تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تتطوّر مشاريع تعلُّم الآلة على مراحل تتضمّن أهدافًا ومهامًا ونتائج محدّدة. يساعد الفهم الواضح لمراحل تطوير تعلُّم الآلة في تحديد مسؤوليات الهندسة وإدارة توقعات الجهات المعنية وتخصيص الموارد بكفاءة.
ويُعدّ التنقّل بنجاح بين المراحل (بشكل متكرّر غالبًا) أساسيًا لتصميم نماذج تعلُّم الآلة وتجميعها وإنشائها، وذلك بهدف حلّ مشاكل المؤسسة على المدى الطويل.
على مستوى عالٍ، يتألف تنفيذ حلّ تعلُّم الآلة من المراحل التالية:
تصميم الأفكار والتخطيط
التجارب
إنشاء مسار إجراءات
التحويل إلى إصدار علني
تصميم الأفكار والتخطيط
خلال مرحلة وضع الأفكار والتخطيط، يمكنك تحديد مشكلتك في إطار حلّ يستند إلى تعلُّم الآلة وتقدير مدى جدوى المشروع.
الهدف: تحديد ما إذا كان تعلُّم الآلة هو الحلّ الأفضل لمشكلتك.
المهام: حلِّل مشكلة العمل لفهم القيود المفروضة على مشروعك.
النتيجة: مستند تصميم يوضّح كيفية حلّ مشكلة باستخدام حلّ مستنِد إلى تعلُّم الآلة.
التجارب
التجربة هي أساس تعلُّم الآلة. خلال هذه المرحلة،
تتأكّد من أنّ حلّ تعلُّم الآلة قابل للتطبيق. إيجاد حل هو عملية متكررة. من الشائع تجربة مئات التجارب
قبل العثور على المجموعة المناسبة من
الميزات والمَعلمات الفائقة وبنية النموذج التي تحل المشكلة.
الهدف: إنشاء نموذج يحلّ مشكلة العمل.
المهام: يمكنك تجربة الميزات والمعلّمات الفائقة وتصميمات النماذج.
النتيجة: نموذج بجودة جيدة بما يكفي لطرحه في السوق
إنشاء خطوط الإنتاج وتحويلها إلى منتجات
أثناء مرحلة إنشاء المسار وتحويله إلى منتج، يمكنك إنشاء مسارات لمعالجة البيانات وتدريب نموذج وتقديم توقّعات. بعد ذلك، يمكنك نشر النموذج وقنوات العرض في مرحلة الإنتاج باستخدام البنية الأساسية اللازمة للمراقبة وتسجيل البيانات.
الهدف: إنشاء البنية الأساسية وتنفيذها لتوسيع نطاق النماذج ومراقبتها وصيانتها في مرحلة الإنتاج
المهام: يمكنك إنشاء خطوط نقل بيانات لتنفيذ العديد من المهام بشكل مبرمَج من أجل الحفاظ على نماذج حديثة في مرحلة الإنتاج.
النتائج: مسارات تعلُّم الآلة التي تم التحقّق من صحتها
سير عمل شامل لتعلُّم الآلة
يوضّح الرسم البياني التالي سير عمل تعلُّم الآلة الشامل، مع إدراج كل مرحلة ومهامها ونتائجها:
الشكل 1 المراحل الرئيسية الأربع لسير عمل تعلُّم الآلة
تنبيه
تتوفّر تحديات متعددة في كل مرحلة.
وقد يؤدي عدم إدراك هذه المشاكل وعدم التخطيط لها إلى عدم الالتزام بالمواعيد النهائية وإحباط المهندسين وفشل المشاريع.
التحقّق من فهمك
لقد اطّلعت للتو على بعض تكنولوجيات تعلُّم الآلة التي قد تفيد منتجك. ما هي الإجراءات التالية التي عليك اتّخاذها؟
قبل تخصيص وقت لصياغة مستند تصميم أو كتابة رمز، عليك أولاً التأكّد من أنّ تعلُّم الآلة هو الحل المناسب لمشكلتك.
إجابة صحيحة. قبل استثمار الوقت في إعداد مسودة لمستند التصميم أو كتابة الرمز، عليك أولاً التأكّد من أنّ تعلُّم الآلة هو الحل المناسب لمشكلتك.
إعداد مسودة لمستند تصميم يوضّح حالة استخدام تعلُّم الآلة والبنية الأساسية المطلوبة لتنفيذها
قبل صياغة مستند تصميم، عليك أولاً التأكّد من أنّ تعلُّم الآلة هو الحل المناسب لمشكلتك.
ابحث عن أمثلة على الرموز البرمجية وابدأ في التجربة لتحديد ما إذا كان النموذج
يمكنه تقديم توقّعات جيدة.
قبل كتابة أي سطر من الرموز البرمجية، عليك أولاً التأكّد من أنّ تعلُّم الآلة هو الحل المناسب لمشكلتك.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["ML solutions are developed in iterative phases: ideation and planning, experimentation, pipeline building, and productionization."],["Each phase has specific goals, tasks, and outcomes that contribute to the overall success of the project."],["Identifying the right problem for an ML solution and ensuring its feasibility is crucial in the initial phase."],["Rigorous experimentation is essential for building an effective ML model and may involve numerous iterations."],["Productionizing an ML solution requires robust pipelines for data processing, model training, serving predictions, and ongoing monitoring."]]],[]]