في عالم تتجه جميع قطاعاته نحو الرقمنة، أصبح هناك العديد من الشركات على اختلاف مجالاتها وأحجامها تقوم بتنفيذ واستخدام آليات وأدوات الذكاء الاصطناعي ضمن أعمالها في صور متنوعة. فإما أن تكون في شكل تحليلات تنبؤية، أو أنظمة للتعرف على الأنماط باختلافها، أو أنظمة للمحادثة إلخ.
وكل ما تم ذكره يعتمد بشكل رئيسي على فهم مشكلات الأعمال ولكي يتم معالجة هذه المشكلات يجب تطبيق خوارزميات علم البيانات وتطبيقات تعلم الآلة على المشكلات بشكل احترافي، بما يساعد على بناء نموذج التعلم الآلي الذي يلبي احتياجات المشروعات على اختلافها ويسهم في تقديم حلول لجميع المشكلات التي يمكن أن تواجهها تلك الأعمال.
ونحن في معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي نقدم لك كورس تعلُم الآلة التدريبي الأقوى باستخدام لغة البرمجة بايثون Python والذي ستتمكن من خلاله من إتقان كافة الأساليب والآليات والتقنيات المبتكرة التي من شأنها أن ترفع من مستوى مهارات تحليل البيانات لديك وتمكنك من بناء النماذج باحترافية وتطويعها والاستفادة منها في كافة مجالات الأعمال على اختلافها لتحقيق أهدافك المنشودة التي تتطلع إليها.
وفيما يلي استعراض تلخيصي للخطوات التي تمكنك من بناء نموذج تعلُم آلي قائم على البيانات بشكل احترافي مستمد مما نقوم بتدريسه لدينا في الكورس التدريبي الأفضل في تعلُم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون Python.
أعرني كامل تركيزك وانتباهك وهيا بنا:
6 خطوات تمكنك من بناء نموذج تعلُم آلي بشكل احترافي:
الخطوة الأولى: فهم وتحديد مشكلات الأعمال لضمان النجاح:
عند التفكير في بناء نموذج قوي للتعلم الآلي، لا بد من معرفة المشكلات التي تحاول حلها قبل محاولة حلها. فعليك قبل البدء أن تقوم بفهم أهداف المشروع ومتطلباته، ثم تقوم بتحويل ذلك الفهم إلى مشكلة يمكن تعريفها بشكل مناسب لنموذج التعلم الآلي ووضع خطة أولية لتحقيق أهداف النموذج.
ويمكنك أن تسأل نفسك عدة أسئلة للوقوف على مرادك من ذلك النموذج وما تريد أن يحققه بالضبط:
- ما هو هدف العمل الذي يتطلب حلًا معرفيًا Cognitive Solution?
- · ما هي معايير النجاح المحددة للنموذج؟
- · ما هي المدخلات المتوقعة للنموذج والمخرجات المتوقعة؟
- · ما هي خصائص المشكلة التي يتم حلها؟
- · كيف سيتم قياس نتائج النموذج؟
فإذا تم الإيجابة على كل هذه الأسئلة وأكثر سوف يسهم ذلك بشكل فعال في زيادة فرص نجاح نموذج التعلُم الآلي الذي سيتم بناؤه.
الخطوة الثانية: فهم البيانات وتحديدها:
يتم بناء نموذج التعلم الآلي من خلال الاعتماد على التعلم من بيانات التدريب، ثم تطبيق تلك المعرفة المكتسبة على البيانات الجديدة التي لم يسبق لها مثيل من أجل بناء التوقعات لتحقيق الأهداف.
ويجب أن تأخذ بعين الاعتبار أن نقص البيانات سوف يمنعك من بناء النموذج بشكل احترافي، وكذلك لا بد أن تعلم أن الأمر ليس توقيفي على مجرد توافر البيانات فحسب وإنما لا بد أن تكون هذه البيانات مفيدة ونقية وفي حالة جيدة.
وهناك عدد من الأسئلة التي لا بد أن يتم مراعاتها عند بناء نموذج التعلُم الآلي منها:
- أين مصادر البيانات اللازمة لتدريب النموذج؟
- · ما كمية البيانات اللازمة لبناء نموذج التعلم الآلي بشكل احترافي وسليم؟
- · ما هي كمية ونوعية بيانات التدريب الحالية؟
- · كيف يتم تقسيم بيانات مجموعة الاختبار وبيانات مجموعة التدريب؟
- · بالنسبة لمهام التعلم تحت الإشراف، هل هناك طريقة لتصنيف هذه البيانات؟
- · هل يمكن استخدام النماذج المدربة مسبقا؟
- · هل هناك احتياجات خاصة للوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي على الأجهزة المتطورة أو في الأماكن التي يصعب الوصول إليها؟
تساعدك الإجابة على هذه الأسئلة المهمة في التعامل مع كمية البيانات ونوعيتها بالإضافة إلى فهم نوع البيانات اللازمة لجعل النموذج يعمل.
إضافةً إلى ذلك، تحتاج إلى معرفة كيفية عمل النموذج على بيانات واقعية فعلى سبيل المثال: هل سيتم استخدام النموذج في وضع عدم الاتصال، أو سيتم استخدامه في الوقت الفعلي ليعمل بمتطلبات عالية الأداء لتوفير نتائج فورية؟ ستقوم هذه المعلومات كذلك بتحديد نوع البيانات المطلوبة ومتطلبات الوصول إليها.
ومن المهم بم كان معرفة ما إذا كانت هناك اختلافات بين البيانات الواقعية وبيانات التدريب بالإضافة إلى بيانات الاختبار والنهج الذي ستتبعه للتحقق من صحة وأداء نموذج التعلم الآلي وتقييمه.
الخطوة الثالثة: جمع البيانات وإعدادها:
بمجرد تحديد بياناتك بشكل مناسب، تحتاج إلى جمع تلك البيانات حتى يمكن استخدامها لتدريب نموذج تعلم الآلة الذي تبنيه. وينصب التركيز على الأنشطة التي تركز على البيانات اللازمة لاستخدامها في عمليات النمذجة. وتتضمن إجراءات عملية إعداد البيانات وجمعها وتنقيتها ما يلي:
- جمع البيانات من مصادر مختلفة.
- · توحيد التنسيقات عبر مصادر البيانات المختلفة.
- · استبدال البيانات غير الصحيحة.
- · تعزيز وزيادة البيانات.
- · إضافة المزيد من الأبعاد مع كميات محسوبة مسبقًا ومعلومات مجمعة حسب الحاجة.
- · إزالة المعلومات الغريبة وإلغاء البيانات المكررة.
- · إزالة البيانات غير المتصلة من التدريب لتحسين النتائج.
ويمكن أن تستغرق مهام إعداد البيانات وتنقيتها قدرًا كبيرًا من الوقت وذلك يرجع إلى أن نماذج التعلم الآلي تحتاج إلى التعلم من البيانات لذا فإن الوقت المستغرق في تجميع وإعداد وتنقية البيانات لا يذهب سدى وإنما يسهم في نتائج جيدة للنموذج الذي يتم بناؤه بشكل احترافي ودقيق.
الخطوة الرابعة: تدريب النموذج:
بمجرد أن تكون البيانات في شكل قابل للاستخدام وأنت تعرف المشكلة التي تحاول حلها، فقد حان الوقت أخيرًا للانتقال إلى الخطوة التي طالما سعيت إليها عند تفكيرك في بناء نموذج تعلُم آلي، فعليك أن تقوم بتدريب النموذج للتعلم من البيانات عالية الجودة التي قمت بإعدادها من قبل.
ولتدريب النموذج بشكل احترافي عليك القيام بعدة إجراءات منها:
- تحديد الخوارزمية الصحيحة بناءً على هدف التعلم ومتطلبات البيانات.
- · تكوين وضبط المعايير الفائقة للحصول على الأداء الأمثل وتحديد طريقة التكرار لتحقيق أفضل المعلمات Hyperparameters.
- · تحديد الميزات التي توفر أفضل النتائج.
- · تطوير نماذج المجموعات لتحسين الأداء.
- · تحديد متطلبات تشغيل النموذج ونشره.
يمكن بعد ذلك تقييم النموذج الناتج لتحديد ما إذا كان يلبي متطلبات العمل والمتطلبات التشغيلية أم لا.
الخطوة الخامسة: تقييم النموذج:
لتقييم النموذج يجب عليك القيام بما يلي:
- تقييم النماذج باستخدام نهج التحقق ومجموعة بيانات التحقق.
- · تحديد قيم مصفوفة الارتباك Confusion Matrix لمشاكل التصنيف.
- · تحديد طرق التحقق المتقاطع K-Fold إذا تم استخدام هذا النهج.
- · مزيد من الضبط الفائق للمعلمات للحصول على الأداء الأمثل.
- · قارن نموذج التعلم الآلي بالنموذج الأساسي أو مجريات الأمور.
فتقييم النموذج يجعلك تقف على مدى فاعلية النموذج وكيفية عمله في العالم الحقيقي.
الخطوة السادسة: تجربة وضبط النموذج:
عندما تكون واثقًا من أن نموذج التعلم الآلي يمكن أن يعمل في العالم الواقعي فقد حان الوقت للوقوف على جودته وما سيحققه من نتائج. لفعل ذلك، عليك أن تقوم بالإجراءات التالية:
- نشر النموذج مع قياس ورصد أدائه باستمرار.
- · وضع معيار أساسي يمكن من خلاله قياس التكرارات المستقبلية للنموذج.
- · التحسين المستمر للجوانب المختلفة من النموذج لتحسين الأداء العام.
وينبغي أن تأخذ بعين الاعتبار من بين الأمور الهامة المتعلقة باعتبارات التشغيل، إصدار النماذج وتكرارها، نشر النموذج ورصده وتدريجه في بيئات التطوير والإنتاج المختلفة للاستفادة منه في كافة الأمور الممكنة.
ما الذي ستتعلمه خلال كورس تعلُم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون المقدم من IMP؟
من خلال كورس تعلم الآلة التدريبي الأقوى باستخدام لغة البرمجة بايثون Python والمقدم من معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في العالم العربي، سوف تتمكن من إتقان ومعرفة:
- كيفية تطبيق مختلف تقنيات علم البيانات والتعلم الآلي لتحليل وتصور مجموعة البيانات باستخدام لغة البرمجة بايثون.
- إجراء تحليل البيانات وبناء النماذج بشكل احترافي باستخدام لغة البرمجة بايثون Python.
- تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي باستخدام لغة البرمجة بايثون.
- تعلم OOP (البرمجة الشيئية) وهيكلة البيانات في Python.
كل ذلك وأكثر سوف تتقنه خلال الكورس التدريبي الأفضل في مجال تعلم الآلة باستخدام لغة البرمجة بايثون والذي يقدمه معهد محترفي الإدارة (IMP) الرائد في هذا المجال في مصر والعالم العربي.
إن كنت ترغب في رفع مستوى حياتك المهنية والارتقاء بأعمالك إلى القمة، قم بحجز مكانك الآن في كورس تعلُم الآلة مع بايثون وتمتع بتطبيق كافة الآليات والأساليب والتقنيات بشكل عملي خلال الكورس.
اتصل الآن.
