الأتمتة: مستقبل علوم البيانات وتعلم الآلة؟

الأتمتة: مستقبل علوم البيانات وتعلم الآلة؟

في عصر التحول الرقمي ، تعد التحليلات التنبؤية والتعليمية أساسية لنجاح الأعمال. نتيجة لذلك ، تحاول المؤسسات استخراج أنواع مختلفة من الرؤى من البيانات ، وخاصة البيانات الضخمة.

لإنجاز مهمة استخراج القيمة من البيانات الضخمة ، هناك طلب كبير على علماء البيانات ذوي المعرفة على مستوى الخبراء في الذكاء الاصطناعي (AI) وأدوات التعلم الآلي (ML). لكن هؤلاء الخبراء ذوي المهارات العالية مكلفون للغاية وقليلون من حيث العدد.

هنا حيث تلعب الأتمتة دورًا مهمًا. يمكن أن تساعدنا أتمتة التعلم الآلي على إكمال كل من الوظائف الروتينية والمعقدة بكفاءة أكبر. يمكن أن يؤدي AutoML (التعلم الآلي التلقائي) معظم المهام التي كان يؤديها علماء البيانات الموهوبون.

نتيجة لذلك ، يمكن للمنظمات استخدام علماء البيانات هؤلاء في وظائف أكثر ابتكارًا ، حيث يكون الذكاء البشري أمرًا ضروريًا. لذا ، فإن أدوات AutoML ليست بديلاً لعلماء البيانات ، لكنها تساعد في تفريغ مهامهم الروتينية.

في هذه المقالة ، سنستكشف تأثير التشغيل الآلي في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

دورة حياة الأتمتة في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي

تتطور الأتمتة في مجال علم البيانات وتعلم الآلة ML بشكل مستمر. تغطي دورة حياة علم البيانات مجموعة واسعة من المهام ، حيث يعد ML جزءًا من العملية بأكملها. تم تنفيذ الأتمتة في مراحل مختلفة من بناء حلول الذكاء الاصطناعي. علماء البيانات مسؤولون عن إكمال جميع مهام دورة الحياة لبناء نموذج الذكاء الاصطناعي.

دعونا نستكشف المجالات التي تم فيها تنفيذ الأتمتة في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي:

• تنقية البيانات – لبناء أي حل للذكاء الاصطناعي ، فإن الخطوة الأولى هي جمع البيانات ذات الصلة. يمكن جمع هذه البيانات من مصادر مختلفة. لذا ، فإن المهمة الأساسية لعالم البيانات هي تنقية البيانات وإعدادها. يتضمن جزء التنقية التنسيق وإزالة الأخطاء وإعداد البيانات حسب الحاجة. تُستخدم أدوات التنقية لأتمتة العملية جزئيًا.
• تصور البيانات – يعد تصور البيانات خطوة مهمة للغاية في دورة حياة علم البيانات. هنا ، يتم تصور البيانات من خلال إنشاء الرسوم البيانية والمخططات والمكونات المرئية الأخرى. تُستخدم أدوات التصور لأتمتة عملية إنشاء المكونات. هذه الخطوة أيضًا مؤتمتة جزئيًا ، حيث لا يزال علماء البيانات يقومون بجزء التحليل.
• بناء النموذج – يمكن أن يكون جزء البناء النموذجي مؤتمت بالكامل. تعد أدوات AutoML مفيدة جدًا للتحقق والضبط واختيار النموذج الأمثل. هذه النماذج عالية الكفاءة وتنتج مخرجات دقيقة.
• المراقبة المستمرة – تحتاج جميع نماذج الذكاء الاصطناعي إلى المراقبة المستمرة والصيانة بعد النشر. أنشطة الصيانة الروتينية هذه مطلوبة لضمان دقة النموذج خلال الفترة الزمنية. يتم أيضًا إعداد عملية إعادة تدريب مناسبة للحفاظ على دقة المخرجات وتحسينها. هنا أيضًا ، تُستخدم الأدوات الآلية للقيام بالوظائف الروتينية ، على الرغم من أن البشر يظلون أيضًا في الحلقة مع إمكانية التدخل البشري عند الضرورة. في هذه العملية ، يمكننا أن نجد أن بعض الخطوات مؤتمتة جزئيًا لأن الذكاء البشري مطلوب لمزيد من تفسير النتيجة. تُستخدم الأتمتة في الغالب لإكمال المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً والمتكررة.

التعلم الآلي التلقائي(AutoML)

ما هو AutoML؟

التعلم الآلي التلقائي (AutoML) هو مصطلح يستخدم لتعريف مجموعة من الأدوات والمكتبات. تُستخدم هذه الأدوات والمكتبات لأتمتة عملية اختيار النموذج. يتم قبول AutoML على نطاق واسع من قبل المنظمات التي ترغب في الحصول على أفضل نتيجة ممكنة من مجموعة معينة من البيانات. لذلك ، يعد AutoML الآن جزءًا لا يتجزأ من أي مشروع لعلوم البيانات.

الهدف من AutoML

الغرض العام من أي أتمتة هو إكمال المهام المتكررة بسرعة وفعالية ، وتحقيق نتائج فعالة. الهدف من AutoML مشابه. تُستخدم أدوات / منصات AutoML لتقصير دورة حياة عملية اختيار نموذج علم البيانات. ينتج أفضل نموذج من مجموعة معينة من البيانات.

أدوات ومكتبات AutoML

في مجال AutoML ، تتوفر الكثير من الأدوات والمكتبات والأنظمة الأساسية. بعض الأدوات الأكثر شيوعًا هي AutoKeras و Auto-WEKA و Auto-sklearn. تتوفر أيضًا منصات سحابية مختلفة لإدارة دورة حياة AutoML بأكملها. بعض الأنظمة الأساسية السحابية الشائعة هي Azure ML و Amazon ML و GCP و IBM Watson. تسمى هذه الأنظمة الأساسية السحابية أيضًا التعلم الآلي كخدمة (MLaaS).

هل يعد AutoML خطرًا على وظائف عالم البيانات؟

الإجابة الواضحة هي “لا” ، لم يتم تصنيع AutoML ليحل محل وظائف علماء البيانات. والسؤال الآن هو لماذا؟ للإجابة على هذا السؤال ، نحتاج إلى فهم مراحل التعلم الآلي قليلاً. تتكون مراحل التعلم الآلي بشكل أساسي من أربع مراحل:

• جمع البيانات.
• تحضير البيانات.
• النمذجة.
• التعيين.

يستخدم AutoML لأتمتة بعض المهام في عملية التعلم الآلي ML ، والتي تستغرق وقتًا طويلاً ومتكررة بطبيعتها. دعنا نستكشف الأجزاء المحددة المؤتمتة.

• المرحلة الأولى المؤتمتة هي جزء إعداد البيانات من العملية. يستغرق إعداد البيانات الكثير من الوقت ويمكن أن يكون متكررًا بطبيعته. تساعد أطر عمل AutoML في تنقية البيانات وتنسيقها ومعالجتها.
• المرحلة الثانية التي يتم تشغيلها تلقائيًا هي مرحلة النمذجة. يتم استخدام معظم أدوات AutoML في مرحلة النمذجة فقط. يحتوي كل نموذج في خط أنابيب ML على مجموعته الخاصة من القيم الفائقة. يقوم AutoML بضبط الأداء المعني ويعيد أفضل نموذج مع مجموعة القيم الأكثر ملاءمة.

من هذه الرؤية ، يمكننا أن نستنتج أن AutoML لن يحل محل وظائف علماء البيانات. بدلاً من ذلك ، فهو موجود لمساعدتهم على تسريع بعض أجزاء خط الانتاج والعمل لـ التعلم الآلي ML. لذلك ، يمكن لعلماء البيانات التركيز على المهام عالية القيمة وضبط مجموعات مهاراتهم وفقًا لذلك.

ما هي أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)؟

تعد أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) مجالًا مثيرًا للاهتمام للغاية في سياق الأتمتة. يمكن تعريف أتمتة العمليات الروبوتية على أنها تنفيذ لتكنولوجيا البرمجيات ، بناءً على منطق الأعمال وإدخال البيانات لأتمتة المهام المتكررة ذات الحجم الكبير. يمكن استخدام تقنية RPA لكل من المهام البسيطة والمعقدة. يجب تصميم هذه الروبوتات (RPA) بعناية لتلبية متطلبات إجراءات العمل.

RPA – مدمج مع الذكاء الاصطناعي AI والتعلم الآلي ML

إن أتمتة العمليات الآلية (RPA) ليست مفهومًا جديدًا. فقد تم استخدام أتمتة العمليات (PA) لسنوات عديدة ، لكن تنفيذها اقتصر على مجالات معينة.

هذا هو المكان الذي تبرز فيه أهمية روبوتات الذكاء الاصطناعي. تم تصميم وبناء روبوتات الذكاء الاصطناعي لتتمتع بقدرات معرفية تحاكي بعض ما يمكن للبشر القيام به. يمكن لروبوتات الذكاء الاصطناعي تطبيق المنطق وحل المشكلات والتعلم الذاتي من التجربة. يستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لبناء أنظمة قوية تعمل مثل البشر.

في الوقت الحالي ، يمكن أن تعمل تقنية RPA والذكاء الاصطناعي بمعزل عن غيرها وتحقيق فوائد جيدة لعملية الأعمال. ولكن ، إذا تم الجمع بين RPA و AI (مع ML و NLP وما إلى ذلك) ، فستزداد قدرات الأتمتة المتضمنة بشكل كبير. لذلك ، في عملية الأتمتة بأكملها ، يمكن استخدام روبوتات الذكاء الاصطناعي حيث يكون الذكاء الشبيه بالبشر مطلوبًا (مثل عند تطبيق المنطق أو اتخاذ القرارات أو التعلم الذاتي). يمكن أن تكون باقي المهام المتكررة والدنيوية والقائمة على القواعد جزءًا من واجبات روبوتات RPA. لذلك ، يمكن للجمع بين الذكاء الاصطناعي وتقنية التشغيل الروبوتي للعمليات إحداث ثورة في عملية الأتمتة. سيزيد من سرعة المعالجة والإنتاجية والكفاءة وعائد الاستثمار الكلي.

الفوائد التجارية لتقنية RPA

يوفر تنفيذ تقنية RPA جنبًا إلى جنب مع AI / ML الفوائد التالية:

• تقليل تكاليف التوظيف للمهام المتكررة والدنيوية.
• تقليل الأخطاء البشرية.
• تقليل التكاليف التنظيمية لأن الروبوتات هي مكونات منخفضة التكلفة.
• زيادة عمليات الأتمتة عند دمجها مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• تحسين رضا العملاء.
• علماء بيانات مجانيون للعمل على مهام معقدة.

من يستخدم تقنية RPA؟

بعض الشركات التي تنفذ تقنية RPA هي Walmart و AT&T و E&Y و Anthem و Deutsche Bank و Capgemini وغيرها الكثير. يتم استخدام تقنية RPA عبر مجالات متعددة مثل التمويل والمصارف والتأمين والرعاية الصحية والاتصالات وما إلى ذلك.

تحديات تقنية RPA

بعض تحديات تنفيذ أتمتة العمليات الروبوتية التي ستحتاج إلى معالجة لأنها تكتسب سوقًا أكبر هي:

• قابلية التوسع وإدارة الروبوتات.
• الأمن والخصوصية.
• فشل RPA عندما يكون هناك تغيير في العملية.
• الغاء الوظائف التي يشغلها البشر حاليا.

مستقبل تقنية RPA

سوف يتوسع سوق الأتمتة العالمي بسرعة. كما سيزداد اعتماد RPA كجزء من جهود الأتمتة هذه بشكل كبير. العوامل الدافعة الرئيسية هي الأداء وتوفير التكاليف. من المؤكد أن تقنية RPA مع أدوات AI / ML و NLP و BPM ستعطي دفعة هائلة لجهود الأتمتة المفرطة.

الخلاصة

يلعب علم البيانات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة دورًا مهمًا في عالم العمليات التجارية المعقدة. لكن بناء حل ناجح للذكاء الاصطناعي يمثل تحديًا ، بالنظر إلى الجهد والاستثمار.

مع تقييم أدوات الأتمتة ، أصبح الآن من السهل إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مع AutoML و RPA استراتيجية رابحة لعالم الأعمال.