آشنائی با ساخت مدل‌های هوش مصنوعی: راهنمای عملی برای شرکت‌ها

اگر قصد دارید هوش مصنوعی را در عملیات کسب‌وکار خود ادغام کنید، می‌توانید یک مدل هوش مصنوعی از پیش ساخته بخرید که عملکردهای اساسی را انجام می‌دهد یا یک مدل سفارشی برای عملیات، چالش‌ها و اهداف منحصر به فرد کسب و کار خود بسازید.

در این مطلب، ما به شما نشان خواهیم داد که ساخت مدل هوش مصنوعی برای کسب‌وکارتان چگونه است و در این مسیر چه چیزهایی را در نظر بگیرید.

دسته‌بندی‌های مختلف مدل‌های هوش مصنوعی

پیش از آگاهی از روش ساخت مدل هوش مصنوعی، بهتر است با انواع این مدل‌ها آشنا شویم. مدل هوش مصنوعی برنامه یا الگوریتمی است که بر روی مجموعه‌ای از داده‌ها آموزش داده شده تا الگوها و روندهای خاصی را تشخیص دهد و بر اساس پرامپت‌های کاربر پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهد. مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس الگوی یادگیری و معماری مدل، عمدتاً به دو دسته اصلی طبقه‌بندی می‌شوند:

1. مدل‌های مبتنی بر یادگیری (Models based on learning)

مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر تابع یادگیری، توسط یادگیری کار می‌کنند. یعنی توسعه‌دهندگان هیچ رابطه یا الگویی را در داده‌ها تعریف نمی‌کنند. تنها کار آن‌ها تغذیه مدل هوش مصنوعی با داده‌های تصادفی است و مدل با شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها یاد می‌گیرد. مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری شامل:

مدل‌های یادگیری با نظارت (Supervised learning models)

یک مدل آموزش با نظارت، با استفاده از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده به عنوان داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شود. شما (توسعه دهنده) به طور مداوم مدل را با این مجموعه داده‌ها تغذیه می‌کنید و الگوها و روابط را با توجه به برچسب‌های آن‌ها ایجاد می‌کنید. پس از آموزش، می‌توانید مدل را پرامپت کنید و بررسی کنید که آیا خروجی مورد نظر را ارائه می‌دهد یا خیر. اگر خروجی اشتباه بدهد، بازخورد ارائه می‌دهید و مدل یادگیری عمیق را با مجموعه داده‌های بیشتری آموزش می‌دهید تا زمانی که درست شود. از این رو به «یادگیری با نظارت» نام‌گذاری شده است.

مدل‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning model)

برخلاف مدل‌های هوش مصنوعی یادگیری با نظارت، مدل‌های بدون نظارت نیازی به کمک انسانی ندارند. در عوض، آن‌ها از الگوریتم‌های خودآموز استفاده می‌کنند و قوانین خود را بر اساس داده‌هایی که به آن‌ها می‌دهید ایجاد می‌کنند. این مدل‌ها در تشخیص الگوها یا گروه‌بندی‌های پنهان در داده‌ها بدون وجود برچسب‌ها یا دستورالعمل‌های از پیش تعریف شده، بسیار انعطاف‌پذیر هستند.

مدل‌های یادگیری نیمه نظارتی (Semi-supervised learning models)

این‌ها ترکیبی از مدل‌های یادگیری با نظارت و بدون نظارت هستند. این مدل‌ها از مجموعه داده‌های کوچک بدون برچسب و بزرگ برچسب‌گذاری شده برای آموزش استفاده می‌کنند. این مدل با یادگیری از مقدار کمی داده برچسب‌گذاری شده شروع می‌شود تا به درک مجموعه داده‌های بزرگ بدون برچسب کمک کند.

مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement learning models)

با مدل‌های یادگیری تقویت شده یا یادگیری تقویتی از مدل‌های انسانی (RLHFM) یا Reinforcement Learning From Human Models ، یادگیری با استفاده از مکانیزم پاداش و تنبیه انجام می‌شود. هوش مصنوعی پیش‌بینی و تصمیم‌گیری می‌کند و بازخورد دریافت می‌کند. پیش‌بینی‌های صحیح پاداش می‌گیرند و پیش‌بینی‌های نادرست مجازات می‌شوند. این مدل‌ها به ویژه در توسعه هوش مصنوعی برای بازی‌های ویدیویی و روبات‌هایی که فعالیت‌های انسان را تقلید می‌کنند، مانند روبات پیشخدمت، مفید هستند.

2. مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس نوع وظیفه

این‌ مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس وظایفی که انجام می‌دهند، طبقه‌بندی می‌‎شوند. وظایفی که می‌توانند انجام دهند، می‌تواند معمولی، رسمی و تخصصی باشد. در زیر نگاهی مختصر به ماهیت این وظایف می‌اندازیم:

• وظایف رسمی: در حوزه هوش مصنوعی، کارهای رسمی نیاز به استفاده از منطق و کمی یادگیری دارند.
• وظایف خبره: این‌ها وظایف مبتنی بر دانش هستند که بر اطلاعات متمرکزند و نیاز کمی به حس تشخیصی دارند.
• کارهای روتین: کارهای روتین هم مبتنی بر دانش هستند. اما به الگوریتم‌ها و نمایش‌های پیچیده نیاز دارند.

با در نظر گرفتن این موضوع، انواع مدل هوش مصنوعی بر اساس نوع وظیفه، عبارتند از:

مدل‌های طبقه‌بندی (Classification models)

این مدل‌ها متغیرهای خروجی را در گروه‌های مختلف طبقه‌بندی می‌کنند. آن‌ها از الگوریتم‌هایی برای برچسب‌گذاری قطعات ورودی داده استفاده و آن‌ها را مطابق با برچسب‌های از پیش تعریف شده دسته‌بندی می‌کنند. اپلیکیشن‌های کاربردی مفید برای این مدل‌های هوش مصنوعی در تشخیص هرزنامه یا اسپم، تشخیص پزشکی و تجزیه و تحلیل احساسات کاربرد دارند.

مدل‌های رگرسیون (Regression models)

با مدل‌های رگرسیون، توسعه‌دهندگان از الگوریتم‌هایی برای شناسایی روابط خطی و پیش‌بینی مقادیر خروجی استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها روابط بین متغیرهای واقعی یا پیوسته را برای پیش‌بینی دقیق یا تصمیم‌گیری صحیح شناسایی می‌کنند.

مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering models)

همان‌طور که از نام آن پیداست، مدل‌های خوشه‌بندی داده‌های مشابه را در خوشه‌ها گروه‌بندی می‌کنند. با انجام این کار، آن‌ها می‌توانند الگوها، روندها و روابط را بدون برچسب شناسایی کنند. این باعث می‌شود برای اپلیکیشن‌های اکتشافی و تجزیه و تحلیل بخش‌بندی بسیار مفید باشند.

مدل‌های مولد (Generative models)

مدل‌های یادگیری ماشینی مولد مقادیر زیادی داده را برای تولید داده‌های مصنوعی پردازش می‌کنند. آن‌ها از تعمیم زیربنایی یک مجموعه داده یاد می‌گیرند و نقاط داده جدیدی تولید می‌کنند که شبیه به مجموعه داده اصلی است. آن‌ها می‌توانند متن، تصویر، صدا و خروجی ویدئو را بر اساس پرامپت‌های کاربر تولید کنند. نمونه‌هایی از مدل‌های مولد عبارتند از ChatGPT و MidJourney.

مدل‌های کاهش ابعاد (Dimensionality reduction models)

این مدل‌ها داده‌های ابعاد بالاتر را با حذف داده‌های نامربوط و کاهش ابعاد ساده می‌کنند و در عین حال، معنای اصلی داده‌ها را حفظ می‌کنند. در واقع برای ادغام ویژگی‌های مختلف داده‌ها را فشرده‌سازی می‌کنند و این کار را با استفاده از کاهش ابعاد خطی یا غیرخطی انجام می‌دهند.

سیستم‌های توصیه‌کننده (Recommender systems)

این مدل‌های هوش مصنوعی از داده‌های تاریخی برای کشف روندها و الگوها یاد می‌گیرند. به این ترتیب، آن‌ها می‌توانند توصیه‌های دقیقی ارائه دهند. آن‌ها به ویژه برای پلتفرم‌های خرده‌فروشی مفید هستند. اما می‌توانید از آن‌ها به عنوان سرگرمی برای پیشنهاد فیلم و شبکه‌های اجتماعی برای پیشنهاد به دوستان استفاده کنید.

اجزای کلیدی مورد نیاز برای ساخت مدل هوش مصنوعی

ساختن یک هوش مصنوعی از ابتدا، به چندین مؤلفه کلیدی برای حداکثر اثربخشی نیاز دارد. ابتدا باید ارزش پیشنهادی و اهداف مدل را به وضوح تعریف کنید. شما هم‌چنین باید بهترین تکنیک را برای ساخت مدل هوش مصنوعی خود انتخاب کنید. تکنیک‌هایی که می‌توانید از بین آن‌ها انتخاب کنید، شامل موارد زیر است:

• پلتفرم‌های بدون کد/ کد پایین: این یک الگوی توسعه هوش مصنوعی است که از کد استفاده نمی‌کند یا از حداقل کد برای توسعه استفاده می‌کند. یک مثال خوب Google AutoML است که به شما امکان می‌دهد مدل هوش مصنوعی خود را با استفاده از الگوریتم‌های پیش ساخته و قابلیت‌های کشیدن و رها کردن ایجاد کنید.
• کتابخانه‌های ML و برنامه‌نویسی سنتی: در اینجا، از زبان‌های کدنویسی سنتی مانند پایتون استفاده می‌کنید و برای ساخت مدل خود می‌توانید از کتابخانه‌های یادگیری ماشینی مانند Pytorch و Keras کمک بگیرید.
• AutoML: با یادگیری ماشین خودکار (AutoML) یا automated machine learning، پلتفرم‌های توسعه هوش مصنوعی فرآیند ساخت مدل هوش مصنوعی را خودکارسازی می‌کنند. این پلتفرم همه چیز را از پیش‌پردازش دیتا تا تنظیم دقیق انجام می‌دهد. نیاز به مداخله اندک انسانی در این تکنیک به معنای استقرار سریع‌تر مدل و خطاهای کمتر است.

مدل‌های هوش مصنوعی از لایه‌های مفهومی تشکیل می‌شوند که ستون فقرات سیستم هوش مصنوعی شما هستند. در ادامه مختصری از این لایه‌های مفهومی را توضیح می‌دهیم:

زیرساخت

این لایه سخت‌افزار و نرم‌افزار محاسباتی مورد نیاز برای ساخت مدل هوش مصنوعی را توصیف می‌کند. زیرساخت شامل دسته‌های دیگری هم هست:

• زیرساخت‌ پردازش
• زیرساخت شبکه
• زیرساخت ذخیره‌سازی
• لایه‌های کاربردی

عناصر سخت‌افزاری مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) یا graphics processing units و سرورها برای مدیریت و تسریع محاسبات هوش مصنوعی بسیار مهم هستند. در پایان نرم‌افزار، باید ابزارهای فناوری مانند PyTorch و TensorFlow را بررسی کنید.

داده‌ها

مهم‌ترین مؤلفه ساخت مدل هوش مصنوعی دیتا است. به یاد داشته باشید، برای اطمینان از خروجی دقیق و عملکرد قابل اعتماد، باید مدل هوش مصنوعی خود را به طور مداوم با داده‌های با کیفیت بالا آموزش دهید. برای ذخیره، مدیریت و پردازش داده‌ها به زیرساخت نیاز دارید. هم‌چنین باید داده‌ها را تمیز کنید، تبدیل کنید، استانداردسازی کنید و بهبود بخشید تا نیازهای کیفیت لازم برآورده شود.

بسته به مقیاس مدل هوش مصنوعی خود، باید از دستگاه‌های ذخیره‌سازی داده‌ها، پایگاه‌های داده، انبارها یا استخرهای داده استفاده کنید. شما هم‌چنین به یک سیستم جامع برای تغذیه داده‌ها، پردازش و مدیریت آن‌ها نیاز دارید. این سیستم باید مطابق با مقررات حفاظت از داده‌ها مانند قانون حفظ حریم خصوصی و غیره باشد.

مدل

این لایه مهم‌ترین بخش پروژه مدل هوش مصنوعی شما است. مدل ترکیبی از الگوریتم‌هایی است که برای ساخت مدل هوش مصنوعی خود و آموزش آن استفاده می‌کنید. هم‌چنین باید طرح‌بندی‌های شبکه عصبی متشکل از گره‌های مختلف را طراحی کنید، که واحدهای پردازشی به هم پیوسته هستند و به مدل هوش مصنوعی اجازه می‌دهند یاد بگیرد.

خدمات

لایه سرویس، رابطی است که به برنامه‌ها و زیرساخت‌ها اجازه می‌دهد با مدل هوش مصنوعی تعامل داشته باشند. معمولاً آخرین لایه قبل از استقرار است. مدیریت مدل را در دنیای واقعی تسهیل می‌کند و از ماتریسی از مقادیر و ارقام داده به استفاده واقعی منتقل می‌شود. ارتباط و ادغام با استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) به دست می‌آید.

اپلیکیشن

لایه اپلیکیشن نحوه استفاده از مدل هوش مصنوعی در فرآیندهای کسب‌وکار و گنجاندن آن در نرم‌افزار موجود را تعیین می‌کند. مدل هوش مصنوعی پیش‌بینی‌ها و پیشنهادهایی را برای کمک به شما در تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در مورد رویه‌هایتان ارائه می‌کند.

یکپارچه‌سازی یا ادغام

لایه سرویس نهایی شامل ادغام مدل هوش مصنوعی در عملیات و برنامه‌های کسب‌وکار است. معمولاً یک مدل زبانی بزرگ (LLM) پایه و اساس این لایه یادگیری عمیق است. LLM درک زبان طبیعی را امکان‌پذیر می‌سازد تا کسب و کار شما بتواند از مدل هوش مصنوعی برای انجام وظایف مختلف استفاده کند.

راهنمای گام به گام برای ساخت مدل هوش مصنوعی

برای ساختن یک مدل هوش مصنوعی به سخت‌کوشی و یک رویکرد دقیق و سیستماتیک برای رسیدن به بهترین نتایج نیاز دارید. در ادامه روش ساخت مدل هوش مصنوعی از پایه را مرور می‌کنیم:

مرحله ۱: آماده‌سازی

مرحله ۱ شامل آماده‌سازی پایه مدل است. برای انجام این کار، باید به سوالات زیر پاسخ دهید:

• چرا کسب‌وکار من به یک مدل هوش مصنوعی سفارشی نیاز دارد؟
• هدف این مدل چیست؟
• آیا کسب‌وکار من منابع لازم برای این پروژه را دارد؟
• خطرات بالقوه و ملاحظات اخلاقی چیست؟
• آیا داده‌های لازم برای این عملیات را در اختیار دارم؟
• چه داده‌های اضافی ممکن است نیاز داشته باشم؟

مرحله ۲: جمع‌آوری و پیش پردازش داده‌ها

همان‌طور که گفته شد، ساخت مدل هوش مصنوعی به داده‌های زیادی نیاز دارد. پس از آماده سازی، مرحله بعدی شامل جمع‌آوری داده‌های با کیفیت بالا از پایگاه‌های داده شما است. در مرحله بعد، باید داده‌ها را با استفاده از ابزارهای مدیریت داده مانند Scikit-learn و Panda پایتون سازماندهی و تمیز کنید. این‌ها در شناسایی ورودی‌های گمشده و حذف داده‌های اضافی بسیار موثر هستند.

مرحله ۳: انتخاب مدل و داده‌های اولیه

پس از غربالگری داده‌ها و بررسی کیفیت آن، مرحله بعدی شامل انتخاب مدل است. این به سادگی انتخاب یک مدل از یک لیست نیست. در عوض، شامل استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند جاوا و R برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و تکنیک‌های متناسب با نیاز شما می‌شود. در مرحله بعد، باید مدل را با تعریف معماری آن تنظیم کنید. ممکن است مجبور شوید به خدمات ابری مانند Amazon AWS یا Google Cloud برای الزامات مقیاس‌پذیری متوسل شوید.

مرحله ۴: آموزش و بهینه‌سازی مدل

در مرحله بعد، تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی را که انتخاب کرده‌اید، در داده‌ها برای آموزش مدل اعمال خواهید کرد. شما هم‌چنین باید ابرپارامترها و تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل را ایجاد کنید تا به شما در شناسایی بهترین پیکربندی کمک کند. پس از آن، از رگرسیون خطی و تکنیک‌های مشابه برای نگاشت همبستگی بین مجموعه داده‌ها استفاده کنید. برای ساخت مدل‌های از پیش آموزش‌دیده، از TensorFlow و PyTorch استفاده کنید (اگر در مرحله ۳ از پایتون استفاده کرده‌اید)، چون تنظیم دقیق‌تر را امکان‌پذیر می‌کنند.

مرحله ۵: آزمایش و اصلاح

این مرحله از ساخت مدل هوش مصنوعی کمک می‌کند که مشخص کنید آیا مدل هوش مصنوعی می‌تواند به اهدافی که در مرحله ۱ بیان کرده‌اید دست یابد یا خیر. از مجموعه داده‌های آزمایشی برای بررسی این‌که آیا سیستم هوش مصنوعی خروجی مورد انتظار را تولید می‌کند یا خیر، استفاده ‌کنید. در مرحله بعد، مناطقی را که نیاز به بهبود دارند شناسایی کنید. به عنوان مثال، سیستم هوش مصنوعی ممکن است با انواع داده‌های خاص مشکل داشته باشد. یا هنگام پیش‌بینی الگوهای خاص عملکرد ضعیفی ارائه دهد.

پس از مشخص کردن این نقاط ضعف، باید تنظیمات لازم را برای حل این مشکلات انجام دهید. این تنظیمات ممکن است شامل بهینه‌سازی هایپرپارامترها یا افزودن ویژگی‌های جدید یادگیری عمیق باشد. در برخی موارد، ممکن است مجبور شوید کل الگوریتم را بازبینی کنید. سیستم هوش مصنوعی را دوباره با یک مجموعه دیتا جدید تست کنید و این روند را تا رسیدن به نتایج دلخواه تکرار کنید.

آخرین مرحله آزمایش شامل آموزش پذیرش کاربر، یک جنبه بسیار مهم توسعه هوش مصنوعی است. این امر مستلزم این است که کاربران نهایی واقعی (معمولاً کارمندان) سیستم هوش مصنوعی را آزمایش کنند و عملکرد آن را در دنیای واقعی ارزیابی کنند. این به شما بینشی در مورد عملکرد و قابلیت استفاده کلی مدل یادگیری عمیق می‌دهد. در نهایت، تمام اسناد لازم را آماده کنید و تنظیماتی را که قبل از رفتن به مرحله بعدی انجام داده‌اید، در آن بگنجانید.

مرحله ۶: استقرار و نگهداری

اگر مدل هوش مصنوعی تمام باکس‌ها را بررسی کند، آخرین مرحله در فرآیند توسعه هوش مصنوعی، استقرار سیستم هوش مصنوعی است. شما می‌توانید این کار را با ادغام سیستم با APIهای فعلی برای قابلیت همکاری کارآمد انجام دهید. از طرف دیگر، می‌توانید روی رابط‌های جدید سرمایه‌گذاری کنید تا به کاربران اجازه دهید به طور یکپارچه با سیستم یادگیری ماشین تعامل داشته باشند و از آن‌ها در فعالیت‌های روزانه خود استفاده کنند.

ساخت یک مدل هوش مصنوعی – سوالات متداول

۱. آیا امکان ساخت مدل هوش مصنوعی سفارشی برای کسب و کار من وجود دارد؟

ایجاد یک سیستم یادگیری عمیق یادگیری ماشینی (machine learning deep learning system) یا هوش مصنوعی سفارشی (custom AI) برای کسب و کار شما امکان‌پذیر است. با این حال، این فرآیند نیازمند منابع فشرده است و به سخت‌افزار و نرم‌افزار محاسباتی گسترده نیاز دارد. هم‌چنین ممکن است مجبور شوید تکنسین‌های ماهری را برای رسیدگی به جنبه‌های فنی توسعه هوش مصنوعی استخدام کنید. از طرف دیگر، می‌توانید این فرآیندها را به یک ارائه‌دهنده خدمات فناوری اطلاعات مدیریت شده برون‌سپاری کنید

۲. ساخت مدل هوش مصنوعی چه پیامدهای اخلاقی دارد؟

داده‌هایی که برای آموزش مدل هوش مصنوعی استفاده می‌کنید، ممکن است گاهی دارای تعصبات اجتماعی بر اساس جنسیت، نژاد یا ملیت و غیره باشد. این سوگیری‌ها ممکن است در سیستم‌های هوش مصنوعی شما منعکس شود و تصویر اشتباهی را ترسیم کند. بنابراین، مدل یادگیری عمیق خود با داده‌های با کیفیت بالا از منابع معتبر آموزش دهید. در این صورت می‌توانید مطمئن شوید که سیستم‌های هوش مصنوعی شما منصفانه، بی‌طرفانه و فراگیر باقی می‌مانند.

حفظ حریم خصوصی یکی دیگر از نگرانی‌های اخلاقی مهم در هنگام ساخت مدل هوش مصنوعی است. اطمینان حاصل کنید که روش‌های جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های شما با مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها مطابقت دارند. عدم انجام این کار ممکن است منجر به جریمه‌های سنگین و مخدوش شدن وجهه عمومی شود. به علاوه، این وظیفه اخلاقی شماست که از امنیت و حریم خصوصی داده‌های کاربران اطمینان حاصل کنید.

۳. چگونه بهترین الگوریتم هوش مصنوعی را برای سیستم هوش مصنوعی خود انتخاب می‌کنید؟

برای انتخاب بهترین الگوریتم هنگام ساخت مدل هوش مصنوعی، باید عواملی مانند الزامات دقت، پیچیدگی و ساختار داده‌ها، پارامترها و متغیرها را بررسی کنید. هم‌چنین باید منابع محاسباتی خود را در نظر بگیرید و اینکه آیا آن‌ها حداقل الزامات الگوریتم یادگیری عمیق را که در ذهن دارید برآورده می کنند یا خیر.

جمع‌بندی

اکنون که می دانید ساخت مدل هوش مصنوعی چگونه است، این شما هستید که باید مدلی را ایجاد کنید که متناسب با نیازهای کسب‌وکار شما باشد و به نتیجه نهایی‌تان برسد. به یاد داشته باشید، برای ایجاد یک سیستم هوش مصنوعی موثر، لازم نیست هزینه زیادی صرف کنید. می‌توانید از پلتفرم‌های AutoML استفاده کنید، که نه تنها مقرون به صرفه هستند، بلکه به حداقل ورودی انسانی هم نیاز دارند.

هم‌چنین لازم است به این نکته اشاره کنیم که ابزارهای یادگیری عمیق نیاز به سرمایه‌گذاری قابل توجهی دارند، اما شما نیازی به پرداخت این هزینه‌های اولیه ندارید. بلکه می‌توانید الزامات محاسباتی را به یک ارائه‌دهنده خدمات مدیریت‌شده برون‌سپاری کنید و بدون پرداخت هزینه‌های سنگین، از مزایای این سیستم‌های یادگیری عمیق بهره مند شوید.

منبع: addepto