المزيد من مقالات تعلم الآلة.....مقالات تعلم الآلة

AutoML: التعلم الآلي التلقائي

لقد كان التعلم الآلي إنجازًا بارزًا في مجال الذكاء الاصطناعي. الخوارزميات الكامنة وراء نجاح التعلم الآلي هي الشبكات العصبية العميقة التي تم إجراؤها بعد سنوات من البحث من خلال الباحثين الخبراء. كانت الصعوبات الوحيدة التي واجهها الباحثون هي اكتشاف التعلم الآلي التلقائي AutoML.

AutoML هو ذلك المجال الذي يهدف إلى أتمتة أسلوب خوارزميات التعلم الآلي. حتى الآن، يهدف AutoML فقط إلى بناء الحلول من خلال الانضمام إلى المكونات الحساسة المصممة يدويًا.

الطريقة البديلة الوحيدة لاستخدام المكونات المصممة يدويًا في AutoML هي البحث عن الخوارزمية بأكملها من مستويات الصفر. التحدي الرئيسي في استكشاف الخوارزمية بأكملها من الصفر هو أنها تحتاج إلى استكشاف مكثف. وهذا له بعض الفوائد أيضًا، ولكنه يتطلب منا أن نمر بما نعرفه بالفعل، مما قد يساعدنا في تحسين هياكل التعلم الآلي لدينا.

على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في بناء مبنى من مستويات الصفر، فهناك فرص كبيرة جدًا لفرص تقوية هيكل المبنى الخاص بك بدلاً من مجرد تشييد مبنى بغرف مسبقة الصنع.

ما هو AutoML؟

يجعل AutoML قوة خوارزمية التعلم الآلي متاحة لك حتى إذا لم تكن لديك المعرفة الكاملة بالتعلم الآلي. يمكنك استخدام التعلم الآلي التلقائي لبناء قدرات خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بك لإنشاء نماذج التعلم الآلي المخصصة بالكامل والتي يمكن استخدامها وفقًا لاحتياجات عملك.

بالاسم AutoML، حصلنا على فكرة أنه يعني التعلم الآلي التلقائي Automatic Machine Learning. يوفر AutoML طرقًا لإتاحة خوارزميات التعلم الآلي لرجال الأعمال الذين لا يستطيعون تعيين عالم بيانات. إنه سهل بقدر ما يمكن استخدامه كنظام أساسي كامل للتعلم الآلي حتى إذا كنت لا تعرف ما هو التعلم الآلي.

متى تستخدم التعلم الآلي الآلي؟

يمكنك تطبيق AutoML أو Automatic Machine Learning إذا كنت تريد من التعلم الآلي تدريب نموذج وضبط المعلمات الفائقة hyperparameters نيابة عنك باستخدام المقياس الهدف الذي تحدده لـ AutoML. سيقلل التعلم الآلي التلقائي من عملية إعداد خوارزمية التعلم الآلي بغض النظر عن تجربتك في التعلم الآلي.

يمكن لعلماء البيانات ومحللي البيانات وغيرهم من خبراء التعلم الآلي استخدام التعلم الآلي التلقائي من أجل:

  1. تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي بدون معرفة برمجية ذات خبرة.
  2. يوفر الوقت والموارد.
  3. الاستفادة من أفضل ممارسات علم البيانات.
  4. تقديم الحلول الأكثر ذكاءً ودقة.

آمل أن تكون قد أحببت هذه المقالة على AutoML ، فلا تتردد في طرح أسئلتك القيمة في قسم التعليقات.

بواسطة
AMAN KHARWAL
المصدر
thecleverprogrammer

د. علاء طعيمة

كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات / جامعة القادسية / العراق

مقالات ذات صلة

‫2 تعليقات

  1. مساء الخير دكتور … ما تقدمه من معلومات في هذا المجال هو اثراء للمحتوى العربي واللغة العربية في هذا المجال ، ما اطمع به من حضرتك هو ان تكون لحضرتك قناة على اليوتيوب تقدم بها هذا المحتوى الرائع حول ما يخص التعلم العميق وتعلم الالة مع الشكر والتقدير

    1. السلام عليكم..محتوى رائع و مفيد ..سؤالي هل ممكن استخدام والاستفادة من التعليم الالي الالي لطلبة الدراسات العليا..دكتوراة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى