ما هو مسار التعلم الآلي؟

يعد مسار التعلم الآلي عنصرًا أساسيًا في تطوير وإنتاج أنظمة التعلم الآلي، حيث يساعد علماء البيانات ومهندسي البيانات على إدارة تعقيد عملية التعلم الآلي الشاملة ومساعدتهم على تطوير حلول دقيقة وقابلة للتوسع لمجموعة واسعة من التطبيقات.

توفر مسارات التعلم الآلي العديد من الفوائد.

• النمذجة: تمكّنك المسارات من تقسيم عملية التعلّم الآلي إلى خطوات معيارية محددة جيدًا. يمكن تطوير كل خطوة واختبارها وتحسينها بشكل مستقل، مما يجعل إدارة وصيانة سير العمل أسهل.
  
  
• إمكانية إعادة الإنتاج: تجعل مسارات التعلم الآلي إعادة إنتاج التجارب أسهل. من خلال تحديد تسلسل الخطوات ومعلماتها في مسار، يمكنك إعادة إنشاء العملية بأكملها بدقة، مما يضمن نتائج متسقة. إذا فشلت خطوة أو تدهور أداء النموذج، فيمكن تكوين المسار لرفع التنبيهات أو اتخاذ إجراءات تصحيحية.
  
  
• الكفاءة:تعمل المسارات على أتمتة العديد من المهام الروتينية، مثل المعالجة المسبقة، وهندسة الميزات وتقييم النموذج. يمكن أن توفر هذه الكفاءة قدرًا كبيرًا من الوقت وتقلل من مخاطر الأخطاء.
  
  
• قابلية التوسع: يمكن توسيع المسارات بسهولة للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو سير العمل المعقد. مع نمو تعقيد البيانات والنموذج، يمكنك ضبط المسار دون الحاجة إلى إعادة تكوين كل شيء من البداية، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا طويلًا.
  
  
• التجريب: يمكنك تجربة تقنيات مختلفة للمعالجة المسبقة للبيانات واختيارات السمات والنماذج من خلال تعديل الخطوات الفردية داخل المسار. تتيح هذه المرونة إمكانية التكرار والتحسين السريع.
  
  
• النشر: تسهل المسارات نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج. بمجرد إنشاء مسار محدد جيدًا لتدريب النموذج وتقييمه، يمكنك دمجه بسهولة في التطبيق أو النظام الخاص بك.
  
  
• التعاون: تعمل المسارات على تسهيل تعاون فرق علماء البيانات والمهندسين. نظرًا لأن سير العمل منظم وموثق، فمن الأسهل على أعضاء الفريق فهم المشروع والمساهمة فيه.
  
  
• التحكم في الإصدار والتوثيق: يمكنك استخدام أنظمة التحكم في الإصدارات لتتبع التغييرات في رموز وتكوين المسار الخاص بك، مما يضمن إمكانية الرجوع إلى الإصدارات السابقة عند الحاجة. المسار المنظم جيدًا يشجع على توثيق أفضل لكل خطوة.

تتطور تكنولوجيا التعلم الآلي بوتيرة سريعة، ولكن يمكننا تحديد بعض الخطوات العامة التي تشارك في عملية بناء ونشر نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق .

1. جمع البيانات: في هذه المرحلة الأولية، يتم جمع البيانات الجديدة من مصادر البيانات المختلفة، مثل قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات أو الملفات. غالبًا ما يتضمن استيعاب البيانات هذا بيانات غير منسقة قد تتطلب معالجة مسبقة لتكون مفيدة.
   
   
2. المعالجة المسبقة للبيانات: تتضمن هذه المرحلة تنظيف البيانات و تحويلها وإعداد الإدخال للنمذجة. تتضمن خطوات المعالجة المسبقة الشائعة معالجة القيم المفقودة وترميز المتغيرات الفئوية وتوسيع نطاق الميزات العددية وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
   
   
3. هندسة الميزات: هندسة الميزات هي عملية إنشاء ميزات جديدة أو تحديد الميزات ذات الصلة من البيانات التي يمكن أن تحسّن القوة التنبؤية للنموذج. غالبا ما تتطلب هذه الخطوة معرفة المجال والإبداع.
   
   
4. اختيار النموذج: في هذه المرحلة، تقوم باختيار خوارزمية (خوارزميات) التعلّم الآلي المناسبة بناءً على نوع المشكلة (مثل التصنيف، الانحدار)، وخصائص البيانات، ومتطلبات الأداء. يمكنك أيضًا التفكير في ضبط المعلمات الفائقة.
   
   
5. تدريب النموذج: يتم تدريب النموذج (النماذج) المحدد على مجموعة بيانات التدريب باستخدام الخوارزمية (الخوارزميات) المختارة. يتضمن ذلك تعلم الأنماط والعلاقات الأساسية داخل بيانات التدريب. يمكن أيضا استخدام النماذج المدربة مسبقًا، بدلًا من تدريب نموذج جديد.
   
   
6. تقييم النموذج: بعد التدريب، يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة بيانات اختبار منفصلة أو من خلال التحقق التبادلي. تعتمد مقاييس التقييم الشائعة على المشكلة المحددة ولكنها قد تشمل الدقة أو الضبط أو الاستدعاء أو درجة F1 أو متوسط الخطأ التربيعي أو غيرها.
   
   
7. نشر النموذج: بمجرد تطوير نموذج مرضٍ وتقييمه، يمكن نشره في بيئة إنتاج حيث يمكنه إجراء تنبؤات على بيانات جديدة غير مرئية. قد يتضمن النشر إنشاء واجهات برمجة تطبيقات والتكامل مع الأنظمة الأخرى.
   
   
8. المراقبة والصيانة: بعد النشر، من المهم مراقبة أداء النموذج باستمرار وإعادة تدريبه حسب الحاجة للتكيف مع أنماط البيانات المتغيرة. تضمن هذه الخطوة أن يظل النموذج دقيقًا وموثوقًا به في البيئة الواقعية.

دورات حياة التعلم الآلي يمكن أن تختلف في التعقيد وقد تتضمن خطوات إضافية اعتمادًا على حالة الاستخدام، مثل تحسين المعلمات الفائقة والتحقق المتبادل وتحديد السمات. الهدف من مسار التعلم الآلي هو أتمتة هذه العمليات وتوحيدها، مما يسهل تطوير نماذج التعلم الآلي وصيانتها لمختلف التطبيقات.

يرتبط تاريخ مسارات التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا بتطور كل من التعلم الآلي وعلم البيانات كمجالات. بينما يسبق مفهوم سير عمليات معالجة البيانات التعلم الآلي، فإن تقنين والاستخدام الواسع النطاق لمسارات التعلم الآلي كما نعرفها اليوم قد تطور مؤخرًا.

عمليات سير عمل معالجة البيانات المبكرة (ما قبل الألفينات): قبل الانتشار الواسع للتعلم الآلي، كانت عمليات سير عمل معالجة البيانات تُستخدم لمهام مثل تنظيف البيانات وتحويلها وتحليلها. كانت عمليات سير العمل هذه يدوية عادة وتتضمن البرمجة النصية أو استخدام أدوات مثل جدول بيانات. ومع ذلك، لم يكن التعلم الآلي جزءًا أساسيًا من هذه العمليات خلال هذه الفترة.

ظهور التعلم الآلي (عقد الألفينيات): اكتسب التعلم الآلي مكانة بارزة في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين مع التقدم في الخوارزميات والقدرة الحاسوبية وتوافر مجموعات البيانات الكبيرة. بدأ الباحثون وعلماء البيانات في تطبيق التعلم الآلي على مجالات مختلفة، مما أدى إلى تزايد الحاجة إلى سير عمل منهجي وآلي.

صعود علم البيانات (أواخر العقد الأول من الألفية الثانية إلى أوائل العقد الثاني): أصبح المصطلح "علم البيانات" شائعًا كمجال متعدد التخصصات يجمع بين الإحصاء وتحليل البيانات والتعلم الآلي. شهدت هذه الحقبة تقنين عمليات سير عمل علم البيانات، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات واختيار النماذج وتقييمها، والتي أصبحت الآن جزءًا لا يتجزأ من مسارات التعلم الآلي.

تطوير مكتبات وأدوات التعلم الآلي (عقد 2010): جلب العقد الأول من القرن الحادي والعشرين تطوير مكتبات وأدوات التعلم الآلي التي سهلت إنشاء المسارات. مكتبات مثل scikit-learn (لـ Python) و Caret (لـ R) وفرت واجهات برمجة تطبيقات موحدة لبناء وتقييم نماذج التعلم الآلي، مما يسهل إنشاء مسارات.

ظهور التعلم الآلي المؤتمت (عقد 2010): ظهرت أدوات ومنصات التعلم الآلي المؤتمت (AutoML)، بهدف أتمتة عملية بناء مسارات التعلم الآلي. تعمل هذه الأدوات عادةً على أتمتة المهام مثل ضبط المعلمات الفائقة واختيار السمات واختيار النموذج، مما يجعل التعلم الآلي أكثر سهولة للخبراء من خلال التصور والبرامج التعليمية. Apache Airflow هو مثال على منصة إدارة سير العمل مفتوحة المصدر التي يمكن استخدامها لبناء مسارات البيانات.

التكامل مع عمليات التطوير (عقد 2010): بدأت مسارات التعلم الآلي في التكامل مع ممارسات عمليات التطوير لتمكين التكامل المستمر والنشر (CI/CD) لنماذج التعلم الآلي. وقد أكد التكامل على الحاجة إلى قابلية التكرار والتحكم في الإصدار والمراقبة في مسارات التعلم الآلي (ML). يُشار إلى هذا التكامل باسم عمليات التعلُّم الآلي أو MLOps، والذي يساعد فرق علوم البيانات على إدارة تعقيدات إدارة تنسيق التعلُّم الآلي بفعالية. في النشر في الوقت الفعلي، يرد المسار على طلب في غضون مللي ثانية من الطلب.