عمليات التعلم الآلي ، أو MLOps ، هي مجموعة من الممارسات والأدوات التي تهدف إلى تبسيط وأتمتة دورة حياة التعلم الآلي. وهي تغطي كل شيء بدءًا من إعداد البيانات والتدريب على النموذج وحتى النشر والمراقبة والصيانة. تزداد شعبية مشاريع MLOps مع سعي الشركات للاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لاكتساب ميزة تنافسية.
في هذه المقالة ، سوف نستكشف الجوانب المختلفة لمشاريع MLOps ، بما في ذلك التحديات التي يواجهونها والأدوات والتقنيات المستخدمة للتغلب عليها.
ما هي مشاريع MLOps؟
مشاريع MLOps هي مشاريع تركز على تنفيذ أفضل ممارسات عمليات التعلم الآلي في عملية تطوير البرامج الحالية للشركة ونشرها. إنه نظام يسعى إلى أتمتة المراحل المختلفة لدورة حياة التعلم الآلي ، من الحصول على البيانات وتنظيفها إلى تدريب النموذج والنشر والمراقبة. الهدف هو جعل عملية بناء ونشر نماذج التعلم الآلي أكثر كفاءة وأقل عرضة للخطأ. يمكن تقسيم عملية MLOps إلى
أربع مراحل رئيسية:
تحضير البيانات:
يتضمن ذلك جمع البيانات وتنقيتها للتأكد من أنها جاهزة للتحليل. يجب فحص البيانات بحثًا عن الأخطاء والتناقضات وتحويلها إلى تنسيق مناسب للاستخدام في خوارزميات التعلم الآلي.تدريب النموذج:
بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة ، يمكن استخدامها لتدريب نماذج التعلم الآلي. يتضمن ذلك اختيار الخوارزميات المناسبة ، وتدريب النماذج على البيانات ، واختبار دقتها وأدائها.نشر النموذج:
بعد تدريب النموذج ، يجب نشره في بيئة إنتاج حيث يمكن استخدامه لإنشاء تنبؤات. يتضمن ذلك اختيار البنية التحتية المناسبة ، وإعداد البرامج والأجهزة اللازمة ، ودمج النموذج مع بقية النظام.مراقبة النموذج وصيانته:
بمجرد أن يبدأ النموذج في الإنتاج ، يجب مراقبته للتأكد من أنه يعمل بشكل صحيح وأنه يستمر في الأداء بدقة بمرور الوقت. يتضمن ذلك إعداد أدوات المراقبة ، وجمع مقاييس الأداء ، وإجراء أي تحديثات أو تغييرات ضرورية على النموذج.التحديات في تنفيذ مشاريع MLOps
قد يكون تنفيذ مشاريع MLOps أمرًا صعبًا ، لا سيما في المؤسسات الكبيرة ذات البنى التحتية لتكنولوجيا المعلومات المعقدة. تشمل بعض التحديات الرئيسية ما يلي:
1 نقص التكامل: تتطلب مشاريع MLOps تعاونًا وثيقًا بين علماء البيانات ومطوري البرامج وفرق عمليات تكنولوجيا المعلومات. ومع ذلك ، غالبًا ما تعمل هذه الفرق في صوامع ، باستخدام أدوات وتقنيات مختلفة. قد يجعل ذلك من الصعب دمج المراحل المختلفة لدورة حياة التعلم الآلي وإنشاء عملية سلسة.
2 التعقيد: إن دورة حياة التعلم الآلي معقدة وتتضمن مراحل وأدوات وتقنيات متعددة. هذا يمكن أن يجعل من الصعب إدارته ، خاصة إذا كان المشروع يتضمن كمية كبيرة من البيانات أو خوارزميات معقدة.
3 إدارة البيانات: تعتمد مشاريع MLOps بشكل كبير على البيانات ، وغالبًا ما تكون إدارة البيانات أحد أكثر جوانب العملية تحديًا. يجب جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها إلى تنسيق مناسب للاستخدام في خوارزميات التعلم الآلي. يجب أيضًا تخزينها وإدارتها بشكل آمن ، مما يضمن امتثالها للوائح حماية البيانات.
4 تحديات النشر: قد يمثل نشر نماذج التعلم الآلي تحديًا ، لا سيما إذا كانت النماذج معقدة أو تتطلب موارد حسابية كبيرة. من المهم تحديد البنية التحتية المناسبة والتأكد من وجود البرامج والأجهزة اللازمة.
أدوات وتقنيات تنفيذ مشاريع MLOps
للتغلب على هذه التحديات ، تعتمد مشاريع MLOps على مجموعة من الأدوات والتقنيات. ومن أهمها:
1 Agile Development: يمكن أن تستفيد مشاريع MLOps من نهج التطوير السريع ، الذي يؤكد على التعاون والمرونة والتطوير التكراري. يمكن أن يساعد ذلك في تفكيك الحواجز بين الفرق المختلفة والتأكد من أن المراحل المختلفة لدورة حياة التعلم الآلي متكاملة وسلسة.
2 التكامل والنشر المستمر (CI / CD): CI / CD عبارة عن مجموعة من الممارسات التي تعمل على أتمتة عملية تطوير البرامج ، مما يسمح بنشر التغييرات بسرعة وأمان في الإنتاج. في سياق MLOps ، يمكن استخدام CI / CD لأتمتة المراحل المختلفة من دورة حياة التعلم الآلي ، من إعداد البيانات والتدريب على النموذج إلى النشر والمراقبة.
DevOps و DataOps: DevOps و DataOps هما نهجان مرتبطان يؤكدان على التعاون بين مطوري البرامج وفرق عمليات تكنولوجيا المعلومات. تركز DevOps على أتمتة عملية تطوير البرامج ونشرها ، بينما تركز DataOps على عملية إدارة البيانات. يمكن أن يكون كلاهما مفيدًا في تنفيذ مشاريع MLOps.
3 الحوسبة السحابية: يمكن استخدام منصات الحوسبة السحابية مثل Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure لتوفير الموارد الحاسوبية الضرورية والبنية التحتية لنشر نماذج التعلم الآلي وتوسيع نطاقها. يمكن أن توفر الحوسبة السحابية أيضًا بيئة مرنة وقابلة للتطوير لتخزين البيانات وإدارتها.
4 الاختبار الآلي: يمكن استخدام الاختبار الآلي لضمان دقة نماذج التعلم الآلي وأدائها. يتضمن ذلك إعداد أطر عمل للاختبار يمكنها تلقائيًا اختبار النماذج مقابل مجموعة من المدخلات والمخرجات.
5 إمكانية تفسير النموذج وإمكانية التفسير: تعد إمكانية تفسير النموذج وقابلية شرحه تقنيات لفهم كيفية قيام نماذج التعلم الآلي بالتنبؤات. يمكن أن يكون هذا مهمًا لضمان أن تكون النماذج عادلة وأخلاقية وخالية من التحيز. يمكن استخدام تقنيات مثل SHAP (SHapley Additive exPlanations) و LIME (التفسيرات المحلية المحايدة للنموذج القابل للتفسير) لتقديم تفسيرات للتنبؤات الفردية.
فوائد مشاريع MLOps
يمكن أن يحقق تنفيذ مشاريع MLOps مجموعة من الفوائد ، بما في ذلك:
1 زيادة الكفاءة: من خلال أتمتة دورة حياة التعلم الآلي وتبسيطها ، يمكن لمشاريع MLOps أن تجعل عملية بناء ونشر نماذج التعلم الآلي أسرع وأكثر كفاءة وأقل عرضة للخطأ.
2 تحسين التعاون: تتطلب مشاريع MLOps تعاونًا وثيقًا بين الفرق المختلفة ، بما في ذلك علماء البيانات ومطوري البرامج وفرق عمليات تكنولوجيا المعلومات. من خلال كسر الصوامع وتشجيع التعاون ، يمكن لمشاريع MLOps تحسين التواصل والعمل الجماعي.
3 قابلية التوسع: يمكن استخدام مشاريع MLOps لنشر نماذج التعلم الآلي بطريقة قابلة للتطوير ، مما يسمح بنشرها بسرعة وسهولة في بيئات مختلفة.
4 دقة محسّنة: من خلال أتمتة الاختبار والمراقبة ، يمكن أن تساعد مشاريع MLOps في ضمان دقة نماذج التعلم الآلي وأدائها بمرور الوقت.
5 إمكانية شرح محسّنة: باستخدام تقنيات مثل SHAP و LIME ، يمكن أن تساعد مشاريع MLOps في تقديم تفسيرات لكيفية قيام نماذج التعلم الآلي بالتنبؤات. يمكن أن يكون هذا مهمًا لضمان أن تكون النماذج عادلة وأخلاقية وخالية من التحيز.
أمثلة على مشاريع MLOps
هناك العديد من الأمثلة على مشاريع MLOps في مجموعة من الصناعات ، بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية وتجارة التجزئة. تتضمن بعض الأمثلة ما يلي:
1 تقييم مخاطر الائتمان: يمكن للبنوك والمؤسسات المالية الأخرى استخدام MLOps لأتمتة عملية تقييم مخاطر الائتمان. باستخدام نماذج التعلم الآلي لتحليل البيانات مثل تاريخ الائتمان والدخل وحالة التوظيف ، يمكن للبنوك تحديد الجدارة الائتمانية للعميل بسرعة وبدقة.
2 الصيانة التنبؤية: يمكن للمصنعين استخدام MLOps للتنبؤ بالوقت الذي يحتمل فيه فشل المعدات ، مما يسمح لهم بإجراء الصيانة قبل حدوث العطل.
3 تشخيص المرض: يمكن لمقدمي الرعاية الصحية استخدام MLOps لتحليل بيانات المريض وتشخيص الأمراض. باستخدام نماذج التعلم الآلي لتحليل الأعراض والتاريخ الطبي وعوامل أخرى ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تشخيص الأمراض بسرعة ودقة مثل السرطان وأمراض القلب.
4 كشف الاحتيال: يمكن لبائعي التجزئة استخدام MLOps لاكتشاف الاحتيال ومنعه. باستخدام نماذج التعلم الآلي لتحليل بيانات المعاملات ، يمكن لتجار التجزئة التعرف بسرعة على المعاملات الاحتيالية واتخاذ خطوات لمنعها.
5 تحسين سلسلة التوريد: يمكن للشركات استخدام MLOps لتحسين سلسلة التوريد الخاصة بها من خلال تحليل البيانات حول عوامل مثل الطلب ومستويات المخزون وأوقات الشحن. باستخدام نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب وتحسين مستويات المخزون ، يمكن للشركات تقليل الفاقد وتحسين الكفاءة.
خاتمة
أصبحت مشاريع MLOps ذات أهمية متزايدة حيث تسعى الشركات إلى الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي لاكتساب ميزة تنافسية. من خلال أتمتة دورة حياة التعلم الآلي وتبسيطها ، يمكن أن تساعد مشاريع MLOps في تحسين الكفاءة والتعاون وقابلية التوسع والدقة. ومع ذلك ، قد يكون تنفيذ مشاريع MLOps أمرًا صعبًا ، ويتطلب تعاونًا وثيقًا بين علماء البيانات ومطوري البرامج وفرق عمليات تكنولوجيا المعلومات. للتغلب على هذه التحديات ، تعتمد مشاريع MLOps على مجموعة من الأدوات والتقنيات ، بما في ذلك التطوير السريع ، و CI / CD ، و DevOps ، والحاويات ، والحوسبة السحابية ، والاختبار الآلي ، وقابلية تفسير النماذج والشرح. من خلال النهج الصحيح ، يمكن أن تحقق مشاريع MLOps مجموعة من الفوائد للشركات في مجموعة من الصناعات.