كيف تدرب نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات المصنفة بكفاءة
يشغل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي حيزاً واسعاً من اهتمامات الباحثين حول العالم، وخاصة أن مستقبل الذكاء الاصطناعي مرهون أولاً وأخيراً بمدى تطور عمليات التدريب واتساعها وانتشار تطبيقاتها في مختلف المجالات. وانطلاقاً من أهمية الموضوع، تكشف هذه المقالة: كيف يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي؟ وما المقصود به؟ كذلك تشير إلى الأسباب الكامنة وراء أهمية البيانات المسماة وتأثيرها على أداء النماذج، هذا فضلاً عن توضيح أهم التطبيقات الواقعية لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة في حياتنا اليومية.
جدول المحتويات
ما المقصود بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي؟
تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي هو عملية تمرين مجموعة ضخمة من البيانات المصنفة عالية الجودة لكي يصبح أداء الخوارزميات المختارة أكثر كفاءة. يتألف نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي من عنصرين هما: خوارزمية واحدة على الأقل ومجموعة بيانات سواء كانت مصنفة أو غير مصنفة [1].
تمتاز عملية التدريب بكونها عملية تعلم تكرارية تستفيد من الملاحظات والنتائج التي تظهر في كل مرة، حيث تؤدي إلى التعرف على الأنماط وفهم السياق واتخاذ القرارات المناسبة. تنحصر عملية التدريب في 3 مراحل أساسية، هي: تغذية بيانات الخوارزمية، فحص النتائج، تعديل مخرجات النموذج [1].
أهمية البيانات المصنفة في التدريب
يحتاج تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استخدام البيانات المسماة أو المصنفة Labeled Data، والبيانات المصنفة هي البيانات التي تشتمل على تسمية أو علامة واحدة على الأقل. على سبيل المثال، يمكن القول عن الصور أنها بيانات مصنفة إذا كانت تحتوي على أوصاف للأشياء أو الكائنات الموجودة في كل صورة [2].
من ناحية أخرى، تتمتع البيانات المصنفة بمكانة رفيعة في عمليات التعلم الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف لأنها توفر أمثلة واضحة للمهمة التي من المفترض أن يؤديها النموذج، وتقترب عملية تدريب النموذج هنا من تعليم الطفل أسماء النباتات في سن مبكرة حيث تساعد الصور في التعرف عليها بيسر وسهولة [3].
خطوات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي
يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي إلى اتباع 5 خطوات أساسية مهما كانت أهداف التدريب وتحدياته ومتطلباته، حيث تشكل دليلاً شاملاً للأشخاص المبتدئين الذي يتساءلون: كيف يمكن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي؟ فيما يلي الخطوات بالترتيب الصحيح: [1]
- إعداد البيانات: تعتبر أهم خطوة للحصول على نماذج ناجحة وذات أداء فعال، لذلك يجب اختيار مصادر موثوقة لجلب بيانات صحيحة وبدقة عالية، ويمكن أن تكون عملية جمع البيانات إما آلية أو يدوية.
- اختيار النموذج: يؤدي اختيار نموذج صائب إلى آلية عمل ناجحة بالكامل، وترتبط عملية الاختيار بعوامل عديدة مثل: أهداف المشروع، التكلفة الإجمالية، مواعيد التسليم النهائية.
- التدريب الأولي: يركز على تحقيق نتائج جيدة من دون تجاوز الخوارزمية المحددة مسبقاً، لأن التدريبات الأولية هي السبب وراء التحسن المنهجي بخطوات ثابتة ومضمونة.
- التحقق السريع: إن التحقق من صحة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أمر أساسي لاستكمال العمل؛ لأنها تكشف عن المشاكل أو المفاجآت أو الثغرات في الخوارزمية.
- اختبار النموذج: هي المرحلة النهائية التي تحسم كونه جاهز للتشغيل أو ليس بعد، وتشتمل على اختبار أداء النموذج ودقته من خلال سيناريوهات العالم الحقيقي.
كيف يمكن أن تؤثر جودة البيانات على الأداء؟
تؤثر جودة البيانات المستخدمة في التدريب على أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، وهذا يعني أن الاعتماد على بيانات رديئة سوف يكون سبباً في فشل التدريب وبالتالي تقديم أداء غير مطابق للأهداف. فيما يلي أهم الأسباب التي تجعل جودة البيانات أمراً ضرورياً لتدريب ناجح: [3]
- تقليل الوقت: يساعد استعمال البيانات الجيدة على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي خلال وقت أقل، فهو يتعلم بشكل أسرع وفي الوقت ذاته يحقق نتائج أفضل.
- تجنب التحيز: يعد التحيز من أكبر تحديات الذكاء الاصطناعي، علماً أن السبب الأول للتحيز هو استخدام بيانات غير عادلة وتحمل تحيزات من حيث الجنس، الانتماء الديني، الموقع الجغرافي، السياسة وغيرها.
- تحسين الأداء: يتسبب استخدام البيانات الدقيقة في الحصول على أداء أكثر كفاءة بالمقارنة مع اعتماد البيانات الأقل جودة حيث تتسبب بنتائج خاطئة وغير موثوقة.
التطبيقات العملية لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة
ينتشر توظيف خوارزميات التعلم الآلي Machine Learning Algorithms لإنشاء نماذج ذكية ومدربة وفق معايير رفيعة، وهذا ما يستدعي التساؤل عن أشهر الاستخدامات بعد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وخاصة أن التطبيقات العملية هي الجانب الأكثر أهمية بالنسبة إلى المستخدمين، لذلك ما الذي يمكن أن يقوم به نموذج الذكاء الاصطناعي؟ [4]
- الرعاية الصحية: تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة في القطاع الصحي بكثرة، وذلك ابتداءً من تحليل التصوير الطبي، ومروراً باكتشاف الأدوية وتطويرها وتقديم توصيات علاجية مخصصة، ووصولاً إلى التحليلات التنبؤية الصحية.
- قطاع التمويل: تمكنّت نماذج الذكاء الاصطناعي من دخول عالم التمويل بسرعة فائقة، وظهرت في 4 استعمالات، هي: الكشف عن الاحتيال، تقييم المخاطر، التنبؤ بسوق الأوراق المالية، التداول الآلي.
- التجارة الإلكترونية: تسجّل منصات التجارة الإلكترونية تقدماً ملحوظاً بفضل النماذج الذكية، وتستخدم معظم الأحيان في إعداد روبوتات الدردشة، أنظمة التوصية المخصصة، إدارة المخزون، التنبؤ بحجم الطلبات.
في الختام يمكن القول: يواجه تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مجموعة تحديات ضخمة تتطلب حلولاً سريعة، وفي المقابل يشهد مستقبل التدريب تطورات ملحوظة سواء على مستوى العملية ذاتها أو الاستخدامات في مختلف قطاعات الحياة، وهكذا تصبح مسألة تدريب النماذج الذكية مسألة لا غنى عنها ما دامت البشرية تبحث عن التطور التكنولوجي والتقدم الاقتصادي بأسرع الوسائل الممكنة.
