إطار عمل يتبعه علماء البيانات في مجال الذكاء الاصطناعي لبناء نماذج التعلم الآلي من الصفر، ويبدأ من التصور الأولي لمشروع معين، وينتقل إلى تطوير النموذج، وينتهي بقياس أدائه وتطويره المستمر. يمكن تقسيم دورة حياة نموذج التعلم الآلي إلى خمس مراحل رئيسية تتساوى في الأهمية. تشمل المراحل الخمس التخطيط وإعداد البيانات وبناء النموذج ونشره والمراقبة.
يعد وضع إطار مفصل للعمل ووضع نماذج التعلم الآلي أمراً أساسياً لعدة أسباب، أهمها:
يعد المرور بدورة حياة تطوير نموذج التعلم الآلي سبباً مباشراً في نجاحه والحصول على نتائج إيجابية.
يتضمن التخطيط تحديد المشكلة المراد حلها بوضوح، وتحديد الأهداف المراد تحقيقها من النموذج وأخيراً تحديد معايير قياس النجاح.
مثلاً، يكون الهدف بناء نموذج تعلم آلي للتعرف التلقائي على الكلام، ويكون معيار قياس النجاح هو دقة النموذج بنسبة 86% بالحد الأدنى.
تكون مرحلة التجهيز الكامل للبيانات عملية أساسية للغاية ومن المحتمل أن تتعامل مع كمية كبيرة من البيانات، لذلك عليك التأكد من أنها دقيقة وذات صلة بالبدء في بناء النموذج. تنقسم لعدة مراحل وهي:
يعد إعداد النموذج مرحلة أساسية في صميم دورة حياة نموذج التعلم الآلي، ويتضمن ثلاث نقاط فرعية وهي:
يتم دمج نموذج التعلم الآلي في التطبيق لتوفير واجهة مستخدم سهلة الاستخدام. يعد دمج النموذج أحد أكثر المراحل صعوبة في دورة حياة نماذج التعلم الآلي. نتيجة لذلك، تفترض هذه المرحلة عادةً جهداً تعاونياً بين علماء البيانات وفرق تطوير التطبيقات.
من الضروري إجراء الصيانة المستمرة وتحسين النموذج بشكل دوري. قد يتدهور النموذج بمرور الوقت مع تغير معطيات الواقع، ولضمان استمراره في تقديم تنبؤات دقيقة، يحتاج مهندسو البرمجيات إلى مراقبة النموذج بمساعدة برامج التحليلات التنبؤية والتحقق من مشكلات مثل انحراف البيانات أو التحيز.
