يعد الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في عالم التكنولوجيا ، خاصة بالنظر إلى كل الضجيج المحيط به. بالنظر إلى كل الضجيج ، يصبح من الضروري الإجابة على أسئلة أساسية مثل كيفية إنشاء ذكاء اصطناعي ؟ أو كيف نبني نظام ذكاء اصطناعي ؟ سنناقش ونشرح كلا السؤالين بلغة غير تقنية للغاية وسهلة الفهم للمساعدة في فهم أساسي لمصطلح الذكاء الاصطناعي.
خطوات بناء الذكاء الاصطناعي
قبل أن نغوص في جوهر القضية ، من المهم بنفس القدر أن نفهم أن بناء نظام ذكاء اصطناعي مختلف تمامًا عن البرمجة التقليدية لأن الذكاء الاصطناعي يميل إلى إجراء تحسينات على البرنامج تلقائيًا.
أيضًا ، من الضروري إدراك أن صنع أو بناء نظام ذكاء اصطناعي لم ينخفض فقط من حيث التكلفة ولكن أيضًا في التعقيد. أحد الأمثلة على ذلك هو التعلم الآلي من Amazon ، وهو وسيلة سهلة للعمل مع الذكاء الاصطناعي ، والتي تصنف المنتجات تلقائيًا في الكتالوج من خلال الاستفادة من وصف المنتج كمجموعة بياناته.
تعلم تدريب التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.
المدرجة أدناه هي الخطوات الخاصة بكيفية بناء نظام ذكاء اصطناعي:
1. تحديد المشكلة
تتمثل الخطوة الأولى في إنشاء نظام ذكاء اصطناعي سليم في تحديد المشكلة المطروحة. اطرح أسئلة مثل "ما النتيجة المرجوة؟" و "ما هي المشكلة التي تتم محاولة حلها هنا؟" شيء آخر يجب أن يؤخذ في الاعتبار هو أن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحريًا. إنها مجرد أداة يمكن استخدامها لحل المشكلات. يمكن استخدام العديد من التقنيات المختلفة لحل مشكلة معينة مع الذكاء الاصطناعي.
2. إعداد البيانات
قد يعتقد المرء أن الأسطر الطويلة من التعليمات البرمجية المطابقة للخوارزمية المستخدمة هي العمود الفقري لأي نظام صوتي AI. في الواقع ، هذا ليس كذلك. تعد البيانات جزءًا مهمًا من أي مجموعة أدوات للذكاء الاصطناعي. من المعتاد أن يقضي عالم البيانات أكثر من 80٪ من الوقت في التنظيف ، والتحقق ، والتنظيم ، وجعل البيانات مناسبة للاستخدام قبل كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.
وبالتالي ، قبل تشغيل أي نموذج ، يجب التحقق من البيانات بحثًا عن التناقضات ، ويجب إضافة الملصقات ، ويجب تحديد ترتيب زمني ، وما إلى ذلك. من المعروف عمومًا أنه كلما زاد عدد الرسائل التي يرسلها المرء إلى البيانات ، زاد احتمال حل المشكلة المطروحة.
هناك نوعان أساسيان من البيانات ، وهما منظم وغير منظم.
- البيانات المهيكلة : تسمى البيانات التي لها تنسيق ثابت لضمان بقائها متسقة البيانات المنظمة.
- البيانات غير المهيكلة: يتم تصنيف أي شكل من أشكال البيانات التي لا تحتوي على تنسيق ثابت ، مثل الصور والملفات الصوتية وما إلى ذلك ، على أنها بيانات غير منظمة.
3. اختيار الخوارزمية
الآن يأتي جوهر أو أفضل جزء في بناء نظام ذكاء اصطناعي. بدون الخوض في التفاصيل الفنية ، لا تزال هناك بعض الأشياء الأساسية التي يجب معرفتها لبناء نظام ذكاء اصطناعي. بناءً على نوع التعلم ، يمكن للخوارزمية تغيير الشكل الذي تأخذه. هناك طريقتان رئيسيتان للتعلم ، كما هو موضح أدناه:
- التعلم الخاضع للإشراف : كما يوحي الاسم ، يشتمل التعلم الخاضع للإشراف على تزويد الآلة بمجموعة بيانات تدرب نفسها عليها لتقديم النتائج المطلوبة في مجموعة بيانات الاختبار. الآن ، هناك العديد من خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف المتاحة ، مثل SVM (آلة المتجهات الداعمة) ، والانحدار اللوجستي ، وتوليد الغابات العشوائية ، وتصنيف بايز الساذج ، وما إلى ذلك ، من الطرق الممتازة لفهم التعلم الخاضع للإشراف للتصنيف من خلال معرفة ما إذا كان هدفنا النهائي هو لاكتساب نظرة ثاقبة على قرض معين ، خاصة إذا كانت المعرفة التي نسعى إليها هي احتمال تعثر القرض.
من ناحية أخرى ، سيتم استخدام نوع الانحدار للتعلم الخاضع للإشراف إذا كان هدفنا هو الحصول على قيمة. قد تكون القيمة ، في هذه الحالة ، هي المبلغ الذي قد يُفقد في حالة تعثر القرض.
- التعلم غير الخاضع للإشراف: يختلف هذا النوع من التعلم عن التعلم الخاضع للإشراف بسبب أنواع الخوارزميات. يمكن تصنيف هذه الفئات على أنها مجموعات ، حيث تحاول الخوارزمية تجميع الأشياء ؛ الارتباط ، حيث يحب العثور على الروابط بين الكائنات ؛ وتقليل الأبعاد حيث يقلل من عدد المتغيرات لتقليل الضوضاء.
4. تدريب الخوارزميات
خطوة حاسمة لضمان دقة النموذج هي تدريب الخوارزمية المختارة. لذلك ، بعد اختيار الخوارزمية ، فإن تدريب الخوارزمية هو الخطوة المنطقية التالية في بناء نظام الذكاء الاصطناعي. على الرغم من عدم وجود مقاييس قياسية أو عتبات دولية لدقة النموذج ، إلا أنه لا يزال من الضروري الحفاظ على مستوى من الدقة داخل إطار العمل الذي تم اختياره.
يعد التدريب وإعادة التدريب هو المفتاح لبناء نظام ذكاء اصطناعي عامل لأنه من الطبيعي أن يضطر المرء إلى إعادة تدريب الخوارزمية في حالة عدم الوصول إلى الدقة المطلوبة.
5. اختيار أفضل لغة للذكاء الاصطناعي
لدينا مجموعة متنوعة من الخيارات للاختيار من بينها عندما يتعلق الأمر باختيار اللغة ؛ قررنا كتابة الكود وبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. هناك العديد من اللغات ، مثل C ++ الكلاسيكي ، و java واللغات الأكثر حداثة مثل python و R. Python و R هي إلى حد بعيد الخيارات الأكثر شيوعًا لكتابة التعليمات البرمجية لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي.
المنطق وراء الاختيار بسيط. يحتوي كل من R و python على مكتبات تعلم آلي واسعة النطاق يمكن للمرء استخدامها لبناء نماذجهم. إن امتلاك مجموعة جيدة من المكتبات يعني أن المرء سيقضي وقتًا أقل في كتابة الخوارزميات والمزيد من الوقت في بناء نموذج الذكاء الاصطناعي. تعد مكتبة NTLK أو مكتبة أدوات اللغة الطبيعية في Python مكتبة مفيدة تتيح للمستخدمين الوصول إلى التعليمات البرمجية المكتوبة مسبقًا بدلاً من جعلهم يكتبون كل شيء من الألف إلى الياء.
6. اختيار النظام الأساسي
يعد اختيار النظام الأساسي الذي يوفر لك جميع الخدمات اللازمة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بدلاً من جعلك تشتري كل ما تحتاجه بشكل منفصل أمرًا بالغ الأهمية. كانت المنصات الجاهزة مثل التعلم الآلي كخدمة هيكلًا مهمًا ومفيدًا للغاية للمساعدة في نشر التعلم الآلي.
تم تصميم هذه الأنظمة الأساسية للمساعدة في تسهيل عملية التعلم الآلي وتسهيل بناء النماذج. تساعد الأنظمة الأساسية الشائعة مثل Microsoft Azure Machine Learning و Google Cloud Prediction API و TensorFlow وما إلى ذلك المستخدم في مشكلات مثل المعالجة المسبقة للبيانات وتدريب النموذج وتوقع التقييم.
خاتمة
يُظهر مجال الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي نطاقًا كبيرًا للعديد من المطورين هناك. ومع ذلك ، لا تزال هذه التكنولوجيا في مراحلها الأولى. مع ما يقال ، يتطور مجال الذكاء الاصطناعي بمعدل سريع جدًا ، وفي المستقبل القريب ، هناك احتمال كبير أن يواصل الذكاء الاصطناعي القيام بمهام معقدة للغاية. وبالتالي ، الحصول على إجابة لأسئلة مثل كيفية إنشاء ذكاء اصطناعي ؟ وكيف نبني نظام ذكاء اصطناعي ؟ أصبح أكثر أهمية من أي وقت مضى.
إذا كان لديك شغف وترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي ، فيمكنك الحصول على دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والتعلم العميق الذي يوفر أكثر من 400 ساعة من التعلم والجلسات العملية والمساعدة في العمل وغير ذلك الكثير.