دليل لتطوير التعلم الآلي يجب اتباعه في عام 2024

ما الذي يتبادر إلى ذهنك عندما تقرأ عن التعلم الآلي؟ يعد تطوير التعلم الآلي بسيطًا مثل الآلة التي تركز على التعلم.

ولكن هل يقتصر التعريف على هذا الوصف الصغير؟

يستفيد التقدم التكنولوجي في الصناعة الرقمية من خوارزميات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. وقد جلبت هذه الاتجاهات والتقنيات مزايا جديدة لصناعات الأعمال في مختلف القطاعات.

وفقًا للتقارير، يتوقع حجم سوق التعلم الآلي حوالي 31,36 مليار دولار للمنصات العالمية بحلول عام 2028. لذا، تشير هذه الإحصائيات إلى الاستخدام العالي لتكتيكات التعلم الآلي بطرق مختلفة.

لذلك، إذا كنت تريد أيضًا العثور على اتجاهات تطوير التعلم الآلي الناشئة لتضمينها في عملك، فانتقل إلى هذه المدونة لاستكشاف المزيد.

نظرة عامة على تطوير التعلم الآلي في السوق الرقمية

يعد الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) من التقنيات السائدة في قطاعات الأعمال. ومع ذلك، يعد التعلم الآلي جزءًا من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للآلات بالتعلم من بياناتها السابقة. لذلك، ليست هناك حاجة لاتخاذ أي قرارات دون أوامر إضافية. خوارزميات ML أبعد من التوقعات. وفقًا للتقارير، سينمو السوق العالمي لتطوير التعلم الآلي بمعدل نمو سنوي مركب قدره 38.8٪ ليصل إلى 209.91 مليار دولار بحلول عام 2029.

هناك أيضًا العديد من الخوارزميات التي تدعم عملية اتخاذ القرار الذكي. لذلك، ليس بالنسبة لمؤسسات الأعمال، يعد التعلم الآلي ضروريًا أيضًا للموظفين. نظرًا لأننا نلاحظ ارتفاعًا في عدد محترفي تعلم الآلة، فإن التكامل يجعل كل شيء سهلاً لفريق الإدارة.

أهمية تطوير التعلم الآلي

وفقًا للمثل الشهير في أيامنا هذه، "البيانات هي المال"، فقد أصبحت أداة قوية على مر العصور. في الأوقات الأولى، كان الحضور الورقي رائجًا، ولكن الآن هو الوقت المناسب للتدخل. لذلك، لم يكن التحول من الممارسات القديمة إلى ممارسات جديدة عملية ضخمة.

توفر أحدث القرارات المبنية على البيانات للشركات أقصى استفادة من الإيرادات إلى الربح والقرارات للمستثمرين. التعلم الآلي هو المفتاح لفتح القدرات المستقبلية لشركة تجارية. كما يسمح لهم بالبقاء في صدارة المنافسين في السوق الرقمية المستمرة.

فوائد تكامل التعلم الآلي

1. التخصيص

يجب أن يكون لكل شركة هوية سوقية فريدة لمساعدة المستخدمين على التواصل معهم في أي وقت. هنا، يمكنك استخدام تقنية ML لبدء التواصل مع عملائك. باعتبارها تقنية تركز على المستقبل، توفر تعلم الآلة توصيات مخصصة للمستخدم لتنمية أعمالك في مجالات مختلفة.

2. التنبؤ

يعد التعلم الآلي أفضل تقنية للحصول على تنبؤات سلسة حول كل ما تستخدمه الشركة. يساعدك في الحصول على معلومات حول الأحداث القادمة للتنبؤ باتجاهات التطوير المستقبلية. ويساعد الترقب على البقاء على قمة المنافسة في السوق الرقمية. يتيح لك التنبؤ أيضًا مكافحة مخاطر العمل.

3. الأتمتة

هناك أوقات تصبح فيها مهام العمل المتكررة محمومة بالنسبة للبشر. لذلك، لتحسين سرعة وأداء العمليات التجارية، يعد التعلم الآلي هو الخيار الأفضل لأنه يركز على المهام المعقدة في فترة زمنية محدودة. أيضًا، من خلال ML، يمكنك تحقيق معالجة مجموعات البيانات للحصول على نتائج دقيقة بسرعة عالية.

حالات استخدام تطوير التعلم الآلي

يواجه مستخدم الإنترنت التعلم الآلي بطريقة أو بأخرى. تتضمن الأمثلة الأكثر شيوعًا توصيات المنتج أو المحتوى. سواء كنت تستكشف محرك بحث Google أو تبحث عن مقطع فيديو على YouTube، فاعلم أن خوارزميات ML تساعدك على الاختيار.

مثال آخر يتضمن مساعدين افتراضيين مثل Siri من Apple، أو Alexa من Amazon، أو Google Assistant. يعتمدون على التعرف التلقائي على الكلام (ASR) والتعرف على الكلام بالكمبيوتر لترجمة الكلمات البشرية إلى تنسيق مكتوب. الآن، يمكنك أيضًا رؤية العديد من برامج الدردشة الآلية على مواقع الويب التي تتيح لك التنقل بشكل أفضل والإجابة على استفسارات العملاء.

هل تعرف عن GPT-3 الخاص بـ Open AI؟ إنها شبكة عصبية تم تدريبها على مقالات باللغة الإنجليزية وتنتج إجابات للمطالبات النصية. بعض الاستخدامات الخاصة بالصناعة لتعلم الآلة والتي تساعد الشركات على الأداء بشكل أفضل هي كما يلي-

1. التجارة الإلكترونية والتجزئة

يتنبأ التعلم الآلي بالمبيعات المستقبلية للسماح لمؤسسات الأعمال بتخطيط الإيرادات والإمدادات وعوامل أخرى. تتعامل التقنية أيضًا مع كميات كبيرة من البيانات والذاكرة والقيود الزمنية الحسابية.

يمكن لأصحاب الأعمال استخدام رؤية الكمبيوتر لتخصيص وإدارة المخزون. يكتشف التعلم الآلي الاحتيال ويشرك المستهلكين في الوقت الفعلي لأنظمة التوصية لتخصيص خدمات الإعلان والتسعير.

2. التعلم الإلكتروني

يُحدث التعلم الآلي ثورة في التعليم من خلال تخصيص تجارب التعلم، وتحسين نتائج الطلاب، وتحسين موارد التعليم. باستخدام التعلم الآلي، يمكنك تحليل كميات من البيانات للعثور على الاتجاهات والأنماط.

كما تسمح التكنولوجيا للمعلمين بتوجيه متطلبات الطلاب وتقديم تدخلات مستهدفة للمتعلمين. يمكن للتعلم الآلي أيضًا أتمتة المهام الإدارية مثل الجدولة ووضع الدرجات.

3. الرعاية الصحية

يساعد التعلم الآلي مؤسسات الرعاية الصحية على تحسين العلاج والتشخيص وتجربة المريض باستخدام المساعدين البصريين وتحليل الصور الطبية والتمريض الافتراضي.

تساعد التكنولوجيا عالية التقنية أيضًا في التعرف على كتم الصوت والكلام أثناء العمليات الجراحية. تستخدم شركات إنتاج الأدوية التعلم الآلي لاكتشاف الأدوية في تجارب التصنيع.

4. التمويل

تستخدم شركات الخدمات المالية التعلم الآلي لتقييم المخاطر والخدمات المصرفية الشخصية والتداول الخوارزمي وخدمة العملاء وغير ذلك الكثير.

كما أنه يساعد في الدفاع عن بطاقة الائتمان والكشف عن الحالات الشاذة للحماية من الاحتيال.

5. التأمين

توفر شركات التأمين خيارات للعملاء وفقًا لاحتياجاتهم وتجارب المستخدمين الآخرين مع منتجات التأمين الأخرى.

يستفيد التعلم الآلي من معالجة المطالبات والاكتتاب.

6. سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية

تسمحأنظمة التعلم الآلي لشركات الخدمات اللوجستية وسلسلة التوريد بتحسين إدارة حركة المرور والإنتاجية وتحسين المستودعات وسلامة الركاب.

تقدم تقنية ML أيضًا خدمات مثل مراقبة حركة المرور ودعم السائق والتنبؤات الدقيقة للتأخير والصيانة التنبؤية.

فوائد وتحديات تكنولوجيا التعلم الآلي

يقدم التعلم الآلي العديد من الخدمات الضرورية للصناعة والشركة.

ما هو أكثر من ذلك.

تجد التكنولوجيا المعلومات الأساسية من مقالات مختلفة بشكل فعال وأسرع بكثير.

فوائد

فيما يلي أهم الفوائد التي تعود على المؤسسات التي تطبق التعلم الآلي في مهام أعمالها.

• توفير الوقت : يتيح لك البحث عن مستندات التعلم الآلي البحث عن إجابات من بين آلاف النصوص المتعلقة بالسؤال.
• فعالة من حيث التكلفة : توفر التكنولوجيا الأموال التي تنفق على معدات الصيانة من خلال توفير المراقبة التنبؤية والتدابير الوقائية.
• إنتاجية أفضل : يمكن للتعلم الآلي تحسين العمليات التجارية باستخدام النمذجة التنبؤية والتنبؤ بالطلب .
• تجربة المستخدم : يمكن لروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين حل طلبات العملاء بسرعة.يمكنه إرسال عروض مخصصة باستخدام تحليلات بيانات العملاء.
• الحل الحديث لتحديات الأعمال القديمة : عندما يصبح تطوير الأعمال القديمة مكلفًا ومحمومًا، فإن التعلم الآلي موجود لتجاوز قيود أنظمة البرمجة التقليدية.

التحديات

على الرغم من الفوائد العديدة، فإن التعلم الآلي ليس مثاليًا. وهنا بعض من التحديات التي تواجهها.

• الخصوصية : يعد التعقيد العالي لخوارزميات التعلم الآلي هو القضية الأساسية لقطاع الذكاء الاصطناعي.يلزم وجود كمية كبيرة من البيانات لتدريب الخوارزميات وتحسينها، الأمر الذي ينطوي على مخاطر تتعلق بالخصوصية. كما يشعر العملاء بالقلق بشأن سلامة بياناتهم.
• تحيز التعلم الآلي : إذا كانت خوارزميات التعلم الآلي المدربة على مجموعات البيانات تستبعد السكان أو تحتوي على أخطاء، فيمكن أن تنتج نماذج عالمية غير دقيقة أو تمييزية.على سبيل المثال، تتميز أداة توظيف الذكاء الاصطناعي في أمازون بتحيز غير مقصود بسبب ضعف المعالجة المسبقة للبيانات.
• تنسيق : ويخشى بعض خبراء الويب من أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ستدمر البشرية جمعاء. وأسوأ ما في الأمر هو أننا لا نستطيع حتى أن نتوقع حدوث ذلك إلا بعد فوات الأوان. هناك التماس من قبل العديد من الناس لإبطاء تطوير الذكاء الاصطناعي.

اتجاهات التعلم الآلي التي يجب اتباعها في عام 2024

وفقًا لشركة Grand View Research أو GVR، سيتوسع حجم السوق العالمية للذكاء الاصطناعي إلى 1.8 تريليون دولار في عام 2030.

فيما يلي أهم الاتجاهات التي يمكنك توقعها في السنوات القليلة المقبلة من التعلم الآلي .

#الاتجاه 1- الذكاء الاصطناعي الوكيل

تتطلب أحدث النماذج ردود فعل من المدخلات البشرية. ولكن هناك تحول من النماذج التفاعلية إلى النماذج الاستباقية. لذلك، يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المتقدم وفقًا لذلك لتحديد الأهداف دون تدخل.

على سبيل المثال - أنظمة المراقبة للكشف عن العلامات المشبوهة لحرائق الغابات أو الوكلاء الماليين الذين يديرون المحافظ الاستثمارية في الوقت الفعلي الديناميكي.

#الاتجاه 2- التعلم الآلي مفتوح المصدر

يستمر إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي مع ظهور النماذج مفتوحة المصدر. اكتشف مصدر بيانات من Github موجة من تفاعل منشئي المحتوى مع مشاريع الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.

يعمل الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر على تقليل التكاليف ويشجع الوضوح، ولكن المخاوف بشأن سوء الاستخدام لا تزال قائمة.

#الاتجاه 3- التعلم الآلي متعدد الوسائط

يعد الذكاء الاصطناعي الجديد والحالي مثاليًا للقيام بمهام مثل كتابة النصوص وتحسين المخزون وممارسة الألعاب. لكن هذا يتغير في السنوات المقبلة.

يعالج GPT-4 من OpenAI النصوص والصوت والصور، ويحاكي قدرات الحس البشري مع النماذج الأخرى التي ستتبع قريبًا.

#الاتجاه 4- الظل AI

يُعرف Shadow AI أيضًا بالاستخدام غير المصرح به للذكاء الاصطناعي داخل منظمات الأعمال. مع زيادة إمكانية الوصول إلى التعلم الآلي للمستخدمين، أصبح الذكاء الاصطناعي في الظل يشكل تهديدًا. يهتم خبراء التكنولوجيا الآن بانتهاكات خصوصية البيانات. ستقدم الشركات الآن سياسات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لحماية نفسها وعملائها.

#الاتجاه 5- المخاطر الأمنية للتعلم الآلي وأخلاقياته

يتضمن التعلم الآلي الكثير من المخاوف الأخلاقية. بعضها عبارة عن عمليات مزيفة عميقة وبرامج الفدية وهجمات التصيد الاحتيالي. وفي عام 2024 والسنوات المقبلة، سنرى المزيد من هذه المخاوف بشأن التقدم التكنولوجي.

#الاتجاه 6- متطلبات التعلم الآلي

ستستمر مواهب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الارتفاع في عام 2024. والوظائف الأكثر طلبًا هي

• MLOps
• برمجة ML
• علم البيانات
• تحليل البيانات
• عمليات

#الاتجاه 7- النموذج التوليدي المؤسسي الشخصي

مع سيطرة الأدوات الكبيرة مثل ChatGPT على اهتمام المستهلك، تميل الشركات التجارية نحو النماذج المخصصة. تم تصميم هذه النماذج للتخصصات الأساسية مثل الرعاية الصحية والتمويل وتوفر الخصوصية والكفاءة.

السطور الأخيرة

لا يزال التعلم الآلي يعتبر تقنية ناشئة. يمكن لمؤسسات الأعمال استغلال العديد من الفرص لتطبيق التعلم الآلي للبقاء في صدارة المنافسين.

غالبًا ما تكون التكنولوجيا أرخص مما تعتقد. يتطلب الحصول على تدريب على خوارزمية التعلم العميق من الصفر الكثير من العمل. لكن اليوم، هناك حلول مجمعة للذكاء الاصطناعي تتطلب وقتًا أقل للتطوير. يسمح لك بالانتقال إلى المرحلة الخامسة من عملية تطوير تعلم الآلة.

لذا، إذا كنت ترغب في تقديم التعلم الآلي لأتمتة تنظيم أعمالك؟ تواصل معنا للحصول على استشارة مجانية حول التعلم الآلي في أفضل شركة لتطوير البرمجيات في بنغالور .نقترح على أصحاب الأعمال خارطة الطريق المطلوبة للسماح لهم بتقديم التعلم الآلي بما يتناسب مع الاحتياجات التنظيمية المحددة.

احجز موعدًا وتواصل معنا قريبًا.