هوش مصنوعی و عملکرد آن

artificial intelligence یک علم چند رشته‌ای است که به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری امکان می‌دهد که کارهایی را انجام دهند که نیاز به انسانیت داشته باشد.

عموماً کارکرد هوش مصنوعی به این شکل است:

1. جمع‌آوری داده: در ابتدا، داده‌های مختلفی از منابع مختلف مانند حسگرها، سیستم‌های داده‌کاوی، و سیستم‌های اطلاعاتی جمع‌آوری می‌شوند.
2. پیش‌پردازش داده: این داده‌ها سپس پیش‌پردازش می‌شوند تا به شکل مناسبی برای مدل‌های این تکنولوژی قابل استفاده باشند. این مرحله ممکن است شامل پاکسازی داده، استخراج ویژگی‌های مهم، و تبدیل داده به فرمت مناسب برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی باشد.
3. آموزش مدل: در این مرحله، مدل‌های این تکنولوژی با استفاده از داده‌های آموزشی، که شامل جفت داده‌های ورودی و خروجی متناظر هستند، آموزش داده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یا روش‌های دیگری برای یادگیری از داده‌ها باشند.
4. استفاده از مدل: پس از آموزش، مدل‌های هوش مصنوعی قادرند وظایف خود را انجام دهند. این می‌تواند شامل تشخیص الگو، پیش‌بینی، تصمیم‌گیری، و یا کارهای دیگری با توجه به نوع مسئله و نوع مدل هوش مصنوعی باشد.
5. ارزیابی و بهینه‌سازی: در این مرحله، عملکرد مدل‌های این تکنولوژی ارزیابی می‌شود و اگر لازم بازخوردهای لازم به مدل داده می‌شود تا بهبود کارکرد آن‌ها صورت بگیرد. این فرایند ممکن است شامل بهینه‌سازی پارامترهای مدل، تغییرات در داده‌های ورودی، یا تغییرات در ساختار مدل باشد.
6. مانیتورینگ و نگهداری: در نهایت، مدل‌های این تکنولوژی باید مانیتورینگ شده و نگهداری شوند تا در طول زمان عملکرد خود را حفظ کنند. این شامل بررسی پایداری عملکرد مدل، اجرای دوره‌های بازآموزی، و به‌روزرسانی مدل با توجه به داده‌های جدید است.

الگوبرداری در هوش مصنوعی:

الگوبرداری یکی از مفاهیم اساسی در هوش مصنوعی است که در فرآیندهای یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌ها بسیار مهم است. این فرآیند شامل استخراج و شناسایی الگوها، قوانین، روابط و ویژگی‌های مخفی در داده‌ها است. به طور کلی، الگوبرداری می‌تواند به صورت نظارت‌شده یا بدون نظارت انجام شود.

۱. الگوبرداری نظارت‌شده (Supervised Learning):

• در این روش، برچسب‌ها یا پاسخ‌های مربوط به داده‌ها به ماشین آموزش داده می‌شود.
• سپس ماشین با استفاده از این برچسب‌ها، الگوها و روابط بین ویژگی‌های ورودی را یاد می‌گیرد.
• مثال: آموزش ماشین برای تشخیص ایمیل‌های اسپم و غیر اسپم. در این حالت، هر ایمیل دارای برچسب اسپم یا غیر اسپم است.

۲. الگوبرداری بدون نظارت (Unsupervised Learning):

• در این روش، برچسب‌ها موجود نیستند و ماشین باید الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کند.
• ماشین به صورت خودکار و بدون راهنمایی برچسب‌ها، الگوها را تشخیص می‌دهد.
• مثال: خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتارهای خرید آن‌ها. ماشین می‌تواند الگوهای مختلف خریداران را شناسایی کرده و آن‌ها را در دسته‌های مشخص تقسیم کند.

۳. الگوبرداری نیمه نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning):

• این روش ترکیبی از الگوبرداری نظارت‌شده و بدون نظارت است.
• برخی از داده‌ها دارای برچسب و برخی بدون برچسب هستند.
• ماشین از داده‌های دارای برچسب برای یادگیری و استفاده از داده‌های بدون برچسب برای کشف الگوهای مخفی استفاده می‌کند.

این الگوهای الگوبرداری از رویکردهای مختلفی برای یادگیری و استخراج الگوها در داده‌ها استفاده می‌کنند و بسته به نوع مسئله و نوع داده‌ها، یک روش مناسب انتخاب می‌شود.