استكشاف تجربة التدريب الصيفي في مجال تعلم الآلة في Microblink
وفي مجال الهوايات، ينخرط ليون في العزف على البيانو، ويدور تركيز ديفيد حول لعبة رمي السهام، ويتفوق يانكو في لعبة كرة الريشة. ومع ذلك، فإن حماستهم الجماعية للتعلم الآلي هي بمثابة رابطهم الأساسي.
لذا، عندما سنحت الفرصة للغوص في صيف من الخبرة العملية في مجال التعلم الآلي، انتهزوا الفرصة! 💪
تضافرت جهود مركز التوظيف في FER و Microblink لخلق فرصة تدريب داخلي تربط بين الجانب النظري والتطبيق على أرض الواقع. قفز ليون وديفيد وجانكو على عربة التدريب ونجحوا في الحصول على تذكرتهم الذهبية للتدريب. تحدثنا مع الثلاثي الطموح لنستمع إلى دوافعهم وتجاربهم وخبراتهم والدروس المستفادة من كونهم جزءًا من فريق تعلم الآلة Microblink.
ما الذي دفعك للتقدم لهذا التدريب الصيفي في Microblink ؟
ليون: ما جذبني للتقديم هو تركيز الشركة المتجذر في مجال تعلم الآلة. Microblink فقد لفتت انتباهي سمعة الشركة التي تضم فريقاً رائداً في كرواتيا في مجال تعلّم الآلة وشعرتُ بارتباط فوري بثقافة الشركة والأفراد الديناميكيين العاملين فيها. لقد كان للخبرة التي يجلبها كل شخص على الطاولة واستعداده للمساعدة صدى حقيقي في نفسي. لقد شعرت أنها بيئة يمكن أن تنمي إمكاناتي، وهو شعور تعزز خلال عملية اختيار المتدرب في ML.
يانكو: من خلال كل ما جمعته، كان الإحساس الذي راودني هو أن الهيكل الداخلي هنا من الطراز الأول، مع وجود عمليات عمل واضحة المعالم، مما يمكّن الفريق من الانغماس في مهامه بشكل كامل. لقد كانت توقعاتي عالية بالنسبة لبيئة عمل تعزز فرص التعلم الكبيرة، ويسعدني أن أقول إن هذه التوقعات قد تحققت أكثر من اللازم. لقد جعلني ذلك راضياً حقاً. لقد كنت أبحث في البداية عن مكان موجه نحو التقنية والهندسة، ولكن ما وجدته هنا تجاوز بالفعل تلك المفاهيم الأولية. تنبع هذه المفاجأة السارة من رغبتي في أن أكون جزءًا من بيئة تلهم المرء لتخطي حدوده إلى ما هو أبعد من المعتاد. فالنهج المتبع في التعامل مع التحديات يتسم بالشمولية بشكل ملحوظ، مع أسلوب دقيق في حل المشكلات. يسهل هيكل الشركة بسلاسة حل المشكلات دون مواجهة عوائق كبيرة.
ديفيد: كان هدفي هو الغوص في التدريب الداخلي خلال الصيف واكتساب خبرة حقيقية. كنت أرغب في التعاون مع محترفين متقنين في مجالاتهم وتوسيع آفاقي إلى ما هو أبعد مما تقدمه الفصول الدراسية. Microblink برزت كخيار رئيسي لهذا التدريب نظراً لامتلاكها أحد أكثر فرق التعلم الآلي روعة في البلاد.
ما هي المهارات أو التقنيات الجديدة التي تعلمتها خلال فترة التدريب ولم تكن تعرفها من قبل؟
يانكو: كان أحد أهم ما استفدته من هذا التدريب هو التركيز على الممارسات الهندسية المتينة في مجال تعلّم الآلة. وعلى الرغم من أنه كان لدي حدس حول هذا الأمر من قبل، إلا أنه لم تتح لي الفرصة لتطبيقه في تجاربي السابقة. وغالباً ما كان يتم تجاهل أشياء مثل التطوير القائم على الاختبار والالتزام بأفضل ممارسات الترميز. في لقاءاتي السابقة في هذا المجال، كان مثل هذا التركيز أمراً نادراً. فغالباً ما كان التطوير القائم على الاختبار والتزام أفضل ممارسات البرمجة والترميز، كان هذا التركيز نادراً. لم يكن هذا هو النهج المتبع هنا.
ليون: لقد كانت مناقشة مشاريعي الجارية مع زملائي أمرًا يفتح العينين. حيث تُعرض عليك العديد من وجهات النظر – حوالي 20 وجهة نظر مختلفة – وهي منجم ذهب لإثارة الإبداع. ربما لم أكن أميل إلى البحث عن مثل هذه التفاعلات في الماضي، لكنها الآن تدفعني إلى الأمام وتعزز جودة عملي بشكل كبير.
ديفيد: لقد أدهشني التزام فريقي الثابت بجودة التعليمات البرمجية بشكل سار. فنحن نشارك بعمق في ممارسات مثل المراجعات المتبادلة للأكواد البرمجية. فأنا أشارك بنشاط في هذه العمليات – على سبيل المثال، المشاركة في طلبات السحب على BitBucket ودمج الملاحظات من الأقران لتحسين الكود البرمجي حتى يصل إلى ذروته بشكل متكرر. هذا النهج رائع. تعمل اجتماعات فريقنا اليومية أيضاً كمنصة لمناقشة الأفكار بصراحة. خلال هذه التفاعلات، يتم طرح المفاهيم التي ربما لم أكن لأعثر عليها بشكل مستقل.
ما أسعدني على حين غرة هو مستوى الدعم الذي تلقيته. فسواء كان فريق خدمة تكنولوجيا المعلومات أو زملائي، كان هناك دائماً شخص ما على استعداد للمساعدة.
David, Machine Learning Intern at Microblinkخلال فترة التدريب، ما الذي تعلمته خلال فترة التدريب، ما الذي تعلمته من شأنه أن يعزز مسيرتك المهنية في مجال تعلّم الآلة؟
يانكو: من خلال هذه التجربة، أدركت الإمكانات الهائلة لتكرار التجارب المختلفة مع الحفاظ على كود نظيف وفعال. لقد ضبطت هذا الجانب بدقة في الوقت الحالي، وأنا على مرمى حجر من الانغماس في التجارب، وهو ما أتطلع إليه حقًا.
ليون: من أهم ما تعلمته بالنسبة لي هو قياس ما إذا كان تطبيق تعلّم الآلة لمعالجة مشكلة ما هو نهج قابل للتطبيق أم لا. ويتعلق الأمر بتمييز ما إذا كان استثمار الجهد في منتج قائم على التعلم الآلي على مستوى الإنتاج له ما يبرره. وبطبيعة الحال، إتقان فن تشكيل الأفكار، وبناء دليل قوي على المفهوم، وتصميم خط أنابيب سلس، وتقييم المنتج النهائي بدقة.
ديفيد: الآن بعد أن انتهيت من بعض التجارب، أهدف إلى تكرارها. فأنا حريص على الكشف عن أي عيوب محتملة وتحديد فرص تحسين هذه التجارب. تسمح لي هذه العملية بالتمييز بين التجارب الأفضل والأقل نجاحاً. والميزة الإضافية هي الملاحظات البناءة التي أتلقاها من الموجهين وزملائي أعضاء الفريق، والتي لا تقدر بثمن من أجل النمو.
هل كانت هناك أي تحديات محددة واجهتك خلال مشاريعك، وكيف تغلبت عليها؟
ليون: لا يمكنني القول أنه كانت هناك أي عقبات كبيرة. ومع ذلك، واجهت تحدياً بسيطاً عندما وصلت إلى مرحلة من الإبداع الشخصي ووجدت صعوبة في المضي قدماً. وحينها أثبت لي وجود مرشد أن وجود مرشد لا يقدر بثمن. فقد بثت إرشاداتهم ومنظورهم الجديد ونصائحهم حياة جديدة في نهجي ودفعتني إلى الأمام.
يانكو: في المراحل الأولى، واجهت في المراحل الأولى بعض المشاكل لأنني لم أتوقع الحاجة إلى توظيف خبرتي في هندسة البرمجيات إلى هذا الحد. كنت مهيئًا للقفز مباشرةً إلى التجريب، لكن مرشدي وجهني بحق نحو التركيز على جودة التعليمات البرمجية وصياغة الاختبارات. وبالنظر إلى الوراء، أقدّر إعادة التوجيه هذه، لأنها مكنتني من إجراء تعديلات في استقرار عملي بثقة.
ديفيد: في البداية، عانيت في أمور مثل الأذونات، وإعداد المعدات، وبعض الخدمات اللوجستية الداخلية. وما أذهلني على حين غرة هو مستوى الدعم الذي تلقيته. فسواء كان فريق خدمة تكنولوجيا المعلومات أو زملائي، كان هناك دائماً شخص ما على استعداد للمساعدة. وقد ضمن وقت الاستجابة السريع أنني لم أشعر أبداً بأنني عالق لفترة طويلة.
هذا الإحساس بالراحة هو السبب في أننا لا نشعر أبدًا بالتوتر؛ فالتحول إلى وضع العمل المركز لا يمثل تحديًا.
Janko, Machine Learning Intern at Microblinkما هو أكثر شيء يعجبك في ديناميكيات فريق ML؟
ديفيد: لقد كانت مجتمعات الممارسة منصة رائعة لتعزيز تبادل المعرفة مع تعزيز الشعور بالصداقة الحميمة. فالمناقشات التفاعلية مستمرة، والأجواء مفعمة بالحيوية. حتى أننا أقمنا تجمعات استطعنا من خلالها الاستفادة من الخزان الثري لخبرات الناس داخل الأكاديمية. إن أعضاء الفريق منفتحون وسخون للغاية عندما يتعلق الأمر بمشاركة رؤاهم.
ليون: أحد الجوانب التي لفتت انتباهي هو سهولة الوصول إلى المرشدين وحرصهم على تقديم المساعدة. أتذكر اليوم الذي استلمنا فيه أجهزة الماك بوك الخاصة بنا، وكنت أتحسس لوحة المفاتيح محاولاً اكتشافها. وعلى الفور تقريباً، جاء خمسة من زملائي لتقديم المساعدة. إنه لأمر رائع كيف يسارع الجميع إلى تقديم الدعم بغض النظر عن عبء العمل. وسواء كانت الاستفسارات تتعلق بتعلم الآلة أو الحياة بشكل عام، فإن الاستفسارات تُقابل بالاستعداد للمساعدة.
يانكو: ما يلفت انتباهي هو الطبيعة الودودة والودودة للجميع هنا. فالمحادثات غير الرسمية حول الحياة اليومية تنتقل بسلاسة إلى مناقشات حول تفاصيل العمل والمهام المطروحة. هذا الشعور بالسهولة هو السبب في أننا لا نشعر أبدًا بالتوتر؛ فالتحول إلى وضع العمل المركز لا يمثل تحديًا.
ما هي الدروس المستفادة أو الدروس الرئيسية التي ستحملها معك من رحلة التدريب هذه؟
يانكو: يتمحور الدرس الأكثر أهمية الذي استخلصته حول الدور المحوري لتأسيس بيئة داخل فريق تعلّم الآلة مهيأة لتطوير منتجات تركز على تعلّم الآلة. هذا هو المجال الذي تتفوق فيه Microblink ، حيث تضع معيارًا لم تتبناه سوى شركات قليلة في كرواتيا. إن إنشاء مثل هذه البيئة ليس بالأمر الهيّن، وقد قام Microblink بتنفيذها بشكل رائع. أما بالنسبة لمشروعي، فقد كان بإمكاني تحقيق تقدم أكبر بعشرة أضعاف لو كان الوقت غير محدود. ومن المثير للدهشة أنني لم أجد حداً أقصى؛ فقد تعمقتُ وخصصت وقتاً أكثر مما كنت أتوقع في البداية، مما كشف لي أنه لا يزال هناك ثروة من الإمكانات التي تنتظر الاستكشاف.
ليون: ما هو جدير بالملاحظة هنا هو أنه يتم التعامل مع التعلم الآلي بطريقة تجسد جوهره بصدق. فهو لا ينحصر في مجرد واجهة أمامية أو كجانب بحثي مساعد، وهو ما لاحظته في أماكن أخرى.
ديفيد: تبرز المنهجية. فقد تم تكليفنا بمشاريع جديدة لم يتطرق إليها أي شخص آخر. في البيئة الأكاديمية، غالبًا ما كنا نتلقى موضوعات تم إنجاز قدر من البحث فيها بالفعل. وعلى الرغم من وجود بعض من هذه الهيكلية هنا، إلا أننا بدأنا من الصفر – بدءًا من البيانات ومناهج حل المشكلات واختيار المنهجية والتطوير المستمر. لقد أثرت هذه التجربة مجموعة مهاراتي بشكل كبير، وهي من الدروس المستفادة التي سأحملها معي.
كان وجود هؤلاء المتدربين الملهمين والموهوبين هذا الصيف متعة حقيقية لفريق التعلم الآلي لدينا.
نحن ننتظر بفارغ الصبر لنرى ما يخبئه المستقبل لهما ونتمنى لهما كل التوفيق في تجربتهما العملية (البارزة بالفعل) في ML! ✨
