ما المقصود بتعلّم الآلة بدون تعليمات برمجية؟

إن منصات تعلّم الآلة (ML) بدون التعليمات البرمجية تستخدم منصات ذات واجهة مرئية قائمة على السحب والإفلات لإنشاء نماذج تعلّم آلة تلقائيًا واستخلاص تنبؤات بدون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. تعمل هذه المنصات على أتمتة عمليات جمع البيانات وتنظيفها واختيار النماذج وتدريبها ونشرها.

لا يوجد كود ML يضفي الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي . تسمح هذه المنصات لمحللي الأعمال الذين لا يمتلكون معرفة حول تعلّم الآلة أو خبرات في البرمجة بإنشاء نماذج تعلّم الآلة واستخلاص تنبؤات لحل مشكلات فورية، مثل التنبؤ بالمواعيد المحتملة لفقدان العملاء أو توصيل الطلبات. 

تعلّم الآلة بدون التعليمات البرمجية مقابل تعلّم الآلة التقليدي

مع تعلّم الآلة التقليدي، يستخدم عالِم البيانات الخبير لغة برمجة مثل Python لإنشاء أحد نماذج تعلّم الآلة. ويجب عليهم استيراد مجموعات البيانات وتجهيزها لعملية تعلّم الآلة باستخدام تقنيات تنظيف بيانات وهندسة ميزات يدوية ومؤتمتة. ويتعين أن يختاروا جزءًا من البيانات لاستخدامه في تدريب هذا النموذج وتعديله قبل نشره في مرحلة الإنتاج. 

وعلى النقيض من ذلك، تجمع المنصة بدون التعليمات البرمجية بين أحدث إمكانات برمجة تعلّم الآلة والأدوات السهلة الاستخدام، ما يسمح لمستخدمي الأعمال بإنشاء نماذج تعلّم الآلة.

إنشاء نماذج تعلّم الآلة بدون التعليمات البرمجية يختلف عن AutoML. تُعد AutoML تقنية مستخدمة لتبسيط عمليات تعلّم الآلة التقليدية. بشكل أساسي، تقوم AutoML بأتمتة تجهيز البيانات وتستخدم عمليات مؤتمتة للتعرُّف على اللوغاريتمات الملائمة. الفرق الرئيس بين AutoML وتعلّم الآلة بدون التعليمات البرمجية هو أن الأولى تتطلب مهارات ومعارف يتمتع بها عالِم البيانات، في حين لا يتطلب الثاني ذلك.