آیا با وجود یادگیری ماشین خودکار یا AutoML مشاغل علم داده حذف می‌شوند؟

یادگیری ماشین خودکار یا AutoML تکنولوژی جدیدی است که اجزای کلیدی خاصی از پایپلاین یادگیری ماشین را خودکار می‌کند. تفسیر داده‌ها، مهندسی داده‌ها، استخراج ویژگی، آموزش مدل، بهینه‌سازی هایپرپارامترها، نظارت بر مدل و غیره، همگی، بخشی از این فرایند یادگیری ماشین هستند. سؤالی که در اینجا مطرح است این است که آیا با وجود این تکنولوژی که فرایند یادگیری ماشین را خودکار می‌کند، دیتا ساینتیست‌ها حذف خواهند شد؟ در ادامه این موضوع را بررسی می‌کنیم و به این پرسش پاسخ می‌دهیم که آیا با وجود یادگیری ماشین خودکار یا AutoML مشاغل علم داده یا دیتا ساینس حذف می‌شوند یا خیر.

یادگیری ماشین خودکار یا AutoML چیست و آیا بر شغل دانشمند داده یا دیتا ساینس تأثیر می‌گذارد؟

یادگیری ماشین خودکار یا AutoML فرایند خودکارسازی تسک‌های مختلف یادگیری ماشین برای مشکلات دنیای واقعی است.

با استفاده از AutoML برخی از مرحله‌های پایپلاین یادگیری ماشین خودکار می‌شوند. در حال حاضر، ابزارهای TPOT، AutoKeras، AutoViML و خیلی از ابزارهای مختلف AutoML در دسترس هستند که این موضوع را امکان‌پذیر می‌کنند. همان‌طور که می‌دانیم برخی از فرایند یادگیری ماشین زمان‌بر و تکراری هستند؛ بنابراین برای خودکارسازی این وظایف می‌توان از یک کتابخانه AutoML استفاده کرد تا این فرایندهای تکراری و زمان‌بر بدون دخالت انسان انجام شوند. AutoML به خودکارسازی آموزش مدل‌ها و تنظیم هایپرپارامترها، برای به‌دست‌آوردن بهترین مدل، کمک می‌کند. از داده‌ها برای آموزش چندین روش یادگیری ماشین، مانند SVM، رگرسیون لجستیک، مدل‌های Ensemble و غیره، استفاده می‌کند و سپس بهترین مدل را ارائه می‌کند.

هایپرپارامترها برای هر مدل منحصربه‌فرد هستند. AutoML پارامترهای هر مدل را به‌شکل دقیق تنظیم می‌کند و بهترین مدل را با بهترین مجموعه‌ای از هایپرپارامترها برمی گرداند.

یادگیری عمیق نیز با ابزار AutoML با مجموعه‌ای بهینه ازهایپرپارامترها، مانند تعداد لایه‌ها، نورون‌ها و غیره، آموزش داده می‌شود. از آنجا که یک مدل یادگیری عمیق پارامترهای زیادی دارد، فریم‌ورک AutoML می‌تواند به کار یک دانشمند داده یا دیتا ساینتیست سرعت ببخشد و مدل یادگیری عمیق بهینه را در مدت زمان کوتاه‌تری ارائه کند. از پرکاربردترین ابزارهای AutoML می‌توان به TPOT، AutoSKLearn، AutoViML و AutoKeras اشاره کرد.

برای آشنایی با یادگیری ماشین این مطلب را مطالعه کنید:

کاربردهای برتر یادگیری ماشین در ۲۰۲۲ چیست؟

مزایای AutoML چیست؟

مزایای یادگیری ماشین خودکار یا مزایای AutoML از این قرار است:

۱. دسترس‌پذیری

متخصصان و محققان رشته‌های دیگر که با یادگیری ماشین آشنایی ندارند می‌توانند از AutoML برای پروژه‌های خود بدون نگرانی درمورد مرحله‌های آماده‌سازی داده‌های زمان‌بر و دیگر مراحل پردازش، مانند انتخاب مدل، استفاده کنند.

۲. کارایی

برای دانشمندان و تحلیلگران داده AutoML می‌تواند زمان زیادی را که در فرایندهای اضافی که ممکن است صرف اصلاح هایپرپارامترها برای بهینه‌سازی مدل‌ها شود ذخیره کند و درنتیجه کار آنان را کارآمدتر کند.

۳. خطاهای کمتر

کدها مستعد خطا هستند. AutoML به کاهش اشتباه‌های انسانی در کارهای روتین کمک می‌کند. با AutoML لازم نیست نگران خطاهایی باشید که در مرحله‌های اولیه ممکن است پیش‌بینی‌های آینده‌ی شما را به خطر بیندازند. یادگیری ماشین یا AutoML شبیه استفاده از ماشین‌حساب برای ضرب است که به‌جای انجام‌دادن عملیات و مرحله‌ها به‌صورت دستی، می‌توانیم از ماشین‌حساب برای ضرب استفاده کنیم تا به نتیجه‌ی مشابه برسیم.

۴. صرفه‌جویی در هزینه

این امر برای کسب‌وکارهای کوچک و استارتاپ‌هایی که توانایی جذب یک متخصص یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم‌های توصیه‌گر یا پیش‌بینی فروش خود را ندارند مفید خواهد بود؛ بااین‌حال برای شبیه‌سازی پروژه‌های عظیم همچنان به دانشمندان داده نیاز داریم.

۵. پاسخ‌گویی به نیازهای صنعت

یادگیری ماشین خودکار یا AutoML فرایند یادگیری دانش یادگیری ماشین را برای همه و به‌خصوص برای بسیاری از کارشناسان از رشته‌های دیگر آسان‌تر می‌کند و افراد را برای انتقال به حرفه‌های یادگیری ماشین و تحلیلگر داده جذب می‌کند که به رفع نیاز روزافزون این حوزه کمک بسیار خوبی می‌کند.

این را در نظر بگیریم که هر قدر که به‌سمت آینده حرکت کنیم، شرکت‌ها درنهایت بیشتر و بیشتر داده‌محور یا مدل‌محور خواهند شد. آنجاست با چالش جدیدی روبه‌رو خواهند شد و آن ارائه‌ی پاسخ‌های خوب در مدت‌زمان کوتاه است. با وجود یادگیری ماشین خودکار یا AutoML، دیگر مزیت رقابتی وجود نخواهد داشت؛ زیرا رقبا نیز به ابزارهای AutoML دسترسی خواهند داشت.

با فرض اینکه سازمان‌های مختلف به داده‌های یکسانی دسترسی دارند، وجود دانشمند داده می‌تواند امکان افزایش عملکرد سیستم‌های AutoML را برای به‌دست‌آوردن مزیت رقابتی فراهم کند.

حال با وجود مزیت‌ها و عیب‌هایی که مطرح شد، سؤالی که نیاز به پاسخ دارد این است که آیا با وجود یادگیری ماشین خودکار یا AutoML، شغل دانشمند علم داده یا دیتا ساینتیست حذف خواهد شد یا خیر؟ در بخش بعدی به این سؤال پاسخ خواهیم داد.

برای آشنایی با آینده‌ی شغلی ماشین لرنینگ این مطلب را مطالعه کنید:

۶ فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین در ۲۰۲۲ چیست؟

آیا یادگیری ماشین خودکار یا AutoML مشاغل علم داده را حذف می‌کند؟

«نه» پاسخ صحیح به این سؤال است؛ اما چرا؟

دلایل این نه به‌این شرح است:

۱. در حالی که AutoML ها در اکثر موارد قادر به انتخاب مدل هستند، هنوز قادر به انجام‌دادن اکثر کارهای یک دانشمند داده نیستند. ما همچنان به دانشمندان یا تحلیلگران داده نیاز داریم که تخصص حوزه‌ی خود را برای توسعه‌ی ویژگی‌ها و اطلاعات معنی‌دارتری که بر نتیجه‌ی مدنظر تأثیر می‌گذارند به کار ببرند (مهندسی ویژگی).

۲. AutoML جایگزین اکثر حرفه‌های علم داده نمی‌شود، بلکه فقط به کارشناسان کمک می‌کند تا وظایف خود را با سرعت بیشتری انجام دهند.

۳. ماشین‌ها به‌اندازه‌ی کافی هوشمند نیستند و الگوریتم‌ها اغلب در تعمیم و درک زمینه‌ی یک موضوع شکست می‌خورند.

۴. درحالی‌که AutoML می‌تواند به ما در یافتن یک مدل خوب برای یک مشکل خاص کمک کند، نمی‌تواند یک رویکرد جدید ایجاد کند، کاری که اغلب برای چالش‌های اضطراری دنیای واقعی ضروری است.

مطالعه‌ی این مطلب را از دست ندهید:

۱۱ کاربرد علم داده در مشاغل که فکرش را نمی‌کنید!

خلاصه‌ی مطالب درباره تأثیر AutoML برای آینده‌ی بازار کار علم داده

به‌طور کلی، می‌توان گفت که محبوبیت AutoML همچنان به رشد خود ادامه خواهد داد و با وجود این، مطمئناً برخی وظایف مکانیزه می‌شوند و برخی مسئولیت‌ها تقریباً به‌طور قطع حذف خواهند شد. همچنین AutoML به‌عنوان مکملی برای پروژه‌های علم داده در دهه‌های آینده عمل می‌کند و به کارآمدی هر چه بیشتر آن‌ها کمک می‌کند.

یادگیری دیتا ساینس با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

اگر دوست دارید به دنیای شگفت‌انگیز علم داده وارد شوید، کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما کمک می‌کند در هر نقطه‌ی جغرافیایی که هستید به به‌روزترین و جامع‌ترین آموزش دیتا ساینس دسترسی داشته باشید.

کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی علم داده کافه‌تدریس در دوره‌های مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌شود و شکل برگزاری آن به‌صورت تعاملی و پویا و کارگاهی است. مبنای آن هم کار روی پروژه‌های واقعی علم داده است.

برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری دیتا ساینس و یادگیری ماشین روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)