مقالات

Artificial Intelligence Model

مودل الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence Model) هو نموذج خاص يستخدم للتنبؤ أو التصرف أو التعلم أو التوصية أو غيرها من المهام التي تطلق عليها الذكاء الاصطناعي.

 يتم تدريب مودل الذكاء الاصطناعي على مجموعة كبيرة من البيانات لتعلم الخوارزميات والعلاقات الموجودة في البيانات.

بعد تدريب المودل يمكن استخدامه للتنبؤ بالنتائج المتوقعة في المستقبل أو للتصرف في مواقف معينة أو للتعلم من البيانات الجديدة التي يدخلها المستخدم.

يوجد العديد من أنواع المودلات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل مودلات التعلم الآلي (Supervised Learning Models) ، مودلات التعلم العميق (Deep Learning) ، ومودلات التعلم التفاعلي (Reinforcement Learning) . يمكن استخدام هذه المودلات في مجالات مختلفة مثل التقنيات الإعلامية، التسويق، الصحة، وغيرها.

Supervised Learning Models

مودلات التعلم الآلي (Supervised Learning Models) هي مودلات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم للتعلم من مجموعة من البيانات التي تتضمن الإدخالات والإخراجات المتعلقة بها. يعني هذا أن المودل يتعلم من البيانات التي تم تعليمه عليها مسبقًا ويستطيع التنبؤ بالإخراجات المتعلقة بمجموعة جديدة من الإدخالات.

للمثال، يمكن استخدام مودل التعلم الآلي لتدريب مودل الذكاء الاصطناعي على التعرف على الصور وتصنيفها إلى فئات مختلفة مثل الحيوانات والنباتات والآلات. لكي يتعلم المودل يجب تعليمه على مجموعة كبيرة من الصور المعلمة مسبقًا مع تصنيفاتها الصحيحة. بعد ذلك يمكن استخدام المودل لتصنيف مجموعة جديدة من الصور بناءً على ما تعلمه من التدريب السابق.

للإطلاع على أمثلة برمجية لتعلم الآلي العديدة، يمكنك البدء من اللغات البرمجية التي تعتمد على المعالجات الآلية لتعلم الآلي. مثلاً، في Python، يمكنك استخدام مكتبة scikit-learn لتعلم الآلي.

في المثال التالي، نستخدم نموذج تعلم الآلي الأساسي لتدريب نموذج لتنبؤ نسبة الدخل الشهري المتوسط للأفراد بناءً على عمرهم وجنسهم:

على سبيل المثال، هذا النموذج يعتمد على الارتباط الخطي بين العمر والجنس والدخل الشهري المتوسط. يمكن استخدام نماذج تعلم الآلي أخرى مثل الخوارزميات الإصطناعية والتصنيف المتعدد

Deep Learning

مودلات التعلم العميق هي نماذج التعلم الآلي التي تعتمد على الشبكات العصبية المتعددة الطبقات لتعلم العلاقات والتحاليل المعقدة في البيانات. يعتمد التعلم العميق على تدريب الشبكة العصبية على عدد كبير من البيانات وتوليد نتائج معقدة في المرحلة النهائية.

و يعتمد التعلم العميق على ما يسمى “التعلم التلقائي” وهو نوع من التعلم الآلي الذي يعتمد على التعلم من العديد من البيانات المعطاة للنموذج دون الحاجة الى التعليم المباشر للنموذج.

يستخدم التعلم العميق في مجالات مثل التعلم العميق الذاتي وتحليل التغذية العقلية وتعلم العلاقات العقلية وتحليل الصور وتحليل الصوت وتحليل اللغة الطبيعية، وتحليل البيانات الإقتصادية وتحليل السلع والخدمات.

في المثال التالي، نستخدم نموذج تعلم العميق لتدريب نموذج لتصنيف التعليقات النصية إلى تعليقات إيجابية وسلبية:

Reinforcement Learning

تعلم التفاعلي (Reinforcement Learning) تعتمد على التفاعل مع البيئة لتعلم العلاقات الخطية والغير خطية التي تدفع النظام لتحقيق الأهداف المحددة. يمكن استخدام التعلم التفاعلي في مجالات مثل اللعب الآلي وتحليل السلوك.

في التعلم التفاعلي يتم تدريب النظام على الرد على التفاعلات المختلفة من البيئة والتي قد ترتبط بدفعات معينة للحصول على الأهداف المحددة. يتم تدريب النظام عن طريق التعلم من الخطأ والتقدم في التعلم عبر الدورات المتتالية.

يعتمد التعلم التفاعلي على مفهوم العوامل الرائدة (agents) والبيئة (environment) التي يتفاعلان مع بعضهما البعض لتحقيق الأهداف. العوامل هي الكيانات التي تتفاعل مع البيئة وتتطلع إلى تحقيق الأهداف المحددة. البيئة هي المجال الذي يتفاعل العوامل معه ويتغير حسب التداخلات التي تحدث.

للتعلم التفاعلي، يتم استخدام الدفعات (rewards) للتعليم والتحقيق في الأهداف.

في المثال التالي، نستخدم نموذج التعلم التفاعلي لتدريب نموذج للعب في لعبة الطاولة (Tic-Tac-Toe) مقابل الحاسوب:

خطوات بناء مودل ذكاء اصطناعي باستخدام لغة البرمجة بايثون

هناك العديد من الخطوات التي يمكنك اتباعها لبناء مودل ذكاء اصطناعي باستخدام لغة البرمجة بايثون. إليك بعض الخطوات الرئيسية:

  • اختر مجال التطبيق: قبل أن تبدأ في بناء المودل، يجب عليك اختيار مجال التطبيق الذي ترغب في استخدامه. يمكن أن يكون المجال كل ما يتعلق بالتعلم العميق أو التعلم التفاعلي أو التعلم التقني.
  • جمع البيانات: بعد اختيار المجال، يجب عليك جمع البيانات التي ستستخدم في المودل. يمكن أن تكون البيانات من مصادر مختلفة، مثل ملفات نصية أو صور أو فيديوهات.
  • تنظيف البيانات: بعد جمع البيانات، يجب عليك تنظيف البيانات التي جمعتها من أي كائنات غير مرغوب فيها أو خانات فارغة. هذه العملية تسمى “تنظيف البيانات”.
  • تدريب المودل: بعد تنظيف البيانات، يجب عليك تدريب المودل باستخدام البيانات المنظفة. يمكنك استخدام أدوات مثل TensorFlow أو Keras لتدريب المودل.
  • تحليل النتائج: بعد تدريب

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

زر الذهاب إلى الأعلى