لتنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يؤدي مهام التعلم الآلي، يجب على المرء أن يفهم المفاهيم والعمليات الأساسية التي ينطوي عليها التعلم الآلي. التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكّن الأنظمة من التعلم والتحسين من التجربة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.
يوفر Google Cloud Machine Learning نظامًا أساسيًا وأدوات لتنفيذ نماذج التعلم الآلي وتطويرها ونشرها بكفاءة.
تتضمن عملية تنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي للتعلم الآلي عادةً عدة خطوات رئيسية:
1. تعريف المشكلة: الخطوة الأولى هي تحديد المشكلة التي سيعالجها نظام الذكاء الاصطناعي بوضوح. يتضمن ذلك تحديد بيانات الإدخال، والمخرجات المطلوبة، ونوع مهمة التعلم الآلي (على سبيل المثال، التصنيف، والانحدار، والتجميع).
2. جمع البيانات وإعدادها: تتطلب نماذج التعلم الآلي بيانات عالية الجودة للتدريب. يتضمن جمع البيانات جمع مجموعات البيانات ذات الصلة، وتنظيف البيانات لإزالة الأخطاء أو التناقضات، ومعالجتها مسبقًا لجعلها مناسبة للتدريب.
3. هندسة الميزات: تتضمن هندسة الميزات اختيار البيانات المدخلة وتحويلها لإنشاء ميزات ذات معنى تساعد نموذج التعلم الآلي على إجراء تنبؤات دقيقة. تتطلب هذه الخطوة معرفة المجال والإبداع لاستخراج المعلومات ذات الصلة من البيانات.
4. اختيار النموذج: يعد اختيار خوارزمية التعلم الآلي الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح نظام الذكاء الاصطناعي. يقدم Google Cloud Machine Learning مجموعة متنوعة من النماذج والأدوات المعدة مسبقًا لتحديد الخوارزمية الأكثر ملاءمة بناءً على المشكلة المطروحة.
5. التدريب النموذجي: يتضمن تدريب نموذج التعلم الآلي تغذيته بالبيانات المصنفة وتحسين معلماته لتقليل خطأ التنبؤ. يوفر Google Cloud Machine Learning بنية تحتية قابلة للتطوير لنماذج التدريب على مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة.
6. تقييم النموذج: بعد تدريب النموذج، من الضروري تقييم أدائه باستخدام بيانات التحقق للتأكد من تعميمه بشكل جيد على البيانات غير المرئية. تُستخدم مقاييس مثل الدقة والضبط والاستدعاء ودرجة F1 بشكل شائع لتقييم أداء النموذج.
7. ضبط المعلمات الفائقة: يعد ضبط المعلمات الفائقة لنموذج التعلم الآلي أمرًا ضروريًا لتحسين أدائه. يوفر Google Cloud Machine Learning أدوات ضبط تلقائية للمعلمات الفائقة لتبسيط هذه العملية وتحسين دقة النموذج.
8. نشر النموذج: بمجرد تدريب النموذج وتقييمه، يجب نشره لإجراء تنبؤات بشأن البيانات الجديدة. يوفر Google Cloud Machine Learning خدمات النشر لدمج النموذج في أنظمة الإنتاج وإجراء تنبؤات في الوقت الفعلي.
9. المراقبة والصيانة: تعد المراقبة المستمرة للنموذج المنشور أمرًا بالغ الأهمية لضمان بقاء أدائه مثاليًا بمرور الوقت. تعد مراقبة الانحراف في توزيع البيانات وتدهور النموذج وتحديث النموذج حسب الحاجة أمرًا ضروريًا للحفاظ على فعالية نظام الذكاء الاصطناعي.
يتضمن تنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي للتعلم الآلي نهجًا منظمًا يشمل تعريف المشكلة وإعداد البيانات واختيار النموذج والتدريب والتقييم والنشر والصيانة.
يقدم Google Cloud Machine Learning مجموعة شاملة من الأدوات والخدمات لتسهيل تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها بكفاءة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud:
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- ماذا تعني مجموعة البيانات الأكبر في الواقع؟
- ما هي بعض الأمثلة على المعلمات الفائقة للخوارزمية؟
- ما هو التعلم المجمع؟
- ماذا لو لم تكن خوارزمية التعلم الآلي المختارة مناسبة وكيف يمكن التأكد من اختيار الخوارزمية الصحيحة؟
- هل يحتاج نموذج التعلم الآلي إلى الإشراف أثناء التدريب؟
- ما هي المعلمات الأساسية المستخدمة في الخوارزميات القائمة على الشبكة العصبية؟
- ما هو TensorBoard؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning