انواع مدل های متداول هوش مصنوعی (با موارد استفاده)

مدل هوش مصنوعی یک برنامه کامپیوتری است که از الگوریتم هایی برای تصمیم گیری آگاهانه و پیش بینی بر اساس داده های جدید استفاده می کند. این برنامه برای انجام وظایفی طراحی شده است که معمولاً  هوش انسانی نیاز دارند، مانند یادگیری، استدلال و حل مسئله، همه بدون اینکه دستورالعمل های صریح برای هر سناریو داده شود. مدل های متداول هوش مصنوعی و الگوریتم های هوش مصنوعی با توانایی منحصربه‌فرد خود در درک و تفسیر داده‌ها، ستون فقرات صنعت پررونق هوش مصنوعی هستند و مرزهای ممکن را در زمینه‌های مختلف از تولید تا مراقبت‌های بهداشتی پیش می‌برند.

مدل هوش مصنوعی چیست؟

مدل های متداول هوش مصنوعی یک برنامه کامپیوتری است که بر روی داده های زیادی آموزش دیده است و می تواند الگوها را بیابد و بدون دخالت انسان پیش بینی کند. اگر تا به حال با ChatGPT چت کرده اید یا توصیه های Netflix را برای تماشا کردن دنبال کرده اید، پس با یک مدل هوش مصنوعی تعامل داشته اید.

در حالی که اکثر برنامه‌های کامپیوتری برای انجام وظایف خاص به دستورالعمل‌های دقیق نیاز دارند، مدل‌ های هوش مصنوعی از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که قوانین گام به گامی هستند که ورودی‌ها را با استفاده از حساب، تکرار و منطق تصمیم‌گیری به خروجی‌ها پردازش می‌کنند.

به گفته آرچر چیانگ، مهندس هوش مصنوعی و بنیانگذار شرکت Giftpack، الگوریتم‌ها مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا مستقلاً استدلال کنند، عمل کنند و یاد بگیرند، و به آنها اجازه می‌دهد «مشکلات پیچیده و پویا» بیشتری را نسبت به برنامه‌های سنتی مدیریت کنند. ، که برنامه های سنتی برای اجرای آن بدون برنامه ریزی صریح مشکل داشتند.

مدل های متداول هوش مصنوعی در شکل‌ها و اندازه‌های مختلف عرضه می‌شوند. هر کدام با توجه به داده‌ها و منطق تصمیم‌گیری که استفاده می‌کنند، مجموعه‌ای از توانایی‌های متمایز خود را دارند. به عنوان مثال، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مقادیر زیادی از داده‌های متنی را پردازش می‌کنند تا پاسخ‌هایی شبیه به انسان ایجاد کنند و در کارهای مختلف مرتبط با زبان کمک کنند. و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در استخراج الگوها و ویژگی‌های متمایز از تصاویر خوب هستند، بنابراین معمولاً در وظایف تشخیص تصویر استفاده می‌شوند.

انواع مدل های متداول هوش مصنوعی (با موارد استفاده)

در اینجا برخی از رایج ترین مدل های متداول هوش مصنوعی و نحوه استفاده از آنها آورده شده است.

1. مدل‌های زبان بزرگ (LLM)

یکی از مدل های متداول هوش مصنوعی که از مدل های زبان بزرگ برای تولید متنی شبیه انسان استفاده می شود. آنها بر روی حجم عظیمی از داده ها آموزش می بینند تا ساختار، گرامر و الگوها را بیاموزند و به آنها امکان می دهد کلمه یا دنباله کلمات بعدی را بر اساس زمینه ارائه شده پیش بینی کنند. توانایی آنها در درک معنا و تفاوت های ظریف زبان به LLMها اجازه می دهد تا در کارهایی مانند تولید متن، ترجمه زبان و خلاصه سازی محتوا برتری پیدا کنند و آنها را به یک جزء کلیدی در زمینه بزرگتر هوش مصنوعی مولد تبدیل می کند.

مورد استفاده: LLMهایی مانند GPT-4، Claude، Gemini و Mistral Large برای تقویت چت ربات‌های معروف هوش مصنوعی استفاده می‌شوند که به آنها امکان می‌دهد مکالمات طبیعی با کاربران، نوشتن شعر، ویرایش کد و موارد دیگر را انجام دهند.

2. شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)

شبکه های عصبی کانولوشن یکی از مدل های متداول هوش مصنوعی برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده های بصری مانند تصاویر و فیلم ها استفاده می شود. برای انجام این کار، CNN ها دارای چندین لایه هستند که ویژگی های مهمی را از داده های تصویر ورودی استخراج می کنند، مانند لبه ها، بافت ها، رنگ ها و اشکال. این روند ادامه می‌یابد و هر لایه به بخش‌های بزرگ‌تر و معنادارتر از تصویر تمرکز می‌کند، تا زمانی که مدل تصمیم بگیرد که تصویر بر اساس همه ویژگی‌هایی که پیدا کرده است، چه چیزی را نشان می‌دهد.

مورد استفاده: CNNها در سیستم‌های تشخیص چهره استفاده می‌شوند و به تأیید یا شناسایی افراد بر اساس ویژگی‌های چهره‌اش استخراج‌شده از تصاویر یا فریم‌های ویدیو کمک می‌کنند. سیستم‌های تشخیص چهره مبتنی بر CNN می‌توانند اجازه ورود به مکان‌های امن و باز کردن قفل گوشی‌های هوشمند را بدهند.

3. شبکه های عصبی مکرر (RNN)

شبکه‌های عصبی مکرر برای پردازش داده‌های متوالی استفاده می‌شوند، جایی که ترتیب نقاط داده اهمیت دارد. از آنجایی که RNN ها می توانند اطلاعات ورودی های قبلی را از طریق حلقه هایی در معماری خود حفظ کنند، آنها به ویژه در کارهایی مانند مدل سازی زبان، تشخیص گفتار و پیش بینی خوب هستند، زمانی که درک ترتیب و رابطه بین نقاط داده برای پیش بینی های دقیق ضروری است.

مورد استفاده: RNN ها می توانند اطلاعات مالی تاریخی را برای پیش بینی نوسانات آتی در قیمت سهام تجزیه و تحلیل کنند. این به معامله گران، تحلیلگران مالی و سرمایه گذاران کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه تری در مورد خرید سهام بر اساس روندهای بالقوه بازار بگیرند.

4. شبکه های متخاصم مولد (GAN)

شبکه‌های متخاصم مولد یکی دیگر از مدل های متداول هوش مصنوعی مدل‌های یادگیری عمیقی هستند که دارای دو شبکه عصبی هستند: ژنراتورها و متمایزکننده‌ها. مولد خروجی‌های جعلی شبیه داده‌های واقعی (مانند متن، تصاویر، صدا) ایجاد می‌کند، در حالی که تشخیص‌دهنده برای متمایز کردن داده‌های مصنوعی از داده‌های واقعی ارائه‌شده در مجموعه داده آموزشی کار می‌کند. با گذشت زمان، مولد داده‌های واقعی‌تر می‌سازد و تشخیص‌دهنده بهتر می‌شود، و در نتیجه داده‌های مصنوعی باکیفیت مانند تصاویر، صدا و ویدیو تولید شده توسط هوش مصنوعی به دست می‌آید.

بیشتر بخوانید: آموزش فعالسازی IPv6 در مودم

مورد استفاده: از GAN ها برای ایجاد دیپ فیک استفاده می شود، نوعی رسانه تصویری مصنوعی که در صنعت سرگرمی برای تعویض چهره بازیگران در صحنه ها، تغییر ظاهر یا سن بازیگر و موارد دیگر استفاده می شود.

5. مدل های رگرسیون لجستیک

مدل‌های رگرسیون لجستیک یکی دیگر از مدل های متداول هوش مصنوعی در وظایف طبقه‌بندی باینری استفاده می‌شوند، جایی که هدف تخمین احتمال یکی از دو نتیجه ممکن است – بله/خیر، درست/نادرست، بر اساس مجموعه‌ای از متغیرهای مستقل.

مورد استفاده: مدل های رگرسیون لجستیک در بانکداری برای کمک به شناسایی تراکنش های تقلبی استفاده می شود. این مدل‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی مختلف، مانند مبلغ، مکان و فراوانی تراکنش، می‌توانند به مؤسسات مالی کمک کنند تا فعالیت‌های مشکوک را روی کارت‌های اعتباری و نقدی مشتریان علامت‌گذاری کنند، هر تراکنش را به عنوان تقلب یا غیر تقلب علامت‌گذاری کنند.

6. مدل های رگرسیون خطی

مدل های رگرسیون خطی برای پیش بینی مقدار یک متغیر وابسته (خروجی) بر اساس متغیرهای مستقل (ورودی) داده شده استفاده می شود. با استفاده از یک معادله خطی، مدل رابطه ای بین نقاط داده ورودی به منظور تخمین مقدار یک خروجی برقرار می کند. مدل‌های رگرسیون خطی اغلب برای پیش‌بینی نتایج مستمر مانند پیش‌بینی فروش یا پیش‌بینی روند استفاده می‌شوند.

مورد استفاده: در صنعت املاک و مستغلات، از مدل های رگرسیون خطی می توان برای پیش بینی قیمت یک خانه بر اساس عواملی مانند متراژ مربع، موقعیت مکانی و سن استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به فروش گذشته، این مدل می‌تواند بفهمد که چگونه هر یک از این عوامل بر ارزش یک ملک تأثیر می‌گذارد و به نمایندگان املاک کمک می‌کند تا قیمت آن را متناسب با آن تعیین کنند.

7. مدل های متداول هوش مصنوعی درختان تصمیم

درختان تصمیمیکی دیگر از مدل های متداول هوش مصنوعی از یک “ساختار درخت مانند” برای سازماندهی داده ها در گروه های کوچک استفاده می کنند و سپس از آن گروه ها برای پیش بینی نتایج استفاده می کنند.

مورد استفاده: درخت‌های تصمیم می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا عواملی مانند روند بازار، ترجیحات مشتری و پیشنهادات رقبا را تجزیه و تحلیل کنند و سپس تصمیمات را به مراحل ساده تقسیم کنند که باید روی آنها تمرکز شود.

8. مدل های متداول هوش مصنوعی جنگل های تصادفی

جنگل‌های تصادفی یکی دیگر از مدل های متداول هوش مصنوعی فرآیندهای تصمیم‌گیری پیچیده را به مجموعه‌ای از «برگ‌ها» تقسیم می‌کنند و چندین درخت تصمیم را برای پیش‌بینی دقیق‌تر ترکیب می‌کنند. هر درخت در جنگل از زیرمجموعه‌ای تصادفی از ویژگی‌ها برای نتیجه‌گیری استفاده می‌کند، که همه آنها جمع‌آوری و میانگین‌گیری می‌شوند تا به تصمیم نهایی برسند. اگرچه تفسیر جنگل‌های تصادفی سخت‌تر از درخت‌های تصمیم‌گیری منفرد است، اما معمولاً دقیق‌تر هستند و می‌توانند حجم بیشتری از داده‌های متنوع را مدیریت کنند.

مورد استفاده: در بانکداری، از جنگل‌های تصادفی می‌توان برای پیش‌بینی اینکه کدام مشتریان احتمال بیشتری دارد بدهی خود را به موقع بازپرداخت کنند، با در نظر گرفتن عواملی مانند سابقه اعتباری، سطح درآمد، مبالغ وام و سایر رفتارهای خرید گذشته استفاده کرد.

9. ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)

ماشین‌های بردار پشتیبان یکی دیگر از مدل های متداول هوش مصنوعی برای حل مشکلات طبقه‌بندی باینری و رگرسیون طراحی شده‌اند، جایی که باید داده‌ها را در یکی از دو گروه سازماندهی کند. این مدل‌ها با ایجاد یک خط (یا ابرصفحه) داده‌ها را به کلاس‌های مختلف جدا می‌کنند، با هدف به حداکثر رساندن فاصله بین ابر صفحه و نزدیک‌ترین نقاط داده در هر دسته، بنابراین تشخیص بین کلاس‌های داده آسان می‌شود. SVM ها همه کاره هستند و می توانند روابط غیرخطی بین داده ها را مدیریت کنند، به این معنی که آنها در تشخیص الگوهای پیچیده خوب هستند.

مورد استفاده: SVM ها اغلب در زمینه بیومتریک استفاده می شوند و به شناسایی صدا، صورت، اثر انگشت، دست خط، راه رفتن و موارد دیگر بر اساس ویژگی های فیزیولوژیکی و فیزیکی منحصر به فرد کمک می کنند.

نتیجه گیری

در حالی که اکثر برنامه‌های کامپیوتری برای انجام وظایف خاص به دستورالعمل‌های دقیق نیاز دارند، مدل‌ های هوش مصنوعی از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که قوانین گام به گامی هستند که ورودی‌ها را با استفاده از حساب، تکرار و منطق تصمیم‌گیری به خروجی‌ها پردازش می‌کنند. رشد سریع الگوریتم های هوش مصنوعی و قابلیت‌های قدرتمند آن و همچنین، تحول ایجاد شده به وسیله هوش مصنوعی در صنایع مختلف، رهبران کسب و کار و عموم مردم را به این فکر واداشته است که به اوج تحقیقات هوش مصنوعی و به حداکثر رساندن پتانسیل هوش مصنوعی نزدیک هستیم. با این حال، درک انواع مدل های متداول هوش مصنوعی و الگوریتم های هوش مصنوعی که در حال حاضر وجود دارند، تصویر واضح‌تری از قابلیت‌های هوش مصنوعی موجود و راه طولانی پیش‌ رو برای تحقیقات هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی دارای مدل های مختلفی است که مطالعه و شناخت آنها می تواند در تعیین قابلیت ها و موارد استفاده آن بسیار موثر واقع شوند.

تالیف:
فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ (اقتباس از مقاله‌ای از Builtin)
در صورت استفاده از این مقاله، نام و آدرس فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ را به عنوان منبع ذکر کنید.