الشبكات العصبية الاصطناعية

تقنيات الشبكات العصبية في علم الحساب هي تقنيات تعتمد على نماذج من خلايا عصبية اصطناعية مرتبطة ببعضها البعض لمعالجة المعلومات وتحليلها. وتشمل بعض تقنيات الشبكات العصبية:

1- الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks).
2- الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks).
3- الشبكات العصبية الركامية (Recurrent Neural Networks).
4- الشبكات العصبية السبارس (Sparse Neural Networks).
5- الشبكات العصبية التسلسلية (Sequential Neural Networks).

تستخدم هذه التقنيات في العديد من المجالات العلمية والتطبيقية، مثل التعلم الآلي، ومعالجة الصور والصوت، واستخراج المعلومات من كميات كبيرة من البيانات، وتحليل البيانات الحيوية، وتحليل المخاطر المالية، والإنتاج الصناعي، والروبوتيات وغيرها.

تعتمد الأساليب المستخدمة في التنقيب عن البيانات على الغرض المرجو من التحليل والبيانات المتاحة. ومن بين الأساليب الحديثة التي يمكن استخدامها في تنقيب البيانات:

1- تعلم الآلة (Machine learning): وهي عملية تعلُّم الأنظمة الذكية استخراج الأنماط والمعرفة من البيانات المتاحة دون إرشاد بشري.

2- شبكات العصب الاصطناعي (Artificial Neural Networks): وهي تقنية تستخدم في التعلم العميق وتقوم على تعلم الأنظمة الذكية من خلال تمثيل البيانات في طبقات متعددة.

3- “الحفر البرمجي” (Code Mining): وهي عملية استخلاص البيانات والمعلومات من الأكواد المصدرية التي تم إنشاؤها مسبقًا.

4- الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): وهي تقنية لتوضيح البيانات و عرضها بطريقة سهلة وفهمها.

5- التعلم الإحصائي (Statistical Learning): وهي تقنية تستخدم في تطبيق الإحصاء و الرياضيات لتحليل البيانات وتنبؤ المستقبل.

توجد العديد من الخوارزميات المستخدمة في تنقيب البيانات، ومن بينها:

1- خوارزمية الشجرة القرارية (Decision Tree Algorithm)
2- خوارزمية الشبكات العصبونية الاصطناعية (Artificial Neural Networks Algorithm)
3- خوارزمية الانحدار الخطي (Linear Regression Algorithm)
4- خوارزمية الانحدار اللوجستي (Logistic Regression Algorithm)
5- خوارزمية الكتل الذرية (Apriori Algorithm)
6- خوارزمية الكسر الأمامي (Naive Bayes Algorithm)
7- خوارزمية الشبكات العصبونية العميقة (Deep Neural Networks Algorithm)
8- خوارزمية التجمع الهرمي (Hierarchical Clustering Algorithm)
9- خوارزمية الكشف عن الانحدار (Regression Detection Algorithm)
10- خوارزمية التصنيف الشجري (Classification Tree Algorithm)

تختلف هذه الخوارزميات في الطريقة التي تستخدمها في تحليل البيانات واستخلاص المعلومات منها، ويتم اختيار الخوارزمية المناسبة حسب نوع البيانات والأهداف المرجوة من التحليل.

تقنيات التعلم الآلي في تنقيب البيانات تشمل:

1- الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks): وهي نماذج حاسوبية تحاكي شبكات العصبونات في الجهاز العصبي البشري، وتستخدم في التعرف على الأنماط والتصنيف والتنبؤ.

2- العصائر الوراثية (Genetic Algorithms): وهي أساليب تستخدم لحل المشاكل الأمثل من خلال توليد مجموعة متنوعة من الحلول، واختبار الحلول واختيار الأفضل منها.

3- الشجرة القرارية (Decision Tree): وهي نموذج تعليمي يقوم بتصنيف البيانات إلى فئات من خلال سلسلة من القرارات المتتالية وقد تهدف إلى الحد من حجم وتعقيد البيانات التي يتم تحليلها.

4- التعلم العميق (Deep Learning): وهو تقنية تستخدم في الشبكات العصبية الاصطناعية لتحليل البيانات ذات الصعوبة الكبيرة واستخراج المعلومات الشاملة.

5- طرق التصنيف (Classification): وهي تقنيات تستخدم في تحديد التصنيف المناسب للعناصر المختلفة في البيانات.

6- طرق الاستنتاج (Inference): وهي تقنيات تستخدم في توقعات المستقبل من خلال تحليل البيانات التاريخية.

توجد عدة أنواع من الذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها في تنقيب البيانات، من أهمها:

1- تعلم الآلة (Machine Learning): وهو عبارة عن تقنية تسمح للبرامج بالتعلم من البيانات وإنشاء نماذج تنبؤية.

2- شبكات العصب الاصطناعي (Artificial Neural Networks): وهي تقنية تستخدم في تحليل البيانات الكبيرة واستخلاص الأنماط الضخمة، حيث تقوم بتحاكي وظائف الدماغ البشري.

3- البرمجة الجينية (Genetic Programming): وهي تقنية تستخدم في إيجاد أفضل نموذج لتنبؤات المستقبل باستخدام الجينات والتطور الطبيعي.

4- حزم الشرطة (Fuzzy Logic): وهي تقنية تسمح بتحليل البيانات غير الدقيقة والمتغيرة باستخدام الفهم الغامض للتحدث بمفردات غير محددة لتمثيل الحقائق.

تقنيات تنقيب البيانات (Data mining) تشمل مجموعة واسعة من الأدوات والتقنيات المختلفة لاستخراج الأنماط والمعرفة من مجموعات البيانات الكبيرة. وهناك العديد من التقنيات المستخدمة في تنقيب البيانات ، ومن بينها:

1. الشبكات العصبونية الاصطناعية (Artificial Neural Networks)

2. التحليل الإحصائي (Statistical Analysis)

3. الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms)

4. التصنيف (Classification)

5. تجزئة البيانات (Clustering)

6. الشجرة القرارية (Decision Tree)

7. تحليل التجزئة الرئيسية (Principal Component Analysis)

8. تحليل الانحدار (Regression Analysis)

9. التعلم الآلي (Machine Learning)

10. التحليل الجغرافي (Geographic Analysis)

11. التعرف على النمط (Pattern Recognition)

تنقيب البيانات هو عملية استخراج المعلومات المفيدة والمعرفة من البيانات الكبيرة والمعقدة. وهناك العديد من أساليب تنقيب البيانات، ومن بينها:

1. تحليل الانحدار Regression Analysis
2. تجميع البيانات Clustering
3. تصنيف البيانات Classification
4. التحليل العاملي Factor Analysis
5. تحليل الانحدار اللوجستي Logistic Regression
6. شبكات العصب الاصطناعي Artificial Neural Networks
7. تقنية الدعم الناقل Support Vector Machines
8. تحليل العلاقات الجوهرية Association Analysis
9. تحليل التحويل الرئيسي Principal Component Analysis
10. تحليل التجمعات الذهنية Hierarchical Clustering.

تعتمد أسس التعلم الآلي في الذكاء الصناعي على ثلاثة مفاهيم أساسية:

1- الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks): وهي عبارة عن عملية تعلم يأخذ فيها الجهاز الآلي مجموعة من البيانات، ويتعلم من خلالها الأنماط والمعلومات ومن ثم يستطيع تحليل البيانات الجديدة واتخاذ القرارات الصحيحة.

2- الذكاء العقلاني (Reasoning): ويعني هذا النوع من التعلم استخدام العقل لتحليل المعلومات المتاحة، واتخاذ القرارات الصحيحة بناء على هذا التحليل والمعرفة المسبقة.

3- التعلم العميق (Deep Learning): ويهدف هذا النوع من التعلم إلى تعلم الآلة الأنماط المعقدة في البيانات وذلك بتطوير نماذج تعمل باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية المتعددة الطبقات، والتي تستطيع التعرف على الأشكال والنماذج والمفاهيم والتنبؤ بشكل أفضل.

هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي الشائعة، ومن بينها:

1. خوارزمية الانحدار الخطي (Linear Regression): تستخدم للتنبؤ بالقيم المستقبلية باستخدام مجموعة من المتغيرات المستقلة.

2. خوارزمية الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks): تستخدم للتعرف على الأنماط والتنبؤ بالقيم المستقبلية باستخدام شبكة من العقد الصناعية المستوحاة من الدماغ البشري.

3. خوارزمية العشوائيات العصبية (Random Forest): تستخدم للتصنيف والتنبؤ باستخدام مجموعة من الأشجار العشوائية المستقلة والتي تعمل معًا لاتخاذ القرار.

4. خوارزمية الدعم الفكري (Support Vector Machines): تستخدم للتصنيف والتنبؤ باستخدام مجموعة من النقاط في الفضاء تمثل البيانات المدربة.

5. خوارزمية الكتلة العصبية (Convolutional Neural Networks): تستخدم لتحليل الصور والتعرف على الأنماط وتطبيقات الترجمة الآلية وتصنيف الصوت.

6. خوارزمية العصبية الانطباعية (Recurrent Neural Networks): تستخدم للتنبؤ بالقيم المستقبلية باستخدام تدفق البيانات التسلسلية، مثل النصوص أو الصوت.

هذه هي بعض الخوارزميات الشائعة في مجال التعلم الآلي، وهناك المزيد من الخوارزميات المتقدمة التي يمكن استخدامها في مجالات محددة.

يتضمن علم تعلم الآلة (Machine Learning) مجموعة من المبادئ الرئيسية التي تساعد على فهم كيفية تصميم نظم الذكاء الاصطناعي. ومن أبرز هذه المبادئ:

1- التعلم الآلي: يعتبر التعلم الآلي (Machine Learning) المفتاح الرئيسي لتطوير نظم الذكاء الاصطناعي، ويتيح للآلة القدرة على تعلم النماذج والقواعد بناءً على البيانات المتاحة.

2- الذكاء الاصطناعي: يتيح الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) للآلات القدرة على التعرف على الأنماط والتنبؤ بالمعلومات واتخاذ القرارات دون تدخل من الإنسان.

3- الاستخراج الآلي للمعلومات: يتيح الاستخراج الآلي للمعلومات (Data Mining) البحث والتنقيب في البيانات للعثور على المعلومات المخفية والأنماط غير الظاهرة.

4- تحليل البيانات: يمكن تحليل البيانات (Data Analysis) باستخدام تقنيات مثل الإحصاء والتحليل العرضي (الاستنتاج الإحصائي والتحليل الفوري).

5- النمذجة الإحصائية: تستخدم النمذجة الإحصائية (Statistical Modeling) لتحليل البيانات وتقديم توقعات وإجراء تنبؤات مستقبلية باستخدام الإحصاء الرياضي وتقنيات البرمجة الخاصة بالنمذجة.

6. شبكات العصب الاصطناعية: يمكن استخدام شبكات العصب الاصطناعية (Artificial Neural Networks)، وهي نموذج لتشبيه دوال العصب الحيواني، لتعلم أنماط البيانات والتنبؤ بالمعلومات.

7. الذكاء الاصطناعي المتقدم: يدهم الذكاء الاصطناعي المتقدم (Advanced Artificial Intelligence) التعلم الآلي بتمكين النظام الإلكتروني من اتخاذ القرارات بمفرده والعمل دون تدخل من المستخدم.