كيف تدرب التنين الخاص بك: الشروع في تعلم الآلة - PromptCloud

يجد الذكاء الاصطناعي طريقه إلى التكنولوجيا اليومية التي نستخدمها منذ بعض الوقت. إذا تساءلت يومًا عن مدى ملاءمة توصيات المنتج التي تقدمها أمازون لك بشكل استثنائي ، فإن الإجابة هي الذكاء الاصطناعي. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي كالسحر ، ولكن لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي جيد ، يجب أن يكون لديك مجموعات بيانات ضخمة وذات صلة تحت تصرفك. يجب تغذية خوارزمية التعلم الآلي بالبيانات ، وكلما زادت البيانات التي تقدمها ، كان أداءها أفضل. دعونا نلقي نظرة سريعة على كيفية عمل التعلم الآلي.

مكونات نظام التعلم الآلي

يحتوي كل نظام تعلم آلي على ثلاثة مكونات رئيسية:

النموذج: المكون الذي يهتم بالتعريفات والتنبؤات.

المعلمات: العوامل أو الإشارات المستخدمة لتشكيل القرارات.

المتعلم: نظام يقوم بإجراء تغييرات على المعلمات والتي بدورها تؤدي إلى تعديل النموذج ، من خلال أخذ إشارات من الاختلافات في التنبؤات والنتائج.

لنأخذ مثالاً من العالم الحقيقي لفهم المفهوم بشكل أفضل. ضع في اعتبارك أنك مدرس يحاول تحديد مقدار الوقت الأمثل الذي يجب أن يقضيه الطلاب في الدراسة للحصول على أعلى درجة في الاختبار. دعونا نلقي نظرة على كيفية حل هذا من خلال الحصول على بعض المساعدة من التعلم الآلي.

بناء النموذج

كما ناقشنا ، كل شيء يبدأ بالنموذج. في البداية ، يجب أن يعطي الإنسان الذي يقوم ببناء نظام ML نموذجًا ليبدأ به. في حالتنا ، يمكن للمدرس أن يفترض أن الدراسة لمدة خمس ساعات يجب أن تعطي أفضل نتيجة اختبار.

سيعتمد النموذج أيضًا على المعلمات المتوفرة لإجراء الحسابات وضبط نفسه. هنا ، ستكون المعلمات هي درجات الاختبار التي تم الحصول عليها والساعات التي قضاها في الدراسة. شيء من هذا القبيل:

0 ساعة = 50٪ درجة
ساعة واحدة = درجة 60٪
ساعتان = 70٪ درجة
3 ساعات = 80٪ درجة
4 ساعات = 90٪ درجة
5 ساعات = 100٪ درجة

سيعبر نظام ML عن ما سبق في معادلة رياضية لتطوير خط اتجاه للنتيجة المتوقعة.

التعلم من الصراع

الآن بعد أن أصبح لدينا النموذج الأولي ، حان الوقت لإدخال المعلمات. يجب عليك تغذية النموذج بالبيانات ، والتي ستكون "درجات الاختبار والساعات المدروسة" للطلاب المختلفين. كما هو متوقع ، لن تتطابق نتائج الإدخال تمامًا مع النموذج المبرمج يدويًا. ستكون النتائج الفعلية أعلى أو أقل من خط الاتجاه المتوقع.

هذا الموقف من الصراع هو ما يطلق نشاط التعلم في نظام التعلم الآلي.

عملية التعلم

البيانات التي تم إدخالها إلى نظام التعلم الآلي هي ما نسميه "مجموعة بيانات التدريب" ويستخدمها مكون المتعلم في نظام التعلم الآلي لتدريب النموذج وتحسينه لجعله أفضل.
في حالتنا ، سيقارن المتعلم درجات المدخلات ويتحقق من بُعدها عن النموذج الأولي. ثم يستخدم المتعلم الرياضيات المعقدة لتعديل النموذج لجعله أكثر انسجامًا مع البيانات الفعلية. قد يتم تغيير النموذج إلى شيء مثل هذا:

0 ساعة = 45٪ درجة
1 ساعة = 55٪ درجة
ساعتان = 65٪ درجة
3 ساعات = 75٪ درجة
4 ساعات = 85٪ درجة
5 ساعات = 95٪ درجة
6 ساعات = درجة 100٪

تم تغيير التوقع ويظهر أن 6 ساعات من الدراسة مطلوبة لتحقيق أفضل نتيجة في هذا الاختبار. بهذه الطريقة ، يستمر المتعلم في إجراء تغييرات صغيرة وذات صلة بالنموذج أثناء حصوله على المزيد من البيانات. نظرًا لتكرار العملية لعدد معين من المرات ، فإن التنبؤ يحقق درجة ثقة جيدة إلى حد ما وهذا يعني أن نظام ML كان ناجحًا. تتأثر دقة التنبؤ إلى حد كبير بكمية البيانات التي يتلقاها. كان هذا مثالًا بسيطًا وقد تكون حالات الاستخدام الواقعية أكثر تعقيدًا. يمكنك معرفة المزيد حول الجوانب التقنية للتعلم الآلي من مدونتنا الأخيرة حول أفضل عشرة أطر عمل للتعلم الآلي .

تطبيقات ML في الصناعات الكبرى

يمكن تطبيق التعلم الآلي على جميع قطاعات الصناعة تقريبًا لإحداث تغييرات جذرية ونمو. لنلقِ نظرة على بعض التطبيقات الشائعة من المجالات الرئيسية.

إنشاء بحث يتمحور حول العميل: ألن يكون رائعًا إذا كانت محركات البحث الخاصة بالتجارة الإلكترونية تفكر تمامًا مثل البشر؟ تتمثل إحدى المشكلات الشائعة في البحث في التجارة الإلكترونية في ترك المستخدمين لبوابة التجارة الإلكترونية لأن نتائج المنتج التي يعرضها الموقع لبحث معين لم تكن ذات صلة. يمكن حل هذه المشكلة عن طريق الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية لتكييف معنى استعلام البحث وتضييقه ، وبالتالي تحسين تجربة البحث في التجارة الإلكترونية.

إعادة استهداف العملاء المحتملين: إعادة الاستهداف طريقة رائعة لإعادة العملاء الذين تخلوا عن عربة التسوق دون التحقق من أو زيارة صفحة منتج معينة عدة مرات ، دون اتخاذ خطوة. من خلال تحديد نية متسوق التجارة الإلكترونية بذكاء ، يمكنك أن ترسل لهم عرضًا لا يمكنهم ببساطة رفضه. هذه طريقة رائعة لمضاعفة معدلات التحويل الخاصة بك دون بذل الكثير من الجهد.

تحديد الآفاق المستهدفة الاستثنائية: تحديد آفاقك المحتملة العالية هو المفتاح لتوليد المزيد من الإيرادات. باستخدام التعلم الآلي لتحليل أنماط الشراء لعملائك ، يمكنك بسهولة تحديد الآفاق الاستثنائية واستهدافها بدقة محسنة ، وبالتالي تحسين توليد العملاء المحتملين.

تحسين التوصيات للعملاء: تم تصميم محركات التوصية لتسجيل أنماط الشراء للعملاء للتوصية بالمنتجات التي من المحتمل أن يحتاجوا إليها بعد ذلك. من الأمثلة البسيطة على ذلك اقتراح حافظة هاتف لشخص اشترى للتو هاتفًا ذكيًا جديدًا. ستكون أهمية التوصيات عالية للغاية نظرًا لوجود منجم ذهب بالفعل من البيانات التاريخية المتاحة حول أنماط الشراء للعملاء.

معالجة المراجعات المزيفة: ستؤثر مراجعات العملاء ، الإيجابية والسلبية على حد سواء ، على قرارات الشراء لمتسوقي التجارة الإلكترونية. من المعروف أن العلامات التجارية تنخرط في نشر المراجعات السلبية لإسقاط منافسيها. بدأ العديد من تجار التجزئة في التجارة الإلكترونية في استخدام الذكاء الاصطناعي لمحاربة المراجعات المزيفة من خلال التأكيد على المراجعات التي تم التحقق منها والمفيدة.

جذب المواهب: لقد شهد تحديد المواهب ذات الصلة وجذبها بمساعدة الذكاء الاصطناعي طفرة في السنوات الأخيرة. يستخدم لينكد إن ، على سبيل المثال ، التعلم الآلي للتوصية بالوظائف من خلال مطابقتها مع مهارات ومؤهلات المرشح. تستخدم مواقع الوظائف الشهيرة الأخرى مثل Glassdoor و Seek و بالفعل خوارزميات التعلم الآلي المماثلة لإنشاء خرائط تفاعل من عمليات البحث السابقة للمستخدمين والمنشورات والنقرات والاتصالات. يمكنك معرفة المزيد عن مطابقة الوظائف وكيف تعمل هنا.

كشف الاستنزاف: يعد فهم الموظفين ولماذا يقررون ترك الشركة أو البقاء فيها أحد الأسئلة الأساسية في تحليلات الموارد البشرية. يتطلب تحديد مخاطر الاستنزاف التعرف المتقدم على الأنماط ومجموعة من المتغيرات التي يجب تعيينها خصيصًا للشركة المعنية. بمساعدة التعلم الآلي ، يمكن ربط النقاط البعيدة على ما يبدو في ثوانٍ ، مما يوفر وقت ممثلي الموارد البشرية للتركيز على تقليل المخاطر بدلاً من تحديدها.

تتبع وتقييم المتقدمين: في الشركات التي تتلقى أعدادًا كبيرة من المتقدمين ، يعد التتبع والتقييم عبئًا ثقيلًا لا يمكن تقليله إلا من خلال استخدام التعلم الآلي. في الوقت الذي يتزايد فيه البحث عن أفضل المواهب ، بدأ العديد من ممثلي الموارد البشرية في استخدام التقييمات القائمة على الخوارزميات لجعل المهمة أسرع وأكثر كفاءة.

التسعير الديناميكي والتنبؤ بالأجرة: تتغير أسعار الفنادق وأسعار الرحلات في غمضة عين ويمكن أن تختلف أيضًا بشكل كبير اعتمادًا على مزود الخدمة. لا يمكن تتبع هذه التغييرات يدويًا. ومن ثم ، يتم الاستفادة من خدمات تجريف الويب لمراقبة تغيرات الأسعار ويتم استخدام هذه البيانات للتنبؤ بالأسعار المستقبلية ولضبط استراتيجية التسعير. باستخدام بيانات الأسعار التاريخية المتاحة لك ، يمكنك إنشاء خوارزمية تعلم آلي قادرة على التنبؤ بتغيرات الأسعار المستقبلية. يمكن أن تتضمن معلمات الإدخال الاتجاهات الموسمية والعروض الخاصة ونمو الطلب والمنافسين النشطين.

قم بتنزيل مجموعات بيانات السفر من DataStock

مساعدي السفر الأذكياء: نظرًا لأن الراحة هي الملك في عالم اليوم سريع الخطى ، فإن الخدمات الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تكتسب شعبية في العديد من الصناعات. حجز السفر هو أحد هذه المجالات حيث يمكن أن تكون الأتمتة التي تدعمها الخوارزميات مفيدة للغاية. يمكن تدريب الروبوتات الذكية على الاستماع إلى خطة السفر الخاصة بك وإجراء الحجز لك. تم دمج المساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي في تطبيقات المراسلة الفورية الشائعة مثل Facebook Messenger و Telegram و Skype و Slack. باستخدام هذا ، يمكن للمستخدمين القيام بمجموعة من الأشياء مثل العثور على أرخص الصفقات ، وإجراء حجوزات الفنادق ، وحجز الرحلات الجوية. يمكن لمثل هؤلاء المساعدين الأذكياء أيضًا تقديم اقتراحات قيمة للمستخدمين حول الوجهات الشهيرة وأماكن تناول الطعام والمعالم السياحية والمزيد.

بيانات التدريب للتعلم الآلي

الآن وقد أصبح مفهوم التعلم الآلي أكثر وضوحًا بالنسبة لك ، فقد حان الوقت لتطبيقه في عملك وجني فوائد لا حصر لها. في جميع التطبيقات المبتكرة للذكاء الاصطناعي ، الشيء الوحيد الذي يبقى شائعًا هو بيانات التدريب. ستحتاج إلى إمداد مستمر بالبيانات لتدريب نظام التعلم الآلي الخاص بك لأنه العنصر الأكثر أهمية في نظام التعلم الآلي بكل الوسائل.

يجب أن تكون مجموعات بيانات التدريب حديثة وذات صلة وذات جودة جيدة حتى يصبح نظام التعلم الآلي الخاص بك مفيدًا. أثناء بحثك عن مجموعات بيانات التدريب ، يمكنك التحقق من DataStock الذي يتيح لك تنزيل مجموعات بيانات شاملة ونظيفة وجاهزة للاستخدام من مجموعة واسعة من الصناعات مثل التجارة الإلكترونية والتوظيف والسفر والرعاية الصحية والتصنيف.