اقسام الذكاء الالي:
تقسم خوارزميات الذكاء الالي الى عدة أنواع حسب الهدف من استخدامها:
1- النماذج التنبؤية predictive modles: و هي تستخدم في المهام التي تحتاج تنبؤا حول جابة سؤال محدد. حيث تعطي النموذج بعض البيانات (مع التنبؤ الصحيح الخاص بها) و تقوم الخوارزمية بدراسة البينات و بناء علاقات بين المدخلات و الجواب الصحيح لكل حالة. و بعدها يحصل الحاسوب على قاعدة عامة تكون جاهزة للتطبيق على بيانات جديدة. مثلا توقع معدل دخل شخص بناء على مستوى تعليمه و عوامل أخرى مثل اتقانه للغات الأجنبية
و يسمى هذا القسم من النماذج أيضا التعليم تحت الاشراف supervised learning و ذلك بسبب انك تعطي النموذج عدة امثلة مع الجواب الصحيح قبل ان تختبره ببيانات جديدة.
و من الاستخدامات المعروفة للنماذج التنبؤية المسائل التصنيفية Classifiaction: حيث تعطي مجموعة إجابات يختار منها النموذج الإجابة الأنسب حسب البينات التي تم تدريبه عليها. امثلة هذا
1- هل البريد الالكتروني مفيد ام انه اعلان غير مرغوب spam
2- هل هذا الورم حميد ام خبيث
3- هل سيفوز فريقك الرياضي في المباراة المقبلة ام سيخسر
4- هل ستعلن الشركة الفلانية افلاسها
الاستخدام الاخر الشهير للنماذج التنبؤية هو في مسائل التنبؤ الرقمي numerical prediction: و المثال الأشهر هو الاستجرار الخطي Linear regression. حيث تستخدم هذه النماذج في تنبؤ بأسعار العملات و الأسهم. او بوزن شاب عند عمر 30
2- النماذج الوصفية descriptive models: وهذه تدخل في المسائل التي تحتاج اضاءات إضافية لفهم البيانات المتوفرة. و لا توجد إجابة صحيحة معروفة مقدما لتعطي كأمثلة لهذه الخوارزميات و يطلق عليها أيضا اسم: التعليم بدون اشراف unsupervised learning. تستخدم هذه النماذج بكثرة في استنطاق البيانات DM و من امثلتها تحليل سلة التسوق Market Basket Analysis. حيث تعطي النموذج بينات التسوق لزبائن محل معين و يقوم الحاسوب بدراسة ما هو احتمال شراء زبون لمعطف ثقيل لو اشترى قفازات للشتاء.
و تفسم النماذج الوصفية الى نوعين:
ا- اكتشاف الأنماط Pattern Recognition كما عرضنا في المثال السابق
ب- التقسيم المتجانس Clustering: و فيه يدرس النموذج البيانات و يقوم بتقسيمها لعدة مجموعات متجانسة. مثلا مجموعة أطفال يمكن تقسيمها الى أطفال طبيعيين، انطوائيين، عدوانيين، مرحين الخ. و الجدير بالذكر اننا لا نعرف مسبقا كيف سيتم التفسيم. بل قد نحتاج لعين خبير لقراءة هذه التقسيمات و ان كان لها معنى و فائدة ام لا.
3- و أخيرا نصل الى مجموعة أخرى من النماذج تسمى متمددة التعليم meta learners: و عي غير مرتبطة بمهمة محددةـ لكنها تتخصص بالتعلم كيف حل أي مسألة بشكل اكثر فعالية و دقة. و تبني بالعادة نتائجها على نتائج خوارزمية سابقة من النوعية الاولين