رابطه هوش مصنوعی و ترید

علم هوش مصنوعی (AI) در اصل به هدف ایجاد کامپیوترها یا سیستم‌های مصنوعی که با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های محاسباتی، بتوانند کارهایی را انجام دهند که نیازمند انسانیت و هوش ذهنی می‌باشند، اشاره دارد. در این زمینه، ترید کردن یکی از مفاهیم کلیدی است که نقش مهمی در پیشرفت هوش مصنوعی داشته است.

ترید کردن (ترینینگ یا آموزش) در زبان تخصصی هوش مصنوعی به معنای تعیین پارامترها و وزن‌های یک مدل محاسباتی است که از طریق مجموعه‌ای از داده‌ها به ماشین یاد داده می‌شود تا بتواند یک وظیفه خاص را انجام دهد. برای ترید کردن مدل‌های هوش مصنوعی، از مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی استفاده می‌شود که دارای ورودی و خروجی مورد انتظار می‌باشند.

مراحل ترید کردن مدل‌های هوش مصنوعی:

1. جمع‌آوری داده‌ها: این مرحله شامل جمع‌آوری مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی است که به ماشین آموزش داده می‌شوند. این داده‌ها شامل ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظار مدل می‌باشند.

2. انتخاب مدل: برای هر وظیفه ممکن است از مدل‌های مختلف هوش مصنوعی استفاده شود، مانند شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines) و یا روش‌های دیگر.

3. معرفی تابع هدف: برای ارزیابی عملکرد مدل، یک تابع هدف (تابع هزینه یا تابع خطا) تعریف می‌شود که نشان می‌دهد چقدر خروجی مدل از خروجی مورد انتظار فاصله دارد.

4. ترید مدل: در این مرحله، با اعمال داده‌های آموزشی به مدل، پارامترها و وزن‌های مدل به طور خودکار تغییر می‌کنند تا خطای پیش‌بینی کاهش یابد. این فرآیند به مرور زمان ادامه می‌یابد تا مدل به طور بهینه‌ای به وظیفه مورد نظر اقتصاد کند.

5. ارزیابی مدل: بعد از ترید مدل با استفاده از داده‌های آموزشی، مدل باید با داده‌های جدید ارزیابی شود تا میزان کارایی و کلیت عملکرد آن مشخص شود.

این گونه ترید کردن مدل‌های هوش مصنوعی، به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا از تجربیات آموزش‌دهنده‌شان یاد بگیرند و توانایی‌های هوشی خود را بهبود دهند تا در وظایف مختلف بهتر عمل کنند. این روش از مهم‌ترین روش‌ها برای رسیدن به پیشرفت‌های بزرگ در زمینه هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

ابزار های هوش مصنوعی برای ترید

ابزارهای هوش مصنوعی برای ترید کردن یا آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، ابزارها و کتابخانه‌های مختلفی هستند که برنامه‌نویسان و محققان از آن‌ها برای ایجاد، ترید و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. این ابزارها ابزارهای مفتوح‌منبع و تجاری هستند و برخی از معروف‌ترین آن‌ها عبارتند از:

1. TensorFlow: یک کتابخانه مفتوح‌منبع از Google است که برای ترید شبکه‌های عصبی عمیق و مدل‌های هوش مصنوعی دیگر استفاده می‌شود. TensorFlow از یک بستر محاسباتی گرافی و انعطاف‌پذیر پشتیبانی می‌کند و می‌تواند روی CPU و GPU اجرا شود.

2. PyTorch: یک کتابخانه مفتوح‌منبع برای یادگیری عمیق است که از طرف Facebook توسعه یافته است. PyTorch انعطاف‌پذیری بالایی دارد و برای پژوهش‌های هوش مصنوعی و ترید مدل‌ها بسیار محبوب است.

3. Keras: ابتدا یک کتابخانه مستقل بود، اما در حال حاضر به عنوان بخشی از TensorFlow در دسترس است. Keras یک رابط برنامه‌نویسی سطح بالا است که ایجاد و آموزش شبکه‌های عصبی را بسیار آسان‌تر می‌کند.

4. scikit-learn: این کتابخانه مفتوح‌منبع معروف در زمینه یادگیری ماشینی است. این کتابخانه شامل انواع مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشینی مانند SVM، Naive Bayes، تصمیم‌گیری و... است.

5. MXNet: یک کتابخانه چند‌پلتفرم‌ی از Apache است که برای طراحی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، به ویژه شبکه‌های عصبی، استفاده می‌شود.

6. Caffe: یک سیستم محبوب و سریع برای ترید شبکه‌های عصبی عمیق است که از طرف Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) توسعه یافته است.

7. Theano: این کتابخانه دیگری است که به ترید مدل‌های هوش مصنوعی می‌پردازد و مخصوص ترید شبکه‌های عصبی است.

همچنین، شرکت‌ها و پلتفرم‌های آنلاین همچون Google Colab، Microsoft Azure ML، Amazon SageMaker و IBM Watson هم امکاناتی برای ترید مدل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند و به کاربران اجازه می‌دهند تا بدون نیاز به تنظیمات سنگین سرورها، مدل‌های خود را ترید کنند

آینده ترید با هوش مصنوعی