مقدمة عن بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

يتم تسليط الضوء على مقدمة عن بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطها بالبنية التحتية للإنترنت، والحوكمة، والتبعيات التشغيلية، أو رؤية السوق.

• بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي هي معلومات تم تنظيمها وتنظيفها بعناية ويتم تغذيتها للنظام لأغراض التدريب. هذه العملية تحدد نجاح أو فشل نموذج الذكاء الاصطناعي.
• الأنواع الثلاثة لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي هي مجموعات بيانات التعلم الخاضع للإشراف، ومجموعات بيانات التعلم غير الخاضع للإشراف، ومجموعات بيانات التعلم التعزيزي.

بيانات التدريب هي مجموعة البيانات الأولية المستخدمة لتدريب خوارزميات التعلم الآلي. تقوم النماذج بإنشاء قواعدها وتحسينها باستخدام هذه البيانات. إنها مجموعة من عينات البيانات المستخدمة لملاءمة معلمات نموذج التعلم الآلي لتدريبه عن طريق الأمثلة.

ما هي بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟

بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي هي معلومات تم تنظيمها وتنظيفها بعناية ويتم تغذيتها للنظام لأغراض التدريب. هذه العملية تحدد نجاح أو فشل نموذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد في تطوير فهم أن جميع الحيوانات ذات الأرجل الأربعة في الصورة ليست كلابًا، أو يمكن أن يساعد النموذج في التمييز بين الصراخ الغاضب والضحك المبهج. إنها المرحلة الأولى في بناء وحدات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب تغذية البيانات تدريجيًا لتعليم الآلات الأساسيات وتمكينها من التعلم مع تغذية المزيد من البيانات. وهذا بدوره يمهد الطريق لوحدة فعالة تنتج نتائج دقيقة للمستخدمين النهائيين.

انظر إلى عملية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي كجلسة تدريب لموسيقي، حيث كلما تدرب أكثر، كلما أصبح أفضل في أغنية أو سلم موسيقي. الفرق الوحيد هنا هو أن الآلات يجب أن تُعلَّم أيضًا أولاً ما هي الآلة الموسيقية. على غرار الموسيقي الذي يستفيد جيدًا من ساعات لا تحصى يقضيها في التدرب على المسرح، يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي تجربة مثلى للمستهلكين عند نشره.

اقرأ أيضًا:ممثل أمريكي يقترح مشروع قانون يجبر شركات الذكاء الاصطناعي على الكشف عن بيانات التدريب

اقرأ أيضًا:شراكات بيانات OpenAI لتدريب الذكاء الاصطناعي العالمي

ما هي الأنواع الثلاثة لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟

الأنواع الثلاثة لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي هي:

1. مجموعات بيانات التعلم الخاضع للإشراف

التعلم الخاضع للإشرافهو النوع الأكثر شيوعًا من التعلم الآلي، ويتطلب بيانات مصنفة. في التعلم الخاضع للإشراف، تتكون بيانات التدريب من بيانات الإدخال، مثل الصور أو النصوص، وتسميات الإخراج المرتبطة بها أو التعليقات التوضيحية التي تصف ما تمثله البيانات أو كيفية تصنيفها.

2.مجموعات بيانات التعلم غير الخاضع للإشراف

التعلم غير الخاضع للإشراف هو نوع من التعلم الآلي حيث البيانات غير مصنفة. بدلاً من ذلك، تُترك الخوارزمية لتجد الأنماط والعلاقات في البيانات بنفسها. تُستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف غالبًا للتجميع، أو كشف الشذوذ، أو تقليل الأبعاد.

3.مجموعات بيانات التعلم التعزيزي

التعلم التعزيزيهو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات بناءً على التغذية الراجعة من بيئته. تتكون بيانات التدريب من تفاعلات الوكيل مع البيئة، مثل المكافآت أو العقوبات على إجراءات محددة.

لماذا نحتاج إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟

أبسط إجابة عن سبب حاجتنا إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لتطوير النموذج هي أنه بدونها لن تعرف الآلات حتى ما يجب فهمه في المقام الأول. مثل الفرد المدرب على وظيفته الخاصة، تحتاج الآلة إلى مجموعة من المعلومات لخدمة غرض معين وتقديم نتائج مقابلة أيضًا.

لنأخذ مثال السيارات ذاتية القيادة مرة أخرى. تيرابايتات من البيانات في مركبة ذاتية القيادة تأتي من أجهزة استشعار متعددة، وأجهزة رؤية حاسوبية، ورادار، وأجهزة ليدار، وغير ذلك الكثير. كل هذه الكميات الهائلة من البيانات ستكون غير مجدية إذا كان نظام المعالجة المركزي للسيارة لا يعرف ماذا يفعل بها.