دورData Science Pipelines هو تنظيم وأتمتة خطوات علم البيانات في سلسلة متكاملة، مما يجعل العملية أكثر كفاءة وقابلة للتكرار. تتضمن هذه الخطوات عادة:
• جمع البيانات من مصادر مختلفة.
• تنظيفها ومعالجتها المسبقة.
• هندسة الميزات وتحويل البيانات.
• تدريب النماذج وضبط المعلمات.
• تقييم النماذج ونشرها في الإنتاج.
يساعد استخدام الـ Pipelines على:
• تسريع دورة التطوير عبر أتمتة المهام المتكررة.
• تقليل الأخطاء البشرية وضمان الاتساق.
• تسهيل التعاون بين فرق علم البيانات والهندسة.
• إعادة استخدام النماذج بسهولة في مشاريع مختلفة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق