مقارنة بين آلات التعلم السحابيّة (الجزء الثاني)

تَعلّم الآلة السّحابيّ لغوغل Google Cloud Machine Learning

أعلنت غوغل مؤخّراً عن مجموعة من المنتجات المتعلقة بتعلّم الآلة. أكثرها أهميّة هي تعلّم الآلة السّحابيّ والواجهة البرمجيّة السّحابيّة المتعلقة بالكلام، وكِلاهُما ضمن عرضٍ تجريبيٍّ محدود. إضافةً إلى واجهة غوغل البرمجيّة المتعلقة بالتّرجمة، والّتي بإمكانها التّرجمة إلى أكثر من 80 لغة ولهجة مختلفة، والواجهة البرمجيّة للرّؤية السّحابيّة، والّتي تستطيع تحديد أنواعٍ مختلفة من الأشياء الموجودة ضمن الصّور، جميعها متوفّرة للاستخدام وتبدو جيدة وفقاً لعروض غوغل.

بإمكان واجهة "غوغل" البرمجيّة للتّنبؤ تدريب، وتقييم، وتنبؤ مسائل التّراجع والتّصنيف، ولكن بدونِ وجود خياراتٍ على الخوارزميّات المُستخدَمة، والّتي تعود إلى عام 2013.

تَستخدم تقنيّة " تَعلّم الآلة" الحاليّة في غوغل، ومنصّة تعلّم الآلة السّحابيّة، مكتبة TensorFlow المفتوحة المصدر للتّدريب والتّقييم. تمّ تطوير هذه المكتبة من قبل فريق “Google Brain”، وهي عبارة عن مكتبة معمّمة للحَوسبة الرّقميّة، تَستخدم رسوم تدفق المعطيات البيانيّة. وهي مُدمجة مع كل من “ Google Cloud Dataflow”، “ Google BigQuery”، “Google Cloud Dataproc”، “ Google Cloud Storage”، “Google Cloud Datalab”.

تُتيح مكتبة “TensorFlow” تصدير العمليّات الحسابيّة إلى أكثر من وحدة معالجة مركزيّة “CPUs” أو وحدة معالجة صوريّة “GPUs”، سواءً على جهازٍ مكتبيّ، أو مخدّم، أو جهاز محمول، وتتضمن أيضاً جميع أنواع خوارزميّات التّدريب وخوارزميّات الشّبكات العصبونيّة.

تعتبر كلً من “Google Translate API”، و“Cloud Vision API”، و“Google Cloud Speech API” الجديدة، نماذج لغة آلة مُسبقة التّدريب. وفقاً لغوغل، تستخدم “Cloud Speech API” التّابعة لها تقنيّة الشّبكات العصبونيّة ذاتها الّتي تستخدمها غوغل ضمن تطبيق البحث الصّوتي، وضمن الكتابة الصّوتيّة في لوحة مفاتيح "غوغل".

HPE Haven OnDemand

تُعدّ Haven OnDemand مُدخلاً لشركة HPE (Hewlett Packard Enterprise) إلى سباق تعلّم الآلة السّحابيّ. وتُعد خدمة محرّك بحث الشّركات وخدمة تحويل الصّيغ من آقوى خدماتها. وهذا ليس بالشّيء المفاجئ لكون هذه الخدمة تعتمد على IDOL(Intelligent Data Operating Layer).ولكنّ العديد من ميزات Haven OnDemand ليست على جاهزيّة تامة بعد.

تملك Haven OnDemand واجهات برمجيّة تطبيقيّة مُغلقة مثل مُحلّل الصّوت والفيديو، والرّوابط Connectors، ومُحوِّل الصّيغ، ومُحلّل الرُسوم البيانيّة، وأداة HP Labs Sandbox، ومُحلّل الصُّور، Policy، التَنبؤ، Query Profile and Manipulation، ومُحرّك البحث، ومُحلّل النّصوص، ومُفهرس النّصوص غير المُنظّمة.

تدعمُ واجهة التّعرف على الأصوات البرمجيّة الخاصة بـ Haven مجموعة قليلة من اللّغات واللّهجات، إضافةً إلى أن فعاليّة التّعرف على الصّوت باللّغة الإنكليزية الأمريكيّة كمُتحدث ممتاز تعتبر جيّدة ولكنها ليست مثاليّة.

تُعتبر منافذ Haven OnDemand الّتي تتيح لك استيراد المعلومات من أنظمة خارجيّة وتحديثها من خلال واجهات Haven OnDemand البّرمجيّة التّطبيقيّة، مكتملة تماماً، كونها منافذ IDOL. تقوم الواجهة البرمجيّة لاستخراج النّصّ باستخدام HPE KeyView لاستخراج البيانات الوصفيّة والمحتوى النّصيّ من ملفٍ ما. بإمكان الواجهة البرمجيّة التّعامل مع أكثر من 500 صيغة مختلفة من الملفات، وذلك بالاعتماد على كماليّة KeyView.

إن مُحلّل الرُسوم البيانيّة هو عبارة عن مجموعة من الخدمات التجريبيّة، والّتي تعمل على فهرس مُدرَب على الويكيبيديا الإنكليزية، ولا يمكنك تدريبه على بياناتك الخاصة.

يتعامل محلل التّنبؤ الخاص بـHPE فقط مع مسائل التّصنيفات الثّنائيّة. ولكن من النّاحية الإيجابيّة، فإنّ الواجهة البرمجيّة لـ Train Prediction تتحقق وتستكشف وتُفصّل وتُعدُّ البيانات بصيغة CSV أو JSON بشكلٍ آليٍّ، ومن ثمَّ تُدرِّب شجرة القرار، والتّراجع اللوجيستيّ، وتصنيفات Naive Bayes، ونماذج SVM(Support Vector Machine) ثنائيّة التّصنيف مع متغيرات متعدّدة. ومن ثمّ تقوم باختبار المُصنّف مقابل التّقييم المقسّم للبيانات ومن ثمّ تقوم بنشر النّموذج الأفضل على هيئة خدمة.

يستخدم محرّك بحث Haven OnDemand محرّك IDOL لتقديم بحثٍ متقدمٍ لفهارس النّصوص الخاصة والعامة. تتراوح واجهة تحليل النّصّ البرمجيّة من الإكمال التّلقائي البسيط وتوسيعِ المصطلحات إلى تحديد اللّغة، واستخراج المفهوم، والتّحليل العاطفيّ.

IBM Watson and Predictive Analytics

توفّر IBM خدمات تعلّم آلة تعتمد على “Jeopardy” الخاصة بها. في الواقع تقوم بتوفير خدمات تعلّم آلة سحابيّ لثلاثةِ أنواعٍ مختلفة من المستخدمين: المطوّرين، وعلماء البيانات، ومُستخدمي الأعمال (business users) .

يُعدُّ SPSS Modeler من تطبيقات ويندوز، وقد أصبح مؤخراً متوفراً على السّحاب. تتضمن النُسخة الشّخصيّة منه الوصول إلى البيانات وتصديرها، إعداد البيانات بشكلٍ آليٍّ، وتحويلها، وتصدير وتحويل وتحميل البيانات (ETL)؛ وأكثر من 30 خوارزميّة تعلّم أساسيّة، ونمذجة آليّة ؛ ونصوص برمجيّة بلغة Python. الإصدارات الأعلى سعراً تمتلك صلاحيّات وصول إلى بيانات ضخمة من خلال مُخدّم IBM SPSS Analytic لـHadoop/Spark ، واختبار A/B (وهو مصطلح يُطلَق على التّجارب العشوائيّة الّتي تملك متغيرين)، وتحليل النّصوص والكيانات، وتحليل الشّبكات الإجتماعيّة.

تُشبه خوارزميّات تعلّم الآلة المُستخدَمة ضمن SPSS Modeler تلك الّتي توجد ضمن “Azure Machine Learning” و “Databricks’ Spark.ml”، من حيث أسلوب اختيار الميّزات واختيار الصّيغ المدعومة. حتّى النّمذجة الآليّة (تدريب وتسجيل مجموعة من النّماذج واختيار أفضلها) متشابهة، على الرّغم من ذلك فهي تُعتبر أكثر وضوحاً من حيث كيفيَّة استخدامها ضمن SPSS Modeler مقارنة بغيرها.

تستضيف “IBM Bluemix” خدمات Predictive Analytics Web الّتي تُطبّق نماذج SPSS لتقييم الواجهات البرمجيّة (API) الّتي يمكن استدعاءها من خلال تطبيقاتك. إضافة إلى خدمات الويب، تدعم “Predictive Analytics” دمج الأعمال لإعادة تدريب وتقييم النّماذج على بيانات إضافيّة.

يوجد 18 خدمة”Bluemix” مصنفة تحت “Watson”، مفصولة عن Predictive Analytics. تُقدّم AlchemyAPI مجموعة من ثلاث خدمات: AlchemyLanguage، AlchemyVision، AlchemyData والّتي تُتيح لمدراء الأعمال والمطوّرين بناء تطبيقات إدراكيّة قادرة على فهم مضمون وسياق الكلام الموجود ضمن النّصوص والصّور.

يقوم Concept Expansion بتحليل النّص وبتعلّم الكلمات أو العبارات المتشابهة وفقاً لسياق الكلام. ويقوم Concept Insights بربط الوثائق الّتي تقوم بتقديمها لها مع الرّسم البيانيّ الموجود مُسبقاً للمفاهيم المعتمدة على مواضيع الويكيبيديا.

تُتيح Dialog Service تصميم طريقة تفاعل التّطبيق مع المستخدم من خلال واجهة تخاطبيّة، واستناداً إلى لغةِ ومعلومات المستخدم. تقوم Document Conversion بتحويل صفحة HTML أو PDF أو وثيقة Microsoft Word إلى صفحة HTML بشكلها النّظاميّ، أو إلى نصٍّ عاديٍّ، أو إلى مجموعةٍ من الأجوبة بصيغة JSON والّتي يمكن دمجها مع خدمات Watson الأخرى.

يعملٌ مترجم اللّغة على عدة مجالات معرفيّة وثنائيّات لغويّة. على صعيد الأخبار والمحادثات، ثنائيات الـ من/إلى للتّرجمة وهي الإنكليزيّة مع البرتغاليّة البرازيليّة، أوالفرنسيّة، أوالعربيّة المعياريّة الحديثة، أو الإسبانيّة. وفي براءة الاختراع توجد كل من الإنكليزيّة مع البرتغاليّة البرازيليّة، أو الصينيّة، أو الكوريّة، أو الإسبانيّة. بإمكان خدمة التّرجمة تمييز النّص المكتوب لـ 62 لغة.

تطبّق خدمة Natural Language Classifier تقنيّات حَوسبة إدراكيّة لتعيد أفضل الصّفوف مطابقةً لجملة، أو سؤال، أو عبارة، بعد التّدريب على مجموعة الصّفوف والعبارات الخاصة بالمستخدم. تستخلص Personality Insights الرّؤى من بيانات المعاملات ووسائل التّواصل (1،000 كلمة مكتوبة على الأقل من قبل شخص واحد) لتحديد سمات نفسيّة، والّتي تُعاد على شكل شجرةٍ برمجيّةٍ من الخصائص بصيغة JSON. تحلّل Relationship Extraction الجمل إلى عناصرها وتكتشف العلاقات بين العناصر (أجزاء من الكلام والعمليّات) من خلال تحليل السّياق.

يستخدم Watson Analytics معالج اللّغات الطّبيعيّة الخاص بـIBM لجعل تعلّم الآلة أكثر سهولة في الاستخدام لمحلّلي الأعمال وغيرهم من الّذين ليسوا على معرفة بعلم البيانيّات.

ماهي أداة تعلم الآلة التي تناسبني ؟

في نهاية المطاف، إنّ اختيارك لمجموعة خدمات تعلّم الآلة الّتي تناسبك تعتمد على ماتمتلكه من مهاراتٍ أنت وفريق عملك. فمن أجل علماء البيانات والفرق الّتي تضمُ علماءَ بيانات، الخيارات مفتوحةٌ أمامهم بشكلٍ كبير. علماء البيانات الّذين على معرفةٍ جيدةٍ بالبرمجة بإمكانهم القيام بالمزيد من خلال "غوغل"، "آجور"، "ديتابريكس" والّتي تتطلّب المزيد من الخبرة البرمجيّة مقارنة بـ "أمازون" و SPSS Modeler، ولكنّها أكثر مرونة.

خدمات Waston الّتي تعمل ضمن Bluemix تُتيح للمطوّرين قدرات مدرَّبة إضافيَّة للتّطبيقات السّحابيّة، كما هو الحال في العديد من خدمات "آجور"، وثلاث واجهاتٍ تطبيقيّةٍ سحابيّةٍ من "غوغل"، وبعض الوجهات التّطبيقيّة لـ Haven OnDemand للمحتوى المتعلق بالوثائق.

مكتبة Google TensorFlow الجديدة هي لمبرمجي تعلّم الآلة عالي المستوى والّذين لديهم طلاقة بلغة Python، أو C++، أو C. تبدو منصة تعلّم الآلة السّحابيّة الخاصة بـ"غوغل" موجّهة نحو علماء البيانات عاليّ المستوى الّذين على معرفة بلغة Python وخطوط البيانات السّحابيّة.

في حين "أمازون تعلّم الآلة" و Watson Analytics موجّهة نحو محلليّ الأعمال. وبالتّالي في حال كنت بحاجةٍ لتطوير تطبيقاتِ تعلّم الآلة ولديك القليل أو لا شيء من الخلفيّة الإحصائيّة، أو الرّياضيّة، أو البرمجيّة، فأنصحك بالانضمام إلى فريقٍ ما على معرفة بتلك الأمور أو أن تُباشر بتعلمها لوحدك.

---------------------------------------------------------------

المصادر:

هنا

هنا

هنا