تتيح التقنيات التلقائية للتعلم الآلي AutoML في الشركات تطوير النماذج السريعة بصورة فعّالة في وقت قصير، وتحسين الكفاءة واتخاذ القرارات الذكية وتوفير تجربة مستخدم عالية الجودة، فما هو AutoML وما هي فوائد استخدامه في الشركات المختلفة؟
ما هو AutoML؟
AutoML أو Automated Machine Learning أو التعلم الآلي التلقائي هو استخدام التقنيات والأدوات التكنولوجية لتبسيط عملية تطوير نماذج التعلم الآلي عبر إتمام المهام التكرارية وتحديد أفضل خوارزمية تعلم الآلة تلقائيًا، وتدريب النموذج على البيانات المتاحة، ثم نشر النموذج في الإنتاج، وتسمح تقنية AutoML بتوفير نتائج أسرع وأكثر دقة من الخوارزميات المبرمجة يدويًا، ما يسمح ببناء نماذج التعلم الآلي بكفاءة وإنتاجية عالية مع الحفاظ على الجودة.
توفر تقنيات AutoML واجهة سهلة الاستخدام تسمح بتحديد المشكلة المطلوب حلها وتحديد البيانات المتاحة، وبناءً على هذه المعطيات تقوم الأدوات تلقائياً بالخطوات التالية:
- جمع البيانات من مصادر مختلفة وإعدادها وتنظيفها وتحليلها للتأكد من جودتها وجاهزيتها للتدريب.
- اختيار نوع الخوارزمية المناسبة بناءً على المشكلة المحددة وتكوينه بما يتناسب مع البيانات والمتطلبات.
- تدريب النموذج على البيانات باستخدام تقنيات التعلم الآلي المناسبة.
- تقييم أداء النموذج وتحسينه لتحديد مدى دقته وكفاءته.
- نشر النموذج بحيث يمكن استخدامه في التطبيقات العملية.
ما هي الفوائد التي يقدمها استخدام تقنيات التعلم الآلي التلقائي للشركات؟
AutoML له تأثير كبير على الشركات بجميع أحجامها. فهو يجعل التعلم الآلي أكثر سهولة وبأسعار معقولة، ويساعد الشركات على حل المشاكل المعقدة التي كانت مستعصية في السابق.
- تطوير النماذج السريعة:
يلعب AutoML دورًا هامًا في تطوير نماذج التعلم الآلي بصورة أسرع وأكثر كفاءة، إذ يعمل على تحويل العمليات التكرارية الطويلة التي يتطلبها تطوير النماذج إلى عمليات أوتوماتيكية في وقت أقل، ما يسمح للشركات وأصحاب الأعمال بالتركيز على تحليل البيانات وبناء نماذج تنبؤية دون الحاجة إلى الخوض في التفاصيل التقنية المعقدة، وتسريع إنجاز النماذج المطلوبة ووضعها في السوق دون الحاجة لقضاء وقت طويل في عمليات التجربة والخطأ اليدوية.
- إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي
يسهم AutoML في إضفاء الطابع الديمقراطي على مجال الذكاء الاصطناعي إذ يتيح لمجموعة أكبر من الأفراد والفرق الوصول إلى تقنيات تعلم الآلة وتطوير النماذج بدون الحاجة إلى خبرة عميقة في هذا المجال وتمكين الأفراد والفرق في مختلف المجالات من الإبداع وتكوين نماذج مخصصة ومتقدمة، وهذا يعني أنه يمكن تمثيل مجموعة متنوعة من الآراء والخلفيات والتجارب في تصميم النماذج وتحسينها وإنشاء نماذج أكثر تنوعًا وشمولية وقادرة على التعامل مع الاحتياجات والتحديات المختلفة.
- تحسين أداء النموذج
يسهل AutoML عملية تجريب النماذج المختلفة وتقييم أدائها على مجموعات متعددة من البيانات والتحقق من الفرضيات، واستكشاف سيناريوهات مختلفة، ما يوفر إمكانية تحسين النماذج الحالية على أساس الأداء ويعزز دقة النماذج وفعاليتها في التنبؤ والتصنيف واختيار الخوارزمية الأمثل للمهمة المحددة، إضافة إلى تحليل النتائج تلقائيًا لتحسين قدرة النموذج على التكيف مع مجموعة متنوعة من البيانات ومعالجتها ما يجعلها أكثر قوة وفعالية.
- قابلية التوسع وإمكانية إعادة الإنتاج
يساهم AutoML في منح الشركات القدرة على تحقيق نتائج قوية بصورة متكررة تسهل إعادة إنتاجها، إذ يسمح بتوسيع إمكانيات تدريب نماذج تعلم آلي ذات قدرات مختلفة وتعقيدات متنوعة دون الحاجة لإعادة بناء النظام بالكامل سواء بإضافة المزيد من البيانات لتحسين الأداء (التوسع الأفقي) أو باستخدام تقنيات تعلم الآلة لمهام جديدة (التوسع الرأسي).
كما يوفر إمكانية إعادة الإنتاج بسهولة عبر توثيق جميع الخطوات والتكوينات المستخدمة وإعادة استخدامها بدقة وسهولة لتوفير الوقت والجهد وتسهيل تبادل النماذج والتكوينات ومشاركتها بين فرق العمل والمجتمع العلمي لتعزيز التعاون والابتكار.
- تحسين الموارد
يلعب AutoML دورًا حيويًا في تحسين موارد الشركات إذ يمكنك توفير الكثير من الوقت والجهد في عملية تطوير النماذج الذكية بدلاً من الحاجة إلى بناء وتدريب النماذج يدويًا وتحسينها عبر الاستفادة من الأدوات المدمجة وميزات أتمتة المهام التي تقلل حجم العمل والزمن المستغرقين في تطوير النماذج الذكية، ويسمح بتخفيض تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي سواء باستخدام الأدوات والتقنيات الأتوماتيكية، أو بتقليل الحاجة إلى فرق متخصصة وعدد أكبر من المطورين.
إضافة لذلك يمكنك التعليم الآلي التلقائي من تجربة تكوينات مختلفة وتحسين النماذج الحالية وتحقيق أداء ممتاز بأقل قدر ممكن من الإمكانات الفنية والتقنية.
- صيانة النماذج ومراقبتها
بفضل AutoML يمكن للشركات تبسيط عملية صيانة النماذج الذكية بالضبط التلقائي لقيم تحسين أداء النموذج دون تدخل يدوي، وتحديث النماذج تلقائيًا عند توفر بيانات جديدة أو تحسينات في تقنيات التعلم الآلي، ويتيح لك التعلم الآلي التلقائي مراقبة أداء النماذج الذكية بفاعلية باستخدام أدوات رصد الأداء التي تسجل الأداء على مجموعة بيانات الاختبار وتوفر إحصاءات مفصلة حول كفاءة النموذج وتحذر المستخدم عند أي تدهور في العمل مع اقتراح إجراءات التصحيح، إضافة لتنظيف البيانات التلقائي لتقليل تأثير البيانات المفقودة أو القذرة على أداء النموذج وتحسين استقراره.
ويتيح AutoML كذلك إدارة مجموعات كبيرة من النماذج والتبديل بينها ومقارنتها تلقائيًا لاختيار النموذج الأكثر فعالية لظروف محددة.
كيف يمكن استخدام تطبيقات AutoML في المؤسسات المالية والبنوك؟
تعد تطبيقات AutoML مفيدة للغاية في المؤسسات المالية والبنوك وتلعب دورًا حيويًا في تحسين العمليات واتخاذ القرارات، ومن أبرزها:
- تطوير نماذج تنبؤية لتحليل البيانات المالية والتوقعات الاقتصادية والتنبؤ بالأداء المستقبلي للأسواق المالية أو لتحديد الاتجاهات الاستثمارية الواعدة واتخاذ قرارات استراتيجية في الأسواق المالية.
- تحليل مجموعة متنوعة من المتغيرات المالية والاقتصادية والشخصية وتقدير مخاطر الائتمان وتقييم قدرة العملاء على سداد الديون، ما يساعد على تحسين عملية منح القروض وتحسين عملية اتخاذ القرارات الائتمانية وتقدير المخاطر المالية.
- تحليل النماذج المعقدة للتعرف على أنماط غير عادية أو مشتبهة تشير إلى وجود عمليات احتيالية أو تصرفات غير مألوفة في العمليات المالية، ما يساهم في تعزيز أمن المعاملات المالية وحماية المؤسسات المالية والبنوك من الاحتيال والتلاعب.
- تحليل سلوك العملاء وبياناتهم وتفاعلاتهم وتوفير توصيات شخصية ودقيقة لتلبية احتياجات المستخدمين وتحسين تجربتهم، إضافة لتطوير نماذج للدعم الذاتي الذكي والردود التلقائية للعملاء عبر الشات بوت أو البريد الإلكتروني وتقديم خدمات مالية مخصصة وتوجيهية و تسويقية مناسبة لهم.
- إنتاج نماذج تحليل لفهم الأنماط في الإنفاق والاستثمار وتمكين المؤسسات المالية من اتخاذ قرارات أفضل لتحسين الأداء المالي والامتثال باللوائح وتحقيق تنظيم أفضل للبيانات المالية.
ما هي فوائد استخدام أدوات وتقنيات AutoML في التسويق؟
يوفر استخدام أدوات وتقنيات AutoML في التسويق العديد من الفوائد التي تعزز كفاءة العمليات وتسهم في تحقيق أهداف التسويق ومنها:
- إنشاء نماذج تنبؤ دقيقة وتحليل البيانات التاريخية وتوقع الاتجاهات المستقبلية، ما يمكن أقسام التسويق من فهم سلوك العملاء واحتياجاتهم، وتكييف الإستراتيجيات التسويقية، واتخاذ قرارات أفضل وأكثر دقة.
- توفير إمكانات تحليل سريعة وفعالة لفهم أعمق للبيانات التسويقية وتحليل الاتجاهات والأنماط بصورة أسرع وأفضل، وأتمتة المهام اليدوية والمتكررة في التسويق، مثل جمع البيانات وتحليلها، لتحسين الكفاءة وتوفير الوقت والجهد والتركيز على المهام الأكثر أهمية.
- تقديم تحليلات شاملة تساهم في توجيه الحملات التسويقية نحو الفئات المستهدفة وتوقيت إطلاقها وقياس أدائها، وبيان العائد على الاستثمار لتحديد أفضل السيناريوهات للاستمرار في الحملات الناجحة.
- وضع نماذج تحسين إستراتيجيات التسويق الرقمي مثل تحسين الإعلانات، وطرق زيادة التحويلات، وإنشاء توصيات المنتجات للعملاء بناءً على بيانات سلوكهم السابقة، وتحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي لتحديد الأشخاص الأكثر عرضة للتفاعل مع التسويق، إضافة إلى إنشاء رسائل بريد إلكتروني تسويقية أكثر صلة بالجمهور المستهدف.
- استخدام AutoML لفهم أفضل لاحتياجات العملاء وتقديم تجارب شخصية لهم، وتخصيص العروض التسويقية والمنتجات والإعلانات والمحتوى بما يناسب طبيعتهم وسلوكهم ويبني تجربة مستخدم فعالة تؤدي إلى زيادة الولاء ورضا العملاء وتعزيز العلاقة بين العميل والعلامة التجارية.
هل يمكن استخدام تطبيقات التعلم الآلي التلقائي في القطاع الحكومي؟
نعم يمكن استخدام تطبيقات التعلم الآلي التلقائي AutoML بصورة واسعة في القطاع الحكومي لتحسين كفاءة الخدمات واتخاذ قرارات مستنيرة، ومن هذه الطرق:
- تحليل البيانات الكبيرة التي تمتلكها الحكومات واستخلاص رؤى قيمة لاتخاذ قرارات إستراتيجية في مجالات مثل التخطيط والنقل والصحة العامة وغيرها، بالإضافة إلى ذلك يمكن استخدام التعلم الآلي التلقائي لإنشاء نماذج للتنبؤ بالأحداث المستقبلية واتخاذ إجراءات مبكرة وسريعة للتخطيط والاستعداد.
- تطوير نماذج تعلم آلي تساعد في تحسين عمليات الإدارة في القطاع الحكومي مثل إدارة الموارد البشرية والميزانية والتخطيط الإستراتيجي، بتحليل البيانات الخاصة بالموظفين والموارد المالية، وتقديم توصيات فعالة لتحسين الكفاءة.
- تطوير نماذج سريعة لتحليل الصور والفيديوهات وتحديد الكائنات أو الأشخاص في وتصنيفها وتحليل المحتوى المرئي، واستخدام هذه التحليلات في مجالات مثل الأمن، والتحقق من الهوية، إضافة لتحليل البيانات والنشاطات المعلومات المتراكمة والضخمة لمكافحة الاحتيال وتوقع الجرائم وكشف مواطن الخطر، وتقديم توصيات لدرء الأخطار.
- تحليل السلوكيات السيبرانية والكشف عن أنشطة غير معتادة أو هجمات ممكنة، ما يعزز الأمان السيبراني للمؤسسات الحكومية.
- تحليل بيانات الضرائب بصورة فعالة لتحسين إجراءات الاستهداف الضريبي وتحصيل الجبايات وتحليل السجلات المالية للتأكد من أي عمليات مشبوهة.
- تطوير خوارزميات تساعد في تحسين خدمة العملاء والدعم، على سبيل المثال يمكن تطبيق الشات بوت المدعوم بالذكاء الاصطناعي لتقديم إجابات فورية للمواطنين في استفساراتهم واحتياجاتهم، أو استخدام التعلم الآلي لتحليل المشكلات المتكررة وتوفير حلول فعالة وسريعة، وتحديد الأسباب الرئيسية للاستياء واتخاذ إجراءات تصحيحية سريعة.
ما دور AutoML في قطاع الاتصالات؟
من أبرز الأمثلة عن دور تطبيقات التعلم الآلي التلقائي في قطاع الاتصالات:
- استخدام AutoML لتطوير نماذج تحسين خدمات العملاء في قطاع الاتصالات عبر تحليل البيانات الكبيرة المتاحة عن العملاء وتفضيلاتهم وسلوكهم، وبناء نماذج تنبؤية لاستهداف العملاء المحتملين وتوفير توصيات مخصصة تحسن تجربتهم وتلبية احتياجاتهم بصورة أفضل.
- تحسين جودة شبكات الاتصالات بوضع تطبيقات جمع الكميات الضخمة من البيانات المتعلقة بأداء الشبكات والمشكلات التقنية المحتملة، واستخدام التعلم الآلي التلقائي لتحليل هذه البيانات واكتشاف أنماط غير طبيعية في الشبكة، وتوقع الأعطال واتخاذ إجراءات صيانة مبكرة.
- تطوير نماذج التعلم الآلي التي تساعد في تحسين أمان شبكات الاتصالات والكشف عن التهديدات الأمنية، مثل تحليل سجلات الشبكة والبيانات الأمنية واكتشاف أنماط الهجمات المحتملة، يمكن أيضًا استخدامه لتحسين استجابة الشبكة للهجمات واتخاذ إجراءات أمنية تلقائية.
- إدارة الشبكات بصورة ذكية مثل نماذج تحسين توزيع الحمولة واستخدام تردد الطيف بفاعلية، وإدارة البيانات وسرعة الإنترنت، لتحقيق أقصى استفادة من الموارد المتاحة.
- تحسين البنية التحتية للشبكات بإنشاء خوارزميات تلقائية لتصميم البنية التحتية للشبكات وتكوينها، وتوفير خدمات ذكية مثل المساعد الصوتي، ما يسهم في تقديم خدمات أكثر استقرارًا وكفاءة.
ختامًا فإن الهدف الرئيسي لتقنية التعلم الآلي التلقائي AutoML هو جعل عمليات تطوير نماذج تعلم الآلة أكثر سهولة وفاعلية، وتوفير حلول مخصصة تناسب كل شركة وجمهورها، وتسمح لها باستخدام مواردها البشرية والتقنية والمالية لتطوير نماذج خاصة بها تناسب أهدافها وميزانيتها.
