يشير التعلم العميق بدون كود إلى نهج رائد في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي الذي يسمح للأفراد الذين ليس لديهم مهارات البرمجة المتخصصة أو علوم البيانات بالاستفادة من قوة نماذج التعلم العميق لمختلف المهام. على عكس منهجيات التعلم العميق التقليدية التي تتطلب خبرة في لغات البرمجة مثل Python وأطر عمل مثل TensorFlow أو PyTorch ، توفر منصات التعلم العميق no-code واجهات سهلة الاستخدام وسهلة الاستخدام تمكن المستخدمين من تصميم وتدريب ونشر نماذج التعلم العميق من خلال المرئية والتفاعلية وسائل.
يتضمن التعلم العميق ، وهو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، استخدام الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة لمعالجة البيانات المعقدة والتعلم منها. أظهرت هذه النماذج نجاحًا ملحوظًا في العديد من التطبيقات ، مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام وأنظمة التوصية. ومع ذلك ، كان اعتمادها غالبًا مقصورًا على علماء البيانات والباحثين ذوي الخبرة في مجال الذكاء الاصطناعي بسبب التعقيدات التقنية لبناء وتدريب هذه النماذج.
لقد أحدثت منصات التعلم العميق الخالية من التعليمات No-code No-Code AI الخاص بـ AppMaster ثورة في هذه الصناعة من خلال إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى أحدث تقنيات التعلم العميق. تستخلص هذه الأنظمة الأساسية تعقيدات الخوارزميات الأساسية والتشفير ، مما يمكّن خبراء المجال ومحللي الأعمال والمستخدمين غير التقنيين الآخرين من تسخير قوة التعلم العميق لحالات الاستخدام المحددة الخاصة بهم.
عادةً ما تتضمن عملية بناء نماذج التعلم العميق من خلال نهج no-code الخطوات الرئيسية التالية:
- تحضير البيانات: يمكن للمستخدمين تحميل بياناتهم على النظام الأساسي ، بما في ذلك الصور والنصوص والصوت أو أي نوع بيانات آخر ذي صلة. غالبًا ما تشتمل المنصة على أدوات للمعالجة المسبقة للبيانات ، والتنظيف ، والزيادة ، مما يضمن أن البيانات مناسبة لتدريب النماذج.
- تصميم النموذج: توفر منصات التعلم العميق No-code تعليمات برمجية العديد من بنى ومكونات التعلم العميق المبنية مسبقًا. يمكن للمستخدمين تحديد هذه المكونات وتخصيصها وترتيبها باستخدام واجهات السحب والإفلات لتصميم بنية النموذج المطلوبة. توفر المنصات أيضًا إرشادات وتوصيات لمساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات مستنيرة.
- التدريب والتحسين: يمكن للمستخدمين بدء عملية التدريب ببضع نقرات بمجرد تصميم النموذج. تتعامل المنصة مع التفاصيل المعقدة للتدريب ، مثل خوارزميات التحسين ، ووظائف الخسارة ، وهبوط التدرج ، مما يجعل العملية في متناول المستخدمين غير التقنيين.
- تقييم النموذج: تتضمن منصات التعلم العميق No-code على تعليمات برمجية تصورات ومقاييس أداء لتمكين المستخدمين من تقييم أداء النموذج بدقة. تتيح هذه التعليقات للمستخدمين تحسين نماذجهم بشكل متكرر للحصول على نتائج أفضل.
- النشر: بعد التدريب الناجح على النموذج ، يسهل النظام الأساسي النشر السهل في بيئات مختلفة ، مثل تطبيقات الويب أو تطبيقات الأجهزة المحمولة أو الأجهزة المتطورة ، مع خيارات تكامل سلسة.
تستفيد منصات التعلم العميق No-code التعليمات البرمجية من التطورات المتطورة في AutoML (التعلم الآلي الآلي) وخوارزميات البحث في العمارة العصبية لمساعدة المستخدمين في أتمتة عمليات اختيار النماذج المعقدة وضبط المعلمات الفائقة. تقلل هذه الأتمتة بشكل كبير من جانب التجربة والخطأ لتطوير النموذج ، وبالتالي توفير الوقت والموارد الحسابية.
يمتد تأثير منصات التعلم العميق no-code إلى ما هو أبعد من مجرد تبسيط عملية التطوير. إنه يمكّن العديد من المهنيين ، بما في ذلك المسوقين ومحللي الأعمال وممارسي الرعاية الصحية والباحثين ، للاستفادة من الرؤى والحلول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في المجالات الخاصة بهم. تعزز منصات التعلم العميق No-code التعليمات البرمجية الابتكار والإبداع من خلال إزالة الحواجز التقنية ، وفتح التطبيقات الجديدة وحالات الاستخدام للذكاء الاصطناعي عبر الصناعات.
ومع ذلك ، من الضروري إدراك أنه على الرغم من أن منصات التعلم العميق no-code تعزز إمكانية الوصول بشكل كبير ، إلا أنها قد لا تكون مناسبة لجميع السيناريوهات. قد لا تزال المشاريع المعقدة الموجهة نحو البحث أو البنى النموذجية المتطورة أو حالات الاستخدام المتخصصة تتطلب خبرة علماء البيانات التقليديين وباحثي الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، تمثل منصات التعلم العميق no-code فرصة رائدة لمعظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية والتي تركز على الأعمال لإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي ودفع التأثير التحويلي عبر الصناعات.
تعمل منصات التعلم العميق No-Code على تسهيل تطوير النموذج وتلعب دورًا حاسمًا في تعزيز إمكانية تفسير النموذج وإمكانية شرحه. غالبًا ما يكون تفسير القرارات التي تتخذها نماذج التعلم العميق أمرًا صعبًا نظرًا لتعقيدها وطبيعة "الصندوق الأسود" لعملها الداخلي. تدمج منصات التعلم العميق No-code تقنيات متقدمة لقابلية تفسير النموذج ، مما يسمح للمستخدمين باكتساب رؤى حول كيفية وصول النموذج إلى تنبؤات محددة. يتم تضمين أدوات التصور وتحليل أهمية الميزات وطرق التفسير ، مثل LIME (التفسيرات المحلية القابلة للتفسير - التفسيرات الحيادية للنموذج المحلي) و SHAP (التخطيطات الخارجية الإضافية لـ SHapley) ، داخل هذه الأنظمة الأساسية لتزويد المستخدمين بفهم أوضح لسلوك النموذج. لا تساعد هذه الشفافية في بناء الثقة في الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي فحسب ، بل تتيح أيضًا الامتثال للأطر التنظيمية التي تتطلب أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير.
بالنظر إلى المستقبل ، من المتوقع أن يستمر التعلم العميق no-code في التطور بسرعة. مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي ، من المحتمل أن تدمج هذه المنصات بنى نموذجية أكثر تقدمًا ، وتوسع الدعم لأنواع بيانات إضافية ، والمزيد من أتمتة مهام تطوير الذكاء الاصطناعي المعقدة. علاوة على ذلك ، فإن دمج التعلم العميق no-code مع التقنيات الناشئة الأخرى ، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعلم المعزز ، يعد بإطلاق المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التحويلية والإبداعية. من خلال تمكين الأفراد من مختلف التخصصات لتسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي وتكييفها مع احتياجاتهم الخاصة ، تستعد منصات التعلم العميق no-code للعب دور مهم في تشكيل مستقبل الابتكار الذي يحركه الذكاء الاصطناعي وتعزيز الشراكة بين الإنسان والآلة.
