إنغو مييرسوا، المؤسس والرئيس في رابيد مينر – سلسلة المقابلات

إنغو مييرسوا هو المؤسس والرئيس في رابيد مينر. رابيد مينر يأتي بالذكاء الاصطناعي إلى الشركات من خلال منصة العلوم المفتوحة والقابلة للتوسيع. تم بناؤها لفريق التحليلات، توحد رابيد مينر دورة حياة العلوم المفتوحة بالكامل من تحضير البيانات إلى التعلم الآلي إلى التنبؤي نشر النموذج. أكثر من 625000 محترف في مجال التحليلات يستخدمون منتجات رابيد مينر لتحفيز الإيرادات، وتقليل التكاليف، وتجنب المخاطر.

ما كان مصدر إلهامك لlaunching رابيد مينر؟

لقد عملت في أعمال استشارة العلوم المفتوحة لسنوات عديدة ورأيت حاجة إلى منصة أكثر直觉 وقابلية للوصول للأشخاص بدون تعليم رسمي في العلوم المفتوحة. العديد من الحلول الموجودة في ذلك الوقت اعتمدت على البرمجة والبرمجة النصية و كانت ببساطة غير صديقة للمستخدم. علاوة على ذلك، جعلت البيانات صعبة الإدارة والصيانة للحلول التي تم تطويرها داخل تلك المنصات. بشكل أساسي، أدركت أن هذه المشاريع لا تحتاج إلى أن تكون صعبة هكذا، لذلك بدأنا في إنشاء منصة رابيد مينر لتمكين أي شخص من أن يكون عالم علوم مفتوحة رائع.

يمكنك مناقشة الحوكمة الشفافة التي يتم استخدامها حاليًا بواسطة رابيد مينر؟

عندما لا يمكنك تفسير نموذج، فمن الصعب调 وثقة وترجمة. الكثير من عمل العلوم المفتوحة هو التواصل مع النتائج للآخرين بحيث يمكن لمحتوى الحصول على فهم كيفية تحسين العمليات. هذا يتطلب الثقة والفهم العميق. 또한، مشاكل الثقة والترجمة يمكن أن تجعل من الصعب التغلب على المتطلبات الشركات لجعل نموذج في الإنتاج. نحن نقاتل هذه المعركة بطرق مختلفة:

كمنصة علوم مفتوحة بصرية، رابيد مينر يحدد بشكل طبيعي تفسيرًا لجميع أنابيب البيانات والنمذجة في تنسيق قابل للتناول بسهولة يمكن فهمه من قبل علماء العلوم المفتوحة أو غيرهم. إنه يجعل النماذج شفافة وي帮助 المستخدمين في فهم سلوك النموذج وتقييم قوته وضفه والكشف عن التحيزات المحتملة.

بالإضافة إلى ذلك، جميع النماذج التي تم إنشاؤها في المنصة تأتي مع تصورات واسعة النطاق للمستخدم – عادةً المستخدم الذي يخلق النموذج – للحصول على رؤى نموذجية، وفهم سلوك النموذج، وتقييم التحيزات.

رابيد مينر يوفر أيضًا تفسيرات نموذجية – حتى عند الإنتاج: لكل تنبؤ تم إنشاؤه بواسطة نموذج، يولد رابيد مينر ويضيف عوامل التأثير التي أدت إلى أو أثرت على القرارات التي اتخذها النموذج في الإنتاج.

أخيرًا – وهذا مهم جدًا بالنسبة لي شخصيًا لأنني كنت أدير ذلك مع فرق الهندسة قبل بضع سنوات – رابيد مينر يوفر أيضًا قدرة محاكاة نموذجية قوية جدًا، مما يسمح للمستخدمين بمحاكاة ومشاهدة سلوك النموذج بناءً على بيانات الإدخال المقدمة من المستخدم. يمكن تعيين بيانات الإدخال وتغييرها بسهولة، مما يسمح للمستخدم بفهم السلوك التنبؤي للنماذج في الحالات المحتملة أو الحقيقية. يعرض المحاكي أيضًا العوامل التي تؤثر على قرار النموذج. يمكن للمستخدم – في هذه الحالة حتى مستخدم الأعمال أو خبير المجال – فهم سلوك النموذج، والتحقق من قرار النموذج مقابل النتائج الفعلية أو المعرفة المجالية، وتحديد المشاكل. يسمح لك المحاكي بمحاكاة العالم الحقيقي والنظر إلى المستقبل – إلى مستقبلك، في الواقع.

كيف يستخدم رابيد مينر التعلم العميق؟

استخدام رابيد مينر للتعلم العميق شيء نفتخر به. يمكن أن يكون التعلم العميق صعبًا للتطبيق، وغالبًا ما يجد غير علماء العلوم المفتوحة صعوبة في إعداد تلك الشبكات دون دعم الخبراء. رابيد مينر يجعل هذه العملية بسيطة قدر الإمكان للمستخدمين من جميع الأنواع. التعلم العميق، على سبيل المثال، هو جزء من منتج التعلم الآلي التلقائي (ML) الذي يسمى رابيد مينر جو. هنا، لا يحتاج المستخدم إلى معرفة أي شيء عن التعلم العميق للاستفادة من تلك النماذج المتقدمة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين القويين أن يذهبوا إلى الأعماق ويستخدمون مكتبات التعلم العميق الشهيرة مثل تينسورفلو، كيراس، أو ديب ليرنينج 4 جاي مباشرةً من خلال سير العمل البصري الذي يبنيونه مع رابيد مينر. هذا مثل اللعب بالكتل ويبسط الخبرة للمستخدمين الذين لديهم مهارات علوم مفتوحة أقل. من خلال هذا النهج، يمكن لمستخدمينا بناء هياكل شبكة مرنة مع وظائف تنشيط مختلفة وعدد معين من الطبقات والعقد، وطبقات متعددة مع عدد مختلف من العقد، واختيار تقنيات تدريب مختلفة.

ما النوع الآخر من التعلم الآلي المستخدم؟

جميعها! نحن نقدم مئات من خوارزميات التعلم المختلفة كجزء من منصة رابيد مينر – كل ما يمكن تطبيقه في لغات البرمجة الشائعة المستخدمة في العلوم المفتوحة بايثون وآر. من بين أمور أخرى، يوفر رابيد مينر أساليب للبيز البسيط، الانحدار مثل النماذج الخطية العامة، التجميع مثل كي ميانز، إف بي جروث، أشجار القرار، غابات عشوائية، تعلم عميق متوازي، وأشجار تعزيز التدرج. هذه وغيرها هي جميعًا جزء من مكتبة النمذجة في رابيد مينر ويمكن استخدامها بنقرة واحدة.

يمكنك مناقشة كيفية معرفة نموذج الأوتو القيم المثالية للاستخدام؟

رابيد مينر أوتو موديل يستخدم التutomatisation الذكية لتسريع كل ما يفعله المستخدمون وضمان بناء نماذج دقيقة وصحيحة. هذا يشمل اختيار الحالات وتحديد العلامات الخارجية التلقائية، هندسة الميزات للمعلومات المركبة مثل التواريخ أو النصوص، وتحسين الميزات التلقائية متعددة الأهداف لتحديد الميزات المثالية وبناء ميزات جديدة. أوتو موديل يتضمن أيضًا طرقًا أخرى لتنظيف البيانات لتصحيح المشاكل الشائعة في البيانات مثل القيم المفقودة، وتحليل البيانات عن طريق تقييم جودة وقيمة أعمدة البيانات، وتطبيع البيانات وعمليات تحويل مختلفة.

أوتو موديل يستخرج أيضًا بيانات وصفية عن جودة البيانات – على سبيل المثال، كيف يتصرف عمود مثل معرف أو ما إذا كان هناك الكثير من القيم المفقودة. يتم استخدام هذه البيانات الوصفية بالإضافة إلى البيانات الوصفية الأساسية في تautomatisation وتسهيل المستخدمين في “استخدام القيم المثالية” والتعامل مع مشاكل جودة البيانات.

لمزيد من التفاصيل، لقد خريطة كل شيء في خطة أوتو موديل. (صورة أدناه لمزيد من السياق)

هناك أربع مراحل أساسية حيث يتم تطبيق التautomatisation:

– تحضير البيانات: تحليل تلقائي للبيانات لتحديد مشاكل جودة شائعة مثل الارتباطات، القيم المفقودة، والاستقرار.
– اختيار نموذج تلقائي وتحسينه، بما في ذلك التحقق الكامل ومقارنة الأداء، التي تقترح أفضل تقنيات التعلم الآلي للبيانات المعطاة وتحدد المعلمات المثالية.
– محاكاة نموذجية لمساعدة في تحديد الإجراءات المحددة التي يجب اتخاذها لتحقيق النتيجة المرغوبة التي تنبأ بها النموذج.
– في مرحلة نشر النموذج وتشغيله، يتم إظهار عوامل مثل الانجراف، التحيز، وتأثير الأعمال تلقائيًا دون أي عمل إضافي مطلوب.

التحيز في الحاسوب هو مشكلة مع أي نوع من الذكاء الاصطناعي، هل هناك أي ضوابط في مكانها لمنع التحيز من الظهور في النتائج؟

نعم، هذا أمر بالغ الأهمية للعلوم المفتوحة الأخلاقية. ميزات الحوكمة المذكورة سابقًا تضمن أن المستخدمين يمكنهم دائمًا رؤية بالضبط ما البيانات التي تم استخدامها لإنشاء النموذج، وكيف تم تحويلها، وما إذا كان هناك تحيز في اختيار البيانات. بالإضافة إلى ذلك، ميزاتنا لكشف الانجراف هي أداة قوية أخرى للكشف عن التحيز. إذا أظهر نموذج في الإنتاج انجرافًا كبيرًا في بيانات الإدخال، يمكن أن يكون هذا علامة على أن العالم قد تغير بشكل كبير. ومع ذلك، يمكن أن يكون أيضًا مؤشرًا على أن هناك تحيزًا شديدًا في بيانات التدريب. في المستقبل، نحن ننظر في الذهاب خطوة أخرى وإنشاء نماذج تعلم آلي يمكن استخدامها للكشف عن التحيز في نماذج أخرى.

يمكنك مناقشة رابيد مينر سحابة الذكاء الاصطناعي وكيفية تمييزها عن المنتجات التنافسية؟

متطلبات مشروع العلوم المفتوحة يمكن أن تكون كبيرة ومعقدة ومتطلبة للحوسبة، مما جعل استخدام تكنولوجيا السحابة استراتيجية جذابة للعلماء. للأسف، منصات العلوم المفتوحة القائمة على السحابة الأصلية تربطك بخدمات السحابة وخدمات تخزين البيانات لذلك البائع السحابي.

رابيد مينر سحابة الذكاء الاصطناعي ببساطة هو توزيع خدمة رابيد مينر في السحابة. يمكن تعديل العرض لتناسب بيئة أي عميل، بغض النظر عن استراتيجية السحابة. هذا مهم في هذه الأيام لأن نهج معظم الأعمال لإدارة بيانات السحابة يتطور بسرعة في المناخ الحالي. المرونة هي ما يميز رابيد مينر سحابة الذكاء الاصطناعي. يمكن تشغيله في أي خدمة سحابة، أو مكدس سحابة خاص، أو في إعداد هجين. نحن نكون محمولين على السحابة، محايدين للغاية، متعددي السحابة – مهما كنت تفضل أن تسميه.

رابيد مينر سحابة الذكاء الاصطناعي هو أيضًا منخفض الحساسية، حيث نقدم بالطبع القدرة على إدارة جميع أو بعض التوزيع للعملاء حتى يتمكنوا من التركيز على تشغيل أعمالهم بالذكاء الاصطناعي، وليس العكس. هناك حتى خيار حسب الطلب، الذي يسمح لك بتشغيل بيئة عند الحاجة لمشاريع قصيرة.

رابيد مينر رادوب يلغي بعض التعقيدات خلف العلوم المفتوحة، يمكنك أن تخبرنا كيف يفيد رادوب المطورين؟

رادوب في الغالب للمستخدمين غير المطورين الذين يريدون استغلال إمكانات البيانات الكبيرة. رابيد مينر رادوب ينفذ سير العمل رابيد مينر مباشرة داخل هادوب بطريقة خالية من الكود. يمكننا أيضًا دمج محرك تنفيذ رابيد مينر في سبارك حتى يكون من السهل دفع سير العمل الكامل إلى سبارك بدون التعقيد الذي يأتي من المناهج التابعة للكود.

هل يمكن لكيان حكومي استخدام رابيد مينر لتحليل البيانات لتوقع الأوبئة المحتملة، بشكل مشابه لطريقة عمل بلو دوت؟

كمنصة علوم مفتوحة ومachine learning عامة، رابيد مينر يهدف إلى تسهيل وتحسين عملية إنشاء النموذج وإدارته، بغض النظر عن الموضوع أو المجال في مركز مشكلة العلوم المفتوحة / التعلم الآلي. بينما لا يركز تركيزنا على توقع الأوبئة، مع البيانات الصحيحة، يمكن لمختص الموضوع (مثل أخصائي الفيروسات أو الأوبئة) استخدام المنصة لإنشاء نموذج يمكنه توقع الأوبئة بدقة. في الواقع، يستخدم العديد من الباحثين رابيد مينر – ومنصة رابيد مينر مجانية للأغراض الأكاديمية.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول رابيد مينر؟

جربها! قد تندهش من مدى سهولة العلوم المفتوحة وكيف يمكن لمنصة جيدة تحسين إنتاجيتك وفرقك.

شكرًا على هذا المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا رابيد مينر.