يشير AutoML، أو التعلم الآلي الآلي، إلى مجموعة من التقنيات والأساليب والتقنيات التي تسهل أتمتة المراحل المختلفة ضمن عملية التعلم الآلي. تم تصميم AutoML لتسريع عملية تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي مع تقليل التدخل البشري، وهو يتيح للمحترفين ذوي الخبرة المحدودة في هذا المجال إنشاء حلول التعلم الآلي وتنفيذها بفعالية. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يلعبان أدوارًا أكبر تدريجيًا في تطوير التطبيقات الحديثة، فإن AutoML تكتسب أهمية متزايدة في الأنظمة الأساسية مثل منصة AppMaster no-code.
بشكل عام، تتضمن عملية التعلم الآلي مهام مثل جمع البيانات والمعالجة المسبقة وهندسة الميزات واختيار النموذج والتدريب والضبط والتقييم والنشر. يهدف AutoML إلى أتمتة العديد من هذه المهام، مما يجعل العملية أكثر كفاءة، ويمكن الوصول إليها، وفعالة من حيث التكلفة. يتم تحقيق هذه الأتمتة من خلال تقنيات مثل تحسين المعلمات الفائقة، والبحث في البنية العصبية، ونقل التعلم، والتعلم التلوي، وزيادة بيانات التدريب.
يمكن لـ AutoML تبسيط جوانب مختلفة من مسار التعلم الآلي، بما في ذلك:
- المعالجة المسبقة للبيانات: يمكن لحلول AutoML أتمتة معالجة البيانات المفقودة أو المزعجة أو غير المتسقة والتأكد من أن مجموعة البيانات جاهزة لتطوير النموذج. يمكن للأدوات المتقدمة أيضًا أن تساعد في الكشف عن القيم المفقودة وإسنادها، وهي مهام أساسية في المعالجة المسبقة للبيانات.
- هندسة الميزات: يستلزم ذلك الاختيار التلقائي للميزات ذات الصلة وتحويلها من البيانات الأولية، وهو أمر بالغ الأهمية لتحسين أداء النموذج. يمكن لمنصات AutoML استخدام تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد وجعل البيانات أكثر قابلية للإدارة لنماذج التدريب.
- اختيار النموذج وضبط المعلمات الفائقة: يمكن لـ AutoML البحث ومقارنة خوارزميات التعلم الآلي المختلفة للعثور على النموذج الأكثر ملاءمة لمشكلة معينة. ويمكنه أيضًا تحسين المعلمات الفائقة باستخدام أساليب مثل التحسين الافتراضي والبحث الشبكي، مما يعزز أداء النموذج بشكل كبير.
- تقييم النموذج: لتقييم أداء النماذج المختلفة، غالبًا ما توفر حلول AutoML تصورات ومقاييس (مثل الدقة والدقة والاستدعاء ودرجة F1) لتحسين الفهم واتخاذ القرار.
- النشر وإدارة دورة الحياة: باستخدام AutoML، يمكن للمستخدمين نشر النماذج بسرعة ومراقبة أدائها في الوقت الفعلي وتحديثها حسب الحاجة - إدارة دورة الحياة بأكملها بسهولة نسبية.
لدى AutoML تطبيقات واسعة النطاق عبر الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل وتجارة التجزئة والتسويق والتصنيع. تتضمن حالات الاستخدام المحتملة تجزئة العملاء واكتشاف الاحتيال وتحليل المشاعر والتعرف على الصور والصيانة التنبؤية. نظرًا لأن المؤسسات تقوم بإنشاء ومعالجة كميات متزايدة من البيانات، فإن AutoML يمكّنها من الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات مستنيرة وتعزيز الإنتاجية.
يمكن أن يؤدي دمج AutoML في نظام أساسي شامل no-code مثل AppMaster إلى تسريع عملية تطوير ونشر التطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال تزويد المطورين بإمكانية الوصول إلى النماذج والقوالب المعدة مسبقًا. من خلال AppMaster ، يمكن للمرء تصميم وتطوير تطبيقات قوية وقابلة للتطوير دون الحاجة إلى تعلم الآلة أو خبرة برمجية واسعة النطاق. يمكن للمستخدمين ببساطة إنشاء نماذج البيانات، وتصميم العمليات التجارية، وإنشاء واجهات برمجة تطبيقات REST أو endpoints WebSocket لجعل النظام الأساسي ينشئ كود المصدر الضروري للواجهات الخلفية وتطبيقات الويب وتطبيقات الهاتف المحمول باستخدام أطر عمل حديثة مثل Go وVue وKotlin/ SwiftUI.
يمكن للتطبيقات التي تم إنشاؤها بواسطة AppMaster العمل بسلاسة مع قواعد البيانات المتوافقة مع Postgresql كمخزن أساسي للبيانات، مما يتيح حلولاً قابلة للتطوير وعالية الأداء للمؤسسات وحالات الاستخدام عالية التحميل. يتيح تكامل AutoML في AppMaster للمطورين تطوير حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها بسرعة دون تكبد ديون فنية، حيث يقوم النظام الأساسي بإنشاء تعليمات برمجية من الصفر في كل مرة يتم فيها تعديل المتطلبات. يتيح ذلك للشركات الصغيرة والمؤسسات الكبيرة على حد سواء إنشاء تطبيقات قوية وفعالة من حيث التكلفة في جزء صغير من الوقت والموارد التقليدية المطلوبة.
باختصار، يسخر AutoML قوة الأتمتة لتبسيط وتسريع المراحل المختلفة لعملية التعلم الآلي، مما يمكّن الأفراد ذوي الخبرة المحدودة في الذكاء الاصطناعي من الاستفادة من فوائد التعلم الآلي دون عوائق. يمكن لمنصات مثل AppMaster دمج AutoML في حلولها no-code ، مما يسهل على المطورين إنشاء تطبيقات شاملة وقابلة للتطوير ومعتمدة على الذكاء الاصطناعي بسرعة، دون تكبد ديون فنية.
