دورة الحياة

دورة الحياة في التعلم الآلي (ML) هي عملية تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي لحل المشكلات الواقعية. يتضمن ذلك عادةً سلسلة من الخطوات بما في ذلك إعداد البيانات، وتدريب النموذج وتقييمه، ونشر النموذج، ومراقبته، وصيانته.

كيفية تحديد دورة حياة نموذج التعلم الآلي؟

الخطوة الأولى في دورة حياة التعلم الآلي هي إعداد البيانات، والتي تتضمن جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا والتي سيتم استخدامها لتدريب النموذج وتقييمه. قد يتضمن ذلك مهام مثل تنظيف البيانات وتنسيقها، وتحديد الميزات ذات الصلة، وتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.

يتم بعد ذلك تدريب النموذج باستخدام البيانات المعدة ويتم تقييم أدائه باستخدام مجموعة من المقاييس، وهي المرحلة النهائية. قد يتطلب هذا استخدام طرق مثل ضبط المعلمات الفائقة لتحسين المعلمات الفائقة للنموذج، مثل معدل التعلم أو معامل التنظيم.

بمجرد تدريب النموذج وتقييمه، فإنه قادر على توليد توقعات أو خيارات بناءً على بيانات جديدة غير مدروسة. ومن الممكن بعد ذلك نشره في بيئة الإنتاج. وقد يتطلب هذا تطوير تطبيقات مستقلة جديدة أو دمج النموذج في التطبيقات الموجودة.

الخطوة الأخيرة في دورة حياة التعلم الآلي هي مراقبة النموذج وصيانته، والتي تتضمن مراقبة أداء النموذج بمرور الوقت وإجراء أي تحديثات أو تعديلات ضرورية لضمان استمراره في الأداء الجيد. قد يتضمن هذا إعادة تدريب النموذج على البيانات الجديدة أو ضبط المعلمات الفائقة للنموذج حسب الحاجة.

بشكل عام، تعتبر دورة حياة التعلم الآلي عملية مستمرة تتضمن تطوير نماذج التعلم الآلي وتحسينها بشكل متكرر لحل المشكلات في العالم الحقيقي. وهو جانب مهم من مجال الذكاء الاصطناعي، ويتضمن مجموعة واسعة من المهارات والتقنيات من إعداد البيانات وتحليلها إلى تطوير النماذج ونشرها.