مدل‌های هوش مصنوعی (AI Models) چه هستند و چگونه کار می‌کنند؟

هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر نحوه عملکرد کسب‌وکارها است و امکان تصمیم‌گیری سریع‌تر، بینش‌های عمیق‌تر و اتوماسیون مقیاس‌پذیر را فراهم می‌کند. این راهنما توضیح می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی چیستند، چگونه از یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) متفاوت هستند و چگونه شرکت‌های پیشرو از آن‌ها برای دستیابی به نتایج واقعی استفاده می‌کنند.

بررسی اجمالی

هوش مصنوعی به بخش اصلی عملیات کسب‌وکارهای مدرن، به‌ویژه آن‌هایی که داده‌محور هستند، تبدیل شده است. مدل‌های هوش مصنوعی فرآیند درک و تفسیر داده‌ها را تسریع می‌کنند. این برنامه‌های قدرتمند با توانایی تجزیه‌وتحلیل سریع داده‌ها، یافتن الگوها و پیش‌بینی، به ابزاری ضروری برای تصمیم‌گیری کارآمد و گاهی اوقات خودکار تبدیل شده‌اند.

تفاوت مدل‌های هوش مصنوعی با مدل‌های ML و DL

هوش مصنوعی یک اصطلاح گسترده است که به گروهی از فناوری‌ها اشاره دارد که از ماشین‌ها برای شبیه‌سازی عملکرد ذهن انسان استفاده می‌کنند. یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند که هر کدام مجموعه فرآیندهای خاص خود را برای آموزش ماشین‌ها به انجام فرآیندهای شناختی شبیه به انسان دارند.

مدل‌های یادگیری ماشین (ML)

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را برای یادگیری از تجربه آموزش می‌دهد. مدل‌های ML با داده‌های آموزشی برچسب‌دار (یادگیری نظارت‌شده) یا داده‌های خام و بدون برچسب (یادگیری بدون نظارت) ارائه می‌شوند. مدل‌های ML با تقلید از روش یادگیری انسان‌ها—از طریق آزمون و خطا—عمل می‌کنند. با گذشت زمان، مدل‌های خوب آموزش‌دیده پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه می‌دهند. مدل‌های ML به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شوند و کاربردهایی در پیش‌بینی (مانند پیش‌بینی فروش ماه آینده)، تقسیم‌بندی (مانند تعیین اینکه آیا یک تراکنش fraudulent است یا خیر) و خوشه‌بندی (مانند شناسایی اقلام خریداری‌شده توسط مشتریان مشابه) و سایر سیستم‌های توصیه‌ای دارند.

مدل‌های یادگیری عمیق (DL)

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است. یک مدل DL اساساً یک شبکه عصبی چندلایه است که هر لایه شامل مجموعه‌ای از گره‌های به‌هم‌پیوسته است. “عمق” مدل یادگیری عمیق به هدف آن بستگی دارد. برخی مدل‌های پیشرفته DL از هزار لایه یا بیشتر تشکیل شده‌اند که هر لایه متوالی دقت پیش‌بینی‌های مدل را بهبود می‌بخشد. این نوع مدل هوش مصنوعی بسیاری از برنامه‌هایی را که از مقادیر زیادی داده بدون ساختار (مانند تصاویر، ویدئوها، اسناد) استفاده می‌کنند، مانند فناوری‌های خودروهای خودران، دستیارهای صوتی دیجیتال و راه‌حل‌های گوش دادن به شبکه‌های اجتماعی، پشتیبانی می‌کند.

مدل‌های هوش مصنوعی محبوب و کاربردهای عملی آن‌ها

امروزه مدل‌های هوش مصنوعی مختلفی در حال استفاده هستند. در ادامه، شش مورد از رایج‌ترین آن‌ها همراه با توضیح مختصری درباره نحوه عملکرد و موارد استفاده واقعی آن‌ها آورده شده است.

رگرسیون خطی (Linear Regression)

رگرسیون خطی یک مدل ML است که برای یافتن رابطه خطی بین متغیرهای ورودی و خروجی طراحی شده است. با شناسایی بهترین خط مستقیم بین این دو متغیر، مدل‌های رگرسیون خطی می‌توانند برای پیش‌بینی دقیق ارزش متغیر خروجی بر اساس متغیر ورودی داده‌شده آموزش ببینند. مدل‌های رگرسیون خطی گزینه‌ای محبوب برای تحلیل ریسک هستند و نقش مهمی در کمک به مؤسسات مالی برای ارزیابی ریسک و شناسایی نقاطی که ممکن است بیش از حد در معرض خطر باشند، ایفا می‌کنند.

رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)

رگرسیون لجستیک، که خویشاوند نزدیک رگرسیون خطی است، اغلب برای حل مسائل مبتنی بر طبقه‌بندی استفاده می‌شود. این تکنیک برای تخمین احتمال وقوع یک رویداد با استفاده از مجموعه‌ای از متغیرهای مستقل ایده‌آل است. یکی از کاربردهای رگرسیون لجستیک در زمینه تحقیقات پزشکی است. محققان می‌توانند از آن برای درک چگونگی تأثیر عوامل ژنتیکی بر بیماری‌هایی مانند سرطان استفاده کنند و این امکان را فراهم می‌کنند تا تست‌های دقیق‌تری برای این شرایط توسعه یابد.

درخت‌های تصمیم (Decision Trees)

درخت‌های تصمیم داده‌ها را با استفاده از مجموعه‌ای از عبارات شرطی (if-else) تقسیم‌بندی می‌کنند. در هسته خود، درخت‌های تصمیم نمودارهای جریانی هستند که به‌صورت الگوریتمی تولید شده و بر اساس پاسخ به سوالات قبلی، دسته‌بندی یا تصمیم‌گیری می‌کنند. این مدل‌ها به‌ویژه برای ایجاد بخش‌های مشتری دقیق که می‌توانند برای ایجاد پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده، کاهش نرخ ریزش و حفظ رقابت استفاده شوند، مفید هستند.

جنگل‌های تصادفی (Random Forests)

جنگل‌های تصادفی مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم هستند که به هم متصل شده‌اند و هر کدام نتیجه یا تصمیم خود را تولید می‌کنند. ورودی‌های همه درخت‌ها سپس تجمیع می‌شوند تا یک تصمیم یا پیش‌بینی واحد و دقیق‌تر ایجاد شود. خرده‌فروشان می‌توانند از جنگل‌های تصادفی برای پیش‌بینی دقیق‌تر رفتار خریدار استفاده کنند و از بینش‌های ارائه‌شده توسط این مدل برای افزایش فروش بهره ببرند.

شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

شبکه‌های عصبی اساس یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند. این مدل‌ها از لایه‌های متعددی از گره‌های به‌هم‌پیوسته تشکیل شده‌اند. هر یک از این گره‌ها یک واحد محاسباتی است که حداقل یک اتصال ورودی وزن‌دار، یک تابع انتقال که ورودی‌ها را ترکیب می‌کند و یک اتصال خروجی دارد. گره‌ها به‌صورت لایه‌های متصل سازمان‌دهی شده‌اند که ساختار سیناپس‌های مغز انسان را تقلید می‌کنند. شبکه‌های عصبی در مدیریت پیچیدگی‌ها عالی هستند و برای تجزیه‌وتحلیل مقادیر زیادی از داده‌های متنوع بسیار مفیدند. آن‌ها اغلب برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری برای مدیران زنجیره تأمین، پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی سطوح موجودی استفاده می‌شوند.

مدل‌های زبان بزرگ (Large language models)

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) نوعی یادگیری عمیق هستند که می‌توانند زبان را درک کرده و تولید کنند. این مدل‌های هوش مصنوعی که با استفاده از مجموعه‌های داده عظیم آموزش دیده‌اند، بسیار متنوع هستند و می‌توانند طیف وسیعی از وظایف مانند تولید پاسخ‌های متنی به سوالات، ترجمه زبان، خلاصه‌سازی اسناد و بسیاری موارد دیگر را انجام دهند. کسب‌وکارها در صنایع مختلف از LLMs برای بهبود خدمات مشتری خود استفاده می‌کنند که برای تشخیص احساسات و عواطف بسیار مفید است. سازمان‌ها می‌توانند از LLMs برای تجزیه‌وتحلیل فعالیت‌های شبکه‌های اجتماعی، بررسی‌های آنلاین و تعاملات چت خدمات مشتری استفاده کنند تا درک عمیق‌تری از نظرات مشتریان ایجاد کنند، نحوه درک برند را نظارت کنند و محصولات و خدمات خود را بهبود بخشند.