هناك عدد من الطرق والوسائل التي تستخدم لصناعة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، والتي تسمح بتدريب تلك الخوارزميات للقيام بأعمال مثل التعرف على الوجه أو الكتابة الآلية أو التنبؤ بالمستقبل، وغيرها من الأعمال التي حققت الخوارزميات بها نجاحات مبهرة في السنوات الأخيرة.
خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعتمد في كثير من الحالات على التعلم والتدريب، ما يسمح لها بأداء أعمالها بعد ذلك، بحيث تقوم هذه الخوارزميات بتطبيق ما تعلمته على البيانات الحديثة التي يتم تعريضها لها، وهذه العملية تعتمد على أن يكون هناك كم من البيانات التي تتدرب عليها الخوارزمية، ومن ثم يكون مخرج عملية تدريب الخوارزمية ما يطلق عليه موديل (model)، وهو عبارة عن عقل صغير تستخدمه الخوارزمية لاحقاً في القيام بأعمالها.
تدريب الخوارزميات يتطلب جمع كم كبير من البيانات التي يتم تدقيقها وتصنيفها قبل بدء عملية التدريب، وفي حالات كثيرة فإن هذه البيانات يجب أن تكون ضخمة جداً لتكون ذات فائدة أكبر، ولكن هذا يشكل تحديا كبيرا لموارد الكمبيوتر والتكنولوجيا، حيث يلزم توفر كم كبير من المعالجات ووسائط التخزين والذواكر العشوائية (RAM)، والتي تتطلبها الخوارزميات لتتمكن من التعلم على تلك البيانات الضخمة، وهذا يعني أن زيادة دقة الخوارزميات، تنتج عنه زيادة التكاليف، سواء فيما يتعلق بالمال أو حتى الوقت.
ولكن بعد التطور الكبير في عمليات تدريب الخوارزميات، ولتجاوز معضلة تدريب الخوارزميات الذي يتطلب كثيرا من الموارد، قام عدد من الشركات كشركة قوقل (Google) ومايكروسوفت (Microsoft) بمشاركة ملفات مخرجات تدريب الخوارزميات، إذ أصبح بالإمكان تنزيل موديل جاهز لأحد الخوارزميات من على الإنترنت، دون الحاجة إلى إعادة تدريب الخوارزميات، وهذه العملية سهلت على كثير من الباحثين والجامعات بل وحتى الشركات، الاستفادة من هذه الخوارزميات الجاهزة، أو بعبارة أكثر دقة الموديل الجاهز للخوارزميات، دون عناء كتابة آلاف الأسطر من الأكواد البرمجية لتطبيق وضبط معادلات الخوارزميات.
عملية تحميل أو تنزيل موديل جاهز من على الإنترنت، ومن ثم الاستفادة منه في الأعمال أو الأبحاث، لا يعني أن مشكلة تدريب الخوارزميات انتهت، فتلك الخوارزميات تم تدريبها على بيانات عامة، في غالب الأحيان تكون بيانات متوفرة على الإنترنت بشكل مجاني، وهذا على الرغم من أنه لا يعد عيباً، إلا أنه ما زالت هناك حاجة لتدريب الخوارزميات على البيانات التخصصية للمنشآت، والذي يعني أن يتم تدريب الخوارزميات على بيانات الشركة الخاصة، وذلك لتتمكن الخوارزمية من تقديم تنبؤات مرتبطة ارتباطا مباشرا بأعمال تلك الشركات.
خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعتمد في كثير من الحالات على التعلم والتدريب، ما يسمح لها بأداء أعمالها بعد ذلك، بحيث تقوم هذه الخوارزميات بتطبيق ما تعلمته على البيانات الحديثة التي يتم تعريضها لها، وهذه العملية تعتمد على أن يكون هناك كم من البيانات التي تتدرب عليها الخوارزمية، ومن ثم يكون مخرج عملية تدريب الخوارزمية ما يطلق عليه موديل (model)، وهو عبارة عن عقل صغير تستخدمه الخوارزمية لاحقاً في القيام بأعمالها.
تدريب الخوارزميات يتطلب جمع كم كبير من البيانات التي يتم تدقيقها وتصنيفها قبل بدء عملية التدريب، وفي حالات كثيرة فإن هذه البيانات يجب أن تكون ضخمة جداً لتكون ذات فائدة أكبر، ولكن هذا يشكل تحديا كبيرا لموارد الكمبيوتر والتكنولوجيا، حيث يلزم توفر كم كبير من المعالجات ووسائط التخزين والذواكر العشوائية (RAM)، والتي تتطلبها الخوارزميات لتتمكن من التعلم على تلك البيانات الضخمة، وهذا يعني أن زيادة دقة الخوارزميات، تنتج عنه زيادة التكاليف، سواء فيما يتعلق بالمال أو حتى الوقت.
ولكن بعد التطور الكبير في عمليات تدريب الخوارزميات، ولتجاوز معضلة تدريب الخوارزميات الذي يتطلب كثيرا من الموارد، قام عدد من الشركات كشركة قوقل (Google) ومايكروسوفت (Microsoft) بمشاركة ملفات مخرجات تدريب الخوارزميات، إذ أصبح بالإمكان تنزيل موديل جاهز لأحد الخوارزميات من على الإنترنت، دون الحاجة إلى إعادة تدريب الخوارزميات، وهذه العملية سهلت على كثير من الباحثين والجامعات بل وحتى الشركات، الاستفادة من هذه الخوارزميات الجاهزة، أو بعبارة أكثر دقة الموديل الجاهز للخوارزميات، دون عناء كتابة آلاف الأسطر من الأكواد البرمجية لتطبيق وضبط معادلات الخوارزميات.
عملية تحميل أو تنزيل موديل جاهز من على الإنترنت، ومن ثم الاستفادة منه في الأعمال أو الأبحاث، لا يعني أن مشكلة تدريب الخوارزميات انتهت، فتلك الخوارزميات تم تدريبها على بيانات عامة، في غالب الأحيان تكون بيانات متوفرة على الإنترنت بشكل مجاني، وهذا على الرغم من أنه لا يعد عيباً، إلا أنه ما زالت هناك حاجة لتدريب الخوارزميات على البيانات التخصصية للمنشآت، والذي يعني أن يتم تدريب الخوارزميات على بيانات الشركة الخاصة، وذلك لتتمكن الخوارزمية من تقديم تنبؤات مرتبطة ارتباطا مباشرا بأعمال تلك الشركات.
