البحث عن الأنماط باستخدام الذكاء الاصطناعي

  • تدريب نموذج تعلم آلي للتنبؤ بشيء ما

3 أجزاء من التعلم الآلي

تذكّر أن الذكاء الاصطناعي، وتحديداً التعلّم الآلي، يتكون من 3 أجزاء رئيسية.

مجموعة البيانات

البحث عن الأنماط

قم بالتنبؤ

في هذا الدرس، سنركز في هذا الدرس على الجزء الثاني، البحث عن الأنماط، من خلال تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بنا الذي سيكون قادرًا على التنبؤ.

هناك العديد من من المنصات المجانية مجانية على الإنترنت حيث يمكنك تدريب نموذج ذكاء اصطناعي باستخدام التعلم تحت الإشراف.

التعلّم الخاضع للإشراف هو تماماً كما يبدو - أنت تشرف على كيفية تعلم النموذج من خلال إخباره بالإجابة الصحيحة.

على سبيل المثال، لنفترض أنك تريد نموذج ذكاء اصطناعي لمعرفة ما إذا كانت الصورة كلب أو قطة قطة.

وجه الكلب
وجه القطة

ستكون مجموعة بياناتك عبارة عن الكثير والكثير من صور الكلاب والقطط.

ستساعد في تدريب النموذج عن طريق إخباره بالصور التي تمثل الكلاب والصور التي تمثل القطط

التخطيط لنموذجك

سيتنبأ نموذجك بشيء ما أو يصنفه. غالباً ما تسمى هذه النماذج نماذج التصنيفلهذا السبب. 

الخطوات الأولى

  1. ما الذي تصنفه؟ هل هي صور أم نصوص أم أصوات؟ هذا هو نوع البيانات.
  2. ما هي التصنيفات المختلفة الممكنة؟ على سبيل المثال الكلاب و القطط. هذه هي الأصناف. كما يشار إليها أحيانًا باسم التسميات.
  3. اجمع البيانات المناسبة لتدريب نموذجك. ابحث عن الكثير والكثير من البيانات المتنوعة لتمثيل كل فئة. على سبيل المثال، الكثير والكثير من الصور لأنواع مختلفة من الكلاب والقطط!
لقطة شاشة الآلة القابلة للتعليم لتدريب الكلاب والقطط

المنصات الموصى بها

هناك العديد من المنصات المجانية والمفتوحة المصدر المتاحة لإنشاء نماذج تصنيف الذكاء الاصطناعي. 

لقد قمنا بتنسيق قائمة بالبرامج والمنصات التي يمكنك من خلالها:

  • بناء نموذجك للتنبؤ
  • ثم استخدم نموذجك في تطبيق الهاتف أو الويب لتنفيذ إجراء ما بناءً على التوقع

فيما يلي نظرة عامة سريعة على ما يمكن لكل منصة تصنيفه والتكامل معه.

المنصة أنواع التصنيفات تكامل التكنولوجيا والابتكار
آلة قابلة للتعليم من جوجل الصور والأصوات والوضعيات تطبيق Inventor وPython والتكاملات الأخرى الممكنة
التعلم الآلي للأطفال الصور، والأصوات، والنصوص، والأرقام بايثون، مخترع التطبيقات
مخترع تطبيقات معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الصور والأصوات والوضعيات مخترع التطبيقات
زيميلار الصور ثنكابل، مخترع التطبيقات، تطبيقات Wep، استخدام واجهات برمجة التطبيقات

النشاط: تدريب نموذج التعلم الآلي

الوقت المقدر 30 دقيقة

بناء نموذج حجر، ورقة مقص

اتبع ورقة العمل لاستخدام منصة الآلة القابلة للتعليم من Google لبناء نموذج تعلُّم آلي للتعرف على علامات اليد في لعبة الحجر والورق والمقص.

ثم شاهد نموذجك أثناء العمل من خلال تفاعل جافا سكريبت بسيط مُصمم مسبقًا.
فتح ورقة العمل

الانعكاس

لقد صنعت أول نموذج ذكاء اصطناعي لك! يجب أن يعطيك هذا لمحة عن عملية إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي. تعمل جميع منصات إنشاء النماذج بطريقة متشابهة، على الرغم من أن الواجهات قد تختلف قليلاً.

الانعكاس في المبنى
هل نجح نموذجك في الكشف عن الحجر أو الورق أو المقص؟
هل تم إعداده باستخدام مجموعة بيانات "جيدة"؟
كيف يمكنك تحسين مجموعة البيانات؟
إذا استخدم صديق أو شخص في موقع مختلف عن موقعك نموذجك ومشروعك، هل سيكون أداؤه جيدًا؟ لماذا أو لماذا لا؟

مراجعة المصطلحات الرئيسية

  • نموذج الذكاء الاصطناعي (أو التعلم الآلي) - الذكاء الاصطناعي الذي يتم تدريبه على مجموعة بيانات للتعرف على الأنماط للتنبؤ أو تصنيف شيء ما
  • التعلم الخاضع للإشراف - التعلم الآلي حيث يتم تدريب النموذج من خلال إخباره بنتيجة صحيحة أو غير صحيحة
  • الفئة - تسمية يتم توفيرها لنموذج الذكاء الاصطناعي حتى يتعلم كيفية تصنيف المدخلات حسب فئتها

الموارد الإضافية

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، فإليك قائمة رائعة من دانيال شيفمان من جامعة نيويورك