ساخت هوش مصنوعی – آموزش کامل رایگان + نمونه پروژه

هیچ چیزی به جز توصیف پروژه در فاز کشف وجود ندارد، کسب و کار و درک دادهها به توسعه دهندگان کمک میکند تا مشکلات را بشناسند و راه حلی برای آنها بیابند. در ساخت چت باتها از روشهای ساخت هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی یا همان NLP استفاده شده است تا الگوریتمها و کامپیوترها بتوانند تعاملهای انسانی را به وسیله زبانهای مختلف درک و دادهها را پردازش کنند. با در نظر گرفتن مراحل اول تا چهارمی که توضیح داده شدند، این نتیجه به دست میآید که سازمانها و ذینفعال پروژه ترجیح میدهند پروژهای را شروع و پیادهسازی کنند که برای آنها کاملاً تفسیر و توضیح داده شده باشد. زبان R در حوزههای مالی، زیستشناسی، جامعهشناسی و پزشکی یکی از زبانهای استاندارد اصلی به شمار میرود. Alexa یکی از انواع این نوع رباتها یا همان چت باتها به حساب میآید. با استفاده از روشهای هوش مصنوعی میتوان انواع تغییرات را از جمله «تقویت» (Enhancement)، «فشردهسازی» (Compression)، «دستهبندی» (Classification)، «تشخیص اشیا» (Object Detection) و بسیاری موارد دیگر را روی تصاویر و ویدیوها انجام داد. بنابراین، تعیین معیارهای موفقیت و انتخاب گزینهای که بیشترین تطابق را با اهداف مشتری دارد، برای پروژه مسئلهای ضروری به حساب میآید. این لایه، یکی از سادهترین نوع لایههای شبکه عصبی به حساب میآید.

کاهش خطاهای انسانی یکی دیگر از مزایای هوش مصنوعی در کارهای روزمره است. به دلیل عملکرد مناسب هوش مصنوعی در سازمانهای مالی، در سال ۱۳۹۹ شمسی (۲۰۲۰ میلادی) تعداد سازمانهایی که از هوش مصنوعی برای جلوگیری از کلاهبرداریهای مالی استفاده کردند، حدود ۷۰ درصد نسبت به سال قبل از آن افزایش یافته است. در بخشهای پایانی به معرفی برخی از پروژههایی در زمینههای پردازش زبان طبیعی، پردازش تصویر، سیستمهای توصیهگر و سایر موارد پرداخته شد که میتوان با استفاده از آنها به ساخت هوش مصنوعی در موقعیتهای گوناگون پرداخت. سیستمهای مبتنی بر تکنولوژیهای جدید مانند یادگیری عمیق میتوانند کیفیت «تصمیمگیری» (Decision-Making) کسب و کارها را بهبود دهند. گوگل کولب ابزار گوگلی است که برنامهها، فریم ورکها، کتابخانهها و همه موارد مورد نیاز برای یک پروژه هوش مصنوعی را از قبل و به صورت نصب شده، دارد. یادگیری ماشین زیر مجموعهای از هوش مصنوعی است که به ساخت الگوریتمهای مبتنی بر یادگیری ارتباط دارد.

پلتفرم «یادگیری ماشین آمازون» (Amazon Machine Learning): خدمات این پلتفرم به ساخت، آموزش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین با هر پیچیدگی کمک میکنند. الگوریتمهای یادگیری نظارتی بسیاری وجود دارند که برای مثال میتوان به «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM)، «رگرسیون لجستیک» (Logistic Regression)، «جنگل تصادفی» (Random Forest)، «دسته بند بیز ساده» (naïve Bayes Classification) و سایر موارد اشاره کرد. پایتون الگوریتمهای خاصی ارائه میدهد که در برنامه نویسی استاندارد وجود ندارند. در انتها، مباحث یادگیری ماشین با مثالهای متعددی در زبان پایتون ارائه شدهاند. همچنین نمونههایی از کاربردهای اخیر آنها در حوزههای گوناگون، بررسی شده است. در ادامه مقاله «ساخت هوش مصنوعی» به بررسی چند پروژه ساده برای درک بهتر ساخت هوش مصنوعی در پروژههای گوناگون پرداخته شده است. آموزش و بازآموزی مدل رویکردی اساسی در ساخت یک سیستم هوش مصنوعی فعال به حساب میآید؛ زیرا طبیعی است که در صورت عدم دستیابی به دقت مورد نظر، دانشمندان داده ناچار به آموزش مجدد الگوریتم خواهند شد. اگر مدل با دورههای بیشتری آموزش ببیند، دقت مدل تا یک نقطه خاص به صورت صعودی افزایش پیدا میکند. با این حال، اگر سیستم خودران خودرویی آموزش مناسبی نداشته باشد، ممکن است باعث ایجاد خطرات و تصادف بشود.

اگر دقت مدل در مجموعه داده تست حدود ۷۵ یا ۸۵ درصد بود، احتمالاً «بیشبرازش» (Overfitting) در آن رخ داده است. Overfitting زمانی اتفاق میافتد که مدل به جای یادگیری، نمونههای مجموعه داده آموزش را حفظ کند و فقط برای دادههای آموزش دقت بالایی نشان دهد. تا قبل از این بخش، مدل به مجموعه دادههای پروژه دسترسی نداشته است. همچنین هوش مصنوعی به حل مسائل خاص و سخت کمک میکند. همچنین در بخش دفاعی یک سیستم میتوان برای افزایش امنیت از سیستم تشخیص چهره استفاده کرد. ابتدا بخش بعدی به شرح پروژه تشخیص دست خط اعداد انگلیسی اختصاص داده میشود. در ادامه این بخش به برخی مثالهایی از استفاده هوش مصنوعی در حوزههای گوناگون پرداخته میشود. در حوزههای «مالی» (Finance) نیز چت باتها مورد استفاده قرار میگیرند. بنابراین، ایده حل مسئله، بخشهای مهم از نظر کاربران و ارزش اولیه در مرحله اول ساخت هوش مصنوعی معمولاً مورد بررسی قرار میگیرند. هنگامی که تصمیم استفاده از روشهای هوش مصنوعی گرفته شد، باید یک بررسی مناسب از کل پروژه انجام شود و سطح معیارهایی مانند «دقت» (Accuracy) مورد بررسی قرار بگیرد و بقیه اعضای پروژه اعلام شود. از چت باتها در پشتیبانی فناوری اطلاعات یا همان «IT Helpdesk» استفاده میشود.

اگر از نوشتن این مطلب لذت بردید و مطمئنا می توانید اطلاعات بیشتری در مورد مجله خبری fudzilla لطفا از صفحه ما بخواهید.