ما هو الذكاء الاصطناعي؟ تدريب مباشر لانشاء خوارزميات الذكاء اصطناعي من دون برمجة

لا يخفى على أحد أن الذكاء الاصطناعي أصبح ثورة العصر, كما كانت الإنترنت في بداياتها, والهاتف, والكهرباء, والآن ثورة الذكاء الاصطناعي تُطيح بالعالم الإفتراضي الذي اضحى في ليلة وضحاها بتكلم بقوة الذكاء الاصطناعي وقدراته الفائقة للعقل البشري.

ولكن ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يعد الذكاء الاصطناعي (AI) مجالًا حديثًا يعتمد على استخدام الحواسيب والبرمجيات لتنفيذ مهام تتطلب ذكاءً بشريًا. يشمل ذلك استخدام الخوارزميات والنماذج الرياضية لتحليل البيانات واتخاذ القرارات بطريقة تشبه العقلية البشرية. في هذا المقال، سنقدم نَظْرَة على مجموعة متنوعة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي ونشرح كيف يمكن لكل منها أن يفيد في مجالات مختلفة وأهم الأدوات اللازمة للبدء في رحلة الذكاء الاصطناعي.

في الذكاء الاصطناعي يوجد مجالات عدّة ومتنوعة وذلك على حسب الهدف النهائي من استخدام الذكاء الاصطناعي وعلى حسب البيانات التي تريد العمل عليها, ولكن في هذا المقال سوف نركز على نوعين أساسيين وهما التصنيف والانحدار.

من اشهر الخوارزميات للتصنيف:

Logistic Regression:

هي خوارزمية تستخدم لتصنيف البيانات إلى فئتين، حيث يكون الإخراج بين 0 و 1. يُستخدم على نطاق واسع في تحليل البيانات الثنائية وتصنيف المستندات والتنبؤ بالأحداث.

Naive Bayes:

يعتمد على مبدأ نظرية بايز الاحتمالات، ويستخدم في تصنيف النصوص والتعلم الآلي للفهم اللغوي. يمكن أن يكون مفيدًا في تصنيف البريد الإلكتروني إلى فئات مثل “رسائل البريد العشوائي” و “رسائل هامة”.

K-Nearest Neighbors:

يعتمد على مفهوم الجوار، حيث يتم تصنيف النِّقَاط بناءً على النِّقَاط المجاورة. يستخدم على نطاق واسع في تصنيف الصور والتنبؤ بالأسعار في التسوق عبر الإنترنت.

Decision Tree:

يستخدم لاتخاذ قرارات بناءً على سلسلة من القواعد الشرطية. يمكن استخدامه في تصنيف العملاء في مجال التسويق أو تحليل الأخطاء في الإنتاج.

Support Vector Machines:

تُستخدم لتصنيف البيانات عن طريق إيجاد مستوى فاصل بين فئتين. تستخدم في التعرف على الأشياء، مثل التعرف على الكائنات في الصور أو الكشف عن احتمال حدوث حالات مرضية.

Random Forest:

يعتمد على مجموعة من الأشجار القرارية للتصنيف أو التنبؤ. يمكن استخدامه في تحسين أداء النماذج الفردية وتقليل مشاكل الفرق الكبيرة في الأداء.

من أشهر الخوارزميات للإنحدار:

Linear Regression:

يستخدم لتحديد العَلاقة بين متغيرين تحت الفرضية الخطية. يمكن استخدامه في توقع الأداء المالي أو التنبؤ بالمبيعات.

Ridge Regression:

تعتبر تقنية تقليل التحجيم تستخدم للتعامل مع مشكلة الانحدار وتحسين أداء النماذج.

Lasso Regression:

تستخدم لتقليل الأبعاد وتحسين دِقَّة النماذج عن طريق إلغاء بعض المتغيرات غير الضرورية.

Gradient Boosting:

تقنية تعتمد على مجموعة من النماذج الضعيفة لتحسين أداء النموذج النهائي. يستخدم في تحسين تصنيف الصور أو تنبؤات السوق.

وهنا يأتي السؤال المهم, كيف استطيع ان أتعلم الذكاء الاصطناعي؟ من أين أبدأ في الذكاء الاصطناعي؟

لتعلم الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى مهارات عدة ومنها البرمجة, الإحصاء, الرياضيات, علوم الحاسوب, والمزيد.

ولكن هنالك حل سحري, وذلك باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المرئي, وهي اداوات تساعدك على تصميم وتهيئة خوارزميات الذكاء الاصطناعي ومن دون حاجة لكتابة أي سطر برمجي أو معرفة بالحاسوب, فقط تحتاج إلى البَدْء بإنتاج خوارزمياتك الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

من أشهر هذه الادوات OTASAI وهي أداة مرئية لإنشاء خوارزميات الذكاء الإصطناعي وتساعدك على تنظيف بياناتك وتحتوي على ادوات مساعدة لتصور البيانات بأكثر من 20 مخطط.

لنقم ببناء خوارزمية ذكاء اصطناعي باستخدام أداة OTASAI ونحلل البيانات وتنظيفها ثم سنرى النتائج سوياً مع نسبة الدِّقَّة المتوقعة لخوارزمية الذكاء الاصطناعي لدينا.

في البداية يجب أن ننشئ مشروع جديد:

ثم سنحمل البيانات التي لدينا والذي سيقوم الذكاء الاصطناعي بتحليلها والتنبؤ بالنتائج.

بعد أن قمنا بتحليل البيانات, يجب ان ننظف هذه البيانات وعرضها في مخططات لتسهيل عملية اتخاذ القرار.

ثم يجب بناء العمليات واختيار الخوارزمية الأنسب للبيانات الخاصة بنا.

بعد ذلك يجب علينا تحديد المدخلات والمخرجات التي سيستخدمها الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالنتائج.

الآن نحن جاهزون للبدء بتشغيل الذكاء الاصطناعي للتنبؤ.

تهانينا, لقد قمت بالتو ببناء خوارزمية ذكاء اصطناعي خاصة بك والتي يمكنها التنبؤ بدقة تنبؤ 85 %.

الخاتمة:
تتيح لخوارزميات الذكاء الاصطناعي استخدام الحوسبة الذكية لتحليل البيانات واتخاذ قرارات دقيقة في مجالات متنوعة مثل التسويق, الرعاية الصحية, الأمان, والتعلم الآلي والبورصة. يمكن للفهم الجيد لهذه الخوارزميات أن يمكن المحترفين والباحثين من تحسين أداء نماذجهم وتحقيق نتائج دقيقة ومفيدة وذلك من دون الحاجة لكتابة أكواد برمجية أو معرفة مسبقة بتقنيات الحواسيب المتعددة وكل ذلك يإستخدام أداة OTASAI وذلك بأسعار رمزية.

للمزيد حول الذكاء الإصطناعي وتعلم المزيد من التقنيات تستطيع زيارة قاعدة المعرفة الخاصة بـ OTASAI.