الذكاء الاصطناعي هو مجال تكنولوجي يسعى فيه أنظمة الحاسوب لتقليد الذكاء البشري. هناك عدة نماذج رئيسية تستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه النماذج الذكاء الاصطناعي في حل مشكلات مختلفة وعرض قدرات التفكير على غرار البشر. سأتناول في هذا المقال نماذج تدريب الذكاء الاصطناعي ومشاريع نموذجية تم تطويرها باستخدام هذه النماذج.
التعلم بالإشراف (Supervised Learning)
التعلم بالإشراف هو الأسلوب الأكثر شيوعًا الذي يُستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. في هذا النموذج، يتم تدريب الخوارزمية باستخدام مجموعة من البيانات النموذجية (البيانات الموسومة) ويتعلم من خلال إجراء توقعات تعتمد على هذه البيانات. يمكن تطبيق التعلم بالإشراف على مشكلات التصنيف والانحدار.
مشروع نموذجي: تصفية البريد الإلكتروني المزعج في هذا المشروع، يُستخدم خوارزميات التعلم بالإشراف لتصنيف الرسائل الإلكترونية كرسائل مزعجة أو غير مزعجة. يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات من الرسائل الإلكترونية الموسومة ويتعلم كيفية تصفية الرسائل الإلكترونية بفعالية في المستقبل.
التعلم بدون إشراف (Unsupervised Learning)
يُستخدم التعلم بدون إشراف عندما لا توجد بيانات موسومة. تتعلم الخوارزمية عن طريق اكتشاف الهياكل والقواعد في البيانات. يمكن تطبيق التعلم بدون إشراف على مشكلات التجميع وتقليل الأبعاد.
مشروع نموذجي: تجزئة العملاء في هذا المشروع، يُستخدم التعلم بدون إشراف لتحديد شرائح مختلفة من العملاء استنادًا إلى بيانات العملاء. يساعد ذلك الشركات على تقديم خدمة أفضل لجماهيرها وتحسين استراتيجيات التسويق.
التعلم شبه الإشراف (Semi-supervised Learning)
يستخدم التعلم شبه الإشراف مزيجًا من تقنيات التعلم بالإشراف وبدون إشراف. يتم تدريب هذا النموذج باستخدام البيانات الموسومة وغير الموسومة، مما يسمح بتحقيق أداء أفضل مع بيانات موسومة أقل.
مشروع نموذجي: تحليل الصور الطبية في هذا المشروع، يُستخدم التعلم شبه الإشراف لتحليل الصور الطبية ومساعدة في تشخيص الأمراض. يتم تدريب النموذج على الصور الطبية الموسومة وغير الموسومة، مما يساعد في تحقيق تشخيصات أكثر دقة وتحسين جودة الرعاية الصحية.
التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)
يعتمد التعلم التعزيزي على تعلم وكيل (خوارزمية) كيفية التحرك في بيئة معينة لتحقيق هدف معين. يختار الوكيل تحركاته من خلال التجربة والخطأ ويتلقى مكافآت عند إجراء الإجراءات الصحيحة. يهدف الوكيل إلى تحقيق أقصى قدر من هذه المكافآت مع مرور الوقت.
مشروع نموذجي: تطوير استراتيجية اللعب يمكن استخدام خوارزميات التعلم التعزيزي لتحسين أداء لاعبي الذكاء الاصطناعي في ألعاب الاستراتيجية. مثلاً، برنامج AlphaGo التابع لـ Google DeepMind قد أظهر أداءً على مستوى بطل العالم في لعبة الجو باستخدام التعلم التعزيزي.
التعلم بالنقل (Transfer Learning)
يتيح التعلم بالنقل تطبيق المعرفة والقدرات التي تعلمها النموذج سابقًا على مهام جديدة ومماثلة. يسرع هذا النهج عملية التدريب ويمكن أن يؤدي إلى تحقيق أداء أفضل مع بيانات موسومة أقل.
مشروع نموذجي: معالجة اللغة الطبيعية يمكن استخدام التعلم بالنقل في مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تصنيف النصوص، وتحليل العواطف، والترجمة الآلية. تعتمد نماذج اللغة مثل سلسلة GPT التي طورتها OpenAI على التعلم بالنقل لتحقيق نتائج أفضل باستخدام نماذج مدربة مسبقًا.