Artificial intelligence (AI) is rapidly becoming a staple in today’s society, with every industry using it to interpret datasets more quickly. But what exactly is an AI model and how does it help you with decision-making? 

‍

AI models are everywhere — in fact, 86% of IT leaders expect generative AI, for example, to be vital to their company in the near future. It’s a very useful tool, one that mimics human intelligence to make predictions and find patterns in input data. 

لكن يجعلك تتساءل: ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي؟ 

This is a question we’ll try to answer in this guide. Dive in to discover what an AI model is, how it works, and some of the most popular types of models. 

ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي؟

An AI model is a computer program trained on specific algorithms that help it replicate human intelligence to make predictions, find patterns, and make decisions. 

Think of all the AI-powered chatbots that have recently appeared. They use various AI models to have conversations with humans and answer questions the user types into a text box. 

In a nutshell, while you don’t interact with the AI model directly, it’s actually powering the chatbot and helping it make decisions autonomously using the training data the developers feed into it. 

The purpose of artificial intelligence models is to do specific tasks and automate decision-making workflows. 

Now that you know what an AI model is, let’s discuss how it differs from machine learning and deep learning. 

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي، وتعلم الآلة، وتعلم العمق؟

الذكاء الاصطناعي، تعلم الآلة، تعلم العمق - كلهم يبدو أنهم متشابهون، أليس كذلك؟ Wrong! ❌ 

It’s a common misconception that these tools are interchangeable but there’s a slight difference between AI and a machine learning model. 

Artificial Intelligence (AI)

Artificial intelligence is a computer science field that focuses on developing software or machines that simulate human intelligence. AI-powered apps can usually do all kinds of tasks, such as translating content into other languages or generating art and images. 

Don’t worry — it’s not yet at the human brain’s level but it can analyze huge volumes of data faster than a data scientist can. That’s why it often outclasses humans in the data science field. 

Machine Learning (ML)

Machine learning is a branch of AI, possibly one of the biggest. It focuses on helping AI software imitate the way humans learn, through algorithms and datasets. 

Generally, ML models can learn from data on their own which helps them make accurate predictions (called unsupervised learning). But you can also train the algorithm with specific data in a process named supervised learning. 

A good example is any streaming service’s recommendations. They use ML to analyze what a user often watches and offer similar suggestions. 

Deep Learning (DL)

Deep learning is a subset of machine learning that teaches computers to process data by mimicking human neural networks. Basically, DL simulates the brain’s decision-making power to make predictions and recognize data patterns.

This is commonly seen in healthcare, especially in image recognition, as it helps detect diseases in MRIs more easily. Besides, it works to improve its accuracy over time.

***

Okay, we’ve established what artificial intelligence, machine learning, and deep learning are. 

Let’s return to AI models and see how they work. 

كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي؟

As we’ve already discussed, AI models use multiple algorithms to make predictions and understand patterns in data. It cannot work without these algorithms. 

Basically, developers train the AI model to mimic how a human brain sends information through neurons. But they’re not called neurons, just layers. And we can distinguish between different types of layers: 

• Input layer — Here’s where data enters. 
• Hidden layer — This hidden layer processes data and moves it to other layers. 
• Output layer — The output layer spits out the final result. 

In general, AI models learn from thousands of open-source data items to generate an answer. Unless you teach them, they won’t know the answer to your question. That’s why you can also categorize AI models by intelligence. Which means that the more data they learn from, the more complex they’ll be. 

With this information in mind, let’s talk about discriminative and generative models. 

Discriminative vs. generative models

You can classify machine learning models into two categories: discriminative and generative. 

A generative model is a computer vision model that learns data patterns in an attempt to generate similar output. It forecasts the probability of what the next word will be based on what it has seen before. 

By making correlations, the generative model can generate highly probable outputs. It can either offer autocomplete suggestions or generate entirely new text. You might think that using generative AI is wrong, but 78% of executive leaders believe that the benefits of generative AI outweigh the risks — you can do more in less time, with less effort. 

Examples include transformers, which you can use to identify how different elements in a dataset influence one another. Or diffusion models that apply Gaussian noise to destroy training data and recover it. 

Discriminative models, on the other hand, are algorithms that focus on distinguishing between different categories or classes of data. They don’t model each class individually; instead, they learn the boundaries that separate those classes. 

ما الغرض من ذلك؟ Well, to predict the probability of data belonging to a certain class. 

Think of apps like spam detection. The discriminative model classifies emails as spam based on their content. 

***

After making the distinction between these models, let’s talk about the different types of AI models. 

ما هي الأنواع المختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعي؟

Everyone uses AI models nowadays, no matter the industry. 

However, there are various types of AI models with different use cases. In the next paragraphs, let’s explore what each type does and how they optimize your flows. 

Foundation models

Foundation models are pre-trained ML models that perform a wide range of tasks, including answering questions, text generation, writing code, and summarization. 

People mostly use these trained models for self-driving learning, meaning that anyone can use such tools to learn something new or do homework, for example.

Think of platforms such as OpenAI’s ChatGPT, which uses foundation models for different use cases. 

Large language models (LLMs)

LLMs are deep learning models that understand and interpret language to generate text and converse like a human using natural language processing (NLP). 

Being trained on huge datasets (hence the ‘large’) LLMs can predict the next word in a sentence or phrase. هذا يمنحهم المرونة والقابلية للتوسع اللازمة لأداء مهام متنوعة، مثل ترجمة اللغة، وتوليد ردود شبيهة بالبشر، إلخ. 

يمكنك العثور على نماذج اللغة الكبيرة في خدمة العملاء، حيث يمكنها اكتشاف مشاعر العملاء من خلال تحليل المشاعر. من خلال تحليل النشاط على وسائل التواصل الاجتماعي أو المراجعات عبر الإنترنت، يمكنك فهم كيفية إدراك الناس لعلامتك التجارية بشكل أفضل، حتى تتمكن من تحسين منتجاتك وخدماتك. 

الشبكات العصبية

فكر في الشبكات العصبية كالعصبونات في الدماغ البشري؛ فهي ما تستند إليه هذه النماذج التعلم الآلي. بصورة عامة، هي مجموعة من العقد المتصلة التي تعالج بيانات المدخلات وتقوم بعمل توقعات بناءً على هذه البيانات. 

هناك أنواع متعددة من الشبكات العصبية، بما في ذلك: 

• الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية (FNNs) — أبسط شكل من أشكال الاتصال العصبي. 
• الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) — مناسبة للبيانات الشبكية. 
• الشبكات العصبية التنافسية (GANs) — تتكون من شبكات عصبية عامة ومميزة. 
• شبكات الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTMs) — تعالج مشكلة تلاشي التدرج. 
• الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) — رائعة للبيانات المتسلسلة. 

هذه النماذج جيدة للتعرف على الصور، والفيديو، والكلام، والترجمة الآلية، وألعاب الفيديو، إلخ. 

النماذج متعددة الوسائط

تستخرج النماذج متعددة الوسائط المعلومات من أنواع مختلفة من البيانات، مثل الصور، والصوت، والفيديو، وحتى الكلام. إنها "ترى" المدخلات المرئية من خلال رؤية الحاسوب وتحصل على المعلومات منها. 

في الوقت الحاضر، أصبحت معظم نماذج الأساس متعددة الوسائط. على سبيل المثال، ChatGPT لا يرد فقط على المطالبات النصية، بل يمكنه أيضًا التعرف على المعلومات من الصور. 

يمكنك أيضًا أن تعتبر بعض أدوات توليد النص إلى صورة كنماذج ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط.

لماذا تعتبر هذه الميزة مفيدة؟ لأنها يمكن أن تولد نتائج أفضل وتساعدك في الحصول على أفضل إجابة ممكنة. 

أشجار القرار

أشجار القرار هي مخططات تدفق تقسم البيانات إلى مجموعات فرعية بناءً على إجابة سؤال سابق. فكر فيها كشجرة. كل عقدة تمثل قرارًا بناءً على ميزة، بينما تمثل فرعًا نتيجة ذلك القرار. ثم، في نهاية الفرع، لديك ورقة تحتوي على النتيجة النهائية. 

على سبيل المثال، تستخدم معظم كاشفات البريد العشوائي أشجار القرار لمعرفة ما إذا كانت الرسالة الإلكترونية بريدًا عشوائيًا أم لا. إنها تتصفح الرسالة الإلكترونية وإذا حددت العديد من الكلمات "غير المرغوب فيها"، ستصنفها على أنها بريد عشوائي. 

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك استخدام أشجار القرار لتصنيف العملاء بناءً على تفضيلاتهم وسلوكهم وتاريخ الشراء، إلخ. هذا يساعد المسوقين على تقديم محتوى أكثر تخصيصًا، مما يزيد من التفاعل ويقلل من الفقدان. 

الغابات العشوائية

عندما تجمع بين عدة أشجار قرار، فإنه ينشئ غابة عشوائية. ببساطة، إنه نموذج تعلم يجمع النتائج الفردية والقرارات من أشجار القرار في توقع واحد أكثر دقة. 

أكبر ميزة هي أنها تزيد من دقة توقعاتك. يمكنك استخدامها لتوقع سلوك العملاء واستخدام الرؤى لإنشاء تجارب وتفاعلات أفضل. 

نماذج الانتشار

لقد ذكرنا نماذج الانتشار من قبل، لكننا لم نشرحها بعمق. دعونا نفعل ذلك الآن. 

تعمل نماذج الانتشار عن طريق إضافة "ضجيج" إلى الصور، وكسرها إلى قطع صغيرة يقوم النموذج بتحليلها بعناية لاكتشاف أنماط جديدة. ثم، من خلال "إزالة الضجيج" عن الصورة (العمل بالعكس) يقوم النموذج بإنشاء مجموعات جديدة من الأنماط. 

على سبيل المثال، تريد إنشاء صورة لقطة. يعلم نموذج الانتشار أن القطط لها أجسام صغيرة وشوارب وأقدام. مع هذه المعلومات، يمكن للنموذج إعادة إنشاء هذه الخصائص في صورة جديدة عالية الجودة تمامًا. 

نماذج الانحدار الخطي

الانحدار الخطي هو نوع من نماذج التعلم الآلي المستخدمة عادةً لمعرفة العلاقة بين متغيرات المدخلات والمخرجات. بإيجاز، يحدد ويتنبأ بالعلاقة الخطية بين متغيرين. 

على سبيل المثال، إنه نموذج رائع لمحللي المخاطر الذين يريدون معرفة أين قد يكونون عرضة للخطر. 

نماذج الانحدار اللوجستي

الانحدار اللوجستي هو نموذج إحصائي مستخدم على نطاق واسع يركز على حل مشاكل التصنيف الثنائي بناءً على واحدة أو أكثر من المتغيرات. هذا يترجم إلى استخدام المتغيرات المستقلة لقياس وتقدير فرص حدوث حدث معين. 

يمكنك غالبًا العثور على نماذج الانحدار اللوجستي في المجال الطبي، حيث يستخدمها الباحثون لفهم العوامل التي تؤثر على مرض ما. هذا يؤدي إلى تطوير اختبارات أكثر دقة. 

***

آخر ما في قائمتنا هو تقديم نصائح حول كيفية تطوير نموذج ذكاء اصطناعي مخصص. دعونا نتناول الخطوات في القسم التالي. 

كيفية تطوير نموذج ذكاء اصطناعي مخصص

مع التقدم الأخير في التكنولوجيا، هناك الكثير من الأدوات الجيدة التي يمكنك استخدامها لبناء نموذج ذكاء اصطناعي متطور بنفسك، مثل TensorFlow، وVertex AI، أو PyTorch. مع نموذج ذكاء اصطناعي، يمكنك دفع الابتكار عابرًا ومن ثم اتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

للشروع في ذلك، إليك بعض الخطوات التي يجب عليك اتباعها: 

1. تحديد أهدافك — ماذا تحاول تحقيقه مع نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص؟ هل تريد تحسين خدمة العملاء الخاصة بك أو توليد نصوص بشكل أسرع؟ تأكد من تحديد أهداف واضحة ت لبي احتياجات عملك. 
2. جمع البيانات — نموذج الذكاء الاصطناعي جيد فقط مثل البيانات التي تعطيها له. كلما قمت بتغذيته بالمزيد، كان أفضل في الإجابة على الأسئلة. حدد الخوارزميات المناسبة واختر مجموعات البيانات التي تعكس حالات استخدامك. 
3. بناء الهيكل — لدى معظم الأدوات واجهة مستخدم سهلة الاستخدام يمكنك استخدامها لإنشاء النظام الذكي الاصطناعي. قد تحتوي حتى على دروس وإرشادات لمساعدتك في إعداد التكوينات الصحيحة. 
4. تدريب النموذج — تتطلب هذه الخطوة تدريب النموذج والتأكد من أن ما يتعلمه صحيح. راقب التقدم عن كثب وضعه على المسار الصحيح إذا انحرف. 
5. التحقق والنشر — عندما تكون كل الأمور جاهزة وقمت باختبار النموذج، يمكنك دمجه في إطار عمل عملك. تأكد من مراقبة أدائه دائمًا وتحديثه بانتظام، لأنه أمر حيوي للحفاظ على دقة النموذج وملاءمته. وقم بضبطه حتى الكمال. 

تهانينا! لقد وصلت إلى نهاية المقالة. دعونا نقول كلمات وداعنا. 

الأمر متروك لك

مع ظهور الذكاء الاصطناعي يأتي تحدٍ كبير: اتخاذ قرار بشأن أي أداة ذكاء صناعي يجب استخدامها لتبسيط عملياتك وأتمتة الكثير من المهام المملة واليدوية.

يمكننا تسهيل الأمر عليك من خلال تقديم جورو، منصة ذكاء اصطناعي مؤسسي تربط بين جميع تطبيقاتك، والدردشات، والمستندات في مكان واحد وتقدم إجابات فورية لجميع استفسارات المستخدمين. 

انظر ماذا يقول الناس عن جورو: 

“الميزة البارزة في Guru هي المكتبة المركزية حيث يمكن الوصول بسهولة إلى جميع المواد المعتمدة في مكان واحد. هذا الإعداد يعزز سهولة الاستخدام، حيث يمكنني بسرعة تمييز ومتابعة المجموعات ذات الصلة بقسمي.” 

سجل الآن وجربه اليوم. 

‍