النماذج الجاهزة مقابل النماذج المخصصة للتعلم الآلي

متى يكون البناء أفضل من شراء حلول جاهزة؟

يمكن للشركات أن تتبنى نهجًا مختلفًا لتطوير النماذج. من خدمات التعلم الآلي الإدارة الكاملة إلى النماذج المخصصة. اعتمادًا على متطلبات الأعمال والخبرة المتاحة والقيود التخطيطية، يجب أن يتخذوا خيارًا: هل يجب تطوير حلول مخصصة من الصفر؟ أو هل يجب اختيار خدمة جاهزة؟

يجب اتخاذ قرار بشأن كيفية تجميع قطع الغاز المختلفة معًا في جميع مراحل عمل التحمل الآلي. من جمع البيانات وتنقيطها وتصورها إلى هندسة الميزات وتدريب النموذج وتقييمه، يسأل مهندسو التعلم الآلي أنفسهم نفس السؤال دائمًا: هل سيكون حل تطبيقي مخصص تم تنفيذه من الصفر؟ أو هل سيكون حل جاهز؟

لكن متى يكون البناء أفضل من شراء حلول جاهزة؟ العوامل الرئيسية التي تميز بين النهجين هي: جهود المعالجة المسبقة، وسرعة التطوير، والخبرة المطلوبة.

ما يجب مراعاته عند تحديد استخدام نماذج التعلم الآلي الجاهزة أو المخصصة؟

جهود المعالجة المسبقة

تواجه مشاريع التعلم الآلي جميع أنواع التحديات، ولكن ربما أكبر تحدي هو توافر البيانات التدريبية. يمكن أن يوقف نقص البيانات التدريبية المشروع قبل أن يبدأ حتى. قبل أن يبدأ المشروع، قد تواجه تكاليف معالجة مسبقة كبيرة من جمع البيانات وتصنيفها وتنقيطها ومعالجتها. هذا هو الفخ المعروف الذي يفشل فيه العديد من مشاريع التعلم الآلي: تصبح المعالجة المسبقة 80% من الموارد المخصصة، بينما تظل القليل من الموارد للتدريب الفعلي والتقويم.

تخفف الحلول الجاهزة من أعباء جهود المعالجة المسبقة. تم بناؤها لأداء العمليات الأكثر شيوعًا مع تكوين بسيط فقط. أفضل شيء فيها هو: توجد حلول جاهزة لجميع مراحل عمل التحمل الآلي.

من ناحية أخرى، تتطلب التطبيقات المخصصة عادةً جهود معالجة مسبقة أكبر. لا يعني ذلك أنه يجب إهمالها تمامًا: لا تزال مطلوبة لتعدين مرحلة معينة من التعلم الآلي إلى تفاصيل المشكلة التي يتم حلها. قد يتطلب مجموعة بيانات قذرة بعض قواعد التنظيف الخاصة. في نفس الوقت، قد تتطلب مجموعة ميزات معينة هندسة ميزات مخصصة، كما قد تتطلب هياكل عصبونية تعديلات طفيفة. في هذه الحالة، من المحتمل أن تغطي الحلول المخصصة بنيت من الصفر جميع الاحتياجات.

سرعة التطوير

تركز الحلول الجاهزة على التكوين بدلاً من التنفيذ. بدلاً من تخصيص الموارد لمعرفة ما يجب القيام به، سيركز فريق التعلم الآلي على كيفية تجميع قطع الغاز المختلفة معًا. يسمح هذا النهج للشركات والباحثين والمهندسين بتنفيذ النماذج الأولية وبراهينConcept بسرعة. بدلاً من إعادة اختراع العجلة، تجعل الحلول الجاهزة من الممكن الاستفادة من المعرفة الحالية، وبالتالي توفير وقت التطوير.

تتميز التطبيقات المخصصة المُنشأة من الصفر بكونها أبطأ فيما يتعلق بسرعة التطوير. هذا بسبب احتياجات الصيانة المتزايدة: يجب على المهندسين معرفة ماذا وكيف يتم تنفيذ الحل. كذلك، كلما زادت تعقيد الحل، زادت الموارد الزمنية المطلوبة لضمان قابليته للتوسيع ومتانته أثناء الإنتاج. من هذا المنظور، فإن الحلول المخصصة وجهد الوقت متناسبان تناسبيًا مباشرًا: كلما زادت تعقيد الحل، زادت الوقت الذي سيستغرقه.

عادةً ما يكون الحال كذلك، مع ذلك، الحقيقة تقع في منتصف الطريق: سوف يتم إعادة بناء قاعدة التعليمات البرمجية الحالية وتكييفها مع احتياجات المشروع الحالي. وهذا هو الحال مع نهج التعلم النقل المعروف.

الخبرة

كما توجد هناك مستويات متعددة لتعلم الآلة، توجد مستويات متعددة من الخبرة التي يمكن من خلالها تطوير نماذج التعلم الآلي، تتراوح من واجهات خالية من التعليمات البرمجية إلى بناء نماذج من الصفر.

توجد حلول جاهزة لا تتطلب خبرة كبيرة في التعلم الآلي. من خلال استخدام واجهات سهلة الاستخدام ونهج السحب والإفلات، أصبح من السهل للغاية لأي شخص (من محللي الأعمال إلى مهندسي البرمجيات) بناء ونشر نوع من نماذج التعلم الآلي. في حين أن هذا النهج البسيط لتطوير النموذج قد يعمل لأغراض الإنشاء، فمن غير المرجح أن يلبي متطلبات الأنظمة الإنتاجية.

لا تزال الخبرة مطلوبة لتهيئة الحلول الجاهزة بشكل صحيح وتشغيلها وضمانها في الإنتاج. الحلول البديلة وتصحيح الأكواد وربط واجهات برمجة التطبيقات وتحليل مشاكل النشر هي مهام شائعة مطلوبة لضمان أداء النماذج في بيئات الإنتاج.

تتطلب الحلول المخصصة عادةً خبرة على مستوى البنية التحتية، ولا مفر من ذلك: الخبرة مطلوبة بالفعل. اعتمادًا على حجم الشركة وأهداف المشروع، قد تكون فرق متعددة التخصصات مطلوبة لصيانة الأنظمة الإنتاجية. يعمل علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي و محللو الأعمال معًا لفهم نتائج الاستدلال وضمان نموذج الإنتاج.

ما يجب استخدامه: نموذج التعلم الآلي الجاهز أو المخصص؟

سوف يتكون حل التعلم الآلي من مكونات وخدمات فردية يجب أن تأتي معًا كحل متكامل. لا يتعلق الأمر أبدًا بالذهاب 100% مخصص أو 100% جاهز، لأن مشاكل الأعمال المختلفة تتطلب حلولًا مختلفة. غالبًا ما يتم بناء حلول التعلم الآلي من مزيج من الاثنين: خدمات جاهزة لاستخراج رؤى عامة، بالإضافة إلى نماذج مخصصة لزيادة الدقة ونمذجة المعرفة الخاصة بالمجال.

الخدعة تكمن في معرفة متى يجب تنفيذ حلول مخصصة من الصفر، وأي أجزاء من المشروع يمكن أن تستفيد من فوائد الخدمات الجاهزة. هذا يعتمد بشكل كبير على نوع المشكلة التي يتم حلها، ومتطلبات الأعمال، والبيانات المتاحة، وقيود بيئة التطوير بشكل عام.

لمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي وتوجهات التكنولوجيا، انظر جوش ميرامانت، الرئيس التنفيذي لشركة بلو أورانج ديجيتال لحلول البيانات الموجهة ل سلسلة التوريد، و تأتمتة وثائق الرعاية الصحية، وأكثر.

قد تعجبك أيضًا:

استخدم التعلم الآلي الطبيعي لتصنيف التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي

كيف يتم تحسين معالجة اللغة من خلال نموذج BERT المفتوح المصدر من جوجل