ميتا، الشركة الرائدة في مجال التكنولوجيا وواحدة من أكبر الشركات في عالم الإنترنت، تشكل نقلة نوعية في تقديم الابتكارات التكنولوجية الرائدة. تأسست الشركة

 في عام 2004، ومنذ ذلك الحين وهي تعمل بجد لتحقيق رؤيتها في جعل العالم أكثر اتصالًا وفتح لفرص لا حصر لها. يعكس تحول الشركة إلى الابتكار المستمر

 الذي يركز على الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات التزامها الراسخ بتطوير تكنولوجيا تسهم في تحسين حياة الملايين حول العالم.

من خلال استخدام البيانات بشكل فعال وذكي، نجحت ميتا في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التي تلبي احتياجات مستخدميها بشكل أفضل وتعزز تجربتهم

 الرقمية. يعتبر الاستثمار في مجال علم البيانات والذكاء الاصطناعي من قبل ميتا جزءًا أساسيًا من رؤيتها في بناء مستقبل أكثر تقدمًا وتطورًا.

تسعى ميتا باستمرار إلى دعم المشاريع البحثية والابتكارات التقنية التي تساهم في تقدم حقول الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات. بفضل جهودها في هذا السياق،

 تسهم ميتا بشكل كبير في تطوير الأدوات والتقنيات التي تحسن من فعالية وأداء النظم الذكية وتعزز التفاعل بين الأفراد والتكنولوجيا.

تُعد مساهمات ميتا في مجال الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات لا غنى عنها للتطور التكنولوجي الحديث، حيث تلعب دورًا حيويًا في تعزيز التفاعل بين البشر والأنظمة

 الذكية، مما يفتح آفاقًا جديدة للابتكار والتقدم في عصر الرقميات.

موقع الحلول الرقمية للذكاء الإصطناعي من شركة ميتا

أهم 7 أدوات  طورتها ميتا في الذكاء الإصطناعي و علوم البيانات

.1 بيرسيبترون (Perceptron)

2. كافيه أي (Caffe AI)

3. فيسبوك بروفيت  (Facebook Prophet)

4. فيسبوك روبيرتا  RoBERTa

5. تورش (Torch)

6. بايغان برودكتس (Bayesian Products)

7. فيسبوك ريزن (Facebook Horizon)

شركة ميتا تقدم مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات في مجال الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات. إليك عشرة من أهم هذه الأدوات:

1. بيرسيبترون (Perceptron):

   - يُعتبر أحد النماذج الرئيسية في تصنيف الشبكات العصبية، حيث يستخدم لفهم ومعالجة البيانات بطريقة تشبه عمل الدماغ البشري.

بيرسيبترون (Perceptron) هو نموذج أساسي في مجال الذكاء الاصطناعي، وهو يشكل جزءًا أساسيًا من عائلة الشبكات العصبية. تم تقديم مفهوم البيرسيبترون لأول مرة

 في عام 1957 من قبل فرانك روزنبلات، وهو يعتبر البنية الأولى للشبكات العصبية التي تم تطويرها.

 خصائص بيرسيبترون:

1. هيكل بسيط:

   - يتكون البيرسيبترون من طبقة واحدة فقط من الوحدات أو النورونات، حيث تكون هذه النورونات متصلة بالإشارات الواردة إليها.

2. الوزوجية:

   - يتميز بأنه يعتمد على نمط الوزوجية في الاستجابة، حيث يتم تصنيف الإشارات الواردة إلى البيرسيبترون بشكل ثنائي إما كـ "نعم" أو "لا".

3. الوزن والمدى:

   - يحتوي كل اتصال داخلي في البيرسيبترون على وزن، وهذه الأوزان تحدد مدى تأثير كل إشارة على الاستجابة النهائية.

4. الوظيفة الخطية:

   - يستخدم البيرسيبترون وظيفة خطية لتحويل المدخلات إلى الإخراج، ويتمثل الإخراج في قرار ثنائي.

 استخدامات بيرسيبترون:

1. تصنيف النماذج:

   - يستخدم البيرسيبترون في مجال تصنيف النماذج، حيث يمكنه تمييز بين مجموعة من الفئات بناءً على الإشارات الواردة.

2. تعلم الآلة:

   - يستخدم في العديد من تطبيقات تعلم الآلة لتحسين الأنظمة في فحص البيانات واتخاذ القرارات.

3. أنظمة التحكم الآلي:

   - يمكن استخدام البيرسيبترون في أنظمة التحكم الآلي لاتخاذ قرارات سريعة بناءً على الظروف المحيطة.

4. التعرف على الأنماط:

   - يتم استخدامه في مجال التعرف على الأنماط مثل التعرف على الصور والصوت والنصوص.

5. تحليل البيانات:

   - يُستخدم في مهام تحليل البيانات لفهم الأنماط والعلاقات في مجموعات البيانات الكبيرة.

في نهاية المطاف، يظل البيرسيبترون جزءًا أساسيًا من الأدوات المبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي، ويستمر في إثراء التطورات في مجالات متنوعة مثل التعلم الآلي

 ومعالجة البيانات.

2. كافيه أي (Caffe AI):

   - إطار عمل مفتوح المصدر مخصص لتطوير نماذج الشبكات العصبية العميقة، مما يسهل على المطورين إنشاء تطبيقات قائمة على الذكاء الاصطناعي.

كافيه أي (Caffe AI) هو إطار عمل (Framework) مفتوح المصدر مخصص لتطوير نماذج الشبكات العصبية العميقة. تم إصدار Caffe AI لأول مرة في عام 2014، وقد حقق

 شهرة واسعة في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي بفضل سرعته العالية وقابليته للتخصيص.

 خصائص Caffe AI:

1. تصميم بسيط:

   - يتميز Caffe AI بتصميم بسيط وسهل الاستخدام، مما يجعله مناسبًا للمطورين الذين يرغبون في بناء نماذج الشبكات العصبية بسرعة.

2. أداء عالي:

   - يوفر أداءًا عاليًا، مما يجعله مناسبًا للمشاريع التي تتطلب معالجة سريعة لكميات كبيرة من البيانات.

3. قابلية التخصيص:

   - يوفر Caffe AI إمكانية تخصيص النماذج والتعديل عليها بسهولة، مما يسمح للمطورين بتحقيق تحسينات مخصصة.

4. دعم متعدد اللغات:

   - يُدعم Caffe AI بعدة لغات بما في ذلك C++ وPython، مما يتيح للمطورين استخدام اللغة التي يفضلونها.

5. مجتمع نشط:

   - يتمتع بمجتمع مستخدمين نشط، مما يعني وجود دعم وتحديثات منتظمة وتحسينات مستمرة.

6. تنوع في النماذج:

   - يمكن استخدام Caffe AI لتطوير نماذج مختلفة من الشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية العميقة والشبكات التقليدية.

 استخدامات Caffe AI:

1. رؤية الحاسوب:

   - يُستخدم Caffe AI بشكل واسع في مجال رؤية الحاسوب لتحليل الصور وتصنيفها.

2. تعلم الآلة:

   - يُستخدم لتطوير نماذج تعلم الآلة التي تتنوع من التصنيف إلى التنبؤ والتحليل.

3. معالجة اللغة الطبيعية:

   - يُستخدم في تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية لفهم وتحليل النصوص.

4. استخراج الميزات:

   - يُستخدم في استخراج الميزات من البيانات، مما يُسهم في فحص وتحليل الأنماط.

5. التعرف على الأوجه:

   - يمكن استخدامه لتطوير نماذج للتعرف على الأوجه والمعالم البصرية.

في مجمله، Caffe AI يعد أداة قوية ومفيدة في مجال تعلم الآلة، ويوفر بيئة تطوير فعّالة للمطورين الذين يسعون لبناء نماذج فعالة وقابلة للتخصيص.

3. فيسبوك بروفيت (Facebook Prophet):

   - أداة تنبؤ تستخدم في تحليل البيانات الزمنية، وتُستخدم على نطاق واسع للتنبؤ بالاتجاهات والأنماط في البيانات الزمنية.

فيسبوك بروفيت  (Facebook Prophet):

فيسبوك بروفيت هو إطار عمل تنبؤ مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة فريق فيسبوك لتسهيل مهمة توقع البيانات الزمنية. تم إصدار Prophet لأول مرة في عام 2017

 وأصبح معروفًا بفعاليته في توقع الأنماط الزمنية المتغيرة بشكل كبير، مثل البيانات اليومية أو السنوية.

 خصائص ميتا بروفيت:

1. مرونة في التوقع:

   - يتيح Prophet للمستخدمين توقع البيانات الزمنية بشكل مرون، حيث يمكن تحديد فترات زمنية دقيقة والتعامل مع العطلات والتقلبات الموسمية.

2. التنبؤ بالاتجاهات:

   - يمكن Prophet من التعامل مع توقع الاتجاهات الزمنية، مما يسهم في تحسين دقة التوقعات.

3. تعامل مع البيانات الناقصة:

   - يتيح Prophet للمستخدمين التعامل بفعالية مع البيانات الناقصة أو المفقودة، مما يسهل عملية التحليل.

4. سهولة الاستخدام:

   - يعتبر Prophet سهل الاستخدام، حيث يتميز بواجهة مستخدم بسيطة وتكوين أساسي يتيح للمستخدمين البدء بسرعة في توقع البيانات.

5. تحسين التنبؤ:

   - يعتمد على تقنيات التنبؤ المبنية على الإحصاءات وتحسينها باستمرار لضمان دقة أفضل في التوقعات.

 استخدامات فيسبوك بروفيت:

1. توقعات المبيعات:

   - يُستخدم في توقعات المبيعات للشركات والأعمال للمساعدة في تخطيط المخزون والتسويق.

2. المالية والأسهم:

   - يمكن استخدام Prophet لتحليل وتوقع الأنماط في الأسواق المالية والتجارة بالأسهم.

3. مجال الطاقة:

   - يُستخدم في توقع الاستهلاك الطاقي والتخطيط لإنتاج الطاقة بفعالية.

4. التسويق الرقمي:

   - يُستخدم لتحليل البيانات الزمنية في مجال التسويق الرقمي لتحديد الاتجاهات وتحسين استراتيجيات الإعلان.

5. تحليل المواقع والتطبيقات:

   - يُستخدم لتوقع حركة المرور على المواقع والتطبيقات الرقمية لتحسين تجربة المستخدم.

باختصار، فيسبوك بروفيت يوفر إطارًا مستقرًا وقويًا لتوقع البيانات الزمنية، مما يجعله أداة قيمة في مجالات متنوعة مثل التجارة والأعمال والتسويق.

4- فيسبوك روبيرتا  RoBERTa

   - إطار عمل لتدريب نماذج الشبكات العصبية العميقة على المعالجة اللغوية الطبيعية (NLP)، مما يمكن من تحسين فهم الألة للنصوص.

RoBERTa (Robustly optimized BERT approach) هو نموذج معالجة لغوية طبيعية (NLP) يستند إلى نموذج BERT (Bidirectional Encoder Representations from

 Transformers) ولكنه يدمج العديد من التعديلات

 والتحسينات لتعزيز أدائه. تم تطويره بواسطة فريق بحث في فيسبوك للذكاء الاصطناعي (FAIR)، ويهدف RoBERTa إلى التغلب على بعض القيود وتحسين كفاءة تدريب نظم معالجة لغوية ذاتية المراقبة.

 سمات بارزة لـ RoBERTa:

1. إخفاء ديناميكي:

   - يستخدم RoBERTa الإخفاء الدينامي أثناء التدريب المسبق، حيث يتم اختيار مواقع الرموز المخفية بشكل عشوائي لكل دفعة صغيرة. يساعد ذلك في توفير إشارة تدريب أكثر تنوعًا وقوة.

2. عدم وجود هدف تنبؤ الجملة التالية (NSP):

   - على عكس BERT، يتخلى RoBERTa عن هدف NSP، الذي ينطوي على توقع ما إذا كانت جملتان تتبعان بعضهما البعض. يسمح ذلك لـ RoBERTa بالتركيز على تعلم تمثيلات الجمل بشكل أكثر ذكاءً.

3. حجم دفعات أكبر:

   - يستخدم RoBERTa حجم دفعات أكبر أثناء التدريب، مما يؤدي إلى تحسين أفضل في التعميم وفعالية عملية التعلم.

4. تسلسلات تدريب أطول:

   - يستفيد RoBERTa من تدريب على تسلسلات أطول من النص، مما يسمح للنموذج بالتقاط المزيد من السياق والتبعيات في البيانات.

5. إزالة هدف نموذج اللغة المخفي (MLM):

   - لا يستخدم RoBERTa هدف MLM المستخدم بواسطة BERT، حيث يقوم النموذج بتوقع الكلمات المخفية. بدلاً من ذلك، يعتمد على هدف بسيط للتنبؤ بهوية كل رمز بشكل مستقل.

6. زيادة في بيانات التدريب:

   - يتم تدريب RoBERTa على مجموعة أكبر من بيانات النص، مما يساهم في تحسين تمثيل اللغة.

 تطبيقات RoBERTa:

1. تصنيف النصوص:

   - يكون RoBERTa فعّالًا في مهام تصنيف النصوص، مثل تحليل المشاعر، وتصنيف الوثائق، وتصنيف المواضيع.

2. التعرف على الكيانات المعروفة (NER):

   - يؤدي جيدًا في مهام التعرف على الكيانات المعروفة، حيث يكون الهدف هو تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص.

3. الإجابة على الأسئلة:

   - يمكن استخدام RoBERTa في أنظمة إجابة على الأسئلة، مما يوفر إجابات دقيقة ومدروسة.

4. الترجمة الآلية:

   - يستخدم في مهام الترجمة الآلية، مساعدًا في إنتاج نصوص مترجمة عالية الجودة.

5. الشبه الدلالي:

   - يكون RoBERTa قيمًا في قياس الشبه الدلالي بين الجمل أو الوثائق.

RoBERTa يمثل تطورًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية، حيث يظهر تحسينات في كفاءة التدريب وأداء النموذج عبر مجموعة متنوعة من المهام المتعلقة بفهم اللغة الطبيعية. تصميماته وتحسيناته تجعله أداة قوية

 لتطبيقات متنوعة في مجال معالجة اللغة الطبيعية.

5. تورش (Torch):

   - إطار عمل مفتوح المصدر لتطوير نماذج الشبكات العصبية، يُستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل التعلم العميق والرؤية الحاسوبية.

تورش (Torch):

تورش (Torch) هو إطار عمل (framework) مفتوح المصدر لتطوير نماذج التعلم العميق (Deep Learning). يعتبر تورش من بين الأدوات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وهو مصمم لتسهيل بناء وتدريب

 النماذج العميقة بشكل فعال.

 ملامح تورش:

1. مرونة وقوة:

   - تورش يوفر مرونة كبيرة وقوة في تصميم وتنفيذ النماذج العميقة. يتيح للمطورين التعامل بسهولة مع هياكل النماذج المعقدة.

2. لغة برمجة لوا:

   - تورش مكتوب بلغة البرمجة لوا (Lua)، وهي لغة برمجة ديناميكية تتيح تطوير سريع وسهولة في التفاعل مع النماذج.

3. مجتمع نشط:

   - يتمتع تورش بمجتمع نشط من المطورين والباحثين، مما يعزز استمرار تحسينه وتطويره.

4. واجهة برمجة التطبيقات (API) مرنة:

   - تورش يوفر واجهة برمجة التطبيقات مرنة، مما يسهل تكامله مع مكتبات أخرى والاستفادة من ميزات متقدمة.

5. تقنيات تسريع الأداء:

   - يُمكن تورش من الاستفادة من تقنيات تسريع الأداء مثل CUDA، مما يجعل تدريب النماذج أسرع على وحدات المعالجة الرسومية.

6. مكتبات قوية:

   - تورش يأتي مع مكتبات قوية لتنفيذ مهام مختلفة في مجال تعلم الآلة، مثل تحسين الأمثلة والتحقق من الصحة وتقييم النماذج.

 استخدامات تورش:

1. التعلم العميق:

   - يستخدم تورش بشكل رئيسي في تطبيقات التعلم العميق، مثل تصنيف الصور، والترجمة الآلية، والتعرف على الكلام.

2. البحث العلمي:

   - يستخدمه الباحثون في مختلف المجالات لتطوير واختبار نماذج تعلم الآلة.

3. مشاريع الذكاء الاصطناعي:

   - يعتبر تورش أداة مثالية لمشاريع الذكاء الاصطناعي حيث تتطلب الحرية والمرونة في التصميم والتنفيذ.

4. تدريس التعلم الآلي:

   - يُستخدم في الأكاديميات والدورات التدريبية لتعليم وفهم مفاهيم تعلم الآلة.

تورش يظل أحد الأدوات الرائدة في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، ويقدم بيئة تطوير فعّالة وقوية لبناء وتدريب النماذج العميقة.

6. بايغان برودكتس (Bayesian Products):

   - يستخدم تقنيات الاحتمالات البايزية لتحسين دقة نماذج التنبؤ والتصنيف في مجالات متنوعة.

Efficient tuning of online systems using Bayesian optimization هي أداة من شركة ميتا في الحلول التقنية للذكاء الاصطناعي، تستخدم لتهيئة الأنظمة عبر الإنترنت بشكل فعال. تعتمد الأداة على نظرية التحسين البايزي، وهي طريقة إحصائية تستخدم لتحديد أفضل الحلول لمشاكل التحسين.

تستخدم الأداة مجموعة بيانات من نتائج التجارب السابقة لإنشاء نموذج بايزي يمثل احتمالية وجود قيمة معينة للمعلمة المراد تحسينها. ثم تستخدم الأداة هذا النموذج لتحديد المعلمة التالية التي يجب اختبارها.

تتميز الأداة بكفاءتها العالية، حيث يمكنها تهيئة الأنظمة عبر الإنترنت بشكل أسرع من الطرق التقليدية. كما أنها تتميز بدقة عالية، حيث يمكنها العثور على أفضل المعلمات الممكنة.

تستخدم الأداة في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك:

تهيئة خوارزميات تعلم الآلة

تهيئة إعدادات النظام

تهيئة الإعلانات

فيما يلي مثال على كيفية استخدام الأداة:

لنفترض أن هناك نظامًا عبر الإنترنت يعتمد على خوارزمية تعلم آلة. يرغب المسؤولون عن النظام في تحسين أداء الخوارزمية عن طريق ضبط المعلمات الخاصة بها. يمكنهم استخدام أداة Efficient tuning of online systems using Bayesian optimization لتهيئة المعلمات بشكل فعال.

تبدأ الأداة بجمع مجموعة بيانات من نتائج التجارب السابقة للخوارزمية. تحتوي هذه المجموعة البيانات على معلمات الخوارزمية والأداء الناتج. ثم تستخدم الأداة هذه المجموعة البيانات لإنشاء نموذج بايزي.

بناءً على النموذج البايزي، تحدد الأداة المعلمة التالية التي يجب اختبارها. تستمر الأداة في هذا العملية حتى تجد أفضل المعلمات الممكنة.

في هذا المثال، يمكن أن تساعد الأداة المسؤولين على تحسين أداء الخوارزمية بشكل كبير، دون الحاجة إلى إجراء العديد من التجارب.

فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لأداة Efficient tuning of online systems using Bayesian optimization:

الكفاءة: يمكن للأداة تهيئة الأنظمة عبر الإنترنت بشكل أسرع من الطرق التقليدية.

الدقة: يمكن للأداة العثور على أفضل المعلمات الممكنة.

التطبيق الواسع: يمكن استخدام الأداة في مجموعة متنوعة من التطبيقات.

7. فيسبوك ريزن (Facebook Horizon):

   - يقدم بيئة افتراضية للواقع المعزز ويستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين تفاعل المستخدمين في هذا العالم الافتراضي.

فيسبوك ريزن (Facebook Horizon) هي منصة واقع افتراضي (VR) اجتماعية تم تطويرها بواسطة شركة ميتا (Meta). تتيح المنصة للمستخدمين إنشاء ومشاركة تجارب واقع افتراضي مع بعضهم البعض.

تم إطلاق فيسبوك ريزن في عام 2019، وكانت في البداية متاحة فقط لمستخدمي Oculus Quest. في عام 2023، تم إطلاق المنصة أيضًا لمستخدمي أجهزة الواقع الافتراضي الأخرى، بما في ذلك أجهزة Valve Index و HTC Vive.

تتميز فيسبوك ريزن بمجموعة واسعة من الميزات، بما في ذلك:

القدرة على إنشاء تجارب واقع افتراضي باستخدام أدوات إنشاء سهلة الاستخدام.

القدرة على الانضمام إلى تجارب واقع افتراضي تم إنشاؤها بواسطة مستخدمين آخرين.

القدرة على التواصل مع مستخدمين آخرين في الوقت الفعلي باستخدام ميكروفون وكاميرا.

تتوفر فيسبوك ريزن مجانًا للمستخدمين الذين يمتلكون جهاز واقع افتراضي.

الميزات الرئيسية لفيسبوك ريزن:

إنشاء تجارب واقع افتراضي: تتيح فيسبوك ريزن للمستخدمين إنشاء تجارب واقع افتراضي باستخدام أدوات إنشاء سهلة الاستخدام. يمكن للمستخدمين إنشاء تجارب

 اجتماعية، أو ألعاب، أو تجارب تعليمية، أو أي نوع آخر من التجارب التي يمكنهم تصورها.

الانضمام إلى تجارب الواقع الافتراضي: تتيح فيسبوك ريزن للمستخدمين الانضمام إلى تجارب واقع افتراضي تم إنشاؤها بواسطة مستخدمين آخرين. يمكن للمستخدمين

 العثور على تجارب واقع افتراضي للمشاركة فيها من خلال استكشاف المحتوى المتاح أو البحث عن تجارب محددة.

التواصل مع مستخدمين آخرين: تتيح فيسبوك ريزن للمستخدمين التواصل مع مستخدمين آخرين في الوقت الفعلي باستخدام ميكروفون وكاميرا. يمكن للمستخدمين

 الدردشة مع بعضهم البعض، أو لعب الألعاب معًا، أو مجرد الاستمتاع بقضاء الوقت معًا في عالم الواقع الافتراضي.

التطبيقات المحتملة لفيسبوك ريزن:

الترفيه: يمكن استخدام فيسبوك ريزن للترفيه، مثل لعب الألعاب، أو مشاهدة الأفلام، أو الاستماع إلى الموسيقى.

التعليم: يمكن استخدام فيسبوك ريزن للتعليم، مثل تعلم مهارات جديدة، أو زيارة أماكن بعيدة، أو تجربة تجارب تاريخية.

الأعمال: يمكن استخدام فيسبوك ريزن للأعمال، مثل عقد اجتماعات، أو تدريب الموظفين، أو تقديم خدمات العملاء.

المستقبل لفيسبوك ريزن:

تخطط شركة ميتا لاستمرار تطوير فيسبوك ريزن وإضافة المزيد من الميزات والمحتوى. ترى الشركة أن فيسبوك ريزن لديها القدرة على أن تكون منصة واقع افتراضي اجتماعية رائدة.

فيما يلي بعض الميزات المحتملة التي قد يتم إضافتها إلى فيسبوك ريزن في المستقبل:

دعم الواقع الافتراضي متعدد اللاعبين: يمكن أن يسمح هذا للمستخدمين بالتفاعل مع بعضهم البعض في نفس التجربة الواقعية الافتراضية.

دعم الواقع المعزز: يمكن أن يسمح هذا للمستخدمين بدمج الواقع الافتراضي مع العالم الحقيقي.

دعم الواقع الافتراضي المحمول: يمكن أن يسمح هذا للمستخدمين بالوصول إلى فيسبوك ريزن باستخدام نظارات الواقع الافتراضي المحمولة.

Introducing Meta