شارك
الرئيسية
2 دقائق ما هي دورة حياة تطوير نماذج التعلم الآلي؟
إطار عمل يتبعه علماء البيانات في مجال الذكاء الاصطناعي لبناء نماذج التعلم الآلي من الصفر، ويبدأ من التصور الأولي لمشروع معين، وينتقل إلى تطوير النموذج، وينتهي بقياس أدائه وتطويره المستمر. يمكن تقسيم دورة حياة نموذج التعلم الآلي إلى خمس مراحل رئيسية تتساوى في الأهمية. تشمل المراحل الخمس التخطيط وإعداد البيانات وبناء النموذج ونشره والمراقبة.
أهمية دورة حياة تطوير نموذج التعلم الآلي
يعد وضع إطار مفصل للعمل ووضع نماذج التعلم الآلي أمراً أساسياً لعدة أسباب، أهمها:
- يسلّط الضوء على دور كل شخص مشارك في تحليل البيانات.
- يوجّه جهود فريق العمل لبناء نموذج يعمل بكامل طاقته من البداية إلى الإنجاز.
- يحفّز العلماء والمطورين على العمل بدقة أكبر وتقديم نتائج من الدرجة الأولى.
- يساعد الفريق على فهم كيفية التعامل مع مشكلة معينة من أجل تعديل أو إعادة صياغة النماذج القديمة.
المراحل الخمس في دورة حياة تطوير نموذج التعلم الآلي
يعد المرور بدورة حياة تطوير نموذج التعلم الآلي سبباً مباشراً في نجاحه والحصول على نتائج إيجابية.
التخطيط
يتضمن التخطيط تحديد المشكلة المراد حلها بوضوح، وتحديد الأهداف المراد تحقيقها من النموذج وأخيراً تحديد معايير قياس النجاح.
مثلاً، يكون الهدف بناء نموذج تعلم آلي للتعرف التلقائي على الكلام، ويكون معيار قياس النجاح هو دقة النموذج بنسبة 86% بالحد الأدنى.
تجهيز البيانات
تكون مرحلة التجهيز الكامل للبيانات عملية أساسية للغاية ومن المحتمل أن تتعامل مع كمية كبيرة من البيانات، لذلك عليك التأكد من أنها دقيقة وذات صلة بالبدء في بناء النموذج. تنقسم لعدة مراحل وهي:
- مرحلة جمع البيانات وتسميتها.
- تنظيف البيانات من الضجيج والتشويش.
- استكشاف البيانات، يوفر نظرة خاطفة على الأنماط الشائعة بواسطة مكتبات عرض البيانات ويساعد علماء البيانات على فهم مجموعة البيانات بشكل أفضل قبل تطوير النموذج.
تطوير النموذج
يعد إعداد النموذج مرحلة أساسية في صميم دورة حياة نموذج التعلم الآلي، ويتضمن ثلاث نقاط فرعية وهي:
- اختيار نوع النموذج: يتم اختيار النموذج المراد استخدامه للتطوير. عادةً ما يتم اختيار النموذج بناءً على نوع البيانات التي لدينا والبيانات التي لديها أعلى معدل دقة.
- تدريب النموذج: في هذه المرحلة، يبدأ علماء البيانات في إجراء تجارب على النموذج. يدخلون البيانات في خوارزمية لاستخراج النتائج النهائية، ما يساعد على تعديل النموذج وفقاً للنتائج لتعيين تنبؤات أفضل.
- تقييم النموذج: بعد انتهاء النموذج من التدريب، تتضمن المرحلة النهائية تقييم مقاييس مثل الدقة لقياس أداء النموذج. كما يتضمن تحليلاً عميقاً للأخطاء والتحيزات، وهذا يسمح للمحللين بالتوصل إلى حلول لتحسينها.
دمج النموذج
يتم دمج نموذج التعلم الآلي في التطبيق لتوفير واجهة مستخدم سهلة الاستخدام. يعد دمج النموذج أحد أكثر المراحل صعوبة في دورة حياة نماذج التعلم الآلي. نتيجة لذلك، تفترض هذه المرحلة عادةً جهداً تعاونياً بين علماء البيانات وفرق تطوير التطبيقات.
المراقبة والتحسين المستمر
من الضروري إجراء الصيانة المستمرة وتحسين النموذج بشكل دوري. قد يتدهور النموذج بمرور الوقت مع تغير معطيات الواقع، ولضمان استمراره في تقديم تنبؤات دقيقة، يحتاج مهندسو البرمجيات إلى مراقبة النموذج بمساعدة برامج التحليلات التنبؤية والتحقق من مشكلات مثل انحراف البيانات أو التحيز.