كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بياناتك الخاصة دون معرفة فنية

لماذا تدرب نماذج الذكاء الاصطناعي على بياناتك

أصبح الآن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بياناتك الخاصة أكثر سهولة من أي وقت مضى. لا تحتاج إلى أن تكون مبرمجًا لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي مخصص يفهم بالضبط سياق عملك أو عملائك أو احتياجاتك المحددة.

الفرق بين استخدام نموذج عام ونموذج تم تدريبه باستخدام بياناتك كبير: فبينما يعرف ChatGPT المعلومات العامة، فإن النموذج الذي تم تدريبه باستخدام بياناتك يعرف سياساتك وسوقك وعملياتك الداخلية ولغتك. تكتسب الشركات ما بين 30% إلى 50% من الكفاءة التشغيلية من خلال تنفيذ الذكاء الاصطناعي المدرب باستخدام بياناتها الخاصة.

يمكن الآن للوكالات الصغيرة والاستشاريين والمستقلين والشركات الصغيرة أتمتة المهام المتكررة وتحسين خدمة العملاء وإنشاء محتوى أكثر صلة واتخاذ قرارات أسرع.

منصات بدون كود لتدريب الذكاء الاصطناعي

لقد ألغت الأنظمة الأساسية التي لا تحتوي على تعليمات برمجية الحاجة إلى البرمجة. فهي توفر واجهات مرئية وتدفقات بديهية حيث تقوم بتحميل البيانات وتكوين المعلمات الأساسية وفي دقائق يكون لديك نموذج وظيفي.

آلة جوجل القابلة للتعليم

آلة Google القابلة للتعليم مجانية ومثالية للمبتدئين. يمكنك تدريب العارضات على التعرف على الصور أو الأصوات أو الأوضاع. ما عليك سوى تحميل 50 إلى 100 مثال لكل فئة يتعلمها النموذج بمفرده. تستخدم العديد من الشركات الصغيرة هذا لتصنيف المنتجات أو اكتشاف العيوب في الصور أو التعرف على السلوكيات في مقاطع الفيديو. بعد التدريب، تحصل على رمز يمكنك دمجه في أي موقع ويب.

مايكروسوفت أوتل

يقوم Microsoft Azure AutoML بأتمتة عملية تحديد النماذج وضبطها بالكامل. يمكنك تحميل ملف CSV ببياناتك، وتحديد العمود الذي تريد التنبؤ به، ويختبر النظام العشرات من الخوارزميات تلقائيًا، مما يؤدي إلى إرجاع أفضل نتيجة.

احتضان مساحات الوجه

لقد أدى Hugging Face إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. يمكنك ضبط نماذج اللغة والرؤية (ضبطها بدقة) دون كتابة التعليمات البرمجية. توفر المنصة قوالب جاهزة؛ ما عليك سوى التكيف مع بياناتك ونشرها في دقائق. يستخدم الكثيرون هذا لروبوتات الدردشة وتصنيف النصوص وتحليل المشاعر.

إعداد بياناتك للتدريب

تعتمد جودة التدريب كليًا على جودة البيانات. تأتي البيانات السيئة، وتظهر التنبؤات السيئة. ولذلك فإن إعداد البيانات هو الخطوة الأكثر أهمية والأكثر إهمالاً في كثير من الأحيان.

التحصيل والتنظيم

ابدأ بجمع الأمثلة ذات الصلة بالمشكلة التي تريد حلها. إذا كنت تقوم بتدريب نموذج لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني على أنها رسائل غير مرغوب فيها أو مشروعة، فقم بجمع 500 إلى 1000 مثال من كل نوع. إذا كان الأمر يتعلق باكتشاف عيوب المنتج، فقم بتصوير ما لا يقل عن 200 منتج جيد و200 منتج معيب من زوايا وإضاءات مختلفة.

تنظيم بياناتك في مجلدات منطقية أو في ملف منظم (CSV أو Excel أو JSON). بالنسبة للبيانات الجدولية، يعد كل صف مثالًا وكل عمود عبارة عن ميزة. بالنسبة للصور، ضعها في مجلدات فرعية مسماة حسب الفئة التي تمثلها.

التنظيف والموازنة

إزالة الأمثلة المكررة أو غير الكاملة أو الخاطئة بشكل واضح. إذا قمت بتدريب نموذج يحتوي على 900 مثال من فئة و100 من فئة أخرى، فسوف يتعلم تفضيل فئة الأغلبية. من الناحية المثالية، يجب أن يكون لديك كميات مماثلة: إذا لم تتمكن من ذلك، فإن العديد من المنصات تقدم خيارات الترجيح أو التعزيز التلقائي (الإنشاء الاصطناعي لأمثلة الأقلية).

توحيد التنسيقات: جميع الصور بنفس الحجم والتنسيق، وجميع النصوص بنفس التشفير، والتواريخ بنفس النمط. التفاصيل الصغيرة مثل هذه تصنع الفرق بين النموذج الذي يعمل والنموذج الذي يفشل.

التقسيم إلى مجموعات

قم دائمًا بتقسيم بياناتك إلى ثلاثة أجزاء: التدريب (70%)، والتحقق من الصحة (15%)، والاختبار (15%). التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه النموذج، ويقوم التحقق من الصحة بضبط المعلمات الفائقة (الإعدادات)، ويقوم الاختبار بتقييم الأداء الفعلي. تقوم الأنظمة الأساسية التي لا تحتوي على تعليمات برمجية بذلك تلقائيًا، ولكن فهم المفهوم يساعدك على تقييم ما إذا كانت النتيجة منطقية.

خطوة بخطوة عملية: البدء اليوم

1. اختر مشكلتك

إنه ليس "تحسين الأعمال"؛ إنه "تصنيف مراجعات العملاء على أنها إيجابية أو سلبية" أو "اكتشاف متى من المحتمل جدًا أن يقوم العميل بإلغاء الاشتراك".

2. جمع البيانات المثالية

اجمع ما بين 100 إلى 1000 مثال لما تريد التنبؤ به. إذا كان لديك سجل بيانات (رسائل البريد الإلكتروني القديمة، الصور القديمة، السجلات)، استخدمه. إذا لم تقم بذلك، قم بإنشاء: منتجات الصور الفوتوغرافية، واطلب من العملاء أمثلة، واستخدم البيانات العامة ذات الصلة. الجودة أكثر من الكمية؛ 200 مثال مختار جيدًا يتجاوز 2000 مثال عشوائي.

3. الترتيب بالتنسيق القياسي

لتصنيف النص: ملف مكون من عمودين (نص، فئة). بالنسبة للصور: المجلدات المسماة حسب الفئة الموجودة بالداخل. للحصول على البيانات الرقمية: CSV مع أعمدة ذات علامات جيدة. تحقق من القيم المفقودة وقرر ما إذا كنت تريد الإزالة أو الملء بالمتوسط/الوسيط.

4. اختر المنصة

للمبتدئين: Google Teachable Machine (صور/أصوات) أو Hugging Face (نصوص). للحصول على البيانات الجدولية: Azure AutoML أو Google Cloud AutoML. إنشاء حساب مجاني، وقراءة الوثائق السريعة (15 دقيقة) وتجربتها.

5. تحميل البيانات وتكوينها

قم بتحميل الملف أو المجلدات وفقًا لطريقة النظام الأساسي. قم بتعيين العمود الذي يمثل الهدف (ما تريد التنبؤ به) ودع النظام يعالج. تُظهر معظم الأنظمة الأساسية التقدم في الوقت الفعلي.

6. تقييم النتائج

بعد التدريب، تحصل على الدقة (نسبة الزيارات). إذا كانت النسبة أعلى من 80%، فهي جيدة لمعظم الحالات الحقيقية. أقل من 70%، قم بمراجعة بياناتك: قد تكون هناك نسخ مكررة أو بيانات ذات علامات خاطئة أو فئات غير متوازنة.

7. الاختبار والتنفيذ

استخدم القالب في الإنتاج. تقدم المنصة عنوان URL أو رمزًا تقوم بدمجه في موقع الويب أو التطبيق أو النظام الخاص بك. مراقبة الأداء في الأيام الأولى: العالم الحقيقي يختلف عن بيانات التدريب، لذا فإن إدراك المشكلات يساعد على إجراء تحسينات سريعة.

الأخطاء الشائعة وكيفية تجنبها

إن تدريب نموذج دون الوقوع في المخاطر الشائعة يوفر أسابيع من إعادة العمل. الخطأ الأكبر هو استخدام بيانات التمرين الممزوجة ببيانات الاختبار: سوف تقوم بقياس الدقة المتضخمة التي لا تعكس الأداء الفعلي.

خطأ آخر متكرر: الخلط بين الارتباط والسببية. إذا كان النموذج الخاص بك يتنبأ بأن العملاء الذين لديهم ألقاب من أصل معين يلغون أكثر، فليس ذلك لأن اللقب يسبب الإلغاء؛ وذلك لأن عوامل أخرى (الموقع، الدخل، اللغة) مرتبطة. تجنب تدريب النموذج على البيانات التي تسبب التحيز التمييزي.

كما لا يتجاهل انحراف البيانات. قد يفشل النموذج الذي تم تدريبه باستخدام بيانات 2022 في عام 2024 إذا تغير سلوك المستخدم. مراقبة الدقة بشكل مستمر وإعادة التدريب كل 3 إلى 6 أشهر باستخدام البيانات المحدثة.

الخطوات التالية والتطوير المستمر

بعد أن يعمل النموذج الأول، قم بالتوسيع. أضف المزيد من البيانات، وقم بتجربة منصات مختلفة، وقم بزيادة التعقيد. يمكن للنموذج الذي بدأ بسيطًا أن يتطور إلى نظام كامل يقوم بأتمتة 40% من عملك التشغيلي.

فكر في تدريب نماذج متعددة لمهام مختلفة. قد يكون لدى وكالة التسويق نموذج واحد لتصنيف العملاء المحتملين، وآخر لإنشاء العناوين الرئيسية، وآخر للتنبؤ بشكل أفضل بأوقات النشر.

انضم إلى المجتمعات عبر الإنترنت: منتديات تعانق الوجه، ومواقع الذكاء الاصطناعي الفرعية، والدورات التدريبية على YouTube. التعلم من تجارب الآخرين يسرع من إتقانك. معظم الموارد مجانية وعملية.