5 خطوات لبناء حلول الذكاء الاصطناعي على بيانات شركتك

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما تقنيتان فعّالتان يمكن أن تساعدا الشركات على تحسين عملياتها ومنتجاتها وخدماتها. لكن تطوير وتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي ينطوي على العديد من التحديات التي يمكن أن تؤدي إلى الفشل وخسائر كبيرة إن لم يتم التعامل معها بصورة جيدة.

يعد التدريب من أهم المراحل في عملية تطوير حلول الذكاء الاصطناعي، ويمكن أن يحدد مدى نجاح هذه الحلول أو فشلها، والتدريب هو عملية تعليم نموذج الذكاء الاصطناعي على تنفيذ مهمة محددة من خلال تزويده بالبيانات ذات الصلة، وتؤثّر جودة البيانات وكميتها ونوع النموذج في أداء ودقة التدريب.

خطوات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات الشركة

يمكن للمسؤولين والمطورين في الشركات اتباع خطوات معينة للمساعدة على تبسيط عملية التدريب، وقد قُسّمت عملية التدريب إلى 5 خطوات يجب اتباعها لبناء حلول الذكاء الاصطناعي وتجنب الأخطاء وضمان النجاح.

1. إعداد البيانات

يعد جمع البيانات وإعدادها من المتطلبات الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. دون توفير كمية كافية من البيانات، لن تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي من أداء المهام المطلوبة. لذلك، تعد مرحلة إعداد البيانات ذات أهمية كبيرة.

يمكن أن تساعد الممارسات التالية على تنفيذ هذه العملية بنجاح:

جمع البيانات الصحيحة: الخطوة الأولى في إعداد البيانات هي جمع البيانات الصحيحة، أي البيانات ذات الصلة بالمهمة التي نريد من الذكاء الاصطناعي تنفيذها. هناك طرق مختلفة لجمع البيانات الصحيحة، مثلاً يمكن الاعتماد على التعهيد الجماعي أو جمع البيانات الداخلية أو شراء البيانات من شركات أخرى.
تنظيف البيانات ومعالجتها: الخطوة التالية هي تنظيف البيانات ومعالجتها لإزالة أي بيانات خاطئة أو متناقضة أو تكرارات أو قيم مفقودة قد تؤثّر في عمل النموذج.
تقسيم البيانات إلى مجموعات: الخطوة الأخيرة هي تقسيم البيانات إلى ثلاث مجموعات، وهي بيانات التدريب وبيانات التحقق وبيانات الاختبار. يتم استخدام بيانات التدريب لتدريب النموذج في البداية، وتُستخدم بيانات التحقق لتقييم أداء النموذج في أثناء عملية التدريب، وبيانات الاختبار لاختبار أداء النموذج بعد التدريب.

2. اختيار النموذج

يعد اختيار النموذج الصحيح من أهم الخطوات خلال تطوير حلول الذكاء الاصطناعي. يعتمد اختيار النموذج على عوامل مختلفة مثل:

نوع المشكلة: اعتماداً على المهمة التي تريد تنفيذها أو المشكلة التي تريد حلها، تحتاج إلى اختيار نموذج مناسب يمكنه التعامل معها.
نوع البيانات: بحسب نوع بياناتك، رقمية أو نصية أو صور أو متنوعة، أنت بحاجة إلى اختيار نموذج يمكنه التعامل معها.
حجم البيانات: اعتماداً على كمية البيانات المتوفرة لديك، تحتاج إلى اختيار نموذج يمكنه التعلم منها بفاعلية. على سبيل المثال، إذا كانت لديك كمية صغيرة من البيانات، قد ترغب في استخدام نموذج بسيط، لكن إذا كانت لديك كمية ضخمة من البيانات، قد ترغب في استخدام نموذج أكثر تعقيداً.
موارد الحوسبة: تحتاج إلى اختيار نموذج يناسب ميزانيتك والموعد النهائي وعملية التطوير. على سبيل المثال، إذا كانت لديك موارد محدودة، فقد ترغب في استخدام نموذج مدرب مسبقاً أو خدمة قائمة على السحابة لتسريع عملية التدريب.

3. التدريب على البيانات

بعد اختيار النموذج، الخطوة التالية هي تدريبه على بيانات التدريب التي قمت بإعدادها. تتضمن هذه الخطوة تغذية النموذج بالبيانات، هذه البيانات ستكون بمثابة الوقود الذي يمد نموذج الذكاء الاصطناعي بالطاقة وتمكنه من التعلم وتقديم مخرجات صحيحة.

الهدف الرئيسي من مرحلة التدريب على البيانات هو جعل النموذج يعرف بالضبط ما هو مطلوب منه، ليكون قادراً على تقديم تنبؤات تتطابق أو تحاكي البيانات التي استُخدمت في تدريبه.

4. التحقق من التدريب

في أثناء التدريب، من الضروري مراقبة وتقييم أداء النموذج والتحقق من صحة مخرجاته. تساعد هذه الخطوة على التحقق مما إذا كان النموذج يتعلم جيداً.

يمكن أن تساعد الممارسات التالية على تحسين هذه الخطوة:

اختيار المقاييس المناسبة: اعتماداً على نوع المشكلة ونوع المخرجات، تحتاج إلى اختيار المقاييس المناسبة التي يمكن أن تحدد أداء النموذج.
استخدام التحقق المتقاطع: هي تقنية تساعد على تقليل التحيز والتباين في تقدير أداء النموذج واختيار أفضل نموذج من بين النماذج التي يتم تدريبها.
استخدام التوقف المبكر: التوقف المبكر هو أسلوب يوقف عملية التدريب عندما لا يكون هناك تحسن في أداء النموذج بعد عدد معين من التكرارات. يساعد ذلك على تقليل استهلاك موارد الحوسبة.

5. الاختبار

بعد التدريب والتحقق من أداء النموذج على البيانات التي قمت بإعدادها، تحتاج إلى اختباره على بيانات جديدة لم يتم تدريبه عليها. تساعد هذه الخطوة على تقييم أداء النموذج على بيانات حقيقية والتأكد مما إذا كان يلبي توقعاتك ومتطلباتك.

يمكن أن تساعد الممارسات التالية على ضمان هذه الخطوة:

استخدام المقاييس المناسبة: يجب عليك استخدام المقاييس نفسها التي استخدمتها في أثناء مرحلة التحقق من التدريب لتقييم أداء نموذجك. يجب عليك أيضاً مقارنة النتائج التي تحصل عليها بنتائج أداء النموذج في مرحلة التحقق من التدريب.
تحليل الأخطاء والتعليقات: يجب عليك تحليل أخطاء نموذجك وجمع التعليقات الواردة من المستخدمين أو أصحاب المصلحة لتحديد نقاط القوة والضعف ومجالات التحسين.

متى تنتهي عملية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي؟

تنتهي عملية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي عندما يتم اختبار النموذج على مجموعة بيانات جديدة لا تتضمن بيانات تدرب عليها مسبقاً، ويكون قد حقق المستوى المطلوب من الأداء والدقة، عندها يكون النموذج جاهزاً للنشر واستخدامه في أعمال الشركة.

ومع ذلك، قد تتطلب عدة نماذج ذكاء اصطناعي تدريباً إضافياً كل فترة لتكون قادرة على فهم واستيعاب البيانات الجديدة ومتطلبات العمل المتغيرة.