نماذج فعالة بأقل وقت ممكن ودون إنفاق الكثير من المال، وبالتالي تحسين عائدات الاستثمار في مبادرات علوم البيانات.

يسمح التعلم الآلي المؤتمت للأعمال في جميع القطاعات، مثل الرعاية الصحية والأسواق المالية والتسويق والتصنيع وغيرها، بالاستفادة من قدرات التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي عن طريق أتمتة معظم المهام الضرورية لتطوير واستخدام نماذج تعلم وحلول ذكية تهدف إلى تطوير تلك الأعمال.