الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
إزالة الغموض عن المصطلحات: شرح مصطلحات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة بلغة بسيطة
في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم ، لم يعد الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) مجرد كلمات طنانة محصورة في عالم الخيال العلمي.
لقد تغلغلت هذه التقنيات في كل صناعة ، مما أدى إلى تغيير طريقة عيشنا وعملنا وتفاعلنا. مع استمرار اكتساب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قوة جذب ، تحتاج الشركات والأفراد على حد سواء إلى فهم المفاهيم الأساسية والمصطلحات التي تقوم عليها. ومع ذلك ، فإن المصطلحات المصاحبة لهذه الحقول يمكن أن تكون شاقة بالنسبة للمبتدئين.
الذكاء الاصطناعي (AI)
يشير الذكاء الاصطناعي ، أو AI ، إلى أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. يشمل هذا المجال الواسع العديد من التخصصات الفرعية ، مع كون التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية من بين أبرزها.
المفاهيم الأساسية في ML
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. من خلال التعرف على الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة ، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة إجراء تنبؤات ، والتحسين بمرور الوقت ، والتكيف مع المدخلات الجديدة.
على سبيل المثال ، يعمل ML على تشغيل محركات التوصية على مواقع التجارة الإلكترونية ، مما يقترح المنتجات بناءً على سجل تصفح العميل وتفضيلاته.
التعلم تحت الإشراف
يتضمن التعلم الخاضع للإشراف تعلم أجهزة الكمبيوتر من البيانات المصنفة ، والتي تتكون من أزواج المدخلات والمخرجات بإجابات معروفة وصحيحة. تقوم الخوارزميات بتعديل تنبؤاتها بناءً على هذه الإجابات ، مما يشحذ قدرتها على إنتاج نتائج دقيقة.
على سبيل المثال ، تستخدم عوامل تصفية البريد الإلكتروني العشوائي التعلم الخاضع للإشراف لتحديد وتصنيف رسائل البريد الإلكتروني العشوائية وغير العشوائية بشكل فعال استنادًا إلى مجموعات البيانات المصنفة.
تعليم غير مشرف عليه
لا يعتمد التعلم غير الخاضع للإشراف على البيانات المصنفة. بدلاً من ذلك ، تقوم أجهزة الكمبيوتر بتحليل البيانات لتحديد الأنماط أو الهياكل أو العلاقات المخفية.
هذا النهج مفيد بشكل خاص لمهام مثل تقسيم العملاء ، حيث يمكن للشركات الاستفادة من هذه الأفكار لتجميع العملاء الذين لديهم اهتمامات أو تفضيلات مماثلة ، مما يؤدي إلى حملات تسويقية أكثر استهدافًا وفعالية.
تعزيز التعلم
يتضمن التعلم المعزز التعلم من خلال التجربة والخطأ. في هذه الطريقة ، تقوم أجهزة الكمبيوتر بتحسين أفعالها بناءً على نظام المكافآت والعقوبات ، مما يؤدي إلى تحسين أدائها تدريجياً.
لقد أثبت التعلم المعزز قيمته في تطبيقات مثل الروبوتات ، حيث يمكن للروبوتات تعلم التنقل في البيئات المعقدة ، والألعاب ، حيث يمكن لأجهزة الكمبيوتر إتقان الألعاب الإستراتيجية مثل الشطرنج أو Go.
هندسة الميزات
هندسة الميزات هي عملية اختيار ، وتحويل ، وتحسين سمات البيانات أو الميزات الأكثر أهمية ، لتحسين عملية تعلم الكمبيوتر. من خلال التركيز على الميزات الأكثر صلة ، يمكن تحسين أداء الخوارزمية ودقتها بشكل كبير. على سبيل المثال ، في نموذج التنبؤ بدرجة الائتمان ، ستكون ميزات مثل الدخل والتاريخ الائتماني وحالة التوظيف حاسمة في تحديد الجدارة الائتمانية للفرد.
التجهيز والتركيب
يعد التجهيز الزائد والتركيب غير المناسب تحديين شائعين في التعلم الآلي. يحدث التجاوز عندما يتعلم نموذج الكمبيوتر الكثير من بيانات التدريب الخاصة به ، ولا يلتقط الأنماط الأساسية فحسب ، بل يلتقط أيضًا ضوضاء عشوائية. ينتج عن هذا أداء ضعيف عند تطبيقه على بيانات جديدة غير مرئية.
من ناحية أخرى ، يحدث نقص في الملاءمة عندما يفشل النموذج في تحديد وتعلم الأنماط المهمة في البيانات ، مما يؤدي إلى تنبؤات دون المستوى الأمثل.
يمكن معالجة كلتا هاتين المسألتين باستخدام تقنيات مثل التحقق المتبادل ، الذي يقيم أداء النموذج على مجموعات فرعية مختلفة من البيانات ، والتنظيم ، مما يضيف قيودًا لمنع الإفراط في التخصيص ، مما يؤدي في النهاية إلى نماذج متوازنة ودقيقة.
المفاهيم الأساسية في DL
التعلم العميق هو شكل أكثر تقدمًا من التعلم الآلي الذي يستفيد من الشبكات العصبية الاصطناعية لمحاكاة الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري المعلومات. يتيح هذا الأسلوب لأجهزة الكمبيوتر التعامل مع المهام المعقدة مثل التعرف على الصور وترجمة اللغة بدقة ملحوظة.
من خلال استخدام طبقات متعددة من العقد أو الخلايا العصبية المترابطة ، يمكن لنماذج التعلم العميق التعرف تلقائيًا على الميزات والأنماط المعقدة في البيانات ، مما يجعلها فعالة للغاية لمجموعة واسعة من التطبيقات. ومن الأمثلة المعروفة على ذلك برنامج DeepMind AlphaGo من Google ، والذي تفوق على بطل العالم في لعبة اللوحة القديمة Go.
الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)
الشبكات العصبية الاصطناعية هي أساس التعلم العميق. مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري ، تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقات مترابطة من العقد أو الخلايا العصبية. يمكن لهذه الشبكات معالجة كميات كبيرة من البيانات والتعلم منها عن طريق تعديل الروابط بين الخلايا العصبية ، وتمكينها من التعرف على الأنماط المعقدة.
الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)
الشبكات العصبية التلافيفية هي نوع متخصص من الشبكات العصبية الاصطناعية المصممة للتعامل مع بيانات الصورة. من خلال استخدام الطبقات التلافيفية التي يمكنها اكتشاف الميزات المحلية في الصور ، مثل الحواف والأنسجة ، أصبحت شبكات CNN الحل الأمثل لمهام مثل التعرف على الصور ورؤية الكمبيوتر.
على سبيل المثال ، تُستخدم شبكات CNN في أنظمة التعرف على الوجه والسيارات ذاتية القيادة لتحديد الأشياء والتنقل في البيئات.
الشبكات العصبية المتكررة (رن)
الشبكات العصبية المتكررة هي نوع آخر من الشبكات العصبية المصممة خصيصًا لمعالجة البيانات المتسلسلة ، مثل السلاسل الزمنية أو اللغة الطبيعية. تحتوي شبكات RNN على اتصالات تدور مرة أخرى على نفسها ، مما يسمح لها بالاحتفاظ بالمعلومات من الخطوات السابقة في التسلسل.
هذه الإمكانية تجعلها مناسبة تمامًا لمهام مثل التعرف على الكلام وترجمة اللغة وإنشاء النص.
شبكات الخصومة التوليدية (GAN)
تتكون شبكات الخصومة التوليدية من شبكتي ANN ، تسمى المولد والمميز ، تعملان معًا في عملية خصومة فريدة. يُنشئ المولد بيانات اصطناعية واقعية ، بينما يحاول المُميِّز التمييز بين البيانات الحقيقية والمولدة. من خلال التنافس ضد بعضهما البعض ، تتحسن كلتا الشبكتين بمرور الوقت.
تم استخدام شبكات GAN لإنشاء صور واقعية وفن وحتى مقاطع فيديو مزيفة عميقة ، حيث يتم التلاعب بشكل مقنع بمظهر الشخص أو صوته.
المفاهيم الأساسية في البرمجة اللغوية العصبية
تسمح معالجة اللغة الطبيعية لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية وتوليدها. تفسير وتوليد لغة بشرية. تُستخدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية في تطبيقات مختلفة ، مثل تحليل المشاعر وترجمة اللغة وروبوتات المحادثة ، مما يسمح للآلات بالمشاركة في تفاعلات أكثر طبيعية مع البشر.
على سبيل المثال ، يعد Siri من Apple و Alexa من Amazon مساعدين افتراضيين يستخدمان البرمجة اللغوية العصبية لفهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها ، مما يجعل حياتنا اليومية أكثر راحة.
Tokenization
الترميز هو عملية تقسيم النص إلى وحدات أصغر ، مثل الكلمات أو العبارات ، تسمى الرموز المميزة. هذه خطوة حاسمة في البرمجة اللغوية العصبية ، لأنها تسمح لأجهزة الكمبيوتر بتحليل ومعالجة اللغة بشكل أكثر فعالية. على سبيل المثال ، يتم استخدام الرموز المميزة في محركات البحث لفهم محتوى الويب وفهرسته.
تحليل المشاعر
يتضمن تحليل المشاعر ، المعروف أيضًا باسم التنقيب عن الرأي ، تحديد المشاعر أو العاطفة وراء جزء من النص. غالبًا ما تستخدم الشركات هذه التقنية لتحليل ملاحظات العملاء ، ومساعدتهم على فهم شعور الناس تجاه منتجاتهم أو خدماتهم وإجراء تحسينات وفقًا لذلك.
Chatbots و AI للمحادثة
روبوتات المحادثة والذكاء الاصطناعي للمحادثة هي برامج كمبيوتر تستخدم البرمجة اللغوية العصبية للتفاعل مع المستخدمين من خلال النص أو الكلام. يمكنهم فهم اللغة البشرية والاستجابة لها ، وتقديم المساعدة والمعلومات بطريقة محادثة.
تشمل الأمثلة روبوتات الدردشة لدعم العملاء على مواقع الويب والمساعدين الافتراضيين مثل Apple's Siri أو Amazon's Alexa ، والتي تساعد المستخدمين في مهام مثل إعداد التذكيرات والإجابة على الأسئلة والتحكم في الأجهزة المنزلية الذكية.
كلمة أخيرة
مع استمرار الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحويل الصناعات ، من الضروري فهم مفاهيمها ومصطلحاتها الأساسية. تمكن هذه المعرفة الشركات من تسخير إمكانات هذه التقنيات واتخاذ قرارات مستنيرة والبقاء في صدارة المنافسة.
من خلال البقاء على اطلاع واحتضان قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن للأفراد والشركات تشكيل مستقبل أكثر كفاءة وذكاء وازدهارًا.
