AutoML (Automated Machine Learning) هو نهج يهدف إلى أتمتة دورة بناء النماذج في علم البيانات، ابتداءً من معالجة البيانات وحتى اختيار وضبط أفضل خوارزمية. يُستخدم لتسريع العمل وتقليل الحاجة إلى خبرة تقنية عميقة.
أدواره تشمل:
• اختيار الخوارزميات المناسبة بناءً على طبيعة البيانات.
• ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning) تلقائيًا.
• معالجة البيانات المسبقة (Preprocessing) مثل التطبيع أو الترميز.
• تقييم النماذج ومقارنتها باستخدام مقاييس دقيقة.
تطبيقاته واسعة مثل: التنبؤ بسلوك العملاء، كشف الاحتيال، التحليلات الطبية، وتحسين سلاسل التوريد. اختصار،AutoML يجعل بناء النماذج أكثر سهولة، سرعة، ودقة حتى لغير المتخصصين.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق