تطبيقات الإحصاء في الذكاء الاصطناعي
مصر:إيهاب محمد زايد
أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) مجالًا متزايد الأهمية في السنوات الأخيرة، مع تطبيقاته في مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والنقل. تعد الإحصائيات أحد المكونات الرئيسية للذكاء الاصطناعي، والتي تلعب دورًا حاسمًا في العديد من مجالات المجال.
في منشور المدونة هذا، سأستكشف الطرق التي يتم من خلالها استخدام الإحصائيات في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والروبوتات.
أحد أهم المجالات التي يتم فيها استخدام الإحصائيات في الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي. تعتمد خوارزميات التعلم الآلي، مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وأشجار القرار والشبكات العصبية، على الأساليب الإحصائية لإجراء التنبؤات وتحديد الأنماط في البيانات.
على سبيل المثال، الانحدار الخطي هو أسلوب إحصائي يستخدم لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر. ويشيع استخدامه في خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف للتنبؤ بالنتائج المستمرة،
مثل أسعار الأسهم أو احتمالية شراء العميل لمنتج ما. وبالمثل، فإن الانحدار اللوجستي هو طريقة إحصائية تستخدم لنمذجة العلاقة بين متغير النتيجة الثنائية وواحد أو أكثر من متغيرات التوقع. يتم استخدامه بشكل شائع في مشاكل التصنيف، مثل تحديد ما إذا كانت رسالة البريد الإلكتروني عبارة عن بريد عشوائي أم لا.
هناك مجال آخر تستخدم فيه الإحصائيات في الذكاء الاصطناعي وهو معالجة اللغة الطبيعية. في معالجة اللغة الطبيعية، تُستخدم الأساليب الإحصائية لفهم العلاقات بين الكلمات في النص، مثل نمذجة اللغة وتصنيف النص وتحليل المشاعر.
على سبيل المثال، n-grams هي طريقة إحصائية تُستخدم لنمذجة احتمالية ظهور كلمة أو عبارة في النص. وبالمثل، فإن التحليل الدلالي الكامن (LSA) هو طريقة إحصائية تستخدم لفهم العلاقات بين الكلمات في النص من خلال تحديد المفاهيم أو المواضيع الأساسية الموجودة في النص.
في رؤية الكمبيوتر، يتم استخدام الإحصائيات في معالجة الصور، والتعرف على الكائنات، وتجزئة الصورة. على سبيل المثال، يعد تحليل المكونات الرئيسية (PCA) والتحليل التمييزي الخطي (LDA) من الأساليب الإحصائية المستخدمة لتقليل الأبعاد واستخراج الميزات في رؤية الكمبيوتر.
إن تقليل الأبعاد هو عملية تقليل عدد المتغيرات في مجموعة البيانات، بينما استخراج الميزة هو عملية تحديد المتغيرات الأكثر أهمية أو ذات الصلة في مجموعة البيانات.
أخيرًا، في علم الروبوتات، يتم استخدام الأساليب الإحصائية لتوطين الروبوت ورسم الخرائط والملاحة، على سبيل المثال، في خوارزمية التعريب مونت كارلو.
في الختام، تلعب الإحصائيات دورًا حاسمًا في العديد من مجالات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والروبوتات. الأساس الرياضي الذي توفره الإحصائيات يمكّن الذكاء الاصطناعي من إجراء تنبؤات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بناءً على البيانات.
المصدر:
فرحات إقبال
أستاذ الإحصاء المشارك بجامعة الإمام عبدالرحمن بن فيصل بالمملكة العربية السعودية
