ابحث عن أي موضوع يهمك
إن خوارزميات الذكاء الصناعي ( Artificial Intelligence Algorithms) تعرف بأنّها صيغ محددة وتعليمات إرشادية تُبرمج لكي يتبعها الحاسوب لإتمام العمليات الحسابية، وَيوجد العديد من الأنواع من الخوارزميات أهمّها ما يلي:
يتم استخدام خوارزميات التصنيف في جعل الحاسوب قادراً على أن يصنف البيانات لفئات، ومن الأمثلة التي يمكن طرحها على التصنيفات التي يقدر الحاسوب على تصنيفها هي البريد الإلكتروني الوارد في حالة كان بريداً شخصياً، أو كان بريداً عشوائياً (Spam)، ومن بين أنواع خوارزميات التصنيف ما يلي:
خوارزمية بايز البسيط تعرف بأنّها مجموعة خوارزميات وليست مجرد خوارزمية واحدة، والتي تعتمد على استخدام الاحتمالات في تصنيف العناصر وفق مميزاتها وخصائصها، وتعتبر أحد أسهل الخوارزميات برمجةً وفهماً، ويتم الحصول بها على النتائج خلال مدة زمنية قصيرة، ومن أهم استخدامات خوارزمية بايز البسيط ما يلي:
إن خوارزمية شجرة القرار تعتبر من طرق للتنبؤ، وبه تُستخدم نموذج شكل الشجرة لكي يتم عرض الاحتمالات، وتُستخدم أيضًا من أجل تصنيف البيانات لفئتين أو أكثر من ذلك حسب خصائصها، ويرجع الهدف من ذلك لتبسيط الوصول إلى قرار أو نتيجة، وهي من أكثر ما يتم استخدامه من الأساليب العملية، والتي تقدر على التعامل مع البيانات بنوعيها الرقمي والفئوي، وتُستخدم شجرة القرار بالعديد من المجالات، وفيما يلي بعض من استخدامات خوارزمية شجرة القرار:
يتم تصنيف خوارزمية الغابة العشوائية إلى مجموعة من البيانات لمجموعات متفرعة، ويوجد لكلّ مجموعة فرعية شجرة قرار خاصة بها، إذ ينتج ناتجًا محددًا من كلّ شجرة قرار، ومن ثم تحدد النتيجة النهائية من خلال أخذ متوسط نواتج أشجار القرار، ويذكر أنّ زيادة عدد أشجار القرار يترتب عليها زيادة دقة النتيجة، ويوجد لخوارزمية الغابة العشوائية استخدامات عدة، ومنها ما يلي:
يتم استخدام خوارزمية الآلات المتجهة الداعمة في حل مشاكل التصنيف، حيث تعتمد على تقنية تعرف بطريقة كيرنيل ( Kernel Method) لكي يتم تحويل البيانات غير الخطيّة لبيانات خطية، ووفقًا لتلك التحويلات يتم التوصل إلى حلاً مثاليًا من بين المخرجات المحتملة، ومن أبرز استخدامات خوارزمية الآلات المتجهة الداعمة ما يلي:
تُعتبر خوارزميات الانحدار من الخوارزميات الشائعة، والتي يمكن من خلالها التنبؤ بقيم المخرجات وفقًا للبيانات المدخلة، ويتم استخدامها بصورة رئيسية في التنبؤ بأسعار سوق الأسهم، وكذلك التنبؤ بالطقس، ويتم تصنيف تلك الخوارزمية على النحو التالي:
تُعتمد خوارزمية الانحدار الخطي على العلاقة بين المتغيّرات من أجل استنتاج معادلة خطية، يليها رسم الخط الناتج، وهو ما يرجع الهدف منه إلى التنبؤ بقيم المخرجات الخاصة بقيم مدخلات غير موجودة بمجموعة البيانات المعطاة، بواسطة الاستنتاج عبر رسمة معادلة الخط، ومن أبرز استخدامات خوارزمية الانحدار الخطي ما يلي:
يتم استخدام خوارزمية انحدار اللاسو حين الحاجة لتوقع نتائج ذات دقة عالية، بالإضافة إلى التنبؤ بالقيمة الحقيقية، والتي تعتمد على تقليص كمية البيانات من أجل حصر النتيجة بنقطة مركزية، كفكرة المتوسط الحسابي، ومن أهم استخدامات خوارزمية انحدار اللاسو ما يلي:
تُعتبر خوارزمية الانحدار اللوجستي أحد أبسط الخوارزميات المستخدمة في مختلف مشاكل التصنيف، لذلك فإنها تُستخدم في التنبؤ باحتمالية تغير عنصر ما، والذي تكون طبيعة ذلك التغير معه ثنائية التفرع، بمعنى أنّه لن يكون هناك فقط سوى نتيجتان محتملتان، ومن استخدامات خوارزمية الانحدار اللوجستي ما يلي:
إن خوارزميات الذكاء الاصطناعي تتعامل مع كميّات هائلة من المعلومات والبيانات عبر أجهزة الحاسوب، من خلال استقبال معلومات مدخلة يتم تطبيق خطوات الخوارزمية عليها لتوليد مخرجات، مثل استعلام شخص والبحث بقاعدة البيانات حول معلومة معينة، فيستخدم الحاسوب الخوارزمية في سرد النتائج.
يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في معالجة مختلف مشاكل العالم، ويُذكر منها ما يلي:
