True ML Talks #6 - منصة التعلم الآلي @ °Nomad Health

نعود إليكم بحلقة جديدة من حوارات التعلم الآلي الحقيقية. في هذه الحلقة، نتعمق في منصة °Nomad Health للتعلم الآلي، ونتحدث مع ليمنغ تشاو.

ليمنغ تشاو، هو المدير التقني (CTO) في °Nomad Health، وهي شركة تقنية تُحدث ثورة في صناعة توظيف الرعاية الصحية. مع النقص في الكوادر الطبية، خاصة في مواجهة جائحة، تهدف °Nomad Health إلى توفير سوق حيث يمكن للمتخصصين في الرعاية الصحية العثور على مهام مؤقتة لتلبية احتياجات رعاية المرضى الأكثر إلحاحًا وجاذبية.

📌

ستغطي محادثاتنا مع ليمنغ الجوانب التالية:
- حالات استخدام التعلم الآلي في °Nomad Health
- فريق التعلم الآلي في °Nomad Health
- نشر نماذج التعلم الآلي
- بناء حل مخصص لمتجر الميزات (Feature Store)
- اختيار أدوات MLOps
- إدارة تكاليف السحابة

شاهد الحلقة الكاملة أدناه:

حالات استخدام التعلم الآلي في °Nomad Health

1. النمذجة التنبؤية: قامت °Nomad Health بدمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في عملياتها، خاصة في مجال النمذجة التنبؤية. يساعد هذا في تحديد أولويات العمل، نظرًا لأن الكوادر الطبية هي المورد الأكثر ندرة. تستثمر °Nomad Health الكثير في هذا وتعتبره قدرة أساسية للتعلم الآلي.
2. تستخدم °Nomad Health النمذجة القائمة على الرسوم البيانية للتوصية بوظائف جذابة للممارسين السريريين. وتدمج هذه النمذجة في رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالترتيب والتواصل، مما يضمن عرض الوظائف الأنسب على الممارسين السريريين حتى لو لم يكن لديهم الوقت لاستكشاف جميع الوظائف المتاحة. نماذج اللغات الكبيرة:
3. تستخدم °Nomad Health نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مثل GPT-3، لاستخلاص وإثراء أوصاف الوظائف. وتستخدم النموذج لتوحيد متطلبات الوظائف، واستخراج معلومات ذات مغزى من كتلة نصية قد تكون مكتوبة بدرجات متفاوتة من التفصيل والوضوح. كما تستكشف °Nomad Health استخدام نماذج اللغات الكبيرة على السير الذاتية، ولكن هذا مجال يمثل تحديًا بسبب تفاوت درجات الاكتمال في التوظيف السريري. 📌

نماذج اللغات الكبيرة للسير الذاتية في التوظيف السريري:

تستكشف °Nomad Health استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لأوصاف الوظائف والسير الذاتية. وقد حققت الشركة نجاحًا أكبر مع النماذج القوية مثل GPT-3. ومع ذلك، فإن استخدام نماذج اللغات الكبيرة على السير الذاتية للتوظيف السريري يمثل تحديات بسبب الحاجة إلى شهادات وتراخيص محددة. تعمل °Nomad Health على إنشاء مجموعة شاملة من بيانات الاعتماد الرقمية للسير الذاتية باستخدام منصتها لتبسيط العملية لكل من الممارسين السريريين والمرافق الطبية.
فريق تعلم الآلة في °Nomad Health

فريق علم البيانات في °Nomad Health صغير نسبيًا، ويتكون من تسعة أعضاء، بما في ذلك مدير، وعالم بيانات، ومحلل بيانات، ومهندس بيانات. الأعضاء الخمسة المتبقون هم مهندسو تعلم آلة، اثنان منهم يركزان على تطوير البنية التحتية وعمليات تعلم الآلة (MLOps)، بينما يركز الثلاثة الآخرون على بناء النماذج واختبارها ونشرها.

يستفيدون من الحلول المتاحة بسهولة من الصناعات الأخرى والمشكلات المرجعية، ويقومون بتكييفها لتناسب حالات الاستخدام المحددة، ويستثمرون بكثافة في جمع البيانات وتحليلها وتوحيدها. يتيح هيكل فريق °Nomad وممارسات التعاون لديهم التحرك بسرعة وكفاءة، حيث يعمل جميع الأعضاء معًا لحل المشكلات. لقد حققوا نج

إذا كان فريق علم البيانات لديك يتكون من شخصين فقط، وأول ما تفعله هو إعداد كل بنيتك التحتية الخاصة. لأي غرض؟ ما الذي أثبتته، وما الذي يمكن أن يحققه هذا المحرك الفاخر والبنية التحتية فائقة القوة بالفعل؟

إدارة تكاليف السحابة

1. استثمر في أدوات المراقبة والتنبيه: فكر في استخدام أدوات مثل TrueFoundry لمراقبة أداء البنية التحتية وتحديد الحالات التي تسبب تقلبات في التكلفة. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في اكتشاف المشكلات مبكرًا واتخاذ إجراءات تصحيحية بسرعة.
2. اعتمد على الممارسات اليدوية: استخدم الممارسات اليدوية، مثل مراقبة السجلات والإشارات الموجهة إلى دفتر ملاحظات Colab، لتحديد الحالات التي تسبب تقلبات في التكلفة. قم بالتحقيق في هذه الحالات على أساس أسبوعي أو كل أسبوعين وأعد تشغيل أو إنهاء نماذج تدريب معينة حسب الضرورة.
3. حدد ميزانية وتلق تقارير فورية: حدد ميزانية لتكاليف السحابة وتلق تقارير فورية من مزود الخدمة السحابية لضمان عدم تجاوز الميزانية. يمكن أن يساعد ذلك في إبقاء التكاليف تحت السيطرة ومنع النفقات غير المتوقعة.
4. طبق حلولاً أكثر تطوراً: مع نمو البنية التحتية، فكر في تطبيق حلول أكثر تطوراً لإدارة التكاليف بفعالية. قد يشمل ذلك استخدام أدوات آلية أو توظيف موظفين متخصصين لإدارة تكاليف السحابة.
5. وازن بين التكلفة والأداء: من الضروري تحقيق التوازن بين التكلفة والأداء لتحقيق النتائج المرجوة. فكر في تحسين أعباء عمل التعلم الآلي لضمان فعاليتها من حيث التكلفة مع تلبية متطلبات الأداء.

أفكار إضافية من ليمينغ تشاو

MLOps: بناء مقابل شراء

1. يعد قرار الخدمات المدارة مقابل البنية التحتية الداخلية أمرًا بالغ الأهمية لتطبيق MLOps. يوصى بالنهج الهجين مع نضوج المؤسسة.
2. يجب أخذ النتائج طويلة الأجل والمقايضات بين التكاليف في الاعتبار عند تقييم التكلفة والموارد. راقب التكاليف بعناية وانقل المكونات عالية الأداء إلى البنية التحتية الخاصة للمنتجات المستقرة.
3. بالنسبة للنماذج الأقل موثوقية، تقبل تقلبات التكلفة ولكن استخدم العلامات لتخصيص التكلفة وراقب تقلبات الأسعار لتحقيق تحسين فعال للتكلفة.

أهمية التكيف مع احتياجات العمل المتغيرة

خلال الجائحة، كان على °Nomad Health تحديد أولويات العروض الأكثر احتمالاً لتقديمها لإدارة تدفق طلبات التوظيف. ومع ذلك، عندما أصبح الناس أكثر تردداً في التقدم للوظائف، كان لا بد من تعديل محرك التوصيات لإظهار المزيد من الخيارات للمرشحين.
بالنظر إلى الوراء، كان تركيز °Nomad Health الأولي على السرعة والاستقلالية هو القرار الصحيح لفريق صغير ذي احتياجات عمل غير مؤكدة. ومع ذلك، مع تطور الفريق واحتياجات العمل، كان على الشركة تحويل تركيزها إلى الدقة والكفاءة.
تُبرز هذه الرحلة أهمية مراعاة تغيرات أوضاع الأعمال عند اتخاذ قرارات التعلم الآلي. فمن خلال المرونة والاستعداد للتكيف، يمكن للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة تمكنها من التطور مع المشهد التجاري المتغير.

إذا استمتعت بالمدونة التالية، فإليك المدونات السابقة في سلسلة TrueML

‍

True ML Talks #5 - Machine Learning Platform @ Simpl

In this blog, we dive deep into Simpl’s ML Platform. Understand how ML is used for Fraud Detection & understand the ML architecture at Simpl.

TrueFoundry Blog TrueFoundry

‍

استمر في مشاهدة TrueML سلسلة يوتيوب وقراءة جميع مدونات TrueML سلسلة المدونات.

TrueFoundry هي منصة PaaS لنشر التعلم الآلي (ML) تعمل فوق Kubernetes لتسريع سير عمل المطورين مع منحهم مرونة كاملة في اختبار ونشر النماذج، وضمان أقصى درجات الأمان والتحكم لفريق البنية التحتية. من خلال منصتنا، نمكّن فرق التعلم الآلي من نشر ومراقبة النماذج في 15 دقيقة بموثوقية 100% وقابلية للتوسع والقدرة على التراجع في ثوانٍ - مما يسمح لهم بتوفير التكلفة وإطلاق النماذج إلى الإنتاج بشكل أسرع، مما يحقق قيمة تجارية حقيقية.