الهندسة
تطوير تطبيقات التعلم الآلي في عام 2025
هل تساءلت يومًا لماذا تستمر نتفليكس في اقتراح مقاطع الفيديو لمشاهدتها بناءً على ما شاهدته بالفعل؟
هل هذه معجزة؟ تطوير تطبيقات التعلم الآلي ليس أقل من سحر. يوفر اقتراحات بناءً على المعلومات المحفوظة لديك لإنشاء واجهة مستخدم أبسط.
في هذا المنشور، سننظر في أحدث اتجاهات التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة (ML) وكيف يمكن أن تساعد الشركات على النمو وإضافة قيمة. من GenAI الذي يطور محتوى وسائط متعددة متطور إلى ظهور لغات نماذج صغيرة (SLM)، ستكون الاتجاهات التالية هي المسيطرة على الأخبار في عام 2025.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي (ML) هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر والآلات من التعلم بنفس الطريقة التي يتعلم بها البشر، لتنفيذ المهام بشكل مستقل، ولتحسين أدائها ودقتها من خلال الخبرة والتعرض لبيانات جديدة.
الحاجة إلى التعلم الآلي
التعلم الآلي مهم لأنه يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وتحسين أدائها في مهام معينة دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح.
فيما يلي بعض المجالات المحددة التي يتم فيها استخدام خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي:
نمذجة التنبؤ: يمكن استخدام تطوير تطبيقات التعلم الآلي لبناء نماذج للتنبؤ تساعد المؤسسات في اتخاذ قرارات أكثر إبلاغاً. التعلم الآلي، على سبيل المثال، لديه القدرة على التنبؤ بمن هم العملاء الأكثر عرضة لشراء منتج معين وأيضًا أي المرضى الأكثر عرضة للإصابة بمرض معين.
معالجة اللغة الطبيعية: تُستخدم خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي لإنشاء أنظمة تفهم وتفسير اللغة البشرية. وهذا أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل التعرف على الصوت، والدردشة الآلية، والمترجمين.
رؤية الكمبيوتر: يُستخدم تطوير تطبيقات التعلم الآلي لإنشاء أنظمة تكتشف وتفهم الصور والأفلام. هذا أمر حرج للاستخدامات مثل السيارات الذاتية القيادة، وأنظمة المراقبة، وتصوير الطب.
طرق التعلم الآلي
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من نماذج التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة.
التعلم تحت الإشراف
التعلم تحت الإشراف، المعروف أيضًا بتعلم الآلة تحت إشراف، يُعرّف على أنه استخدام مجموعات بيانات موسومة لتعليم الخوارزميات لتصنيف البيانات بشكل صحيح أو التنبؤ بالأحداث. مع إدخال بيانات الإدخال في النموذج، تُعدل الأوزان حتى يتم ضبط النموذج بشكل صحيح. يحدث هذا كجزء من عملية التحقق المتبادل لمنع النموذج من الالتواء أو التقصير.
التعلم غير المراقب
التعلم غير المراقب، المعروف أيضًا باسم التعلم الآلي غير المراقب، هو تحليل وفرز مجموعات البيانات الخام باستخدام خوارزميات تطوير تطبيقات التعلم الآلي. تحدد هذه الخوارزميات الأنماط أو مجموعات البيانات المخفية دون الحاجة إلى تدخل بشري. إن قدرة التعلم غير المراقب على اكتشاف أوجه الشبه والاختلافات في البيانات تجعلها متميزة لاستكشاف البيانات، وتقنيات البيع العابر، وتقسيم المستهلكين، والتعرف على الصور والنماذج.
التعلم شبه المراقب
يوفر التعلم شبه المراقب توازنًا جيدًا بين التعلم تحت الإشراف والتعلم غير المراقب. أثناء التعليم، يتم استخدام مجموعة بيانات موسومة صغيرة لتوجيه التصنيف واستخراج الميزات من مجموعة بيانات أكبر غير موسومة. يمكن أن يتجاوز التعلم غير المراقب مشكلة نقص البيانات الموصوفة لنظام تعلم تحت الإشراف. كما أنه يساعد عندما يكون وسم كمية كافية من البيانات مكلفاً جداً.
كيف تعمل خوارزميات التعلم الآلي؟
تتعلم خوارزمية التعلم الآلي الأنماط والعلاقات من البيانات لإنتاج توقعات أو تقديرات دون برمجة كل مهمة يدويًا.
إليك وصف بسيط لكيفية عمل خوارزمية تعلم الآلة النموذجية في تطوير التطبيقات المحمولة:
جمع البيانات
أولاً، سيتم جمع المعلومات ذات الصلة أو تنسيقها. قد تتضمن هذه البيانات أمثلة، وميزات، أو خصائص ذات صلة بالعملية الحالية، مثل الصور، والنص، وبيانات الأرقام، وما إلى ذلك.
معالجة البيانات
غالبًا ما يكون إعداد البيانات مطلوبًا قبل إدخالها في الخوارزمية. قد تشمل هذه العملية تنظيف البيانات (إزالة القيم المفقودة والشاذة)، وتعديلها (التطبيع، والتوسيع)، وفصلها إلى مجموعات اختبار وتدريب.
اختيار نموذج
يتم اختيار نموذج مناسب من التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة بناءً على المهمة (على سبيل المثال، الانحدار، أو التصنيف، أو التجميع). شجرة القرار، والشبكات العصبية الاصطناعية، وآلات الدعم الناقل، والنماذج المتقدمة مثل هياكل التعلم العميق هي بعض الأمثلة.
تدريب النموذج
يتم تدريب النموذج المختار على بيانات التدريب. أثناء التدريب، تتعرف الخوارزمية على الأنماط والعلاقات في البيانات. يتضمن ذلك تكرار تعديل معلمات النموذج لتقليل التباين بين النتائج المتوقعة والنتائج الفعلية (التسميات أو الأهداف) في بيانات التدريب.
تقييم النموذج
بعد التدريب، يتم تقييم النموذج مقابل بيانات الاختبار لتحديد أدائه. يتم استخدام مقاييس مثل الدقة، والدقة، والاستدعاء، ومتوسط الخطأ التربيعي لتقييم مدى حسن النموذج في التعميم على بيانات جديدة لم يتم التعرض لها من قبل.
التعديلات
يمكن تحسين النماذج من خلال تعديل المعلمات الفائقة (المعلمات التي لا يتم تعلمها صراحة في التدريب، مثل معدل التعلم وعدد الطبقات المخفية في الشبكة العصبية).
التنبؤ أو الاستدلال
أخيرًا، يتم استخدام النموذج المدرب لتوليد التوقعات أو الأحكام باستخدام معلومات جديدة. تتضمن هذه العملية ربط الأنماط التي تم تعلمها مسبقًا بالمدخلات الجديدة لإنتاج استجابات مثل الفئات الموصوفة في مشاكل التصنيف أو القيم العددية في مشاريع الانحدار.
دورة حياة التعلم الآلي
تشمل دورة حياة التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة ما يلي:
تعريف المشكلة: تحديد المشكلة الواقعية التي يجب حلها.
جمع البيانات: جمع المعلومات اللازمة من مصادر متعددة.
تنظيف البيانات وإعدادها: معالجة مشكلات جودة البيانات وإعدادها للتحليل.
تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): فحص البيانات للبحث عن الاتجاهات والشواذ.
هندسة الميزات والاختيار: زيادة الميزات في البيانات واختيار أفضلها لتحسين أداء النموذج.
اختيار النموذج: اختيار النماذج المناسبة وفقًا لنوع المشكلة وخصائص البيانات.
تدريب النموذج: تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب وتحقق لتدريب النموذج.
تقييم النموذج والتعديل يشملان تقييم وتحديث النموذج باستخدام مقاييس مناسبة.
نشر النموذج: تشغيل النموذج في بيئة الإنتاج لإجراء توقعات في الوقت الفعلي.
خطوات إنشاء نموذج تعلم آلي
يشتمل إنشاء نموذج تعلم آلي على العديد من العمليات، بما في ذلك جمع البيانات ونشر النموذج. إليك دليل منظم لمساعدتك في التنقل بين الخطوات:
الخطوة 1: جمع البيانات للتعلم الآلي
جمع البيانات هو مرحلة مهمة في تطوير نموذج تعلم آلي لأنه يشكل الأساس لإنشاء نماذج دقيقة. تتضمن هذه المرحلة من تطوير نموذج التعلم الآلي جمع بيانات ذات صلة من مصادر متعددة لتدريب النموذج وتمكينه من توليد توقعات صحيحة.
بمجرد تحديد الاحتياجات، يمكن جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك قواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وكشط الويب، وإدخال البيانات البشرية.
الخطوة 2: إعداد البيانات وتنظيفها
تعتبر معالجة البيانات وإعدادها خطوة حاسمة تشمل تحويل البيانات الخام إلى تنسيق يمكن أن يتم تدريبه واختباره بواسطة نماذجنا. تسعى هذه المرحلة إلى تنظيف البيانات من خلال إزالة القيم الفارغة والقيم التالفة، بالإضافة إلى تطبيعها ومعالجتها لتحسين دقة وأداء نماذج التعلم الآلي الخاصة بنا.
الخطوة 3: اختيار نموذج تعلم الآلي الصحيح
يعتبر اختيار نموذج التطوير الصحيح للتطبيقات المحمولة للتعلم الآلي أمرًا حاسمًا في تطوير نموذج ناجح. مع وجود العديد من الخوارزميات والتقنيات المتاحة، فإن اختيار النموذج الأنسب لمشكلة معينة له تأثير كبير على دقة النموذج وأدائه.
الخطوة 4: تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك
في هذه المرحلة من تطوير نموذج التعلم الآلي، لدينا جميع العناصر اللازمة لتدريب نموذجنا بكفاءة. يتضمن ذلك استخدام البيانات المتاحة لدينا لتدريب النموذج على التعرف على الأنماط وتقديم توقعات بناءً على ميزات الإدخال. أثناء عملية التدريب، نبدأ بإدخال البيانات المُجهزة في خوارزمية التعلم الآلي المختارة.
الخطوة 5: تقييم أداء النموذج
بمجرد أن تقوم بتدريب النموذج، حان الوقت لتقييم أدائه. هناك العديد من المقاييس المستخدمة لتقييم أداء النموذج، والتي يتم تصنيفها وفقًا لنوع المهمة: الانحدار / العددية، التصنيف.
بالنسبة لمشاكل الانحدار، تشمل مقاييس التقييم الشائعة:
متوسط الخطأ المطلق (MAE) هو متوسط القيم المطلقة للانحرافات بين القيم المتوقعة والفعلي.
متوسط الخطأ المربع (MSE) يتم حسابه كمتوسط للقيم المربعة للاختلافات بين القيم المتوقعة والفعلي.
الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ المربع (RMSE): هو الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ المربع ويقيس متوسط حجم الخطأ.
تشمل مقاييس التقييم الشائعة المستخدمة لمهام التصنيف:
الدقة: عدد حالات التحديد الصحيحة من إجمالي الحالات.
الدقة: نسبة التوقعات الإيجابية الصحيحة إلى جميع التوقعات الإيجابية.
الاستدعاء: النسبة المئوية للتوقعات الإيجابية الصحيحة من جميع الأحداث الإيجابية الفعلية.
الخطوة 6: تعديل وتحسين نموذجك
بعد تدريب نموذجنا، الخطوة التالية هي تحسينه. يسمح الضبط والتعديل لنموذجنا بتحقيق أداء واستجابة قصوى. تتضمن هذه العملية ضبط المعلمات، واختيار الخوارزمية المناسبة، وتحسين الميزات باستخدام تقنيات هندسة الميزات. المعلمات الفائقة هي معلمات يتم تحديدها قبل بدء عملية التدريب وتتحكم في تصرفات نموذج التعلم الآلي. تشمل هذه معدل التعلم، والتكرار، ومعلمات النموذج، التي يجب ضبطها بعناية.
الخطوة 7: نشر النموذج وإجراء التوقعات
الخطوة النهائية في تطوير نموذج التعلم الآلي هي نشره وإجراء التوقعات. بعد أن يتم تدريب النموذج وتحسينه، حان الوقت لوضعه قيد التشغيل حتى يتمكن من إجراء توقعات في الوقت الفعلي على بيانات جديدة.
أثناء نشر النموذج، من المهم التأكد من أن النظام يمكنه إدارة أحمال المستخدم الثقيلة، ويعمل بسلاسة دون أعطال، ويسهل ترقيته.
الخاتمة
باختصار، يتطلب تطوير نموذج تعلم آلي جمع وتحليل البيانات، واختيار الخوارزمية المناسبة، وضبطها، وتقييم أدائها، ونشرها من أجل اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي. من خلال هذه العمليات، يمكننا تحسين دقة النموذج مع إضافة إلى حل المشكلات الواقعية. الفريق يفهم احتياجات كل من الشركات الناشئة المبتكرة والشركات الكبيرة. تعتبر Space-O Technologies شركة استشارات مشهورة في مجال التعلم الآلي تقدم أفضل خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
إذا كان لديك أسئلة أو كنت مرتبكًا حول خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي، مثل أي منصة مناسبة لمشروعات التعلم الآلي، يرجى الاتصال بنا. سنرشدك أكثر.
هل تساءلت يومًا لماذا تستمر نتفليكس في اقتراح مقاطع الفيديو لمشاهدتها بناءً على ما شاهدته بالفعل؟
هل هذه معجزة؟ تطوير تطبيقات التعلم الآلي ليس أقل من سحر. يوفر اقتراحات بناءً على المعلومات المحفوظة لديك لإنشاء واجهة مستخدم أبسط.
في هذا المنشور، سننظر في أحدث اتجاهات التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة (ML) وكيف يمكن أن تساعد الشركات على النمو وإضافة قيمة. من GenAI الذي يطور محتوى وسائط متعددة متطور إلى ظهور لغات نماذج صغيرة (SLM)، ستكون الاتجاهات التالية هي المسيطرة على الأخبار في عام 2025.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي (ML) هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر والآلات من التعلم بنفس الطريقة التي يتعلم بها البشر، لتنفيذ المهام بشكل مستقل، ولتحسين أدائها ودقتها من خلال الخبرة والتعرض لبيانات جديدة.
الحاجة إلى التعلم الآلي
التعلم الآلي مهم لأنه يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وتحسين أدائها في مهام معينة دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح.
فيما يلي بعض المجالات المحددة التي يتم فيها استخدام خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي:
نمذجة التنبؤ: يمكن استخدام تطوير تطبيقات التعلم الآلي لبناء نماذج للتنبؤ تساعد المؤسسات في اتخاذ قرارات أكثر إبلاغاً. التعلم الآلي، على سبيل المثال، لديه القدرة على التنبؤ بمن هم العملاء الأكثر عرضة لشراء منتج معين وأيضًا أي المرضى الأكثر عرضة للإصابة بمرض معين.
معالجة اللغة الطبيعية: تُستخدم خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي لإنشاء أنظمة تفهم وتفسير اللغة البشرية. وهذا أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل التعرف على الصوت، والدردشة الآلية، والمترجمين.
رؤية الكمبيوتر: يُستخدم تطوير تطبيقات التعلم الآلي لإنشاء أنظمة تكتشف وتفهم الصور والأفلام. هذا أمر حرج للاستخدامات مثل السيارات الذاتية القيادة، وأنظمة المراقبة، وتصوير الطب.
طرق التعلم الآلي
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من نماذج التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة.
التعلم تحت الإشراف
التعلم تحت الإشراف، المعروف أيضًا بتعلم الآلة تحت إشراف، يُعرّف على أنه استخدام مجموعات بيانات موسومة لتعليم الخوارزميات لتصنيف البيانات بشكل صحيح أو التنبؤ بالأحداث. مع إدخال بيانات الإدخال في النموذج، تُعدل الأوزان حتى يتم ضبط النموذج بشكل صحيح. يحدث هذا كجزء من عملية التحقق المتبادل لمنع النموذج من الالتواء أو التقصير.
التعلم غير المراقب
التعلم غير المراقب، المعروف أيضًا باسم التعلم الآلي غير المراقب، هو تحليل وفرز مجموعات البيانات الخام باستخدام خوارزميات تطوير تطبيقات التعلم الآلي. تحدد هذه الخوارزميات الأنماط أو مجموعات البيانات المخفية دون الحاجة إلى تدخل بشري. إن قدرة التعلم غير المراقب على اكتشاف أوجه الشبه والاختلافات في البيانات تجعلها متميزة لاستكشاف البيانات، وتقنيات البيع العابر، وتقسيم المستهلكين، والتعرف على الصور والنماذج.
التعلم شبه المراقب
يوفر التعلم شبه المراقب توازنًا جيدًا بين التعلم تحت الإشراف والتعلم غير المراقب. أثناء التعليم، يتم استخدام مجموعة بيانات موسومة صغيرة لتوجيه التصنيف واستخراج الميزات من مجموعة بيانات أكبر غير موسومة. يمكن أن يتجاوز التعلم غير المراقب مشكلة نقص البيانات الموصوفة لنظام تعلم تحت الإشراف. كما أنه يساعد عندما يكون وسم كمية كافية من البيانات مكلفاً جداً.
كيف تعمل خوارزميات التعلم الآلي؟
تتعلم خوارزمية التعلم الآلي الأنماط والعلاقات من البيانات لإنتاج توقعات أو تقديرات دون برمجة كل مهمة يدويًا.
إليك وصف بسيط لكيفية عمل خوارزمية تعلم الآلة النموذجية في تطوير التطبيقات المحمولة:
جمع البيانات
أولاً، سيتم جمع المعلومات ذات الصلة أو تنسيقها. قد تتضمن هذه البيانات أمثلة، وميزات، أو خصائص ذات صلة بالعملية الحالية، مثل الصور، والنص، وبيانات الأرقام، وما إلى ذلك.
معالجة البيانات
غالبًا ما يكون إعداد البيانات مطلوبًا قبل إدخالها في الخوارزمية. قد تشمل هذه العملية تنظيف البيانات (إزالة القيم المفقودة والشاذة)، وتعديلها (التطبيع، والتوسيع)، وفصلها إلى مجموعات اختبار وتدريب.
اختيار نموذج
يتم اختيار نموذج مناسب من التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة بناءً على المهمة (على سبيل المثال، الانحدار، أو التصنيف، أو التجميع). شجرة القرار، والشبكات العصبية الاصطناعية، وآلات الدعم الناقل، والنماذج المتقدمة مثل هياكل التعلم العميق هي بعض الأمثلة.
تدريب النموذج
يتم تدريب النموذج المختار على بيانات التدريب. أثناء التدريب، تتعرف الخوارزمية على الأنماط والعلاقات في البيانات. يتضمن ذلك تكرار تعديل معلمات النموذج لتقليل التباين بين النتائج المتوقعة والنتائج الفعلية (التسميات أو الأهداف) في بيانات التدريب.
تقييم النموذج
بعد التدريب، يتم تقييم النموذج مقابل بيانات الاختبار لتحديد أدائه. يتم استخدام مقاييس مثل الدقة، والدقة، والاستدعاء، ومتوسط الخطأ التربيعي لتقييم مدى حسن النموذج في التعميم على بيانات جديدة لم يتم التعرض لها من قبل.
التعديلات
يمكن تحسين النماذج من خلال تعديل المعلمات الفائقة (المعلمات التي لا يتم تعلمها صراحة في التدريب، مثل معدل التعلم وعدد الطبقات المخفية في الشبكة العصبية).
التنبؤ أو الاستدلال
أخيرًا، يتم استخدام النموذج المدرب لتوليد التوقعات أو الأحكام باستخدام معلومات جديدة. تتضمن هذه العملية ربط الأنماط التي تم تعلمها مسبقًا بالمدخلات الجديدة لإنتاج استجابات مثل الفئات الموصوفة في مشاكل التصنيف أو القيم العددية في مشاريع الانحدار.
دورة حياة التعلم الآلي
تشمل دورة حياة التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة ما يلي:
تعريف المشكلة: تحديد المشكلة الواقعية التي يجب حلها.
جمع البيانات: جمع المعلومات اللازمة من مصادر متعددة.
تنظيف البيانات وإعدادها: معالجة مشكلات جودة البيانات وإعدادها للتحليل.
تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): فحص البيانات للبحث عن الاتجاهات والشواذ.
هندسة الميزات والاختيار: زيادة الميزات في البيانات واختيار أفضلها لتحسين أداء النموذج.
اختيار النموذج: اختيار النماذج المناسبة وفقًا لنوع المشكلة وخصائص البيانات.
تدريب النموذج: تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب وتحقق لتدريب النموذج.
تقييم النموذج والتعديل يشملان تقييم وتحديث النموذج باستخدام مقاييس مناسبة.
نشر النموذج: تشغيل النموذج في بيئة الإنتاج لإجراء توقعات في الوقت الفعلي.
خطوات إنشاء نموذج تعلم آلي
يشتمل إنشاء نموذج تعلم آلي على العديد من العمليات، بما في ذلك جمع البيانات ونشر النموذج. إليك دليل منظم لمساعدتك في التنقل بين الخطوات:
الخطوة 1: جمع البيانات للتعلم الآلي
جمع البيانات هو مرحلة مهمة في تطوير نموذج تعلم آلي لأنه يشكل الأساس لإنشاء نماذج دقيقة. تتضمن هذه المرحلة من تطوير نموذج التعلم الآلي جمع بيانات ذات صلة من مصادر متعددة لتدريب النموذج وتمكينه من توليد توقعات صحيحة.
بمجرد تحديد الاحتياجات، يمكن جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك قواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وكشط الويب، وإدخال البيانات البشرية.
الخطوة 2: إعداد البيانات وتنظيفها
تعتبر معالجة البيانات وإعدادها خطوة حاسمة تشمل تحويل البيانات الخام إلى تنسيق يمكن أن يتم تدريبه واختباره بواسطة نماذجنا. تسعى هذه المرحلة إلى تنظيف البيانات من خلال إزالة القيم الفارغة والقيم التالفة، بالإضافة إلى تطبيعها ومعالجتها لتحسين دقة وأداء نماذج التعلم الآلي الخاصة بنا.
الخطوة 3: اختيار نموذج تعلم الآلي الصحيح
يعتبر اختيار نموذج التطوير الصحيح للتطبيقات المحمولة للتعلم الآلي أمرًا حاسمًا في تطوير نموذج ناجح. مع وجود العديد من الخوارزميات والتقنيات المتاحة، فإن اختيار النموذج الأنسب لمشكلة معينة له تأثير كبير على دقة النموذج وأدائه.
الخطوة 4: تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك
في هذه المرحلة من تطوير نموذج التعلم الآلي، لدينا جميع العناصر اللازمة لتدريب نموذجنا بكفاءة. يتضمن ذلك استخدام البيانات المتاحة لدينا لتدريب النموذج على التعرف على الأنماط وتقديم توقعات بناءً على ميزات الإدخال. أثناء عملية التدريب، نبدأ بإدخال البيانات المُجهزة في خوارزمية التعلم الآلي المختارة.
الخطوة 5: تقييم أداء النموذج
بمجرد أن تقوم بتدريب النموذج، حان الوقت لتقييم أدائه. هناك العديد من المقاييس المستخدمة لتقييم أداء النموذج، والتي يتم تصنيفها وفقًا لنوع المهمة: الانحدار / العددية، التصنيف.
بالنسبة لمشاكل الانحدار، تشمل مقاييس التقييم الشائعة:
متوسط الخطأ المطلق (MAE) هو متوسط القيم المطلقة للانحرافات بين القيم المتوقعة والفعلي.
متوسط الخطأ المربع (MSE) يتم حسابه كمتوسط للقيم المربعة للاختلافات بين القيم المتوقعة والفعلي.
الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ المربع (RMSE): هو الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ المربع ويقيس متوسط حجم الخطأ.
تشمل مقاييس التقييم الشائعة المستخدمة لمهام التصنيف:
الدقة: عدد حالات التحديد الصحيحة من إجمالي الحالات.
الدقة: نسبة التوقعات الإيجابية الصحيحة إلى جميع التوقعات الإيجابية.
الاستدعاء: النسبة المئوية للتوقعات الإيجابية الصحيحة من جميع الأحداث الإيجابية الفعلية.
الخطوة 6: تعديل وتحسين نموذجك
بعد تدريب نموذجنا، الخطوة التالية هي تحسينه. يسمح الضبط والتعديل لنموذجنا بتحقيق أداء واستجابة قصوى. تتضمن هذه العملية ضبط المعلمات، واختيار الخوارزمية المناسبة، وتحسين الميزات باستخدام تقنيات هندسة الميزات. المعلمات الفائقة هي معلمات يتم تحديدها قبل بدء عملية التدريب وتتحكم في تصرفات نموذج التعلم الآلي. تشمل هذه معدل التعلم، والتكرار، ومعلمات النموذج، التي يجب ضبطها بعناية.
الخطوة 7: نشر النموذج وإجراء التوقعات
الخطوة النهائية في تطوير نموذج التعلم الآلي هي نشره وإجراء التوقعات. بعد أن يتم تدريب النموذج وتحسينه، حان الوقت لوضعه قيد التشغيل حتى يتمكن من إجراء توقعات في الوقت الفعلي على بيانات جديدة.
أثناء نشر النموذج، من المهم التأكد من أن النظام يمكنه إدارة أحمال المستخدم الثقيلة، ويعمل بسلاسة دون أعطال، ويسهل ترقيته.
الخاتمة
باختصار، يتطلب تطوير نموذج تعلم آلي جمع وتحليل البيانات، واختيار الخوارزمية المناسبة، وضبطها، وتقييم أدائها، ونشرها من أجل اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي. من خلال هذه العمليات، يمكننا تحسين دقة النموذج مع إضافة إلى حل المشكلات الواقعية. الفريق يفهم احتياجات كل من الشركات الناشئة المبتكرة والشركات الكبيرة. تعتبر Space-O Technologies شركة استشارات مشهورة في مجال التعلم الآلي تقدم أفضل خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
إذا كان لديك أسئلة أو كنت مرتبكًا حول خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي، مثل أي منصة مناسبة لمشروعات التعلم الآلي، يرجى الاتصال بنا. سنرشدك أكثر.
هل تساءلت يومًا لماذا تستمر نتفليكس في اقتراح مقاطع الفيديو لمشاهدتها بناءً على ما شاهدته بالفعل؟
هل هذه معجزة؟ تطوير تطبيقات التعلم الآلي ليس أقل من سحر. يوفر اقتراحات بناءً على المعلومات المحفوظة لديك لإنشاء واجهة مستخدم أبسط.
في هذا المنشور، سننظر في أحدث اتجاهات التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة (ML) وكيف يمكن أن تساعد الشركات على النمو وإضافة قيمة. من GenAI الذي يطور محتوى وسائط متعددة متطور إلى ظهور لغات نماذج صغيرة (SLM)، ستكون الاتجاهات التالية هي المسيطرة على الأخبار في عام 2025.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي (ML) هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر والآلات من التعلم بنفس الطريقة التي يتعلم بها البشر، لتنفيذ المهام بشكل مستقل، ولتحسين أدائها ودقتها من خلال الخبرة والتعرض لبيانات جديدة.
الحاجة إلى التعلم الآلي
التعلم الآلي مهم لأنه يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وتحسين أدائها في مهام معينة دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح.
فيما يلي بعض المجالات المحددة التي يتم فيها استخدام خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي:
نمذجة التنبؤ: يمكن استخدام تطوير تطبيقات التعلم الآلي لبناء نماذج للتنبؤ تساعد المؤسسات في اتخاذ قرارات أكثر إبلاغاً. التعلم الآلي، على سبيل المثال، لديه القدرة على التنبؤ بمن هم العملاء الأكثر عرضة لشراء منتج معين وأيضًا أي المرضى الأكثر عرضة للإصابة بمرض معين.
معالجة اللغة الطبيعية: تُستخدم خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي لإنشاء أنظمة تفهم وتفسير اللغة البشرية. وهذا أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل التعرف على الصوت، والدردشة الآلية، والمترجمين.
رؤية الكمبيوتر: يُستخدم تطوير تطبيقات التعلم الآلي لإنشاء أنظمة تكتشف وتفهم الصور والأفلام. هذا أمر حرج للاستخدامات مثل السيارات الذاتية القيادة، وأنظمة المراقبة، وتصوير الطب.
طرق التعلم الآلي
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من نماذج التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة.
التعلم تحت الإشراف
التعلم تحت الإشراف، المعروف أيضًا بتعلم الآلة تحت إشراف، يُعرّف على أنه استخدام مجموعات بيانات موسومة لتعليم الخوارزميات لتصنيف البيانات بشكل صحيح أو التنبؤ بالأحداث. مع إدخال بيانات الإدخال في النموذج، تُعدل الأوزان حتى يتم ضبط النموذج بشكل صحيح. يحدث هذا كجزء من عملية التحقق المتبادل لمنع النموذج من الالتواء أو التقصير.
التعلم غير المراقب
التعلم غير المراقب، المعروف أيضًا باسم التعلم الآلي غير المراقب، هو تحليل وفرز مجموعات البيانات الخام باستخدام خوارزميات تطوير تطبيقات التعلم الآلي. تحدد هذه الخوارزميات الأنماط أو مجموعات البيانات المخفية دون الحاجة إلى تدخل بشري. إن قدرة التعلم غير المراقب على اكتشاف أوجه الشبه والاختلافات في البيانات تجعلها متميزة لاستكشاف البيانات، وتقنيات البيع العابر، وتقسيم المستهلكين، والتعرف على الصور والنماذج.
التعلم شبه المراقب
يوفر التعلم شبه المراقب توازنًا جيدًا بين التعلم تحت الإشراف والتعلم غير المراقب. أثناء التعليم، يتم استخدام مجموعة بيانات موسومة صغيرة لتوجيه التصنيف واستخراج الميزات من مجموعة بيانات أكبر غير موسومة. يمكن أن يتجاوز التعلم غير المراقب مشكلة نقص البيانات الموصوفة لنظام تعلم تحت الإشراف. كما أنه يساعد عندما يكون وسم كمية كافية من البيانات مكلفاً جداً.
كيف تعمل خوارزميات التعلم الآلي؟
تتعلم خوارزمية التعلم الآلي الأنماط والعلاقات من البيانات لإنتاج توقعات أو تقديرات دون برمجة كل مهمة يدويًا.
إليك وصف بسيط لكيفية عمل خوارزمية تعلم الآلة النموذجية في تطوير التطبيقات المحمولة:
جمع البيانات
أولاً، سيتم جمع المعلومات ذات الصلة أو تنسيقها. قد تتضمن هذه البيانات أمثلة، وميزات، أو خصائص ذات صلة بالعملية الحالية، مثل الصور، والنص، وبيانات الأرقام، وما إلى ذلك.
معالجة البيانات
غالبًا ما يكون إعداد البيانات مطلوبًا قبل إدخالها في الخوارزمية. قد تشمل هذه العملية تنظيف البيانات (إزالة القيم المفقودة والشاذة)، وتعديلها (التطبيع، والتوسيع)، وفصلها إلى مجموعات اختبار وتدريب.
اختيار نموذج
يتم اختيار نموذج مناسب من التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة بناءً على المهمة (على سبيل المثال، الانحدار، أو التصنيف، أو التجميع). شجرة القرار، والشبكات العصبية الاصطناعية، وآلات الدعم الناقل، والنماذج المتقدمة مثل هياكل التعلم العميق هي بعض الأمثلة.
تدريب النموذج
يتم تدريب النموذج المختار على بيانات التدريب. أثناء التدريب، تتعرف الخوارزمية على الأنماط والعلاقات في البيانات. يتضمن ذلك تكرار تعديل معلمات النموذج لتقليل التباين بين النتائج المتوقعة والنتائج الفعلية (التسميات أو الأهداف) في بيانات التدريب.
تقييم النموذج
بعد التدريب، يتم تقييم النموذج مقابل بيانات الاختبار لتحديد أدائه. يتم استخدام مقاييس مثل الدقة، والدقة، والاستدعاء، ومتوسط الخطأ التربيعي لتقييم مدى حسن النموذج في التعميم على بيانات جديدة لم يتم التعرض لها من قبل.
التعديلات
يمكن تحسين النماذج من خلال تعديل المعلمات الفائقة (المعلمات التي لا يتم تعلمها صراحة في التدريب، مثل معدل التعلم وعدد الطبقات المخفية في الشبكة العصبية).
التنبؤ أو الاستدلال
أخيرًا، يتم استخدام النموذج المدرب لتوليد التوقعات أو الأحكام باستخدام معلومات جديدة. تتضمن هذه العملية ربط الأنماط التي تم تعلمها مسبقًا بالمدخلات الجديدة لإنتاج استجابات مثل الفئات الموصوفة في مشاكل التصنيف أو القيم العددية في مشاريع الانحدار.
دورة حياة التعلم الآلي
تشمل دورة حياة التعلم الآلي في تطوير التطبيقات المحمولة ما يلي:
تعريف المشكلة: تحديد المشكلة الواقعية التي يجب حلها.
جمع البيانات: جمع المعلومات اللازمة من مصادر متعددة.
تنظيف البيانات وإعدادها: معالجة مشكلات جودة البيانات وإعدادها للتحليل.
تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): فحص البيانات للبحث عن الاتجاهات والشواذ.
هندسة الميزات والاختيار: زيادة الميزات في البيانات واختيار أفضلها لتحسين أداء النموذج.
اختيار النموذج: اختيار النماذج المناسبة وفقًا لنوع المشكلة وخصائص البيانات.
تدريب النموذج: تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب وتحقق لتدريب النموذج.
تقييم النموذج والتعديل يشملان تقييم وتحديث النموذج باستخدام مقاييس مناسبة.
نشر النموذج: تشغيل النموذج في بيئة الإنتاج لإجراء توقعات في الوقت الفعلي.
خطوات إنشاء نموذج تعلم آلي
يشتمل إنشاء نموذج تعلم آلي على العديد من العمليات، بما في ذلك جمع البيانات ونشر النموذج. إليك دليل منظم لمساعدتك في التنقل بين الخطوات:
الخطوة 1: جمع البيانات للتعلم الآلي
جمع البيانات هو مرحلة مهمة في تطوير نموذج تعلم آلي لأنه يشكل الأساس لإنشاء نماذج دقيقة. تتضمن هذه المرحلة من تطوير نموذج التعلم الآلي جمع بيانات ذات صلة من مصادر متعددة لتدريب النموذج وتمكينه من توليد توقعات صحيحة.
بمجرد تحديد الاحتياجات، يمكن جمع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، بما في ذلك قواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وكشط الويب، وإدخال البيانات البشرية.
الخطوة 2: إعداد البيانات وتنظيفها
تعتبر معالجة البيانات وإعدادها خطوة حاسمة تشمل تحويل البيانات الخام إلى تنسيق يمكن أن يتم تدريبه واختباره بواسطة نماذجنا. تسعى هذه المرحلة إلى تنظيف البيانات من خلال إزالة القيم الفارغة والقيم التالفة، بالإضافة إلى تطبيعها ومعالجتها لتحسين دقة وأداء نماذج التعلم الآلي الخاصة بنا.
الخطوة 3: اختيار نموذج تعلم الآلي الصحيح
يعتبر اختيار نموذج التطوير الصحيح للتطبيقات المحمولة للتعلم الآلي أمرًا حاسمًا في تطوير نموذج ناجح. مع وجود العديد من الخوارزميات والتقنيات المتاحة، فإن اختيار النموذج الأنسب لمشكلة معينة له تأثير كبير على دقة النموذج وأدائه.
الخطوة 4: تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك
في هذه المرحلة من تطوير نموذج التعلم الآلي، لدينا جميع العناصر اللازمة لتدريب نموذجنا بكفاءة. يتضمن ذلك استخدام البيانات المتاحة لدينا لتدريب النموذج على التعرف على الأنماط وتقديم توقعات بناءً على ميزات الإدخال. أثناء عملية التدريب، نبدأ بإدخال البيانات المُجهزة في خوارزمية التعلم الآلي المختارة.
الخطوة 5: تقييم أداء النموذج
بمجرد أن تقوم بتدريب النموذج، حان الوقت لتقييم أدائه. هناك العديد من المقاييس المستخدمة لتقييم أداء النموذج، والتي يتم تصنيفها وفقًا لنوع المهمة: الانحدار / العددية، التصنيف.
بالنسبة لمشاكل الانحدار، تشمل مقاييس التقييم الشائعة:
متوسط الخطأ المطلق (MAE) هو متوسط القيم المطلقة للانحرافات بين القيم المتوقعة والفعلي.
متوسط الخطأ المربع (MSE) يتم حسابه كمتوسط للقيم المربعة للاختلافات بين القيم المتوقعة والفعلي.
الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ المربع (RMSE): هو الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ المربع ويقيس متوسط حجم الخطأ.
تشمل مقاييس التقييم الشائعة المستخدمة لمهام التصنيف:
الدقة: عدد حالات التحديد الصحيحة من إجمالي الحالات.
الدقة: نسبة التوقعات الإيجابية الصحيحة إلى جميع التوقعات الإيجابية.
الاستدعاء: النسبة المئوية للتوقعات الإيجابية الصحيحة من جميع الأحداث الإيجابية الفعلية.
الخطوة 6: تعديل وتحسين نموذجك
بعد تدريب نموذجنا، الخطوة التالية هي تحسينه. يسمح الضبط والتعديل لنموذجنا بتحقيق أداء واستجابة قصوى. تتضمن هذه العملية ضبط المعلمات، واختيار الخوارزمية المناسبة، وتحسين الميزات باستخدام تقنيات هندسة الميزات. المعلمات الفائقة هي معلمات يتم تحديدها قبل بدء عملية التدريب وتتحكم في تصرفات نموذج التعلم الآلي. تشمل هذه معدل التعلم، والتكرار، ومعلمات النموذج، التي يجب ضبطها بعناية.
الخطوة 7: نشر النموذج وإجراء التوقعات
الخطوة النهائية في تطوير نموذج التعلم الآلي هي نشره وإجراء التوقعات. بعد أن يتم تدريب النموذج وتحسينه، حان الوقت لوضعه قيد التشغيل حتى يتمكن من إجراء توقعات في الوقت الفعلي على بيانات جديدة.
أثناء نشر النموذج، من المهم التأكد من أن النظام يمكنه إدارة أحمال المستخدم الثقيلة، ويعمل بسلاسة دون أعطال، ويسهل ترقيته.
الخاتمة
باختصار، يتطلب تطوير نموذج تعلم آلي جمع وتحليل البيانات، واختيار الخوارزمية المناسبة، وضبطها، وتقييم أدائها، ونشرها من أجل اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي. من خلال هذه العمليات، يمكننا تحسين دقة النموذج مع إضافة إلى حل المشكلات الواقعية. الفريق يفهم احتياجات كل من الشركات الناشئة المبتكرة والشركات الكبيرة. تعتبر Space-O Technologies شركة استشارات مشهورة في مجال التعلم الآلي تقدم أفضل خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
إذا كان لديك أسئلة أو كنت مرتبكًا حول خدمات تطوير تطبيقات التعلم الآلي، مثل أي منصة مناسبة لمشروعات التعلم الآلي، يرجى الاتصال بنا. سنرشدك أكثر.
Frequently Asked Questions
Some of our commonly asked questions about ReactJS Engineering Services
ما هو تطوير تطبيقات تعلم الآلة؟
ما هو تطوير تطبيقات تعلم الآلة؟
ما هو تطوير تطبيقات تعلم الآلة؟
ما هو تطوير تطبيقات تعلم الآلة؟
ما هي فوائد تعلم الآلة في تطوير التطبيقات؟
ما هي فوائد تعلم الآلة في تطوير التطبيقات؟
ما هي فوائد تعلم الآلة في تطوير التطبيقات؟
ما هي فوائد تعلم الآلة في تطوير التطبيقات؟
ما هي الصناعات التي تستخدم تطوير تطبيقات التعلم الآلي؟
ما هي الصناعات التي تستخدم تطوير تطبيقات التعلم الآلي؟
ما هي الصناعات التي تستخدم تطوير تطبيقات التعلم الآلي؟
ما هي الصناعات التي تستخدم تطوير تطبيقات التعلم الآلي؟
ما هي أفضل خوارزميات تعلم الآلة المستخدمة في تطبيقات الهواتف المحمولة؟
ما هي أفضل خوارزميات تعلم الآلة المستخدمة في تطبيقات الهواتف المحمولة؟
ما هي أفضل خوارزميات تعلم الآلة المستخدمة في تطبيقات الهواتف المحمولة؟
ما هي أفضل خوارزميات تعلم الآلة المستخدمة في تطبيقات الهواتف المحمولة؟
كم تكلفة تطوير تطبيقات تعلم الآلة؟
كم تكلفة تطوير تطبيقات تعلم الآلة؟
كم تكلفة تطوير تطبيقات تعلم الآلة؟
كم تكلفة تطوير تطبيقات تعلم الآلة؟
شارك فكرتك أو ما تحتاجه - سنعود بسرعة البرق
مع فريق من الخبراء في الاستشارات، والتطوير، والتسويق، نقوم بإعداد استراتيجيات مصممة خصيصًا - فقط أخبرنا هدفك، وسنضع خطة مخصصة تناسب احتياجات عملك.
شركاء في الهندسة والتسويق
67% عدد المهندسين الكبار
شارك فكرتك أو ما تحتاجه - سنعود بسرعة البرق
مع فريق من الخبراء في الاستشارات، والتطوير، والتسويق، نقوم بإعداد استراتيجيات مصممة خصيصًا - فقط أخبرنا هدفك، وسنضع خطة مخصصة تناسب احتياجات عملك.
شركاء في الهندسة والتسويق
67% عدد المهندسين الكبار