الدليل الكامل لخوارزميات الذكاء الاصطناعي

يظهر الذكاء الاصطناعي في كل صناعة وفي كل عملية، سواء كنت في التصنيع أو التسويق أو التخزين أو الخدمات اللوجستية. هناك العشرات من الأمثلة على الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

ويشمل ذلك حالات الاستخدام الفني، مثل أتمتة القوى العاملة البشرية والعمليات الآلية، وصولاً إلى التطبيقات الأساسية. سترى الذكاء الاصطناعي في محركات البحث والخرائط والملاحة ومحرري النصوص والمزيد.

ولكن هل سبق لك أن فكرت في كيفية عمل هذه الآلات؟

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات، ولكن ليست كل خوارزميات الذكاء الاصطناعي متماثلة . إذا فهمت كيفية عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي، فيمكنك تسهيل عمليات عملك، مما يوفر ساعات من العمل اليدوي.

ستناقش هذه المقالة أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي وكيفية عملها وكيفية تدريب الذكاء الاصطناعي للحصول على أفضل النتائج.

ما هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟

كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟

أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي

نصائح لتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك

خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي تعليمات تمكن الآلات من تحليل البيانات، وأداء المهام، واتخاذ القرارات. إنها مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يخبر أجهزة الكمبيوتر بالتعلم والعمل بشكل مستقل.

جميع المهام التي ينفذها الذكاء الاصطناعي تعمل على خوارزميات محددة. بدءًا من تشغيل نظامك وحتى تصفح الإنترنت، تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع خوارزميات التعلم الآلي الأخرى لأداء كل مهمة وإكمالها.

تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تمكين أجهزة الكمبيوتر من التنبؤ بالأنماط وتقييم الاتجاهات وحساب الدقة وتحسين العمليات.

يشرح هذا الفيديو عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي والوظائف التي يمكنها القيام بها:

إذا كنت تريد المزيد من التفاصيل حول الذكاء الاصطناعي، قم بتنزيل هذا الكتاب الإلكتروني المجاني عن الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكنك أيضًا اكتشاف الفرق بين عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، فهي تحدد الأنماط، وتتعرف على السلوكيات، وتمكن الآلات من اتخاذ القرارات.

لنفترض أنك طلبت من مساعدك الصوتي مثل Alexa أو Google Home بث الموسيقى المفضلة لديك.

سوف تتعرف خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها أولاً على صوتك وتتذكره، وتتعرف على اختيارك للموسيقى، ثم تتذكر وتشغيل الموسيقى الأكثر بثًا بمجرد التعرف عليها.

وبالمثل، تعمل أدوات تحرير محتوى الذكاء الاصطناعي على خوارزميات مثل نماذج توليد اللغة الطبيعية (NLG) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتبع قواعد وأنماط معينة لتحقيق النتائج المرجوة.

وهذا ليس علم الصواريخ، ولكنه معادلة بسيطة: "كلما تعلمت أكثر، كلما تطورت أكثر". أثناء قيامك بتزويد أنظمة الكمبيوتر ببيانات غنية، تستخدمها الخوارزميات لاكتساب المعرفة وتنفيذ المهام بشكل أكثر كفاءة.

على المستوى الأساسي، تقوم خوارزمية الذكاء الاصطناعي بجمع البيانات للتدريب ثم تستخدمها لتعديل معرفتها. وبعد ذلك، يستخدم هذه المعرفة لإكمال المهام وتحسين الدقة.

نصيحة احترافية: تحقق من أداة الذكاء الاصطناعي المدمجة ChatSpot الجديدة لمستخدمي HubSpot. يستخدم أحدث مساعد محتوى لدينا الذكاء الاصطناعي التوليدي لتبسيط عملية إنشاء المحتوى وتوليده وإبداعه وإدارة البيانات ومهام تحسين محركات البحث والمزيد.

تمامًا كما تحتوي الحسابات الرياضية على صيغ مختلفة تؤدي إلى نفس النتيجة، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي تفعل ذلك.

تحتوي حالات الاستخدام التجاري المختلفة على خوارزميات وفئات مختلفة. على سبيل المثال، تختلف الخوارزمية المستخدمة في روبوتات الدردشة المختلفة عن تلك المستخدمة في تصميم السيارات ذاتية القيادة.

هناك ثلاث مظلات رئيسية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تندرج تحتها مئات الخوارزميات الأخرى: التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز. الفرق هو كيف يتم تدريبهم وطريقة عملهم.

1. خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف

الشكل الأول الأكثر شيوعًا للخوارزمية هو خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف. يتضمن تدريب نموذج على البيانات المصنفة لإجراء تنبؤات أو تصنيف البيانات الجديدة وغير المرئية.

الاسم "خاضع للإشراف" يعني العمل تحت إشراف مجموعات التدريب. إنه يعمل ببساطة عن طريق استخدام المخرجات المطلوبة للتحقق من صحة المدخلات المحددة وتدريبه على التعلم بمرور الوقت.

يتم إنشاء خوارزمية التعلم هذه تحت إشراف فريق من الخبراء وعلماء البيانات المتفانين لاختبار الأخطاء والتحقق منها.

يقوم المطورون بتدريب البيانات لتحقيق أعلى أداء ومن ثم اختيار النموذج ذو أعلى مخرجات.

تعمل خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف في الغالب على حل مشكلات التصنيف والانحدار. تشمل الأمثلة على ذلك الشبكات العصبية وأشجار القرار والانحدار الخطي للغابة العشوائية وانحدار السلاسل الزمنية والانحدار اللوجستي.

حالات الاستخدام: يستخدم المسوقون خوارزمية الذكاء الاصطناعي هذه للتنبؤ بالمبيعات مع مرور الوقت، وتحديد اتجاهات العملاء، وتتبع أسعار الأسهم، والمزيد. تتضمن حالات الاستخدام الأخرى للخوارزميات الخاضعة للإشراف التعرف على النص وتصنيف الكائنات واكتشاف البريد العشوائي.

ما نحبه: يقوم التعلم الخاضع للإشراف بإنشاء الخوارزمية وتدريبها بطريقة قابلة للتطوير. بالنسبة للمؤسسات، فهو يحفظ العمل اليدوي للموظفين ويخلق تجربة شخصية.

الجزء الجيد في هذه الخوارزمية هو عمليتها البسيطة التي توفر نتائج عالية وتستخلص رؤى دقيقة.

2. خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة

يستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة بيانات غير مصنفة لتغذية الخوارزميات وتدريبها. في حين أن التعلم الخاضع للإشراف يحتوي على فصول محددة مسبقًا، فإن الفصول غير الخاضعة للإشراف تتدرب وتنمو من خلال تحديد الأنماط وتشكيل المجموعات ضمن مجموعة البيانات المحددة.

ببساطة، يتم التعلم الخاضع للإشراف تحت إشراف بشري، في حين أن التعلم غير الخاضع للإشراف ليس كذلك. تستخدم خوارزمية التعلم غير الخاضعة للرقابة البيانات الأولية لرسم الأنماط وتحديد الارتباطات - واستخلاص الأفكار الأكثر صلة.

ومن أبرز الأمثلة على التعلم غير الخاضع للرقابة تقليل الأبعاد والتجميع، والتي تهدف إلى إنشاء مجموعات من الكائنات المحددة.

حالات الاستخدام: التجميع وتقليل البيانات لهما تطبيقات أوسع في علم الأحياء والكيمياء واستخراج البيانات.

في مجال التسويق والأعمال، يُستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة بشكل أفضل لتقسيم العملاء إلى شرائح، أي فهم مجموعات العملاء وسلوكهم.

يجد التعلم غير الخاضع للرقابة تطبيقًا في علم الوراثة والحمض النووي، واكتشاف الشذوذ، والتصوير، واستخراج الميزات في الطب.

حتى Google تستخدم التعلم غير الخاضع للإشراف لتصنيف وعرض عناصر الأخبار المخصصة للقراء. أولاً، يقوم بجمع الملايين من الأخبار حول مواضيع مختلفة.

بعد ذلك، يستخدم محرك البحث التحليل العنقودي لتعيين المعلمات وتصنيفها بناءً على التكرار والأنواع والجمل وعدد الكلمات.

يرسم الذكاء الاصطناعي التوليدي الأنماط والهياكل باستخدام أنماط الشبكة العصبية. ومع ذلك، لا يقتصر الأمر على استخدام هذا النهج فقط.

إنه يستفيد من نماذج التعلم المختلفة (أي التعلم غير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف) لتدريب البيانات غير المنظمة وتحويلها إلى نماذج أساسية.

ما نحبه: تكتشف خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة الأنماط والهياكل المخفية داخل البيانات، مما يسهل تعلم الميزات غير الخاضعة للرقابة واكتشاف الحالات الشاذة.

وأفضل ما في الأمر هو أنها لا تحتاج إلى أي بيانات مصنفة، وهو ما يثبت بدوره أنه أكثر ملاءمة من حيث التكلفة.

3. تعزيز التعلم

يعمل التعلم المعزز بنفس الطريقة التي يعمل بها البشر. تتدرب الخوارزمية وتتعلم من البيئة وتتلقى ردود فعل في شكل مكافآت أو عقوبات لضبط أفعالها في النهاية بناءً على التعليقات.

مصدر الصورة

التعلم المعزز هو دورة مستمرة من ردود الفعل والإجراءات التي تحدث. يتم وضع الوكيل الرقمي في بيئة للتعلم، ويتلقى التعليقات كمكافأة أو عقوبة.

طوال العملية، يحاول الوكيل اتخاذ القرار والحصول على النتيجة المرجوة، والتي هي أساس ردود الفعل. إذا تم تلقي التعليقات كمكافأة، يكرر الوكيل ويستخدم نفس التكتيكات في الدورة التالية، مما يؤدي إلى تحسين سلوكه.

تشمل أمثلة التعلم المعزز Q-learning، وشبكات الخصومة العميقة، وبحث شجرة مونت كارلو (MCTS)، والوكلاء الناقدين غير المتزامنين (A3C).

حالات الاستخدام: التعلم المعزز هو خوارزمية مستخدمة على نطاق واسع وتجد تطبيقاتها عبر التسويق والرعاية الصحية وأنظمة الألعاب والتحكم في حركة المرور ومعالجة الصور.

حتى Netflix تستخدم تدريبًا على التعلم المعزز للتوصية بالمسلسل لمستخدميها وإضفاء الطابع الشخصي. تكتسب أمازون 35% من مشتريات المستهلكين من التوصيات المقدمة من خلال التعلم المعزز.

ما نحبه: مبدأ التعلم المعزز يكمن في اتخاذ القرار. بسبب نظام المكافآت والعقوبات، ترتكب الخوارزمية أخطاء أقل في المراحل اللاحقة.

ويتبع نمطًا بعد ذلك بناءً على المكافأة أو النتيجة العددية التي تحصل عليها.

يعتمد نجاح خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على عملية التدريب التي تقوم بها وعدد مرات التدريب. هناك سبب وراء إنفاق شركات التكنولوجيا العملاقة الملايين لإعداد خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

ومع ذلك، فإن تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي كبيرة. على سبيل المثال، تدريب نموذج ذكاء اصطناعي كبير مثل بلغت قيمة GPT-3 4 ملايين دولار، وفقًا لما أوردته CNBC.

حتى الخوارزمية التي يعتمد عليها محرك توصيات Netflix قدرت تكلفتها بحوالي مليون دولار.

بعد كل شيء، إنه الجزء الأكثر أهمية في دورة حياة نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك. قد تختلف العمليات وأفضل الممارسات لتدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك قليلاً باختلاف الخوارزميات.

مصدر الصورة

فيما يلي أفضل النصائح لتدريب وتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

تحديد حالات الاستخدام.

الأساس لإنشاء وتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك هو المشكلة التي تريد حلها. بالنظر إلى الموقف، يمكنك تحديد نوع البيانات التي يحتاجها نموذج الذكاء الاصطناعي هذا بسلاسة.

أرادت شركة الأغذية العملاقة ماكدونالدز حلاً لإنشاء قوائم رقمية بأسعار متغيرة في الوقت الفعلي. عندما يقدم العميل الطلب، يعتمد سعر كل منتج على الظروف الجوية والطلب والمسافة.

حالة الاستخدام الأخرى التي تم دمجها باستخدام الذكاء الاصطناعي هي التوصيات القائمة على الطلب. لنفترض أن شخصًا ما قدم طلبًا للحصول على سلطة. يكتشف نموذج الذكاء الاصطناعي ويقترح تضمين مشروب صحي مع الوجبة.

من الضروري أن ترى كيف استفاد زملائك أو منافسوك من خوارزميات الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات للحصول على فهم أفضل لكيفية قيامك بذلك أيضًا.

جمع وإعداد البيانات الخاصة بك.

تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى البيانات لتزدهر وتنمو بقدر حاجة البشر للهواء.

الشرط الأساسي للتدريب على خوارزمية الذكاء الاصطناعي هو جمع بياناتك وإعدادها. نعني بالبيانات البيانات الأولية التي سيتم استخدامها كقاعدة لتدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

تعتمد معظم المؤسسات التي تتبنى خوارزميات الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات الأولية لتغذية أنظمتها الرقمية. تعتمد الشركات أساليب جمع البيانات مثل تجريف الويب والتعهيد الجماعي، ثم تستخدم واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لاستخراج هذه البيانات واستخدامها.

لكن مجرد جمع البيانات لا يكفي. الخطوة الحاسمة التالية هي المعالجة المسبقة للبيانات وإعدادها، والتي تتضمن تنظيف البيانات الأولية وتنسيقها.

يستخدم Instagram عملية التنقيب عن البيانات عن طريق المعالجة المسبقة للبيانات المقدمة بناءً على سلوك المستخدم وإرسال التوصيات بناءً على البيانات المنسقة.

حدد نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

يتعين على المطورين اختيار نموذجهم بناءً على نوع البيانات المتاحة، وهو النموذج الذي يمكنه حل مشكلاتهم بكفاءة وبشكل مباشر. وفقًا لأوبرلو، تؤكد حوالي 83% من الشركات على فهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

يعتمد اختيار النموذج على ما إذا كنت قد قمت بتصنيف أو عدم تسمية أو بيانات يمكنك استخدامها للحصول على تعليقات من البيئة.

ومع ذلك، هناك عوامل أخرى تحدد بنية نموذج الذكاء الاصطناعي. يعتمد اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي أيضًا على:

• حجم وبنية البيانات.
• تعقيد مجموعة البيانات المتاحة.
• مستوى الدقة المطلوب.

بناءً على هذه العوامل ونوع المشكلة التي يتعين حلها، هناك نماذج مختلفة للذكاء الاصطناعي مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار والذكاء الاصطناعي وNaive Bayes وRandom Forest والشبكات العصبية والمزيد.

لذا، إذا كانت المشكلة مرتبطة بحل معالجة الصور وتحديد الكائنات، فإن أفضل خيار لنموذج الذكاء الاصطناعي سيكون الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs).

تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

يعتمد أساس خوارزمية الذكاء الاصطناعي لديك على التدريب والاختبار والتحقق من صحة مجموعة البيانات. وبالتالي، فهي الخطوة الأكثر أهمية في تدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

الخطوة الأولى هي عملية التدريب الأولية. يتم إدخال البيانات المعدة في النموذج للتحقق من العيوب واكتشاف الأخطاء المحتملة.

الخطأ السائد في نموذج الذكاء الاصطناعي هو التجاوز. وهذا يعني أن الخطأ يحدث عندما تصبح مجموعة بيانات مدربة معينة متحيزة للغاية.

أحد الأمثلة على التجهيز الزائد يظهر في السيارات ذاتية القيادة مع مجموعة بيانات معينة. تعمل المركبات بشكل أفضل في الطقس والطرق الصافية حيث تم تدريبها بشكل أكبر على مجموعة البيانات تلك.

ونتيجة لذلك، تفشل المركبات في الأداء في الظروف الجوية القاسية والأماكن المزدحمة. عند تغذيته بمجموعة بيانات جديدة، سيفشل نموذج الذكاء الاصطناعي في التعرف على مجموعة البيانات.

الخطوات اللاحقة في عملية التدريب هي التحقق من الصحة والاختبار.

في حين أن التحقق من الصحة يعيد فحص البيانات وتقييمها قبل دفعها إلى المرحلة النهائية، فإن مرحلة الاختبار تنفذ مجموعات البيانات ووظائفها في تطبيقات العالم الحقيقي.

مرحلة الاختبار هي عندما تنطلق عجلات التدريب، ويتم تحليل النموذج حول كيفية أدائه في العالم الحقيقي باستخدام البيانات غير المنظمة.

إذا فشلت في الأداء وإرجاع النتائج المرجوة، يتم إرسال خوارزمية الذكاء الاصطناعي مرة أخرى إلى مرحلة التدريب، ويتم تكرار العملية حتى تنتج نتائج مرضية.

قياس وتتبع النتائج.

الاختبار النهائي هو أساس تتبع نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. يتم قياس خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام مقاييس محددة للحصول على النتائج.

قم بحساب مقاييس التقييم ذات الصلة، مثل الدقة أو الدقة أو الاستدعاء أو درجة F1 أو متوسط ​​الخطأ التربيعي، اعتمادًا على نوع مشكلتك.

قم بتعيين هدف أو قيمة عتبة لكل مقياس لتحديد النتائج. إذا لم تكن النتائج مرضية، فقم بتكرار الخوارزمية وتحسينها استنادًا إلى الرؤى المكتسبة من المراقبة والتحليل.

اختبر دائمًا الخوارزمية الخاصة بك في بيئات مختلفة وقم بتدريبها على الكمال.

ابدء

ومن المتوقع أن يتضاعف الذكاء الاصطناعي بمقدار عشرين ضعفا بحلول عام 2030 - من 100 مليار دولار إلى 2 تريليون دولار. تحتاج كل شركة، بغض النظر عن حجمها، إلى خوارزمية الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءتها التشغيلية والاستفادة من فوائد التكنولوجيا.