آشنایی با مدل‌های تولیدی و تمایزی در هوش مصنوعی

راهنمای کامل مبتدیان برای یادگیری هوش مصنوعی 🤖

اگر شما پیش‌زمینه فنی ندارید اما دوست دارید با هوش مصنوعی (AI) آشنا شوید، این مقاله مخصوص شماست. در ادامه، ما مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، مدل‌های تولیدی و مدل‌های زبانی بزرگ را به زبان ساده توضیح می‌دهیم و نکات عملی برای استفاده از ابزارهای روزمره مثل ChatGPT و Google Bard ارائه می‌کنیم.

هوش مصنوعی چیست؟ 🧠

هوش مصنوعی یک رشته علمی گسترده است، درست مثل فیزیک یا شیمی.

• یادگیری ماشین (Machine Learning): زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند.
• یادگیری عمیق (Deep Learning): زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند.
• مدل‌های تولیدی و تمایزی (Generative & Discriminative Models): دسته‌بندی مدل‌های یادگیری عمیق هستند.
• مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLM): از مدل‌های یادگیری عمیق هستند و قدرت ابزارهایی مثل ChatGPT و Google Bard را فراهم می‌کنند.

💡 نکته: بسیاری فکر می‌کنند هوش مصنوعی فقط شامل ربات‌ها یا اپلیکیشن‌های پیشرفته است، در حالی که AI یک علم گسترده و پایه‌ای است.

یادگیری ماشین: پایه‌ای‌ترین بخش AI 📊

یادگیری ماشین برنامه‌ای است که با داده‌های ورودی آموزش داده می‌شود و سپس می‌تواند پیش‌بینی‌هایی روی داده‌های جدید انجام دهد.

مثال ساده: پیش‌بینی فروش کفش

اگر مدلی بر اساس داده‌های فروش نایکی آموزش داده شود، می‌توان از آن برای پیش‌بینی فروش کفش جدید آدیداس استفاده کرد.

دو نوع مدل یادگیری ماشین:

نکته عملی:

• مدل‌های نظارت‌شده بعد از هر پیش‌بینی، نتیجه را با داده‌های آموزش مقایسه کرده و خطا را کاهش می‌دهند.
• مدل‌های بدون نظارت این کار را انجام نمی‌دهند.

یادگیری عمیق: هوش مصنوعی پیشرفته 🔥

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) استفاده می‌کند.

شبکه عصبی مصنوعی چیست؟

• شبیه مغز انسان طراحی شده است.
• از لایه‌هایی از نورون‌ها و نودها تشکیل شده است.
• هرچه لایه‌ها بیشتر باشد، مدل قوی‌تر است.

کاربرد یادگیری نیمه‌نظارتی

مدل یادگیری عمیق می‌تواند با مقدار کمی داده برچسب‌گذاری شده و مقدار زیادی داده بدون برچسب، آموزش ببیند.

مثال عملی: یک بانک ممکن است ۵٪ تراکنش‌ها را برچسب‌گذاری کند (تقلبی/غیرتقلبی) و بقیه را بدون برچسب رها کند. مدل از ۵٪ داده یاد می‌گیرد و روی ۹۵٪ باقی‌مانده اعمال می‌کند تا پیش‌بینی‌های آینده دقیق‌تر شوند.

مدل‌های تمایزی و تولیدی ⚖️

مدل‌های تمایزی (Discriminative Models)

• از برچسب داده‌ها یاد می‌گیرند.
• توانایی دسته‌بندی داده‌ها را دارند (مثلاً تقلبی یا غیرتقلبی).

مثال ساده: اگر داده‌های تصویری سگ و گربه را برچسب‌گذاری کنیم، مدل می‌تواند تصویر جدید را دسته‌بندی کند: «این یک سگ است».

مدل‌های تولیدی (Generative Models)

• الگوهای داده‌ها را یاد می‌گیرند و چیز جدید تولید می‌کنند.
• داده‌ها نیاز به برچسب‌گذاری ندارند.

مثال: مدل تولیدی تصویر سگ را بر اساس ویژگی‌ها (دو گوش، چهار پا، دم، پارس کردن) ایجاد می‌کند.

💡 ترفند سریع:

• اگر خروجی یک عدد یا دسته‌بندی باشد → تمایزی
• اگر خروجی متن، تصویر، صدا یا ویدئو باشد → تولیدی (GenAI)

انواع مدل‌های تولیدی 📸🎬

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) 📚

LLMها زیرمجموعه یادگیری عمیق هستند، اما با GenAI تفاوت دارند:

• پیش‌آموزش (Pre-training): با مجموعه داده عظیم، مدل عمومی ایجاد می‌شود.
• تنظیم دقیق (Fine-tuning): با داده‌های خاص حوزه‌ای، مدل برای وظایف تخصصی آماده می‌شود.

مثال کاربردی:

یک بیمارستان می‌تواند از LLM پیش‌آموزش‌دیده شرکت بزرگ استفاده کند و آن را با داده‌های پزشکی خود تنظیم کند تا تشخیص بیماری‌ها دقیق‌تر شود.

💡 این مدل‌ها برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط عالی هستند، زیرا نیاز به میلیاردها دلار سرمایه‌گذاری ندارند، اما می‌توانند داده‌های تخصصی خود را استفاده کنند.

نکات عملی برای مبتدیان 📝

1. با مفاهیم پایه شروع کنید: AI، ML، DL، مدل‌های تمایزی و تولیدی.
2. ابزارها را تجربه کنید: ChatGPT، Google Bard و سایر ابزارهای GenAI.
3. تمرین کنید: داده‌های ساده را جمع‌آوری و مدل‌های کوچک بسازید.
4. مطالعه و پیگیری دوره‌ها: دوره ۴ ساعته گوگل رایگان و منابع آنلاین دیگر.
5. یادداشت برداری هوشمند: لینک‌ها و زمان‌بندی ویدئوها را ذخیره کنید تا به راحتی مرور کنید.

• هوش مصنوعی یک علم گسترده است و یادگیری ماشین پایه آن است.
• یادگیری عمیق امکان تحلیل پیچیده و یادگیری نیمه‌نظارتی را فراهم می‌کند.
• مدل‌های تمایزی داده‌ها را دسته‌بندی می‌کنند، اما مدل‌های تولیدی چیز جدید خلق می‌کنند.
• مدل‌های زبانی بزرگ قدرت ابزارهای محبوب ما را فراهم می‌کنند و می‌توانند برای حوزه‌های تخصصی تنظیم شوند.

با درک این اصول، شما می‌توانید بهتر از ابزارهای هوش مصنوعی روزمره استفاده کنید و تصورات غلط خود را اصلاح کنید.

🚀 اکنون می‌توانید با یک نگاه کلی، دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را بفهمید و شروع به یادگیری عملی کنید!