شركة نهج الذكاء الاصطناعي AI Approach
Photo
وأنت تتحدث مع صديقك عن أحد المشاهير أو عن موضوع معين هل صادفتك ظهور مقترحات عن الموضوع ذاته بوسائل التواصل الاجتماعي 😮؟
ليس هذا فحسب !
هل تساءلت كيف يتم معرفة المنشورات ذات المحتوى غير اللائق وحضرها؟🚫
في الواقع كل ذلك يحدث باستخدام الذكاء الاصطناعي وأصبح استخدامه غاية في الأهمية،
لأن وسائل التواصل لم تقتصر على أن تكون وسيلة تواصل بالأهل والأصدقاء بل أصبحت أداة ناجحة وفعالة للتسويق والتجارة حيث أصبح من الممكن تتبع سلوكيات الجمهور وتحليل أداء الحملات الترويجية ومدى نجاحها📊
يُستخدم تعلم الآلة Machine learning
بشكل مركز في وسائل التواصل الاجتماعي إليكم بعض الخوارزميات المستخدمة :
▪️ تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):
وبواسطتها يتم تحليل الآراء والعواطف لاستنتاج الميول الظاهر على البيانات المحللة، وتصنيفها إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة، باستخدام هذه الخوارزمية يمكن لوسائل التواصل تحديد انطباعات مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي وذلك من خلال جمع بياناتهم وثم تحليلها وتصنيفها. مثل تحليل تعليقات المستخدمين على منشور إعلاني لتحديد آراء المستخدمين حول الإعلان أو الجهة المعلنة.
▪️ محرك التوصية أو الاقتراحات (Recommendation Engine):
محرك التوصية هو نوع من أدوات تصفية البيانات التي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي للتوصية بالعناصر الأكثر صلة لمستخدم أو عميل معين، ويعمل على مبدأ إيجاد الأنماط في بيانات سلوك المستهلك ، والتي يمكن جمعها ضمنيًا أو بشكل صريح.
▪️ التعرف على الوجه (Facial Recognition):
يمكن تحديد الأشخاص في الصور أو مقاطع الفيديو المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي من خلال مطابقة الوجوه بالنماذج الرقمية للوجوه المخزنة في قواعد بيانات المنصة. يحتوي Facebook على أكثر من مليار من هذه النماذج ولكن يقال أنها ستتخلص منها بعدما قامت Facebook بإنشاء الشركة الأم Meta وضم Facebook تحتها.
▪️ الاستهداف الدقيق (Microtargeting):
يتم تطبيق استراتيجية الاستهداف الدقيق بواسطة تعلم الآلة، حيث يتم استخدام بيانات المستهلك والتركيبة السكانية لتحديد اهتمامات أفراد معينين أو مجموعة صغيرة جدًا من الأفراد المتشابهين في التفكير والتأثير على أفكارهم وأفعالهم من خلال استهدافهم بإعلانات تسويقية في وسائل التواصل الاجتماعي تتناسب مع فئتهم.
المصادر:
https://theconversation.com/facebook-will-drop-its-facial-recognition-system-but-heres-why-we-should-be-sceptical-171186
https://contentmarketinginstitute.com/articles/models-tools-social-media
https://youtu.be/sGuqrmDRQAc
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_club
#your_path_to_ai
#AI
ليس هذا فحسب !
هل تساءلت كيف يتم معرفة المنشورات ذات المحتوى غير اللائق وحضرها؟🚫
في الواقع كل ذلك يحدث باستخدام الذكاء الاصطناعي وأصبح استخدامه غاية في الأهمية،
لأن وسائل التواصل لم تقتصر على أن تكون وسيلة تواصل بالأهل والأصدقاء بل أصبحت أداة ناجحة وفعالة للتسويق والتجارة حيث أصبح من الممكن تتبع سلوكيات الجمهور وتحليل أداء الحملات الترويجية ومدى نجاحها📊
يُستخدم تعلم الآلة Machine learning
بشكل مركز في وسائل التواصل الاجتماعي إليكم بعض الخوارزميات المستخدمة :
▪️ تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):
وبواسطتها يتم تحليل الآراء والعواطف لاستنتاج الميول الظاهر على البيانات المحللة، وتصنيفها إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة، باستخدام هذه الخوارزمية يمكن لوسائل التواصل تحديد انطباعات مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي وذلك من خلال جمع بياناتهم وثم تحليلها وتصنيفها. مثل تحليل تعليقات المستخدمين على منشور إعلاني لتحديد آراء المستخدمين حول الإعلان أو الجهة المعلنة.
▪️ محرك التوصية أو الاقتراحات (Recommendation Engine):
محرك التوصية هو نوع من أدوات تصفية البيانات التي تستخدم خوارزميات التعلم الآلي للتوصية بالعناصر الأكثر صلة لمستخدم أو عميل معين، ويعمل على مبدأ إيجاد الأنماط في بيانات سلوك المستهلك ، والتي يمكن جمعها ضمنيًا أو بشكل صريح.
▪️ التعرف على الوجه (Facial Recognition):
يمكن تحديد الأشخاص في الصور أو مقاطع الفيديو المنشورة على وسائل التواصل الاجتماعي من خلال مطابقة الوجوه بالنماذج الرقمية للوجوه المخزنة في قواعد بيانات المنصة. يحتوي Facebook على أكثر من مليار من هذه النماذج ولكن يقال أنها ستتخلص منها بعدما قامت Facebook بإنشاء الشركة الأم Meta وضم Facebook تحتها.
▪️ الاستهداف الدقيق (Microtargeting):
يتم تطبيق استراتيجية الاستهداف الدقيق بواسطة تعلم الآلة، حيث يتم استخدام بيانات المستهلك والتركيبة السكانية لتحديد اهتمامات أفراد معينين أو مجموعة صغيرة جدًا من الأفراد المتشابهين في التفكير والتأثير على أفكارهم وأفعالهم من خلال استهدافهم بإعلانات تسويقية في وسائل التواصل الاجتماعي تتناسب مع فئتهم.
المصادر:
https://theconversation.com/facebook-will-drop-its-facial-recognition-system-but-heres-why-we-should-be-sceptical-171186
https://contentmarketinginstitute.com/articles/models-tools-social-media
https://youtu.be/sGuqrmDRQAc
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_club
#your_path_to_ai
#AI
هل الذكاء الاصطناعي هو تعلم الآلة؟ 🤔
يحصل عادةً خلط بين المصطلحات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، ويصعب التفريق بينهم وفهمهم 🌪
في هذا المنشور سنوضح أشهر فروع علم الذكاء الاصطناعي، والذي يعمل كالمظلة يضم تحته العديد من العلوم الفرعية ⛱
ومن ضمنها تعلم الآلة (Machine Learning)
فتعالوا نتعرف على أشهر فروع الذكاء الاصطناعي 🚀
AI Approach Blogger: shefaa
المراجع:
https://www.intelligentautomation.network/decision-ai/news/a-basic-guide-to-ai
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_club
#your_path_to_ai
#ذكاء_اصطناعي #تعلم_الآلة #MachineLearning #ML #AI #ArtificialIntelligence
يحصل عادةً خلط بين المصطلحات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، ويصعب التفريق بينهم وفهمهم 🌪
في هذا المنشور سنوضح أشهر فروع علم الذكاء الاصطناعي، والذي يعمل كالمظلة يضم تحته العديد من العلوم الفرعية ⛱
ومن ضمنها تعلم الآلة (Machine Learning)
فتعالوا نتعرف على أشهر فروع الذكاء الاصطناعي 🚀
AI Approach Blogger: shefaa
المراجع:
https://www.intelligentautomation.network/decision-ai/news/a-basic-guide-to-ai
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_club
#your_path_to_ai
#ذكاء_اصطناعي #تعلم_الآلة #MachineLearning #ML #AI #ArtificialIntelligence
شركة نهج الذكاء الاصطناعي AI Approach
Photo
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي توقع نتيجة مباراة⚽️ اليمن 🇾🇪والسودان 🇸🇩غدا في كأس العرب ؟🤔
وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي دعم طاقم تكنولوجيا كرة القدم في التحليل الفني والتكتيكي واتخاذ القرار ؟🤔
تعال معنا لتكتشف كيف يتم ذلك🏃🤩✌️
كيفية تحليل مباراة كرة قدم⚽️
يمكن تطبيق العديد من تطبيقات تعلم الآلة (ML) على كرة القدم ، وفهم الحالة البدنية والنفسية للاعبين،🤸 واتخاذ القرار خلال المباراة، والتحليل المتقدم لاستراتيجية الفريق المنافس ورؤية «الشكل الهندسي» للفريق أثناء المباراة🥅
واستنتاج هذه المعلومات من مقاطع الفيديو البانورامية للملعب🧑💻 ويتم استخدام اللقطات المأخوذة من الكاميرات التي تتعقب لاعبًا واحدًا 🏃طوال المباراة لتحليل نشاط اللاعب أثناء المباراة ،وتحركاته🤸 والتحكم في الملعب، وبالتالي حساب احتمال أن يتحكم اللاعب في الكرة، إذا كانت في الموقع x، وهكذا
يستخدم تعلم الآلة مقاطع الفيديو الرسمية لأداء المهام التالية:
1- اكتشاف اللاعبين والكرة (detection): خوارزمية قائمة على الشبكة العصبية للتعرف على الكائن داخل الصور لاكتشاف اللاعبين والكرة في ملعب كرة القدم.
2- تتبع فيديو اللاعبين (tracking): نظام تتبع لتعقب كل لاعب على حدة بمرور الوقت.
3- تصنيف اللاعبين (classification): نظام للتمييز بين اللاعبين من الفريق الأول واللاعبين من الفريق المنافس.
4- تحويل المنظور (Perspective transformation): طريقة هندسية لتحسين الدقة في حساب مواقع اللاعبين عن طريق الإحداثيات في الميدان (باستخدام الإحداثيات الديكارتية).
ومن أمثلة تطبيقات هذه التقنيات ما يلي:
1- استكشاف اللاعبين وتقييم نشاط اللاعب، على سبيل المثال، عن طريق النمذجة التي تحسب حيازة الكرة ⚽️
2- التنبؤ بقيم حيازة الكرة ودعم صنع القرار بشأن زيادة الضغط.🏃
3- جمع البيانات المستخلصة من المباراة مع بيانات اللياقة البدنية من اللاعبين لتزويد الطاقم الطبي بالمعلومات🧑⚕️
وهكذا .. فيمكننا استغلال طرق تعلم الآلة (ML) في كرة القدم⚽️ لتوفير أصول تقنية واستراتيجية جديدة للمدربين وفرق كرة القدم.
وفي النهاية، سيقدر الأشخاص😍 الذين يستمتعون بمشاهدة مباريات كرة القدم⚽️ بجودة أفضل للمباراة، وسيستمتعون🤩✌️ أكثر عند تشجيع فرق كرة القدم المفضلة لديهم.😍✌️
إعداد المحتوى: م. عمير
المراجعة والتدقيق: م. شفاء
التصميم: م. عمير
المصادر
https://www.codemotion.com/magazine/ai-ml/ai-football-technical-tactical-analysis/
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_club
#your_path_to_ai
#الذكاءالاصطناعي #مباراة #ai #machinelearning
وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي دعم طاقم تكنولوجيا كرة القدم في التحليل الفني والتكتيكي واتخاذ القرار ؟🤔
تعال معنا لتكتشف كيف يتم ذلك🏃🤩✌️
كيفية تحليل مباراة كرة قدم⚽️
يمكن تطبيق العديد من تطبيقات تعلم الآلة (ML) على كرة القدم ، وفهم الحالة البدنية والنفسية للاعبين،🤸 واتخاذ القرار خلال المباراة، والتحليل المتقدم لاستراتيجية الفريق المنافس ورؤية «الشكل الهندسي» للفريق أثناء المباراة🥅
واستنتاج هذه المعلومات من مقاطع الفيديو البانورامية للملعب🧑💻 ويتم استخدام اللقطات المأخوذة من الكاميرات التي تتعقب لاعبًا واحدًا 🏃طوال المباراة لتحليل نشاط اللاعب أثناء المباراة ،وتحركاته🤸 والتحكم في الملعب، وبالتالي حساب احتمال أن يتحكم اللاعب في الكرة، إذا كانت في الموقع x، وهكذا
يستخدم تعلم الآلة مقاطع الفيديو الرسمية لأداء المهام التالية:
1- اكتشاف اللاعبين والكرة (detection): خوارزمية قائمة على الشبكة العصبية للتعرف على الكائن داخل الصور لاكتشاف اللاعبين والكرة في ملعب كرة القدم.
2- تتبع فيديو اللاعبين (tracking): نظام تتبع لتعقب كل لاعب على حدة بمرور الوقت.
3- تصنيف اللاعبين (classification): نظام للتمييز بين اللاعبين من الفريق الأول واللاعبين من الفريق المنافس.
4- تحويل المنظور (Perspective transformation): طريقة هندسية لتحسين الدقة في حساب مواقع اللاعبين عن طريق الإحداثيات في الميدان (باستخدام الإحداثيات الديكارتية).
ومن أمثلة تطبيقات هذه التقنيات ما يلي:
1- استكشاف اللاعبين وتقييم نشاط اللاعب، على سبيل المثال، عن طريق النمذجة التي تحسب حيازة الكرة ⚽️
2- التنبؤ بقيم حيازة الكرة ودعم صنع القرار بشأن زيادة الضغط.🏃
3- جمع البيانات المستخلصة من المباراة مع بيانات اللياقة البدنية من اللاعبين لتزويد الطاقم الطبي بالمعلومات🧑⚕️
وهكذا .. فيمكننا استغلال طرق تعلم الآلة (ML) في كرة القدم⚽️ لتوفير أصول تقنية واستراتيجية جديدة للمدربين وفرق كرة القدم.
وفي النهاية، سيقدر الأشخاص😍 الذين يستمتعون بمشاهدة مباريات كرة القدم⚽️ بجودة أفضل للمباراة، وسيستمتعون🤩✌️ أكثر عند تشجيع فرق كرة القدم المفضلة لديهم.😍✌️
إعداد المحتوى: م. عمير
المراجعة والتدقيق: م. شفاء
التصميم: م. عمير
المصادر
https://www.codemotion.com/magazine/ai-ml/ai-football-technical-tactical-analysis/
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_club
#your_path_to_ai
#الذكاءالاصطناعي #مباراة #ai #machinelearning
هل تبحث عن مجتمع متخصص في الذكاء الاصطناعي
🔄 لتبادل المعلومات في المجال
⁉️ وللاستفسارات والبحث عن إجابات
🤝 وللتشجيع على تعلم الذكاء الاصطناعي
🧑💻 وللتعرف على كفاءات والانخراط معهم؟
🗣ولمعرفة أوقات عمل الندوات والورشات التعليمية والتعريفية بمجال ال AI؟
لأجل كل ذلك قمنا بتأسيس تجمع وبيئة خصبة لتعلم ونشر الذكاء الاصطناعي
وأنشأنا في #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي مجموعات على فيسبوك وتليغرام وواتساب لدعم مجتمع متخصص في الذكاء الاصطناعي، طموح ومتعاون🤩
للانضمام للمجموعات:
رابط مجموعة فيسبوك:
https://www.facebook.com/groups/569091274928082/
رابط مجموعة تليغرام:
https://t.me/AIApproachClub
رابط مجموعة واتساب:
https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي
🔄 لتبادل المعلومات في المجال
⁉️ وللاستفسارات والبحث عن إجابات
🤝 وللتشجيع على تعلم الذكاء الاصطناعي
🧑💻 وللتعرف على كفاءات والانخراط معهم؟
🗣ولمعرفة أوقات عمل الندوات والورشات التعليمية والتعريفية بمجال ال AI؟
لأجل كل ذلك قمنا بتأسيس تجمع وبيئة خصبة لتعلم ونشر الذكاء الاصطناعي
وأنشأنا في #نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي مجموعات على فيسبوك وتليغرام وواتساب لدعم مجتمع متخصص في الذكاء الاصطناعي، طموح ومتعاون🤩
للانضمام للمجموعات:
رابط مجموعة فيسبوك:
https://www.facebook.com/groups/569091274928082/
رابط مجموعة تليغرام:
https://t.me/AIApproachClub
رابط مجموعة واتساب:
https://chat.whatsapp.com/KqVy4SM9jAJAdA716kz9cg
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي
شركة نهج الذكاء الاصطناعي AI Approach
Photo
مر نهج ذات يوم بجانب أب ومعه ابنه فسأله من يكون🤔؟
قال :انا ذكي وهذا ابني آلي 🤖 فقال له: عساه خيرا أراك شارد الذهن🧐 بم تفكر؟
قال :إنني أفكر كيف من الممكن أن أستطيع تعليم ابني آلي بعض الأشياء التي تجعله قادرًا على سماع توجيهاتي🤨
فأثار ذلك الفضول لدينا لحل مشكلة الأب التي يفكر بها
فجلسنا معه وطلبنا منه أن يعطينا أمثلة عن التوجيهات التي يريد من آلي أن ينفذها🫡
فقال :
أولًا: أريده أن لا يفتح باب المتجر الا للعاملين فقط🤠
ثانيا : لدي سلة برتقال وأريد منه أن يفرز البرتقال🍊حسب وزن كل برتقاله كلًا على حده.
ثالثا : أريد تعليمه كيف يقشر البرتقال🍊؟
فأخبره نهج أنه يستطيع تعليم ابنه آلي من خلال أنواع تعلم الآلة (Machine learning)🤩
فقال ذكي ماهي أنواع تعلم الآلة 🧐؟
أجابه نهج: سنخبرك بها بشكل تطبيقي على التوجيهات السابقة بالترتيب.☝🏻
في الحالة الأولى: يمكنك استخدام أشهر أنواع تعلم الآلة وهو التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning)👨🏻🏫
في هذا النوع ستقوم بإعطاء ابنك آلي صور ومميزات (features) العاملين في المتجر 🏚واسم كل عامل كـ (input) وسيكون الخرج (output) الذي يتوقعه ابنك آلي بأنه سيستطيع تمييز (classification) العامل في المتجر من بين الآخرين. 🥳
وفي الحالة الثانية✌️ لكي تعلمه كيف يقسم البرتقال 🍊حسب أحجامها المختلفة يمكنك استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف (unsupervised learning) 🦾أي أنك ستعطيه البيانات📈 وسيقوم هو بفرزها دون إشراف منك وسيعتمد آلي🤖 على نفسه وسيقوم بتقسيم البيانات إلى أقسام (clustering) بحيث كل قسم يحتوي على برتقال ذو أحجام متساوية .👏🏻
أما في الحالة الثالثة: عليك باتباع النوع الثالث من تعلم الآلة وهو التعلم المعزز (Reinforcement)🤠 حيث من خلاله يستطيع ذكي تعليم آلي🤖 كيف يقشر البرتقال، سيدعه يقوم بتقشير البرتقال وفي حال أنه تم تقشيره بالشكل الصحيح يشجعه 🥳ويخبره أن هذه هي الطريقة الصحيحة والعكس صحيح، هنا يقوم على مبدأ الثواب والعقاب.🤨
نلاحظ من قصة ذكي وابنة التالي🪄 :
1- في التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)، نحتاج إلى مساعدة البيانات التي تم جمعها مسبقًا من أجل تدريب نماذجنا. يتطلب النموذج الذي يعتمد على التعلم الخاضع للإشراف كلاً من البيانات السابقة والنتائج السابقة كمدخلات (Labels). من خلال التدريب على هذه البيانات ، يساعد النموذج في توقع (predict) النتائج الأكثر دقة.🎯
2-التعلم غير الخاضع للإشراف (unsupervised learning) لا يحتاج إلى نتائج سابقة كمدخلات. إنها الطريقة التي تسمح للنموذج بالتعلم من تلقاء نفسه باستخدام البيانات التي تقدمها. فهنا ، لا يتم تصنيف البيانات ، لكن الخوارزمية تساعد النموذج في تكوين مجموعات من أنواع مماثلة من البيانات (clustering).📈
3-التعلم المعزز ( Reinforcement) 🥳 يعمل على عملية قائمة على التغذية الراجعة ( feedback )، حيث يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي (Agent) تلقائيًا باستكشاف ما يحيط به من خلال التجربة والتتبع واتخاذ الإجراءات والتعلم من الخبرات وتحسين أدائه. يكافأ الوكيل على كل عمل جيد ويعاقب على كل عمل سيء ؛ وبالتالي فإن الهدف من عامل التعلم المعزز هو تعظيم المكافآت👏🏻
أخيراً
ذكي يود أن يعلم ابنه آلي كيف يتوقع كم سيكون الدخل اليومي لذكي الشهر القادم
برأيكم ما هو النوع الذي يجب أن يتبعه ذكي؟🤔
إعداد المحتوى: م.سامية
المراجعة والتدقيق: م. عمير
التصميم: م. عمير
المصادر :
https://techvidvan.com/tutorials/types-of-machine-learning/
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي
قال :انا ذكي وهذا ابني آلي 🤖 فقال له: عساه خيرا أراك شارد الذهن🧐 بم تفكر؟
قال :إنني أفكر كيف من الممكن أن أستطيع تعليم ابني آلي بعض الأشياء التي تجعله قادرًا على سماع توجيهاتي🤨
فأثار ذلك الفضول لدينا لحل مشكلة الأب التي يفكر بها
فجلسنا معه وطلبنا منه أن يعطينا أمثلة عن التوجيهات التي يريد من آلي أن ينفذها🫡
فقال :
أولًا: أريده أن لا يفتح باب المتجر الا للعاملين فقط🤠
ثانيا : لدي سلة برتقال وأريد منه أن يفرز البرتقال🍊حسب وزن كل برتقاله كلًا على حده.
ثالثا : أريد تعليمه كيف يقشر البرتقال🍊؟
فأخبره نهج أنه يستطيع تعليم ابنه آلي من خلال أنواع تعلم الآلة (Machine learning)🤩
فقال ذكي ماهي أنواع تعلم الآلة 🧐؟
أجابه نهج: سنخبرك بها بشكل تطبيقي على التوجيهات السابقة بالترتيب.☝🏻
في الحالة الأولى: يمكنك استخدام أشهر أنواع تعلم الآلة وهو التعلم تحت الإشراف (Supervised Learning)👨🏻🏫
في هذا النوع ستقوم بإعطاء ابنك آلي صور ومميزات (features) العاملين في المتجر 🏚واسم كل عامل كـ (input) وسيكون الخرج (output) الذي يتوقعه ابنك آلي بأنه سيستطيع تمييز (classification) العامل في المتجر من بين الآخرين. 🥳
وفي الحالة الثانية✌️ لكي تعلمه كيف يقسم البرتقال 🍊حسب أحجامها المختلفة يمكنك استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف (unsupervised learning) 🦾أي أنك ستعطيه البيانات📈 وسيقوم هو بفرزها دون إشراف منك وسيعتمد آلي🤖 على نفسه وسيقوم بتقسيم البيانات إلى أقسام (clustering) بحيث كل قسم يحتوي على برتقال ذو أحجام متساوية .👏🏻
أما في الحالة الثالثة: عليك باتباع النوع الثالث من تعلم الآلة وهو التعلم المعزز (Reinforcement)🤠 حيث من خلاله يستطيع ذكي تعليم آلي🤖 كيف يقشر البرتقال، سيدعه يقوم بتقشير البرتقال وفي حال أنه تم تقشيره بالشكل الصحيح يشجعه 🥳ويخبره أن هذه هي الطريقة الصحيحة والعكس صحيح، هنا يقوم على مبدأ الثواب والعقاب.🤨
نلاحظ من قصة ذكي وابنة التالي🪄 :
1- في التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)، نحتاج إلى مساعدة البيانات التي تم جمعها مسبقًا من أجل تدريب نماذجنا. يتطلب النموذج الذي يعتمد على التعلم الخاضع للإشراف كلاً من البيانات السابقة والنتائج السابقة كمدخلات (Labels). من خلال التدريب على هذه البيانات ، يساعد النموذج في توقع (predict) النتائج الأكثر دقة.🎯
2-التعلم غير الخاضع للإشراف (unsupervised learning) لا يحتاج إلى نتائج سابقة كمدخلات. إنها الطريقة التي تسمح للنموذج بالتعلم من تلقاء نفسه باستخدام البيانات التي تقدمها. فهنا ، لا يتم تصنيف البيانات ، لكن الخوارزمية تساعد النموذج في تكوين مجموعات من أنواع مماثلة من البيانات (clustering).📈
3-التعلم المعزز ( Reinforcement) 🥳 يعمل على عملية قائمة على التغذية الراجعة ( feedback )، حيث يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي (Agent) تلقائيًا باستكشاف ما يحيط به من خلال التجربة والتتبع واتخاذ الإجراءات والتعلم من الخبرات وتحسين أدائه. يكافأ الوكيل على كل عمل جيد ويعاقب على كل عمل سيء ؛ وبالتالي فإن الهدف من عامل التعلم المعزز هو تعظيم المكافآت👏🏻
أخيراً
ذكي يود أن يعلم ابنه آلي كيف يتوقع كم سيكون الدخل اليومي لذكي الشهر القادم
برأيكم ما هو النوع الذي يجب أن يتبعه ذكي؟🤔
إعداد المحتوى: م.سامية
المراجعة والتدقيق: م. عمير
التصميم: م. عمير
المصادر :
https://techvidvan.com/tutorials/types-of-machine-learning/
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي
شركة نهج الذكاء الاصطناعي AI Approach
Photo
بعد ظهر يوم الأربعاء و أنت في العمل وبعد نهار متعب وقد حان وقت الاستراحة🤠 مسكت هاتفك ووضعته أمام وجهك ومن خلال بصمة الوجه تم فتح القفل وظهرت عبارة «غير مقفل» 🔐
ولكن هل تساءلت كيف تمكن الهاتف من التعرف على وجهك وفتح القفل ؟😯
من المحتمل أن تكون هناك شبكة عصبية في هاتفك تتعرف عليك🤠 لكن، ما هي الشبكة العصبية (neural network) ؟🤔
الشبكة العصبية🧬 هي خوارزمية مستوحاة بيولوجيًا قادرة على إجراء التصنيف التي يتم فيها التعرف على الكائنات وتمييزها وفهمها👏🏻
آه... حسنًا🧐 نحن البشر أيضًا نستخدم أدمغتنا🧠 في الكثير من الأشياء؛ التفكير والحركة والتنفس والنوم، ولكن أيضًا للتعرف والفهم😌
طور العلماء في الأربعينيات نموذجًا رياضيًا للدماغ البشري🤓 عندما أصبحت أجهزة الكمبيوتر أكثر تقدمًا، أصبح من الممكن أخيرًا محاكاة مثل هذا النموذج.🥳👏🏻 وذلك عندما تم اختراع شبكات عصبية اصطناعية👽
يبدو عليك الارتباك 🧐 لكن كما ترى، الشبكة🕸 العصبية 🧬هي رسم بياني 📈تتدفق المعلومات من خلال هذا الرسم البياني 📊
وفي أحد طرفيها لدينا
المدخلات - صورة📸
ومن ناحية أخرى، لدينا الخرج - متغير ثنائي تقرر قيمته فتح هاتفك أم لا. ☝️
فيما بينهما يحدث السحر😌😯 «السحر ؟»
نعم، السحر🪄
كيف؟
في الواقع تتم معالجة الصورة بواسطة عدة طبقات من الخلايا العصبية بطريقة متسلسلة، حيث يتم توصيل كل خلية عصبية بجميع الخلايا العصبية في الطبقة السابقة.
يعني أن الخلايا العصبية 🧬 تتلقى العديد من المدخلات (data inputs) وتعالج مخرجًا واحدًا (single output )☝️
نعم بالضبط👏🏻
✨ وما هي الطبقات الموجودة في الخلايا العصبية ؟
تتكون الشبكات العصبية من طبقات (layers) من الخلايا العصبية وتتألف مما يلي :
▪️طبقة المدخلات (Input layer)
▪️طبقات مخفية متعددة (Multiple hidden layers)
▪️ طبقة الإخراج (Output layer)
اممم ومم تتكون كل خلية ؟🧐🧬
✨تتكون الخلايا العصبية الاصطناعية من:
1- مدخلات (Input) : بيانات ممثلة بقيمة رقمية
2- الوزن (Weight) : هي قوة الاتصال بين الخلايا العصبية مع بعضها البعض . وتحدد الأوزان تأثير المدخلات على الناتج.
3- التحيز (Bias) : معامل إضافي يستخدم مع (مجموع منتج الأوزان والمدخلات) لإنتاج ناتج.
4- دالة التنشيط (Activation Function) : هي الذي تحدد مخرجات الشبكة العصبية
5- الخرج (Output) : الخرج المطلوب
المصادر :
https://www.section.io/engineering-education/introduction-to-neural-networks
https://symphony.is/blog/neural-networks-a-story
رابط فيديو رهيب يعرفك على الشبكات العصبية
https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي #neuralnetworks
ولكن هل تساءلت كيف تمكن الهاتف من التعرف على وجهك وفتح القفل ؟😯
من المحتمل أن تكون هناك شبكة عصبية في هاتفك تتعرف عليك🤠 لكن، ما هي الشبكة العصبية (neural network) ؟🤔
الشبكة العصبية🧬 هي خوارزمية مستوحاة بيولوجيًا قادرة على إجراء التصنيف التي يتم فيها التعرف على الكائنات وتمييزها وفهمها👏🏻
آه... حسنًا🧐 نحن البشر أيضًا نستخدم أدمغتنا🧠 في الكثير من الأشياء؛ التفكير والحركة والتنفس والنوم، ولكن أيضًا للتعرف والفهم😌
طور العلماء في الأربعينيات نموذجًا رياضيًا للدماغ البشري🤓 عندما أصبحت أجهزة الكمبيوتر أكثر تقدمًا، أصبح من الممكن أخيرًا محاكاة مثل هذا النموذج.🥳👏🏻 وذلك عندما تم اختراع شبكات عصبية اصطناعية👽
يبدو عليك الارتباك 🧐 لكن كما ترى، الشبكة🕸 العصبية 🧬هي رسم بياني 📈تتدفق المعلومات من خلال هذا الرسم البياني 📊
وفي أحد طرفيها لدينا
المدخلات - صورة📸
ومن ناحية أخرى، لدينا الخرج - متغير ثنائي تقرر قيمته فتح هاتفك أم لا. ☝️
فيما بينهما يحدث السحر😌😯 «السحر ؟»
نعم، السحر🪄
كيف؟
في الواقع تتم معالجة الصورة بواسطة عدة طبقات من الخلايا العصبية بطريقة متسلسلة، حيث يتم توصيل كل خلية عصبية بجميع الخلايا العصبية في الطبقة السابقة.
يعني أن الخلايا العصبية 🧬 تتلقى العديد من المدخلات (data inputs) وتعالج مخرجًا واحدًا (single output )☝️
نعم بالضبط👏🏻
✨ وما هي الطبقات الموجودة في الخلايا العصبية ؟
تتكون الشبكات العصبية من طبقات (layers) من الخلايا العصبية وتتألف مما يلي :
▪️طبقة المدخلات (Input layer)
▪️طبقات مخفية متعددة (Multiple hidden layers)
▪️ طبقة الإخراج (Output layer)
اممم ومم تتكون كل خلية ؟🧐🧬
✨تتكون الخلايا العصبية الاصطناعية من:
1- مدخلات (Input) : بيانات ممثلة بقيمة رقمية
2- الوزن (Weight) : هي قوة الاتصال بين الخلايا العصبية مع بعضها البعض . وتحدد الأوزان تأثير المدخلات على الناتج.
3- التحيز (Bias) : معامل إضافي يستخدم مع (مجموع منتج الأوزان والمدخلات) لإنتاج ناتج.
4- دالة التنشيط (Activation Function) : هي الذي تحدد مخرجات الشبكة العصبية
5- الخرج (Output) : الخرج المطلوب
المصادر :
https://www.section.io/engineering-education/introduction-to-neural-networks
https://symphony.is/blog/neural-networks-a-story
رابط فيديو رهيب يعرفك على الشبكات العصبية
https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي #neuralnetworks
شركة نهج الذكاء الاصطناعي AI Approach
Photo
"تحليل"
عادة هذه الكلمة تعطي لقارئها انطباع بتفسير الأفعال وتحليل التفاصيل التي تكمن خلف المعنى الظاهر☝️
فنجد محلل رياضي ومحلل سياسي
لكن هناك محلل يضمهم جميعاً😎
وهو محلل البيانات📊😌
"البيانات" هي الكنز الحقيقي التي على أساسها يستطيع محلل البيانات تطبيق تقنيات Data Analytics عليها فكلما كانت البيانات أكثر ودقيقه كلما كان التحليل أنفع
ولكن بالتأكيد أي بيانات سواء ملفات الإكسل أو غيرها لابد ماتحتوي على بيانات لا نفع منها وهنا يأتي دور محلل البيانات بتنظيفها🧹😄 ليستخرج منها أفضل النتائج😍
حسناً
ماهو تحليل البيانات؟
مصطلح "تحليل البيانات" Data Analytics
يشير إلى التقنيات المستخدمة لتحليل البيانات بهدف تعزيز الإنتاجية ومكاسب الأعمال📉
ويمكنك أنت أيضًا أن تصبح محلل بيانات مشهور😎
إذًا ما هي العملية النموذجية التي سيتبعها محلل البيانات ؟📉
سنحدد الخطوات الخمس🖐 الرئيسية التي سيتبعها محلل البيانات عند معالجة مشروع جديد🧐:
▪️ حدد سبب إجراء التحليل أو التحدي الذي تأمل في حله⁉️
▪️ قم بجمع البيانات (Collect the data) :
عادة ما يقوم محللو البيانات بجمع بيانات منظمة من المصادر الأولية.👌🏻
▪️ تنظيف البيانات (Clean the data) :🧹😄
بمجرد جمع بياناتك، تحتاج إلى تجهيزها للتحليل - وهذا يعني تنظيف مجموعة البيانات الخاصة بك بدقة👏🏻 فقد تحتوي مجموعة البيانات الأصلية الخاصة بك على نسخ مكررة أو حالات شاذة (anomalies) أو بيانات مفقودة😓 يمكن أن تؤثر سلبًا على التحليل 📉، لذلك يجب إزالة كل هذه البيانات.
▪️ تحليل البيانات (Analyze the data):
الآن حان وقت التحليل الفعلي!💪🏻
تعتمد كيفية تحليل البيانات على السؤال الذي تطرحه ونوع البيانات التي تعمل معها، ولكن بعض التقنيات الشائعة تشمل تحليل الانحدار (regression analysis) وتحليل المجموعات وتحليل السلاسل الزمنية.
▪️ رسم (Visualization) ومشاركة النتائج التي توصلت إليها :
هذه الخطوة الأخيرة😍 في العملية هي حيث يتم تحويل البيانات إلى رؤى تجارية قيمة.👏🏻
اعتمادًا على نوع التحليل الذي تم إجراؤه، ستقدم النتائج التي توصلت إليها بطريقة يمكن للآخرين فهمها - على شكل مخطط أو رسم بياني📉
المصادر :
https://www.edureka.co/blog/what-is-data-analytics/
https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/what-is-data-analytics
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي #dataanalytics #تحليل_بيانات
عادة هذه الكلمة تعطي لقارئها انطباع بتفسير الأفعال وتحليل التفاصيل التي تكمن خلف المعنى الظاهر☝️
فنجد محلل رياضي ومحلل سياسي
لكن هناك محلل يضمهم جميعاً😎
وهو محلل البيانات📊😌
"البيانات" هي الكنز الحقيقي التي على أساسها يستطيع محلل البيانات تطبيق تقنيات Data Analytics عليها فكلما كانت البيانات أكثر ودقيقه كلما كان التحليل أنفع
ولكن بالتأكيد أي بيانات سواء ملفات الإكسل أو غيرها لابد ماتحتوي على بيانات لا نفع منها وهنا يأتي دور محلل البيانات بتنظيفها🧹😄 ليستخرج منها أفضل النتائج😍
حسناً
ماهو تحليل البيانات؟
مصطلح "تحليل البيانات" Data Analytics
يشير إلى التقنيات المستخدمة لتحليل البيانات بهدف تعزيز الإنتاجية ومكاسب الأعمال📉
ويمكنك أنت أيضًا أن تصبح محلل بيانات مشهور😎
إذًا ما هي العملية النموذجية التي سيتبعها محلل البيانات ؟📉
سنحدد الخطوات الخمس🖐 الرئيسية التي سيتبعها محلل البيانات عند معالجة مشروع جديد🧐:
▪️ حدد سبب إجراء التحليل أو التحدي الذي تأمل في حله⁉️
▪️ قم بجمع البيانات (Collect the data) :
عادة ما يقوم محللو البيانات بجمع بيانات منظمة من المصادر الأولية.👌🏻
▪️ تنظيف البيانات (Clean the data) :🧹😄
بمجرد جمع بياناتك، تحتاج إلى تجهيزها للتحليل - وهذا يعني تنظيف مجموعة البيانات الخاصة بك بدقة👏🏻 فقد تحتوي مجموعة البيانات الأصلية الخاصة بك على نسخ مكررة أو حالات شاذة (anomalies) أو بيانات مفقودة😓 يمكن أن تؤثر سلبًا على التحليل 📉، لذلك يجب إزالة كل هذه البيانات.
▪️ تحليل البيانات (Analyze the data):
الآن حان وقت التحليل الفعلي!💪🏻
تعتمد كيفية تحليل البيانات على السؤال الذي تطرحه ونوع البيانات التي تعمل معها، ولكن بعض التقنيات الشائعة تشمل تحليل الانحدار (regression analysis) وتحليل المجموعات وتحليل السلاسل الزمنية.
▪️ رسم (Visualization) ومشاركة النتائج التي توصلت إليها :
هذه الخطوة الأخيرة😍 في العملية هي حيث يتم تحويل البيانات إلى رؤى تجارية قيمة.👏🏻
اعتمادًا على نوع التحليل الذي تم إجراؤه، ستقدم النتائج التي توصلت إليها بطريقة يمكن للآخرين فهمها - على شكل مخطط أو رسم بياني📉
المصادر :
https://www.edureka.co/blog/what-is-data-analytics/
https://careerfoundry.com/en/blog/data-analytics/what-is-data-analytics
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي #dataanalytics #تحليل_بيانات
بمناسبة اليوم العالمي للمبرمجين
نصائح لك صديقي المبرمج🧑🏻💻👩💻🤠
☝🏻 لاتخجل من إخبار أحد أنك تحتاج جلسات بمركز الأطراف لتتخلص من آلام أعصاب الكتف🙂
✌🏻 تعلم أن تفارق أكوادك عند أوقات الوجبات فأنا أعرف جيدًا أنه من أصعب أنواع الفراق💀
أخيرًا استمر عزيزي المبرمج👏🏻 فأنت اللبنة الأساسية للمستقبل المشرق😌🙌🏻
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai #المبرمجين
#اليوم_العالمي_للمبرمجين
نصائح لك صديقي المبرمج🧑🏻💻👩💻🤠
☝🏻 لاتخجل من إخبار أحد أنك تحتاج جلسات بمركز الأطراف لتتخلص من آلام أعصاب الكتف🙂
✌🏻 تعلم أن تفارق أكوادك عند أوقات الوجبات فأنا أعرف جيدًا أنه من أصعب أنواع الفراق💀
أخيرًا استمر عزيزي المبرمج👏🏻 فأنت اللبنة الأساسية للمستقبل المشرق😌🙌🏻
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai #المبرمجين
#اليوم_العالمي_للمبرمجين
شركة نهج الذكاء الاصطناعي AI Approach
Photo
لكي تصبح طبيبًا متخصص في مجال معين يتوجب عليك أن تكرس ١٢ عامًا 😵💫 من حياتك لكي تدرس أحد أكبر العلوم البشرية 🩺💉على الإطلاق و بعد كل هذه السنوات يتوجب عليك أن تأخذ خبرة من خلال الحالات اليومية👨🏽⚕️ التي تتعامل معها لكي تكوِّن خبرة واسعة في مجال محدد من مجالات الطب، عندها تكون قد قاربت الخمسين👨🏼🦳 من عمرك و بعد أن تصل إلى قمة عطائك ستبدأ بسلوك الاتجاه الآخر نحو الهبوط التدريجي🫠،
🔝
↙️ ↖️
هكذا هي الطبيعة البشر🤷🏻♂️
بينما هذا معاكس مع الآلات فهي تعمل بنفس الكفاءة طيلة حياتها الافتراضية😯
ماذا لو استطعنا أن نجمع خبرة عشرة أطباء🤩
استشاريين في مجال معين؟
لنصنع طبيبك المستقبلي الذي لا يصاب بالشيخوخة😁 ولا يتعين عليه انتظار سنين التخصص والخبرة!!
هنا نتحدث عن الأنظمة الخبيرة (EXPERTS SYSTEM)😯:
وهي برامج مصممة لتنفذ مهامًا متعلقة بالخبرة البشرية والتي تقوم بعمليات تعتبر عادة من اختصاص البشر تتضمن الحكم واتخاذ القرارات.
💢نشأت الأنظمة الخبيرة كفرع من فروع الذكاء الاصطناعي🤖، فالخبراء البشريون يمتلكون كمية هائلة من المعرفة المتخصصة في مجالات عملهم، فإذا كان بإمكاننا أن نستخلصها و نحتفظ بها في وعاء 🪣 كقاعدة معرفية تستند عليها النظم الخبيرة في إعطاء التشخيص المناسب، وتحديد آلية العلاج المناسب للمريض، فمن الممكن إجراء مقابلات مع الأطباء و جعلهم يسجلون ملاحظاتهم لفترة زمنية عن كل الحالات التي يستقبلونها يوميًا لكي يتم إنشاء قاعدة معرفية تضم أكبر عدد ممكن من الاحتمالات للوصول لأفضل تشخيص ممكن👏🏻
💢حيث أن قواعد المعرفة تتضمن عدد هائل من قواعد المعطيات التي تحتوي على معلومات معرفية
💢يتألف النظام الخبير(EXPERTS SYSTEM) من جزئيين رئيسين:
▪️قاعدة المعرفة (knowledge Base) والتي تتضمن الذاكرة المؤقتة (Working Memory) .
▪️ماكينة الاستنتاج (Inference Engine) والتي قد تتضمن أجزاء بينية أخرى للاتصال مع المستفيد، حيث أن هذا البرنامج الذكي يستخدم القواعد🗃 المأخوذة من الخبرة الإنسانيّة على هيئة شروط ونتائج في مجال معين واستخدام طرق الاشتقاق و الاستدلال لاستخراج و استنتاج النتائج المعللة بالأسباب و الناتجة عن تطابق هذه الشروط أو النتائج مع شرط أو نتيجة ما والخاصة بمشكلة معينة يراد إيجاد حل لها.
💢 من خصائص و مميزات هذا النظام:
▪️ سهلة الاستخدام لأي مستخدم سواء مستخدم عادى أو مطور.
▪️قادرة على التعلم من الخبراء بطريقة مباشرة و غير مباشرة.
▪️قادرة على تعليم غير المتخصصين.
▪️قادرة على تفسير أي حلول تتوصل إليها مع توضيح طريقة الوصول اليها.
▪️قادرة على الاستجابة على الأسئلة البسيطة وكذلك المعقدة في حدود التطبيق.
💢 ولإنتاج نظام خبير يجب توفر عنصرين هامين هما:
☝️المبرمج الذي يقوم بتحليل المشكلة وكتابة البرنامج في مجال الذكاء الاصطناعي.
✌️خبير المجال وهو الشخص🥸 المتخصص في مجال معين وليس بالضرورة أن يكون لديه علم بالذكاء الاصطناعيّ فالمهم مدى خبرته و إلمامه ببواطن الأمور في مجال تخصصه
💢 يمر النظام الخبير بعدة مراحل حتى يظهر بالشكل المطلوب:
▪️تعريف التطبيق🤔 وفيها يتم تحديد ما الذي نريده من النظام و مجال الخبرة.
▪️تصميم النظام.
▪️برمجة النظام.
▪️إختبار النظام و توثيقه.
هذا كان مقدمة بسيطة عن الأنظمة الخبيرة🤠
شاركنا رأيك في التعليقات عن طبيبك المستقبلي، هل ستكون واثقًا به👽؟!
إعداد المحتوى: م.محمد سليم
المراجعة والتدقيق: م. سامية الشهري
التصميم: م. محمد الرمادي
المصادر:
https://www.javatpoint.com/expert-systems-in-artificial-intelligence
https://www.journals.elsevier.com/expert-systems-with-applications
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي #dataanalytics #تحليل_بيانات #الأنظمة_الذكية
🔝
↙️ ↖️
هكذا هي الطبيعة البشر🤷🏻♂️
بينما هذا معاكس مع الآلات فهي تعمل بنفس الكفاءة طيلة حياتها الافتراضية😯
ماذا لو استطعنا أن نجمع خبرة عشرة أطباء🤩
استشاريين في مجال معين؟
لنصنع طبيبك المستقبلي الذي لا يصاب بالشيخوخة😁 ولا يتعين عليه انتظار سنين التخصص والخبرة!!
هنا نتحدث عن الأنظمة الخبيرة (EXPERTS SYSTEM)😯:
وهي برامج مصممة لتنفذ مهامًا متعلقة بالخبرة البشرية والتي تقوم بعمليات تعتبر عادة من اختصاص البشر تتضمن الحكم واتخاذ القرارات.
💢نشأت الأنظمة الخبيرة كفرع من فروع الذكاء الاصطناعي🤖، فالخبراء البشريون يمتلكون كمية هائلة من المعرفة المتخصصة في مجالات عملهم، فإذا كان بإمكاننا أن نستخلصها و نحتفظ بها في وعاء 🪣 كقاعدة معرفية تستند عليها النظم الخبيرة في إعطاء التشخيص المناسب، وتحديد آلية العلاج المناسب للمريض، فمن الممكن إجراء مقابلات مع الأطباء و جعلهم يسجلون ملاحظاتهم لفترة زمنية عن كل الحالات التي يستقبلونها يوميًا لكي يتم إنشاء قاعدة معرفية تضم أكبر عدد ممكن من الاحتمالات للوصول لأفضل تشخيص ممكن👏🏻
💢حيث أن قواعد المعرفة تتضمن عدد هائل من قواعد المعطيات التي تحتوي على معلومات معرفية
💢يتألف النظام الخبير(EXPERTS SYSTEM) من جزئيين رئيسين:
▪️قاعدة المعرفة (knowledge Base) والتي تتضمن الذاكرة المؤقتة (Working Memory) .
▪️ماكينة الاستنتاج (Inference Engine) والتي قد تتضمن أجزاء بينية أخرى للاتصال مع المستفيد، حيث أن هذا البرنامج الذكي يستخدم القواعد🗃 المأخوذة من الخبرة الإنسانيّة على هيئة شروط ونتائج في مجال معين واستخدام طرق الاشتقاق و الاستدلال لاستخراج و استنتاج النتائج المعللة بالأسباب و الناتجة عن تطابق هذه الشروط أو النتائج مع شرط أو نتيجة ما والخاصة بمشكلة معينة يراد إيجاد حل لها.
💢 من خصائص و مميزات هذا النظام:
▪️ سهلة الاستخدام لأي مستخدم سواء مستخدم عادى أو مطور.
▪️قادرة على التعلم من الخبراء بطريقة مباشرة و غير مباشرة.
▪️قادرة على تعليم غير المتخصصين.
▪️قادرة على تفسير أي حلول تتوصل إليها مع توضيح طريقة الوصول اليها.
▪️قادرة على الاستجابة على الأسئلة البسيطة وكذلك المعقدة في حدود التطبيق.
💢 ولإنتاج نظام خبير يجب توفر عنصرين هامين هما:
☝️المبرمج الذي يقوم بتحليل المشكلة وكتابة البرنامج في مجال الذكاء الاصطناعي.
✌️خبير المجال وهو الشخص🥸 المتخصص في مجال معين وليس بالضرورة أن يكون لديه علم بالذكاء الاصطناعيّ فالمهم مدى خبرته و إلمامه ببواطن الأمور في مجال تخصصه
💢 يمر النظام الخبير بعدة مراحل حتى يظهر بالشكل المطلوب:
▪️تعريف التطبيق🤔 وفيها يتم تحديد ما الذي نريده من النظام و مجال الخبرة.
▪️تصميم النظام.
▪️برمجة النظام.
▪️إختبار النظام و توثيقه.
هذا كان مقدمة بسيطة عن الأنظمة الخبيرة🤠
شاركنا رأيك في التعليقات عن طبيبك المستقبلي، هل ستكون واثقًا به👽؟!
إعداد المحتوى: م.محمد سليم
المراجعة والتدقيق: م. سامية الشهري
التصميم: م. محمد الرمادي
المصادر:
https://www.javatpoint.com/expert-systems-in-artificial-intelligence
https://www.journals.elsevier.com/expert-systems-with-applications
#نادي_نهج_الذكاء_الاصطناعي
#طريقك_للذكاء_الاصطناعي
#AI_Approach_Club
#your_path_to_ai
#artificialintelligence #machinelearning #تدريب #ندوات #الذكاءالاصطناعي #dataanalytics #تحليل_بيانات #الأنظمة_الذكية