تم تصميم دورات تدريبية في عمليات تعلم الآلة ونشر نماذج تعلم الآلة من قبل الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير للمؤسسات التي تحتاج إلى عمليات تعلم آلة موثوقة وقابلة للتوسع ومنضبطة ضمن بيئاتها التقنية. تركز الدورة على العمليات المؤسسية المطلوبة لنقل نماذج تعلم الآلة من مرحلة التطوير إلى بيئة الإنتاج، مع الحفاظ على الاتساق التشغيلي ومراقبة الأداء والحوكمة والتحسين المستمر.

تجمع عمليات تعلم الآلة بين تطوير تعلم الآلة وهندسة البرمجيات وهندسة البيانات والممارسات التشغيلية. بالنسبة للشركات التي تستخدم التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي وأنظمة اتخاذ القرار الآلية، فإن نشر النموذج بنجاح يمثل جزءاً واحداً فقط من المتطلبات التشغيلية. تحتاج المؤسسات أيضاً إلى إجراءات منظمة لإدارة إصدارات النماذج، وتتبع التجارب، وأتمتة النشر، والمراقبة، وإعادة التدريب، وإدارة دورة حياة النموذج.

توفر هذه الدورة إطاراً مؤسسياً عملياً لإدارة دورة حياة تعلم الآلة بالكامل. ويتعرف المشاركون على كيفية تنظيم عمليات التطوير والنشر، وإدارة إصدارات النماذج المختلفة، والحفاظ على السمات القابلة لإعادة الاستخدام من خلال مستودعات السمات، وإتاحة النماذج من خلال نقاط نهاية الاستدلال، ومراقبة أداء النماذج في بيئة الإنتاج من خلال مراقبة الانحراف.

كما تتناول الدورة عمليات إعادة التدريب والضوابط التشغيلية التي تساعد الفرق على الاستجابة عندما تتغير توزيعات البيانات أو سلوك العملاء أو أداء النموذج. وتدعم هذه الممارسات عمليات تعلم الآلة بصورة أكثر اتساقاً، كما تقلل المخاطر التشغيلية المرتبطة بالنماذج غير المدارة.

تندرج الدورة ضمن فئة دورات تكنولوجيا المعلومات والبرمجة، وهي متوافقة مع متطلبات أقسام التكنولوجيا وفرق البيانات ووحدات الذكاء الاصطناعي والمؤسسات التي تطبق تعلم الآلة على نطاق واسع.

تنظم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير التدريب وفقاً لمتطلبات بيئة العمل، مما يساعد المشاركين على فهم كيفية دعم ممارسات عمليات تعلم الآلة لبيئات الإنتاج والتعاون بين الوظائف المختلفة وحوكمة النشر واستدامة عمليات تعلم الآلة.

يتمثل الهدف الأساسي من دورات تدريبية في عمليات تعلم الآلة ونشر نماذج تعلم الآلة في بناء فهم منظم لكيفية تطوير أنظمة تعلم الآلة ونشرها ومراقبتها وصيانتها ضمن البيئات التقنية المؤسسية.

بعد إكمال الدورة، سيتمكن المشاركون من:

• فهم دور عمليات تعلم الآلة عبر دورة حياة تعلم الآلة.
• تنظيم عمليات تعلم الآلة من أجل التطوير المنضبط والنشر في بيئات الإنتاج.
• إنشاء إجراءات عملية لإدارة إصدارات النماذج ودورة حياتها.
• تطبيق ممارسات تتبع التجارب لتحسين قابلية إعادة الإنتاج والرؤية التشغيلية.
• فهم كيفية دعم مستودعات السمات للإدارة المتسقة للسمات ضمن عمليات تعلم الآلة.
• تصميم عمليات لنشر نماذج تعلم الآلة في بيئات الإنتاج.
• فهم الغرض من نقاط نهاية الاستدلال وإدارتها التشغيلية.
• تطوير أساليب لمراقبة سلوك النماذج بعد نشرها.
• تحديد انحراف البيانات وانحراف النموذج الذي قد يؤثر في أداء الإنتاج.
• إنشاء عمليات لمراقبة الانحراف من أجل الإشراف المستمر على النماذج.
• تصميم عمليات إعادة التدريب وفقاً للمتطلبات التشغيلية ومتطلبات الأداء المحددة مسبقاً.
• ربط أنشطة التطوير والاختبار والنشر من خلال عمليات مؤتمتة.
• تحسين التعاون بين علماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة ومهندسي البرمجيات وفرق العمليات.
• تطبيق ضوابط دورة الحياة على نماذج تعلم الآلة طوال فترة تشغيلها في الإنتاج.
• فهم كيفية مساهمة عمليات النشر المؤتمتة في تقليل التدخل اليدوي.
• تطوير استراتيجيات للحفاظ على خدمات تعلم الآلة الموثوقة.
• تحديد المخاطر التشغيلية المرتبطة بنشر النماذج والتغييرات غير المدارة على النماذج.
• دعم قابلية إعادة الإنتاج من خلال التحكم في التجارب ومجموعات البيانات والسمات وملفات النماذج.
• تحديد متطلبات المراقبة لأنظمة تعلم الآلة الموجودة في بيئة الإنتاج.
• مواءمة ممارسات نشر تعلم الآلة مع أهداف الأعمال والتكنولوجيا.
• تحسين الجاهزية التشغيلية للمؤسسات التي تعمل على توسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

كما تمكن الدورة المشاركين من تقييم عمليات نشر تعلم الآلة من منظور مؤسسي. وبدلاً من التعامل مع النموذج باعتباره أصلاً تقنياً مستقلاً، تنظر الدورة في كيفية عمل النماذج كجزء من بنية تقنية مؤسسية أوسع.

الفئة المستهدفة

تتناسب دورات تدريبية في عمليات تعلم الآلة ونشر نماذج تعلم الآلة مع المهنيين المسؤولين عن أنظمة تعلم الآلة ومشروعات الذكاء الاصطناعي ومنصات البيانات وعمليات التكنولوجيا داخل البيئات المؤسسية.

وتناسب الدورة بشكل خاص:

• مهندسي تعلم الآلة
• مهندسي عمليات تعلم الآلة
• علماء البيانات
• مهندسي الذكاء الاصطناعي
• مهندسي البيانات
• مهندسي البرمجيات
• مهندسي عمليات التطوير
• مهندسي الحوسبة السحابية
• مهندسي المنصات
• مديري التكنولوجيا
• مديري البيانات والتحليلات
• مديري مشروعات الذكاء الاصطناعي
• مديري المشروعات التقنية
• مديري تكنولوجيا المعلومات
• مديري التحول الرقمي
• قادة فرق تعلم الآلة
• مستشاري التكنولوجيا
• مهندسي الحلول
• مهندسي المؤسسات
• المهنيين المسؤولين عن نشر تعلم الآلة وعملياته في بيئة الإنتاج

كما يمكن أن تدعم الدورة المديرين التقنيين وصناع القرار الذين يحتاجون إلى فهم كيفية تشغيل أنظمة تعلم الآلة عبر المؤسسة. وهي مناسبة للشركات التي تعمل على تطوير منصات تعلم الآلة الداخلية والأنظمة التنبؤية ومحركات التوصية وحلول الأتمتة الذكية وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الإنتاج.

الوحدات

الوحدة الأولى: أساسيات عمليات تعلم الآلة وعمليات تعلم الآلة المؤسسية

تضع هذه الوحدة الإطار التشغيلي لعمليات تعلم الآلة، وتبحث في كيفية ارتباط تطوير تعلم الآلة بهندسة البرمجيات وهندسة البيانات وعمليات تكنولوجيا المعلومات. ويتعرف المشاركون على دورة حياة تعلم الآلة بدءاً من إعداد البيانات والتجارب ووصولاً إلى النشر والمراقبة والصيانة.

تركز الوحدة على المتطلبات المؤسسية مثل قابلية إعادة الإنتاج واتساق النشر والأتمتة والتعاون والحوكمة والرقابة التشغيلية. كما تبحث في الاختلافات بين تطوير نموذج تعلم الآلة في بيئة معزولة وتشغيل هذا النموذج كخدمة إنتاج.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• مبادئ عمليات تعلم الآلة ونماذج التشغيل
• إدارة دورة حياة تعلم الآلة
• عمليات الانتقال من التطوير إلى الإنتاج
• فرق تعلم الآلة متعددة التخصصات
• المخاطر التشغيلية في تعلم الآلة
• قابلية إعادة الإنتاج والأتمتة
• اعتبارات الجاهزية للإنتاج

الوحدة الثانية: تطوير تعلم الآلة وتتبع التجارب

تبحث هذه الوحدة في كيفية إدارة تجارب تعلم الآلة بطريقة منظمة وقابلة لإعادة الإنتاج. ويسمح تتبع التجارب للفرق بالاحتفاظ بسجلات للنماذج والمعلمات ومجموعات البيانات والمقاييس والنتائج خلال مراحل التطوير.

ويتناول المشاركون كيفية دعم تتبع التجارب للتعاون، وكيف يساعد الفرق على مقارنة الأساليب المختلفة دون فقدان المعلومات التاريخية.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• إدارة التجارب
• تتبع المعلمات والمقاييس
• تتبع مجموعات البيانات
• إدارة ملفات النماذج
• التجارب القابلة لإعادة الإنتاج
• مقارنة التجارب
• توحيد عمليات التطوير
• ربط التجارب بعمليات النشر

الوحدة الثالثة: إدارة إصدارات النماذج وإدارة دورة حياتها

تعد إدارة إصدارات النماذج أمراً أساسياً عندما يجري تطوير واختبار ونشر عدة نماذج لتعلم الآلة داخل البيئات المؤسسية. تركز هذه الوحدة على إدارة إصدارات النماذج وإنشاء عمليات انتقال منضبطة بين التطوير والاختبار والإنتاج.

يدرس المشاركون كيفية استخدام التحكم في الإصدارات لمساعدة المؤسسات على تحديد النموذج النشط، ومعرفة الإصدار الذي تم نشره سابقاً، وتحديد النموذج الذي ينبغي ترقيته أو التراجع عنه عندما تتغير المتطلبات التشغيلية.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• استراتيجيات إدارة إصدارات النماذج
• سجلات النماذج
• تحديد الإصدارات
• عمليات ترقية النماذج
• إدارة نماذج الإنتاج
• إجراءات التراجع عن النشر
• تتبع مصدر النموذج
• حوكمة دورة حياة النماذج

الوحدة الرابعة: هندسة السمات ومستودعات السمات

تتناول هذه الوحدة إدارة سمات تعلم الآلة عبر بيئات التطوير والإنتاج. توفر مستودعات السمات أسلوباً منظماً لتخزين السمات وإدارتها وتقديمها بصورة متسقة لمختلف تطبيقات تعلم الآلة.

يدرس المشاركون كيفية تأثير إدارة السمات في موثوقية النموذج واتساق النشر. كما تتناول الوحدة السمات القابلة لإعادة الاستخدام وتوافر السمات واتساق البيانات والعلاقة بين هندسة السمات والاستدلال في الإنتاج.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• عمليات هندسة السمات
• مستودعات السمات
• إدارة دورة حياة السمات
• إعادة استخدام السمات
• الاتساق بين التدريب والتقديم
• إدارة جودة السمات
• متطلبات السمات الفورية وغير الفورية
• حوكمة السمات

الوحدة الخامسة: تجهيز نماذج تعلم الآلة ونشرها

تركز هذه الوحدة على إعداد نماذج تعلم الآلة للنشر في بيئة الإنتاج. ويتعرف المشاركون على كيفية تجهيز النماذج مع التبعيات والمتطلبات التشغيلية الخاصة بها حتى يمكن نشرها بصورة متسقة عبر البيئات المستهدفة.

وتتناول الوحدة أساليب النشر المختلفة والمتطلبات التشغيلية المرتبطة بنقل النماذج من التطوير إلى الإنتاج.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• تجهيز النماذج
• إدارة التبعيات
• بيئات النشر
• خدمات النماذج المعتمدة على الحاويات
• أتمتة النشر
• الاختبار قبل الإنتاج
• إعدادات الإنتاج
• إدارة الإصدارات

الوحدة السادسة: نقاط نهاية الاستدلال وتقديم النماذج

توفر نقاط نهاية الاستدلال وسيلة منظمة للوصول إلى نماذج تعلم الآلة المنشورة، وتمكن التطبيقات من إرسال البيانات للحصول على التنبؤات. تبحث هذه الوحدة في البنية التشغيلية لتقديم النماذج والمتطلبات اللازمة للحفاظ على خدمات استدلال موثوقة.

يدرس المشاركون تصميم نقاط النهاية ومعالجة الطلبات وقابلية التوسع والتوافر والأداء. كما تتناول الوحدة كيفية دمج خدمات الاستدلال مع تطبيقات الشركات ومنصاتها التقنية الحالية.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• نقاط نهاية الاستدلال
• بنى تقديم النماذج
• إدارة طلبات التنبؤ
• الوصول إلى النماذج من خلال واجهات التطبيقات
• أداء نقاط النهاية
• متطلبات قابلية التوسع
• التوافر والموثوقية
• عمليات الاستدلال في الإنتاج

الوحدة السابعة: النشر المؤتمت وعمليات تعلم الآلة

تبحث هذه الوحدة في كيفية ربط التطوير والاختبار والنشر من خلال الأتمتة. ويتعرف المشاركون على هياكل العمليات التي تقلل التدخل اليدوي وتوفر عمليات نشر متكررة ومنظمة.

ويركز المحتوى على إنشاء عمليات منضبطة يمكن من خلالها انتقال التعليمات البرمجية والبيانات والسمات والنماذج عبر مراحل تشغيلية محددة.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• بنية عمليات تعلم الآلة
• ممارسات التكامل المستمر
• عمليات النشر المستمر
• الاختبار المؤتمت
• تنسيق العمليات
• الموافقات على النشر
• أتمتة الإصدارات
• إدارة عمليات الإنتاج

الوحدة الثامنة: مراقبة النماذج ومراقبة الانحراف

قد تتعرض نماذج الإنتاج لتغيرات في البيانات وسلوك المستخدم والظروف التجارية. تركز هذه الوحدة على مراقبة أداء النماذج وتحديد التغيرات التي قد تؤدي إلى انخفاض موثوقيتها.

تتناول مراقبة الانحراف باعتبارها مكوناً مهماً من عمليات تعلم الآلة في الإنتاج. ويتعرف المشاركون على كيفية تحديد انحراف البيانات وانحراف السمات والتغيرات في سلوك النموذج وإدخالها ضمن عمليات المراقبة التشغيلية.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• مراقبة نماذج الإنتاج
• مراقبة الانحراف
• انحراف البيانات
• انحراف السمات
• مراقبة أداء النموذج
• مقاييس المراقبة
• آليات التنبيه
• إجراءات الاستجابة التشغيلية

الوحدة التاسعة: عمليات إعادة التدريب والتحسين المستمر للنماذج

تركز هذه الوحدة على العمليات التشغيلية المطلوبة عندما يحتاج نموذج الإنتاج إلى التحديث. يمكن لعمليات إعادة التدريب المؤتمتة أن تربط بين البيانات الجديدة وتقييم النموذج وإعادة نشره بصورة منظمة.

يدرس المشاركون كيفية تحديد محفزات إعادة التدريب والتحقق من النماذج الجديدة وإدخال الإصدارات المحدثة دون التأثير في خدمات الإنتاج.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• عمليات إعادة التدريب
• محفزات إعادة التدريب
• إعداد البيانات المؤتمت
• تقييم النموذج
• مقارنة النماذج
• التحقق المؤتمت
• ترقية النماذج
• عمليات التحسين المستمر

الوحدة العاشرة: موثوقية الإنتاج والحوكمة وعمليات تعلم الآلة

تجمع الوحدة النهائية العناصر التشغيلية لعمليات تعلم الآلة، وتركز على الحفاظ على أنظمة تعلم الآلة الموثوقة مع مرور الوقت. ويتعرف المشاركون على كيفية إنشاء هياكل الحوكمة والضوابط التشغيلية ومتطلبات الأداء للنماذج المنشورة.

وتبحث الوحدة في كيفية مواءمة عمليات تعلم الآلة مع معايير التكنولوجيا المؤسسية، مع الحفاظ على الرؤية الكاملة للنماذج والبيانات والسمات وعمليات النشر وأنظمة المراقبة.

وتشمل الموضوعات الرئيسية:

• موثوقية الإنتاج
• الحوكمة التشغيلية
• ضوابط دورة حياة النموذج
• توثيق النشر
• إدارة الأداء
• الاستجابة للحوادث
• قابلية التدقيق وإمكانية التتبع
• إدارة عمليات تعلم الآلة
• الصيانة طويلة الأجل للنماذج

الأسئلة الشائعة

1. ما هي الدورات التدريبية في عمليات تعلم الآلة ونشر نماذج تعلم الآلة؟

تركز هذه الدورات على إدارة دورة حياة تعلم الآلة ضمن البيئات المؤسسية، بما في ذلك إدارة إصدارات النماذج والنشر والمراقبة وتتبع التجارب ونقاط نهاية الاستدلال وعمليات إعادة التدريب.

2. من هم الأشخاص الذين ينبغي عليهم الالتحاق بتدريب عمليات تعلم الآلة؟

يناسب التدريب مهندسي تعلم الآلة وعلماء البيانات ومهندسي البيانات والمتخصصين في عمليات التطوير ومهندسي البرمجيات ومهندسي الحوسبة السحابية ومديري التكنولوجيا والمهنيين المسؤولين عن أنظمة تعلم الآلة في بيئة الإنتاج.

3. ماذا تتضمن الدورة في مجال نشر النماذج؟

تتضمن الدورة تجهيز النماذج وعمليات النشر وإدارة إصدارات النماذج ونقاط نهاية الاستدلال والعمليات المؤتمتة ومراقبة الإنتاج والضوابط التشغيلية لإدارة نماذج تعلم الآلة المنشورة.

4. لماذا تعد مراقبة الانحراف مهمة في عمليات تعلم الآلة؟

تساعد مراقبة الانحراف المؤسسات على تحديد التغيرات في بيانات الإنتاج أو سلوك النموذج التي قد تؤثر في جودة التنبؤات. كما تدعم التحقيق في الوقت المناسب وتقييم النماذج واتخاذ قرارات إعادة التدريب.

5. كيف تدعم عمليات إعادة التدريب عمليات تعلم الآلة؟

توفر عمليات إعادة التدريب إجراءات منظمة لتحديث النماذج عندما تتطلب البيانات الجديدة أو الظروف المتغيرة في الإنتاج تحديث النموذج. ويمكنها ربط إعداد البيانات وتدريب النموذج والتحقق منه وإعادة نشره بصورة منظمة.