ماهي منصات الذكاء الصناعي
الذكاء الاصطناعي؟
هناك العديد من الطرق لإعداد منصة الذكاء الاصطناعي لممارسي علوم وهندسة البيانات. سيختلف أسلوبك بناءً على الموارد المالية لمؤسستك، والبنية التحتية للحوسبة ومعالجة البيانات لفريقك، وخبرة فريقك. بشكل عام، لديك ثلاثة خيارات عندما يتعلق الأمر بإنشاء بيئة للفرق للتعاون في بناء الذكاء الاصطناعي ونشره:
الاختيار الأول: شراء منصة ذكاء اصطناعي شاملة
هناك عدد قليل من الشركات الكبرى التي تهيمن على سوق منصات الذكاء الاصطناعي الشاملة. تعد Google Cloud Platform (GCP) وMicrosoft Azure وAmazon Web Services (AWS) جميعها رائدة في هذا المجال، حيث تقدم حلولاً وأدوات شاملة، مثل AWS Sagemaker، للمؤسسات التي تتطلع إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي في عملياتها. يمكن أن يكون هذا خيارًا مكلفًا ويمكن أن يمنعك من استخدام أدوات أو تقنيات معينة فقط، لذلك من المهم تقييم منصات الذكاء الاصطناعي بعناية لمعرفة القيمة المحددة التي تقدمها.
تتمتع كل منصة بنقاط قوة ونقاط ضعف خاصة بها، لذا من المهم اختيار واحدة تناسب حالات الاستخدام المحددة الخاصة بك وسوف تتكامل بسلاسة مع التقنيات الأخرى المتوفرة لديك عبر مؤسستك.
فوائد
يمكنك البدء بسرعة واستخدام الأدوات التي تتمتع بدعم جاهز للمؤسسات. يتم تحديث الأدوات والبرامج بشكل متكرر لتحسين الموثوقية والأداء والأمان.
التحديات
قد لا يتم تكوين الأدوات لحالات الاستخدام الخاصة بك، الأمر الذي سيتطلب التخطيط لمزيد من الدعم الهندسي في البداية. مع تطور مشروعك وإعادة معايرة الموارد على طول الطريق، قد لا تدعم الأدوات التي اخترتها من قبل المتطلبات الجديدة.
الاختيار 2: قم ببناء منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك
تختار العديد من المؤسسات إنشاء منصات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. غالبًا ما يعتمد اختيار إنشاء منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك على ما إذا كان قادة مشروعك يريدون أن يتم بناء عناصر مجموعة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هذه وامتلاكها من قبل المنظمة.
وهذا هو ما فعلته شركتا أوبر ونيتفليكس اللتان أحدثتا تغييرات جذرية؛ لقد قاموا ببناء منصات MLOs ومنصات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم من خلال تجميع مجموعتهم الخاصة من الأدوات مفتوحة المصدر ونماذج الملكية وموفري المؤسسات للبنية التحتية السحابية أو الموارد الحاسوبية. لقد وضعت هذه الشركات معايير نجاح الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من علوم البيانات، والأدوات مفتوحة المصدر، والخوارزميات الخاصة لتعطيل الصناعات القديمة.
فوائد
يمكن أن يمنحك هذا الأسلوب أنت وفريقك مزيدًا من التحكم في سير العمل وعملية التطوير واستراتيجيات النشر. كما يسمح لك بالاستجابة بسرعة مع تغير متطلبات العمل بمرور الوقت.
التحديات
ستستخدم المزيد من الوقت والنفقات في البداية لتطوير النظام الأساسي الخاص بك وقدرات الدعم. ستكون أيضًا مسؤولاً عن النفقات المستمرة لصيانة النظام.
الاختيار 3: البرمجيات مفتوحة المصدر
تعد البرامج مفتوحة المصدر خيارًا رائعًا لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ونشرها وصيانتها. فهو يسمح لك باختيار أفضل الأدوات لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك والاستفادة من قوة وابتكار مجموعة من الممارسين الذين يساهمون في الأدوات والمكتبات والأطر مفتوحة المصدر.
يعد Anaconda خيارًا شائعًا بين علماء البيانات، لأنه يسمح لهم ببناء بيئات يمكنهم من خلالها استيراد أفضل الأدوات مفتوحة المصدر المتاحة لإجراء العلوم باستخدام البيانات والوصول إليها. إنه تطبيق أصلي بلغة Python ويضم 30 مليون مستخدم يساهمون في الابتكار والأمن وتقنيات برامج علوم البيانات مفتوحة المصدر.
يمكن أن تكون Anaconda جزءًا لا يتجزأ من نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك، وهي موجهة خصيصًا لعلم البيانات ومستخدمي Python الذين يرون القيمة في الفرص مفتوحة المصدر. يحب مسؤولو تكنولوجيا المعلومات نظام Anaconda لأنه يمكنهم استخدامه لمركزية وتأمين عمل فرق علوم البيانات، التي تغذي تطوير وإنتاج نماذج وأنظمة التعلم الآلي. قامت Microsoft و Snowflake بدمج Anaconda في منتجات علوم البيانات والتعلم الآلي الخاصة بهما لتسهيل تسريع عمليات استكشاف علوم البيانات ونشر الإنتاج.
فوائد
يمنح هذا الأسلوب الممارسين لديك إمكانية الوصول إلى أفضل الأدوات المتاحة لحالة الاستخدام الخاصة بك. يمكن للمستخدمين الوصول إلى المستودعات والمشاريع والتعليمات البرمجية التي يمكنها تسريع عملية التطوير. يمكن تحديد الثغرات الأمنية في الأدوات والحزم مفتوحة المصدر والتحقق منها مبكرًا، باستخدام قوة الحشد في النظام البيئي مفتوح المصدر.
التحديات
سوف تحتاج إلى عقلية مفتوحة المصدر، الأمر الذي يتطلب تعاونًا عميقًا. ستحتاج أيضًا إلى فريق موهوب يتمتع بفهم واضح للمشكلة التي يتعين حلها، مع إمكانية الوصول إلى التدريب المستمر وفرص تحسين المهارات.
فوائد المصدر المفتوح في علوم البيانات والتعلم الآلي
باستخدام الأدوات والمكتبات المجانية مفتوحة المصدر، يمكنك إنشاء حلول ذكاء اصطناعي قوية بسرعة وبأقل جهد. هناك العديد من الفوائد لاستخدام البرامج مفتوحة المصدر، بما في ذلك القدرة على التعاون مع الآخرين، والمساهمة في مجتمع المصادر المفتوحة، وتوزيع البرامج بأقل قدر من القيود، اعتمادًا على ترخيص البرنامج.
Python هي الأداة البرمجية مفتوحة المصدر الأكثر شيوعًا المتاحة لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي. إنها لغة متعددة الاستخدامات يمكن استخدامها في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق. تتميز لغة Python بأنها متعددة الاستخدامات لأنها تمتلك نظامًا بيئيًا علميًا مفتوحًا وحيويًا وقويًا، مع مجتمع كبير من المطورين الذين يقومون بإنشاء مكتبات وأدوات تسهل استخدامها. R هي لغة أخرى مصممة خصيصًا للتحليل الإحصائي وتصور البيانات. كما أنها تستخدم على نطاق واسع في التعلم الآلي والتعلم العميق.
يمكن لأي شخص استخدام هذه الأدوات دون الحاجة إلى دفع ثمن الترخيص. وهذا يجعلها في متناول مجموعة واسعة من الأشخاص، بما في ذلك الطلاب والباحثين الذين قد لا يكونون قادرين على تحمل تكلفة الأدوات التجارية الخاصة.
تشمل فوائد البرامج مفتوحة المصدر لعلوم البيانات والتعلم الآلي ما يلي:
عوائق منخفضة أمام الدخول: الوصول بتكلفة منخفضة أو بدون تكلفة إلى بعض أفضل الأدوات المتاحة
الموثوقية والأمن والسرعة: قوة المجتمع
الوصول إلى الأدوات والمواهب مفتوحة المصدر: المجتمع الذي يستخدم الأدوات
مكتبات البيانات والنماذج لعلم البيانات وتعلم الآلة
التعليم في المصادر المفتوحة لعلوم البيانات وتعلم الآلة
لماذا يوجد الكثير من حلول الذكاء الاصطناعي؟
إن النمو الهائل الأخير للذكاء الاصطناعي، كما يتضح من التقدم في الذكاء الاصطناعي التوليدي بما في ذلك الانتشار المستقر وChatGPT، يرجع إلى حد كبير إلى شكل من أشكال التعلم الآلي يسمى التعلم العميق. على سبيل المثال، يرجع التقدم في السيارات ذاتية القيادة والمساعدين الأذكياء إلى التحسينات الكبيرة في نماذج التعلم العميق.
التعلم العميق هو في الأساس مصطلح جديد لمفهوم قديم: الشبكات العصبية، وهي عبارة عن مجموعات من العمليات الرياضية التي يتم إجراؤها على صفائف من الأرقام. لكن النماذج التي تم إنشاؤها بواسطة تقنيات التعلم العميق أكثر تعقيدًا أو "عمقًا" بشكل ملحوظ من الشبكات العصبية التقليدية، وتتضمن أيضًا كميات أكبر بكثير من البيانات.
على مدى السنوات القليلة الماضية، أدى الجمع بين البيانات الضخمة، والتقدم مفتوح المصدر في الشبكات العصبية العميقة، والأجهزة القوية وسرعات الحوسبة أو المعالجة، إلى تحقيق اختراقات في عدد من المجالات، بما في ذلك تصنيف الصور، ونسخ الكلام، والقيادة الذاتية. وقد أحدثت هذه التطورات آثارا اقتصادية هائلة.
علماء البيانات الذين يحاولون نشر النماذج يجدون أنفسهم يرتدون عدة قبعات: عالم البيانات، مطور البرمجيات، مسؤول تكنولوجيا المعلومات، ضابط الأمن. إنهم يكافحون من أجل بناء نموذجهم وتغليفه، وخدمة نموذجهم، وتوجيه حركة المرور، والتعامل مع موازنة التحميل، والتأكد من أن كل هذا يتم بشكل آمن. ومع ذلك، لتحقيق قيمة الأعمال باستخدام الذكاء الاصطناعي، يجب نشر النماذج. ويعد نشر النموذج وإدارته من المهام الصعبة التي يصعب إكمالها، ناهيك عن أتمتتها.
لقد بدأ مجتمع المصادر المفتوحة للتو في إنشاء أدوات لتخفيف هذا التحدي في تطوير النماذج والتدريب والنشر. تم تنفيذ الكثير من هذا العمل من قبل باحثين في شركات كبيرة وفرق في شركات ناشئة تحولت إلى شركات مثل Uber وNetflix.
في البداية، لم يتمكن علماء البيانات في أوبر من تدريب نماذجهم إلا على أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بهم، مما أعاق قدرتهم على توسيع نطاق تدريب النماذج ليشمل أحجام البيانات والدورات الحسابية المطلوبة لبناء نماذج قوية. لم يكن لدى الفريق عملية لتخزين إصدارات النماذج، مما يعني أن علماء البيانات أهدروا وقتًا ثمينًا في إعادة إنشاء عمل زملائهم. لذا، قامت شركة Uber ببناء منصة عمليات التعلم الآلي (MLOps) الخاصة بها (MLOps)، وتواصل تطويرها، وهي منصة Michelangelo .
وفي حين قامت شركة أوبر وغيرها من الشركات بتطبيق التعلم الآلي لابتكار المنتجات، فإنها لم تبدأ بعملية موحدة لنشر نماذجها في الإنتاج، مما يحد بشدة من القيمة التجارية المحتملة من عملها. أفاد فريق أوبر بعدم وجود مسار محدد لنشر النموذج في الإنتاج - في معظم الحالات، كان على الفريق الهندسي ذي الصلة إنشاء حاوية خدمة مخصصة خاصة بالمشروع.
للتركيز على بناء نماذج أفضل، قام علماء البيانات في جوجل، وأوبر، وفيسبوك، وغيرها من شركات التكنولوجيا الرائدة ببناء منصات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. تعمل هذه الأنظمة الأساسية على أتمتة البنية التحتية الداعمة - المعروفة باسم كود الغراء - المطلوبة لبناء الذكاء الاصطناعي وتدريبه ونشره على نطاق واسع
المصدر:Anaconda.