كيف تتعلم التعلم الآلي
- ما هي خلفيتك، ماذا كنت تفعل قبل التعلم الآلي؟ كيف
- أدير أعمال خدمة Sethiالتقنيات. نحن نقدم لعملائنا حلولاً تعتمد على التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. على مدار العامين الماضيين ، عملنا مع بعض أكبر شركات Fortune 500.
لطالما كنت مفتونًا بالبيانات.حدد هذا خياري - بعد ذلك بدأت في البحث عن المعرفة والمهارات والخبرة في مجال التعلم الآلي من خلال التعلم القائم على المشاريع. لقد منحني هذا الفرصة لأصبح خبيرًا في التعلم الآلي في النظام البيئي التعليمي ، وهو نظام تعليمي لامركزي يعلم المهنيين وطلاب الجامعات لبناء منتجات حقيقية.
"إذا كانت البيانات والأتمتة والخوارزميات ذات أهمية ، فإن التعلم الآلي هو خيار مهني مربح"
كيف يبدأ الناس في تعلم التعلم الآلي؟ أليس هذا مجالًا يحتاج إلى معرفة أساسية وسنوات عديدة من التعليم؟
- المعرفة الأساسية في المجالالبرمجة هي ميزة إضافية ، وإلا فإن منحنى التعلم سيكون شديد الانحدار. يعد التعلم الآلي أيضًا المكون الرئيسي للمجالات الأكثر تطورًا - البيانات الضخمة والتحليلات التنبؤية واستخراج البيانات والإحصاءات الحسابية.
إذا كانت البيانات والأتمتة والخوارزميات تستدعيالفائدة ، فإن التعلم الآلي هو اختيار مهني مربح. يعد أخذ برنامج أو دورة تدريبية منظمة واحدة من أفضل الطرق لتعلم التعلم الآلي من البداية. أدى ارتفاع الطلب في هذه الصناعة إلى مئات الدورات التدريبية المباشرة وجهاً لوجه عبر الإنترنت.
- بماذا تنصح المطورين والمحللين الذين يرغبون في التطوير في هذا المجال؟
- التعلم الآلي لديه القدرة على تحقيق ذلكتطبيقات أكثر قوة وأكثر استجابة لاحتياجات المستخدم. يحتاج المطورون الذين يرغبون في تطبيق التعلم الآلي في التطبيقات إلى معرفة بعض الأشياء الأساسية التي ستساعدهم على النجاح:
- كلما زادت بيانات الخوارزمية ، أصبحت أكثر دقة ، لذا تجنب أخذ العينات الفرعية كلما أمكن ذلك.
- يعد اختيار أفضل طريقة للتعلم الآلي لمشكلة ما أمرًا أساسيًا ، وغالبًا ما يحدد النجاح أو الفشل.
- يمكن أن تكون نماذج التعلم الآلي جيدة فقط عندما تكون البيانات جيدة.
- إن فهم ميزات البيانات وتحسينها (عن طريق إنشاء ميزات جديدة وإزالة الميزات الموجودة) له تأثير كبير على القدرة على التنبؤ.
- أين يمكنك أن تتعلمه؟ ربما في الدورات أو المدارس؟
- لحسن الحظ ، يوجد اليوم العديد من المنصاتالتعلم عبر الإنترنت مثل النظام البيئي التعليمي حيث يمكنك تعلم مفاهيم مختلفة للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. في النظام البيئي التعليمي ، يمكنك التعلم من المطورين الخبراء من خلال المشاريع التي تشمل البرامج التعليمية وموارد المشروع. على سبيل المثال ، قمت بإنشاء عدة مشاريع مثل هذا:
- استرجاع الصور عن طريق التشابه باستخدام Tensorflow و Keras
- نقل النمط العصبي باستخدام Keras و Tensorflow
- كيفية القيام باكتشاف الوجه باستخدام OpenCV Haar Cascades
ما هي الأعمال التي تحتاجها وأيها لا تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي
- كيف "تبيع" الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للشركات وكيف تحسن عملها؟ لماذا تعتقد أن العمل أصبح أكثر علمية؟
- يمكن لخوارزميات التعلم الآلي بشكل متكررالتعلم بناءً على مجموعة البيانات المقدمة ، وفهم الأنماط ، والسلوك. هذه العملية متكررة وتتحسن باستمرار ، مما يساعد الشركات على التغيير باستمرار لتلبية احتياجات الأعمال والعملاء.
"يمكن لخوارزميات التعلم الآلي التعلم بشكل تكراري من مجموعة معينة من البيانات"
ما هي الشركات التي ستناسبها ولن تناسبها؟ ما هي المشاكل التي يمكن حلها بمساعدتهم؟
- الأهم من ذلك كله ، أن الأعمال التجارية تحتاج إلى التعلم الآلي ،الذي يتعامل مع تصنيف الصور أو تحليل النص أو النمذجة التنبؤية. بالنسبة لأنواع الأعمال الأخرى ، يمكن تدريب الخوارزميات على التوصية بشيء للمستخدم ، وجمع البيانات ، واستخدام التعلم العميق والشبكات العصبية. في صناعة الخدمات ، يمكن تدريب الخوارزميات مثل مدير مكتب المساعدة من خلال معالجة اللغة الطبيعية بناءً على شكاوى العملاء الشائعة.
- في هذا المجال ، يظهر شيء جديد كل يوم تقريبًا. كيف تتعقب ما يحدث ، ما الذي يجب أن توليه اهتمامًا خاصًا؟
- وجد تقرير حديث أن فرص العمل متاحةيتفوق مهندسو التعلم الآلي على الجميع من حيث الراتب والطلب والنمو. وأشارت الوثيقة أيضًا إلى أن الطلب على مهندسي التعلم الآلي زاد بنسبة 344%.
هذه المنطقة مهمة جدا لأنهايسمح للشركات برؤية اتجاهات سلوك العملاء وأنماط تشغيل الأعمال ، ويعزز تطوير منتجات جديدة. تجعل العديد من الشركات الرائدة مثل Facebook و Google و Uber التعلم الآلي جزءًا أساسيًا من عملياتها. سيساعد التطوير المهني المستمر المهنيين على الاستفادة من ارتفاع الطلب وانخفاض العرض في هذه الصناعة.
- غالبًا ما يستخدم التعلم الآلي في تحليل البيانات الضخمة. ما هي المنتجات الخارقة التي ستظهر هنا؟
أصبحت البيانات الضخمة مهمة مثل الكثيرينالمنظمات ، العامة والخاصة ، تجمع كميات هائلة من المعلومات في مناطق محددة. يعد دمج التعلم الآلي والبيانات الضخمة عملية لا تنتهي أبدًا. سنرى كيف يتم تطبيق خوارزميات التعلم الآلي على كل عنصر من عناصر العمل مع البيانات الضخمة ، بما في ذلك التجزئة وتحليلات البيانات والنمذجة.
- ما هي منافذ السوق الحرة المرتبطة بتطوير التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
- الذكاء الاصطناعي هو اختراقالتكنولوجيا الحديثة. هناك العديد من المجالات المتخصصة حيث يكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير. هناك تطبيقات متخصصة أخرى لم يتم تغطيتها في وسائل الإعلام ، لكنها موجودة في المنشورات العلمية. في السنوات القادمة ، سيحصلون على أكبر تطور ، وهم التعليم والبناء والتخطيط والتحليلات الترفيهية والرياضية.
- كيف ترى تطور التعلم الآلي؟ كيف يمكن أن تساعد الناس والشركات والدول؟
- التعلم الآلي يساعد الشركاتاستخدام الصيانة الوقائية لتقليل أعطال المعدات وزيادة الأرباح. مع تزايد الطلب على إمكانات معالجة البيانات الكبيرة والمعقدة ، سيساعد التعلم الآلي الشركات على استخدام بيانات المستهلك لإنشاء ملفات تعريف عملاء مفيدة ، وزيادة المبيعات ، وبناء ولاء للعلامة التجارية.
التعلم الآلي بدأ للتو في التطور. كل الأشياء الأكثر إثارة للاهتمام في المستقبل
ما هي أكبر المفاهيم الخاطئة حول البيانات الضخمة والتعلم الآلي؟
- أكبر اعتقاد خاطئ هوأن نماذج التعلم الآلي يمكنها حل جميع مشاكل هذا العالم. يأتي أحد أشهر الاقتباسات عن التعلم الآلي من Dave Waters: "يتعلم الطفل الزحف والمشي ثم الركض. في مجال التعلم الآلي ، نحن في مرحلة الزحف ".
سيكون هناك دائمًا في عملية التعلم الآليشخص متورط. ولكن هناك تحذير هنا. باستخدام الخوارزميات المحسّنة ، سنكون قادرين على القضاء على المشاركة البشرية تمامًا بعد تدريب نموذج معين للتعلم الآلي.
- لا يواكب الجميع الإنجازات في هذا المجال - ما الذي يجب أن ننتبه إليه؟
- آخر التطورات في مجال الآلةالتعلم اليوم هو التعلم الآلي الآلي (AutoML) ، وإدارة تشغيل التعلم الآلي (MLOps) ، والتعلم الآلي بدون رمز ، وتطوير التعلم الآلي منخفض الكود. هذه مفاهيم ستؤدي إلى مشاريع واعدة للغاية في السنوات القادمة.
- ما هي مشاكل غسل الأموال على المدى القصير والطويل؟ ماذا عن تحيز المطور ، والنوايا السيئة ، والمعايير الأخلاقية التي لا يمكن تدوينها وإضفاء الطابع الرسمي عليها؟
- أكبر التحديات في التعلم الآلي -إنه نقص في الموارد المؤهلة ، ونقص في جودة البيانات ، وفهم للعمليات التي تحتاج إلى أتمتة. إلى أن نحصل على بيانات نظيفة وموثوقة ، سيستمر محترفو التعلم الآلي في مواجهة التحديات في تطوير الخوارزميات والأنظمة التي تلبي الاحتياجات الدقيقة التي تم إنشاؤها من أجلها.
- متى وفي أي مجال سيُظهر الذكاء الاصطناعي نفسه بأكثر الطرق إثارة للاهتمام؟
- الذكاء الاصطناعي يصوغ المستقبلالإنسانية في جميع القطاعات تقريبًا. إنه بالفعل محرك رئيسي للتقنيات الناشئة مثل البيانات الضخمة والروبوتات وإنترنت الأشياء ، وسيظل مبتكرًا تقنيًا في المستقبل المنظور. اليوم ، من الصعب اختيار مجال واحد محدد ، نظرًا لأن جميع الصناعات تعمل اليوم بكميات كبيرة من البيانات ولديها احتياجات أتمتة مختلفة.
قراءة المزيد:
أكد علماء الآثار رسمياً الأساطير من الكتاب المقدس
تم العثور على قبر "كاهنة" أفروديت: أظهر العلماء ما وجدوه هناك
لقد رأى العلماء ما هو موجود على أراضي عاصمة المايا. فاجأهم الاكتشاف.