3 طرق لإنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك

يتم تغطية '3 طرق لبناء نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك' من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه بالبنية التحتية للإنترنت والحوكمة والتبعيات التشغيلية أو رؤية السوق.

• يمكن لمحللي البيانات وغيرهم من محترفي الأعمال تجنب العقبات الرئيسية في البرمجة بفضل المنصات غير البرمجية أو المنخفضة البرمجة.
• منصات مثل Google AutoML و H2O.ai و Azure AutoML تقوم بأتمتة عملية التدريب، بما في ذلك اختيار الميزات وضبط المعلمات الفائقة وتقييم النموذج.

إنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك يوفر العديد من المزايا. يمكن لمحللي البيانات تكييف التوقعات لدمج المعرفة الخاصة بالمجال، وتحسين النماذج لتلبية احتياجات العمل المتطورة. كما أن بناء نموذج ذكاء اصطناعي يحرر الإبداع، مما يتيح للمطورين إيجاد الحل الأمثل لاحتياجاتهم الخاصة. سواء كنت خبيرًا في البرمجة أو مبتدئًا تمامًا، إليك ثلاث طرق لبناء أول نموذج ذكاء اصطناعي لك. يمكنك اختيار ما يناسب حالات الاستخدام الخاصة بك، ومكدس التكنولوجيا الخاص بك، وأنظمتك الحالية، وأنواع بياناتك.

المنصات غير البرمجية/منخفضة البرمجة (الأسهل)

يمكن لمحللي البيانات وغيرهم من محترفي الأعمال تجاوز العقبات الرئيسية في البرمجة باستخدام المنصات غير البرمجية أو المنخفضة البرمجة. تقدم Pecan نسخة تجريبية مجانية حيث يمكن للمحللين إنشاء نموذج في دقائق.

هذا النهج بسيط، يمكن مقارنته بشراء عدة كيكات وطبقات زينة بنكهات مختلفة للعثور على أفضل طعم، بدلاً من الطهي من الصفر. يتيح للمستخدمين التركيز على القيمة التجارية النهائية للتنبؤ النموذجي دون الانغماس في تفاصيل عملية الطهي.

إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يصبح بسيطًا مثل السحب والإفلات والنقر. مع إرشادات شاملة طوال العملية، يمكن للجميع تصميم سير العمل، وربط مصادر البيانات التجارية الشائعة، وتكوين معلمات النموذج.

بالنسبة لـ Pecan، يحتاج المستخدمون فقط إلى معرفةSQLلاستغلال بياناتهم لأغراض النمذجة التنبؤية.

على الرغم من افتقارها إلى مرونة المنصات منخفضة البرمجة، إلا أن هذه الحلول تظل قوية، حيث تفهم بسرعة مخططات البيانات ذات الصلة، وتقدم التنبؤات، وتوجه القرارات. إنها مثالية لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي والنشر السريع دون متاعب البرمجة.

اقرأ أيضًا:نموذج الذكاء الاصطناعي المحسن من Baidu يصل إلى 300 مليون مستخدم

اقرأ أيضًا:أكاذيب الذكاء الاصطناعي: هل يجب أن نقلق بشأن نماذج الذكاء الاصطناعي الخادعة؟

التعلم الآلي الآلي (الوسط)

إذا كانت المنصات غير البرمجية مثل شراء كيكة مصممة والبرمجة تشبه الطهي من الصفر، فإن التعلم الآلي الآلي (AutoML) يشبه استخدام خليط كيك جاهز. فقط أضف المكونات السائلة، واخلط، واخبز.

إنه نهج متوازن، يوفر الراحة والتخصيص. منصات مثل Google AutoML و H2O.ai و Azure AutoML تقوم بأتمتة عملية التدريب، بما في ذلك اختيار الميزات وضبط المعلمات الفائقة وتقييم النموذج. على الرغم من أن هذه المنصات تبسط العملية إلى حد ما، إلا أن المستخدمين لا يزالون يستفيدون من المعرفة بالمجال والخبرة التقنية لتحقيق النتائج المثلى.

البرمجة التقليدية ومكتبات التعلم الآلي (الأصعب)

هل يتقن المستخدمون Python والمكتبات الشائعة مثل scikit-learn و TensorFlow أوPyTorch؟

إذا كان الأمر كذلك، يمكنهم استخدام مهاراتهم في البرمجة لإنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم. هذا النهج يشبه طهي كيكة من الصفر (بدون وصفة!): يجب مراعاة المكونات والقياسات الدقيقة وأوقات الطهي. ينطوي على التجربة والخطأ، والتجربة حتى الكمال.

كمحللي بيانات أو علماء بيانات متمرسين، يمكن للمستخدمين استخدام مهاراتهم في معالجة البيانات، واختيار الخوارزميات، والتدريب، والتقييم. هذه الطريقة مثالية لإنشاء نماذج قابلة للتنفيذ مباشرة داخل المؤسسات، ولكنها تتطلب مهارات تقنية متقدمة وإتقان لغات البرمجة.