أفضل 6 حلول لتعلم الآلة في عام 2022

التعلم الآلي (ML) هو أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI). يزود التعلم الآلي الأنظمة بالقدرة على التعلم تلقائيًا وإجراء تحسينات من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. تستخدم خوارزميات ML الإحصائيات للعثور على أنماط في أنماط ضخمة من البيانات واستخدامها للتعلم بأنفسهم.

الهدف من ML هو السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم تلقائيًا دون أي تدخل أو إدخال أو مساعدة من البشر. تتكون البيانات المستخدمة للتعلم من الأرقام والصور والكلمات وما إلى ذلك. وفقًا لدراسة حديثة ، تستخدم 77٪ من الأجهزة التي نستخدمها اليوم تسهيلات تعلم الآلة.

المنصات التي تستخدم ML هي محركات بحث مثل Google و Baidu وأنظمة توصية من Netflix و YouTube و Spotify والمساعدين الصوتيين مثل Siri و Alexa وخلاصات الوسائط الاجتماعية مثل Facebook و Twitter.

يشتمل مبدأ ML على جمع أكبر قدر ممكن من البيانات واستخدامها للتعلم وتخمين الشيء الذي يجب أن يعجبك بعد ذلك. يجد ML نمطًا ويطبق المعرفة التي تم جمعها لاستخدامها من خلال اقتراح الخيارات التالية للشخص المعني.

تستمر الاتجاهات في التطور في هذا العالم الجديد من التكنولوجيا سريع الخطى مع حدوث تطورات جديدة في جميع أنحاء العالم. هنا ، نتوقع ما يخبئه المستقبل مع أفضل حلول التعلم الآلي.

أهم حلول التعلم الآلي لعام 2022

1. توفر نموذج حديث

منذ أن أصبح اعتماد ML على نطاق واسع ، يشهد أيضًا اتجاه موازٍ للوصول المفتوح إلى النماذج ارتفاعًا في شعبيته وتطوره. تعمل الشركات الكبيرة التي تطور ML على رفع مستوى أداء النموذج بالتوازي أيضًا. هذا ممكن بسبب مجموعات البيانات الكبيرة والشاملة المتوفرة معهم ، والتي يستخدمونها لتدريب النماذج من قبل ممارسين متخصصين في تعلم الآلة.

ومع ذلك ، لا تمتلك جميع الشركات رأس المال أو تكنولوجيا البحث لبناء مثل هذه النماذج من الصفر. ومن ثم ، فهم يستخدمون المساعدة في نقل التعلم حيث يمكنهم البناء أو إعادة توظيف النماذج التي خضعت لتدريب مكثف لتطوير نماذج عالية الأداء. وفي الوقت نفسه ، أدركت حتى الشركات الكبيرة أهمية وفوائد هذه المساهمات من الخارج لتطوير نماذجها.

يمكن أيضًا استخدام نماذج الوصول المفتوح أو النماذج العامة من قبل الطلاب الذين يقومون بتجربة ML. وبالمثل ، يمكن للهواة والمجموعات الأخرى أيضًا استخدام هذه النماذج الأساسية. قد تساهم التجارب الناجحة في هذه النماذج ، وفي نفس الوقت ، تعزز نموهم الوظيفي.

2. فرط الأتمتة

تدعم الأتمتة الفائقة فكرة إمكانية أتمتة أي شيء تقريبًا داخل الشركة. لقد اكتسب شعبية منذ بعض الوقت في جميع أنحاء العالم الآن ، ولكن مع انتشار الوباء العام الماضي ، ازدادت ضرورته والتأكيد عليه بشكل أكبر. شهدت أتمتة العمليات الذكية وأتمتة العمليات الرقمية دفعة قوية.

القوة الدافعة للأتمتة الفائقة هي ML و AI ، وهما قطاعاتها الرئيسية. الشرط الأساسي للمضي قدمًا في عمليات الأعمال الآلية هو أنه يجب أن تكون قادرة على التكيف وفقًا للظروف المتغيرة وأيضًا الاستجابة للظروف المفاجئة عندما يحين الوقت.

الموضوعات ذات الصلة: أهم تطبيقات التعلم الآلي

احصل على شهادة التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادة المتقدم في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

3. أدوات دعم فائقة لـ ML

في أيامنا هذه ، لا يكفي إنتاج نموذج ML فعال يقدم تنبؤات جيدة إلى حد ما. يتطلب ممارسو ML إمكانية تفسير النموذج حيث يفهمون سبب إجراء التنبؤات قبل تقرير ما إذا كان يجب أن يدخل النموذج في الإنتاج أم لا. غالبًا ما يكون هذا مهمًا في حالة المؤسسات التي يتم فيها فحص التنبؤات لعوامل مجتمعية مثل العدالة الاجتماعية والأخلاق والإنصاف.

من الأدوات القوية لتطوير النموذج استخدام بطاقات النماذج التي تعد مستندات تصميم تصف بشكل رسمي جميع جوانب النموذج. تشمل الجوانب التفاصيل التالية-

• نظرة عامة مفصلة تتكون من ملخص الغرض من النموذج.
• اللوجيستيات حول المؤلف روابط لوثائق إضافية وترخيص وتاريخ وما إلى ذلك.
• المواصفات الخاصة بالشبكات العصبية أو أنواع الطبقات والمدخلات والمخرجات.
• ملخص حول قيودها واعتباراتها ، بما في ذلك المعلومات المتعلقة بالمسائل الأخلاقية والمتعلقة بالخصوصية ، وقيود السرعة والدقة.
• مقياس أداء مستهدف وفعلي متوقع أساسًا مقابل الدقة الفعلية.

التصور هو أداة رئيسية أخرى. أحد الجوانب التي لا تقدر بثمن هو القدرة على تصور نموذج أثناء التصميم والتدريب وحتى أثناء التدقيق.

يمكن استخدام بطاقات النموذج من قبل أعضاء الفريق لتقييم أداء النموذج باستمرار مقابل ما هو محدد في البطاقة.

4. التحليل والتنبؤ بالأعمال

يمكن أن يساهم ML في التنبؤ بالأعمال ويساعد في اتخاذ قرارات مهمة ومستنيرة تتعلق بالأعمال. يقوم الخبراء بجمع وفحص مجموعة من البيانات خلال فترة زمنية محددة ، والتي يتم استخدامها بعد ذلك لاتخاذ قرارات ذكية. بمجرد تدريب ML باستخدام مجموعات بيانات متنوعة ، يمكنه تقديم التخمينات بدقة تصل إلى 95٪ تقريبًا.

نتوقع أن المنظمات سوف تدمج الشبكات العصبية المتكررة والحصول على نتائج تنبؤ عالية الدقة. تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام ML في العثور على الأنماط المخفية التي ربما فاتتك. أفضل مثال على استخدامه هو في شركات التأمين لتحديد عمليات الاحتيال المحتملة التي قد تكون مكلفة للغاية. قد يساعد ML في اكتشاف الأنماط المخفية وإجراء تنبؤات دقيقة وفقًا لذلك.

5. ML وإنترنت الأشياء (IoT)

توقع المحلل الاقتصادي Transforma Insights أن سوق إنترنت الأشياء سيطور 24.1 مليار جهاز في عام 2030 ، مما يؤدي إلى دخل 1.5 تريليون دولار في جميع أنحاء العالم بسبب تطوره السريع.

يتقاطع استخدام التعلم الآلي وإنترنت الأشياء. يستخدم إنتاج أجهزة إنترنت الأشياء ML و AI والتعلم العميق لجعل الخدمات أكثر ذكاءً وأمانًا. بطريقة مماثلة ، توفر شبكات أجهزة استشعار وأجهزة إنترنت الأشياء كميات هائلة من البيانات لتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لكي تعمل بشكل فعال.

6. ML عند الحافة

من المتوقع أن ينمو الاستدلال على الحافة بشكل كبير خلال عام 2022. ومن بين العوامل المختلفة التي تساهم في هذا النمو ، العاملان الرئيسيان هما نمو إنترنت الأشياء والاعتماد الأكبر على الأجهزة للقيام بالعمل عن بُعد.

تستخدم الأجهزة الموجهة للمؤسسات والمستهلكين مثل Google-mini تعلم ML مدعومًا بالسحابة. في الأساس ، تقوم ML المدعومة من السحابة بجمع البيانات عن طريق استحضار صور للأجهزة الصغيرة مع الوصول إلى الإنترنت وإرسالها إلى السحابة للاستدلال. إنه ضروري في العديد من المواقف مثل اكتشاف الاحتيال من قبل البنوك وفي الحالات التي لا يمثل فيها وقت الاستجابة الطويل مشكلة. ولكن في حالة الأجهزة الطرفية ، فإنها تكتسب قوة المعالجة المطلوبة لإجراء التداخل عند الحافة.

مثال على هذه التكنولوجيا على الحافة هو Coral by Google. تمتلك وحدة معالجة موتر على متن الطائرة (TPU) وتتعامل مع العديد من حالات استخدام إنترنت الأشياء (على سبيل المثال ، تحليلات الأصوات والصور). يوضح هذا أن الاستدلال أصبح ممكنًا الآن بدون أي اتصال بالإنترنت ونهاية خلفية سحابية مع التكنولوجيا المعبأة في عامل الشكل الصغير. الميزة الإضافية التي يوفرها ML at the edge هي الأمان من خلال الاحتفاظ بالبيانات المجمعة على الجهاز نفسه.

من الناحية الفنية ، تتطلب عمليات النشر المذكورة أعلاه نماذج ML أصغر يتم نقلها بسرعة وتناسبها مع الأجهزة المضمنة ذات سعة التخزين المحدودة. هنا ، التكميم هو الحل لتقليل حجم النموذج.

وفقًا للإحصاءات المقدمة من Gartner ، يتم استخدام ML بشكل أو بآخر في حوالي 37 ٪ من جميع الشركات لأعمالها التي تمت مراجعتها. ومن المقدر أيضًا أن يتم تأسيس حوالي 80٪ من التطورات الحديثة على ML و AI بحلول عام 2022.

هناك زيادة في الطلب والاهتمام بـ ML مع العديد من الأنماط والتقنيات الجديدة التي تتصاعد مع العدد المتزايد من التطبيقات المفيدة.

اقرأ أيضًا: مشاريع التعلم الآلي للمبتدئين

خاتمة

مع كل المهارات المكتسبة ، يمكنك أن تصبح نشطًا على منصات تنافسية أخرى أيضًا لاختبار مهاراتك والحصول على مزيد من التدريب العملي. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الدورة التدريبية ، فراجع صفحة Executive PG Program in Machine Learning & AI وتحدث إلى مستشارنا المهني لمزيد من المعلومات.

قيادة الثورة التكنولوجية التي يقودها الذكاء الاصطناعي

تقدم بطلب للحصول على برنامج الشهادة المتقدمة في تعلم الآلة و البرمجة اللغوية العصبية