- بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي هي معلومات تم اختيارها وتنظيفها بعناية يتم إدخالها في النظام لأغراض التدريب. تحدد هذه العملية 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 المعزز.
بيانات التدريب هي مجموعة البيانات الأولية المستخدمة لتدريب خوارزميات التعلم الآلي. تنشئ النماذج قواعدها وتصقلها باستخدام هذه البيانات. إنها مجموعة من عينات البيانات المستخدمة لضبط معلمات نموذج التعلم الآلي من خلال تدريبه بالأمثلة.
ما هي بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟
بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي هي معلومات تم اختيارها وتنظيفها بعناية يتم إدخالها في النظام لأغراض التدريب. تحدد هذه العملية نجاح أو فشل نموذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تساعد في تطوير فهم أن جميع الحيوانات ذات الأرجل الأربعة في الصورة ليست كلابًا، أو مساعدة النموذج في التمييز بين صرخات الغضب والضحك المبتهج. إنها الخطوة الأولى في بناء وحدات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب توفير البيانات بشكل تدريجي لتعليم الآلات الأساسيات وتمكينها من التعلم مع إدخال المزيد من البيانات. وهذا بدوره يمهد الطريق لوحدة فعالة تنتج نتائج دقيقة للمستخدمين النهائيين.
تخيل عملية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي كجلسة تدريب لموسيقي، حيث كلما تدرب أكثر، كلما أتقن أغنية أو سلمًا موسيقيًا. الفرق الوحيد هنا هو أن الآلات يجب أن تتعلم أولاً ما هي الآلة الموسيقية. تمامًا مثل الموسيقي الذي يستفيد من ساعات لا تحصى قضاها في التدرب على المسرح، يوفر نموذج الذكاء الاصطناعي تجربة مثالية للمستهلكين عند نشره.
اقرأ أيضًا:نائب أمريكي يقترح قانونًا يلزم شركات الذكاء الاصطناعي بالكشف عن بيانات التدريب
اقرأ أيضًا:شراكات بيانات OpenAI للتدريب العالمي للذكاء الاصطناعي
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 مُوسومة. في التعلم الخاضع للإشراف، تتضمن بيانات التدريب بيانات الإدخال، مثل الصور أو النصوص، وتسميات أو تعليقات المخرجات المرتبطة 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 لا يتم تسمية البيانات. بدلاً من ذلك، يُترك للخوارزمية حرية العثور بنفسها على الأنماط والعلاقات في البيانات. غالبًا ما تُستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف للتجميع، أو اكتشاف الشذوذ، أو تقليل الأبعاد.
3.مجموعات بيانات التعلم المعزز
التعلم المعززهو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات بناءً على ردود الفعل 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 لسؤال لماذا نحتاج إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لتطوير نموذج هي أنه بدونها، لن تعرف الآلات حتى ما تفهمه في المقام الأول. مثل الفرد المدرب على مهنة محددة، تحتاج الآلة إلى مجموعة من المعلومات لأداء وظيفة معينة وتقديم نتائج مقابلة.
لنأخذ مثال السيارات ذاتية القيادة. تأتي التيرابايتات من البيانات في المركبة ذاتية القيادة من أجهزة استشعار متعددة، وأجهزة رؤية حاسوبية، ورادار، وليدار، وغير ذلك الكثير. ستكون كل هذه الكميات الهائلة من البيانات عديمة الفائدة إذا كان نظام المعالجة المركزية للسيارة لا يعرف ماذا يفعل بها.