القسم العام

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي

ببساطة، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence من خلال الدمج الكبير مع خوارزميات المعالجة الذكية والمتكررة. يتيح هذا المزيج للذكاء الاصطناعي التعلم من الأنماط والميزات الموجودة في البيانات التي تم تحليلها.

في كل مرة يقوم فيها نظام الذكاء الاصطناعي بجولة من معالجة البيانات ، فإنه يختبر ويقيس أدائه ويستخدم النتائج لتطوير خبرات إضافية.

طرق تنفيذ الذكاء الاصطناعي

دعونا نستكشف الطرق التالية التي تشرح كيف يمكننا تنفيذ الذكاء الاصطناعي:

1 – التعلم الالي

إن التعلم الآلي هو الذي يمنح الذكاء الاصطناعي القدرة على التعلم. ويتم ذلك عن طريق استخدام الخوارزميات لاكتشاف الأنماط وإنشاء رؤى من البيانات التي يتعرضون لها.

2 – تعلم عميق

التعلم العميق ، وهو فئة فرعية من التعلم الآلي، يوفر للذكاء الاصطناعي القدرة على محاكاة الشبكة العصبية للدماغ البشري. يمكنه فهم الأنماط والضوضاء ومصادر الارتباك في البيانات.

قمنا هنا بفصل الأنواع المختلفة من الصور باستخدام التعلم العميق. تمر الآلة عبر ميزات مختلفة من الصور الفوتوغرافية وتميزها بعملية تسمى استخراج الميزات. واستنادًا إلى ميزات كل صورة، يقوم الجهاز بتقسيمها إلى فئات مختلفة، مثل المناظر الطبيعية أو العمودية أو غيرها.

دعونا نفهم كيف يعمل التعلم العميق.

الصورة أعلاه توضح الطبقات الثلاث الرئيسية للشبكة العصبية:

  • طبقة الإدخال
  • الطبقة المخفية
  • طبقة الإخراج
  • طبقة الإدخال

الصور التي نريد فصلها تذهب إلى طبقة الإدخال. يتم رسم الأسهم من الصورة إلى النقاط الفردية لطبقة الإدخال. كل نقطة من النقاط البيضاء في الطبقة الصفراء (طبقة الإدخال) هي بكسل في الصورة. تملأ هذه الصور النقاط البيضاء في طبقة الإدخال.

يجب أن تكون لدينا فكرة واضحة عن هذه الطبقات الثلاث أثناء متابعة هذا البرنامج التعليمي للذكاء الاصطناعي.

الطبقة المخفية

الطبقات المخفية هي المسؤولة عن جميع الحسابات الرياضية أو استخراج الميزات على مدخلاتنا. في الصورة أعلاه، تمثل الطبقات الموضحة باللون البرتقالي الطبقات المخفية. تسمى الخطوط التي تظهر بين هذه الطبقات “الأوزان”.

يمثل كل واحد منهم عادةً رقمًا عائمًا، أو رقمًا عشريًا، مضروبًا في القيمة الموجودة في الطبقة المدخلة. جميع الأوزان تضيف ما يصل في الطبقة المخفية. تمثل النقاط الموجودة في الطبقة المخفية قيمة بناءً على مجموع الأوزان. ثم يتم تمرير هذه القيم إلى الطبقة المخفية التالية.

قد تتساءل عن سبب وجود طبقات متعددة. تعمل الطبقات المخفية كبدائل إلى حد ما. كلما زاد عدد الطبقات المخفية، زادت تعقيد البيانات التي تدخل وما يمكن إنتاجه. تعتمد دقة المخرجات المتوقعة عمومًا على عدد الطبقات المخفية الموجودة ومدى تعقيد البيانات الواردة.

طبقة الإخراج

طبقة الإخراج تعطينا صورًا منفصلة. بمجرد أن تضيف الطبقة كل هذه الأوزان التي يتم تغذيتها، فإنها ستحدد ما إذا كانت الصورة صورة شخصية أم منظر طبيعي.

مثال – التنبؤ بتكاليف تذاكر الطيران

يعتمد هذا التوقع على عوامل مختلفة، بما في ذلك:

  • شركة طيران
  • مطار الأصل
  • مطار الوجهة
  • تاريخ المغادرة

نبدأ ببعض البيانات التاريخية عن أسعار التذاكر لتدريب الآلة. بمجرد تدريب أجهزتنا، فإننا نشارك البيانات الجديدة التي من شأنها التنبؤ بالتكاليف.

في وقت سابق، عندما تعرفنا على أربعة أنواع من الآلات، ناقشنا الآلات ذات الذاكرة. ونتحدث هنا عن الذاكرة فقط، وكيف تفهم النمط الموجود في البيانات وتستخدمه للتنبؤ بالأسعار الجديدة

المصدر

السابق
ما هو الذكاء الاصطناعي وأنواعه
التالي
أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي

التعليقات معطلة.