تعلّم كيفية تدريب نموذج ذكاء اصطناعي خطوة بخطوة مع هذا الدليل السريع للمبتدئين. اكتشف مهام سير العمل ومجموعات البيانات والأدوات الأساسية للبدء.
استعدوا لـ YOLO Vision 2025!
25 سبتمبر، 2025
10:00 — 18:00 بتوقيت بريطانيا الصيفي
حدث هجين
تعلّم كيفية تدريب نموذج ذكاء اصطناعي خطوة بخطوة مع هذا الدليل السريع للمبتدئين. اكتشف مهام سير العمل ومجموعات البيانات والأدوات الأساسية للبدء.
أصبحت ChatGPT ومولدات الصور وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من الحياة اليومية في المدارس وأماكن العمل وحتى على أجهزتنا الشخصية. ولكن هل تساءلت يوماً كيف تعمل هذه الأدوات في الواقع؟
في قلب هذه الأنظمة عملية تسمى التدريب، حيث يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي من كميات كبيرة من البيانات للتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات. لسنوات، كانت عملية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي عملية معقدة للغاية، وعلى الرغم من أنها لا تزال معقدة، إلا أنها أصبحت أكثر سهولة بكثير.
فقد تطلب الأمر أجهزة كمبيوتر قوية يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات، إلى جانب مجموعات بيانات متخصصة كان يجب جمعها وتصنيفها من قبل خبراء. كان إعداد البيئة المناسبة وتثبيت الأطر وإجراء التجارب يستغرق وقتاً طويلاً ومكلفاً ومعقداً.
أما اليوم، فقد جعلت الأدوات مفتوحة المصدر والمنصات سهلة الاستخدام ومجموعات البيانات التي يمكن الوصول إليها هذه العملية أبسط بكثير. يمكن للطلاب والمهندسين وعشاق الذكاء الاصطناعي وعلماء البيانات وحتى المبتدئين الآن تجربة تدريب النماذج دون الحاجة إلى أجهزة متقدمة أو خبرة عميقة.
في هذه المقالة، سنستعرض خطوات كيفية تدريب نموذج ذكاء اصطناعي، وسنشرح كل مرحلة من مراحل العملية، وسنشارك أفضل الممارسات. لنبدأ!
ينطوي تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على تعليم نظام الكمبيوتر التعلم من الأمثلة، بدلاً من تزويده بقائمة من القواعد ليتبعها. فبدلاً من أن نقول "إذا كان هذا، ثم ذاك"، نعرض عليه الكثير من البيانات ونتركه يكتشف الأنماط من تلقاء نفسه.
يوجد في جوهر هذه العملية ثلاثة مكونات رئيسية تعمل معًا: مجموعة البيانات، والخوارزمية، وعملية التدريب. مجموعة البيانات هي المعلومات التي يدرسها النموذج.
فالخوارزمية هي الطريقة التي تساعدها على التعلم من البيانات، وعملية التدريب هي الطريقة التي تتدرب بها باستمرار وتقوم بالتنبؤات وتحدد الأخطاء وتتحسن في كل مرة.
جزء مهم من هذه العملية هو استخدام بيانات التدريب والتحقق من صحة البيانات. تساعد بيانات التدريب النموذج على تعلّم الأنماط، بينما تُستخدم بيانات التحقق، وهي جزء منفصل من مجموعة البيانات، لاختبار مدى جودة تعلّم النموذج. تضمن عملية التحقق من الصحة أن النموذج لا يحفظ الأمثلة فقط، بل يمكنه إجراء تنبؤات موثوقة على بيانات جديدة غير مرئية.
على سبيل المثال، قد يستخدم نموذج مُدرَّب على أسعار المنازل تفاصيل مثل الموقع والحجم وعدد الغرف واتجاهات الحي للتنبؤ بقيم العقارات. يدرس النموذج البيانات التاريخية ويحدد الأنماط ويتعلم كيف تؤثر هذه العوامل على الأسعار.
وبالمثل، قد يتم تدريب نموذج الرؤية الحاسوبية على آلاف الصور المصنفة لتمييز القطط عن الكلاب. تقوم كل صورة بتعليم النموذج التعرف على الأشكال والأنسجة والسمات، مثل الأذنين أو أنماط الفراء أو الذيول، التي تميز أحدهما عن الآخر. في كلتا الحالتين، يتعلم النموذج من خلال تحليل بيانات التدريب، والتحقق من صحة أدائه على أمثلة غير مرئية، وتحسين تنبؤاته بمرور الوقت.
دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل تدريب النماذج في الواقع.
عندما يتم استخدام نموذج ذكاء اصطناعي مُدرَّب لإجراء تنبؤات، فإنه يأخذ بيانات جديدة، مثل صورة أو جملة أو مجموعة من الأرقام، ويُنتج مخرجات بناءً على ما تعلمه بالفعل. يُشار إلى ذلك بالاستدلال، وهو ما يعني ببساطة أن النموذج يطبق ما تعلمه أثناء التدريب لاتخاذ قرارات أو تنبؤات بشأن المعلومات الجديدة.
ومع ذلك، قبل أن يتمكن النموذج من إجراء الاستدلال بفعالية، يجب أولاً أن يتم تدريبه. التدريب هو العملية التي يتعلم من خلالها النموذج من الأمثلة حتى يتمكن من التعرف على الأنماط وإجراء تنبؤات دقيقة في وقت لاحق.
أثناء التدريب، نغذي النموذج بأمثلة مصنفة. على سبيل المثال، صورة قطة مع التسمية الصحيحة "قطة". يعالج النموذج المدخلات ويُنشئ تنبؤًا. ثم تُقارن مخرجاته بالتسمية الصحيحة، ويُحسب الفرق بين الاثنين باستخدام دالة خسارة. تمثل قيمة الخسارة خطأ التنبؤ الخاص بالنموذج أو مدى بُعد مخرجاته عن النتيجة المطلوبة.
ولتقليل هذا الخطأ، يعتمد النموذج على مُحسِّن، مثل أداة تحسين التدرج العشوائي (SGD) أو آدم. يقوم المُحسِّن بتعديل المعلمات الداخلية للنموذج، والمعروفة باسم الأوزان، في الاتجاه الذي يقلل من الخسارة. تحدد هذه الأوزان مدى قوة استجابة النموذج للخصائص المختلفة في البيانات.
تحدث هذه العملية، أي إجراء التنبؤات، وحساب الخسارة، وتحديث الأوزان، والتكرار، على مدى العديد من التكرارات والحقب الزمنية. مع كل دورة، يقوم النموذج بتحسين فهمه للبيانات ويقلل من خطأ التنبؤ تدريجيًا. عندما يتم تدريبه بشكل فعال، تستقر الخسارة في نهاية المطاف، مما يشير غالبًا إلى أن النموذج قد تعلم الأنماط الرئيسية الموجودة في بيانات التدريب.
قد يبدو تدريب نموذج ذكاء اصطناعي معقداً في البداية، ولكن تقسيمه إلى خطوات بسيطة يجعل العملية أسهل بكثير في الفهم. تعتمد كل مرحلة على المرحلة السابقة، مما يساعدك على الانتقال من فكرة إلى حل عملي.
بعد ذلك، سنستكشف الخطوات الرئيسية التي يمكن للمبتدئين التركيز عليها: تحديد حالة الاستخدام، وجمع البيانات وإعدادها، واختيار النموذج والخوارزمية، وإعداد البيئة، والتدريب، والتحقق من صحة البيانات واختبارها، وأخيرًا النشر والتكرار.
تتمثل الخطوة الأولى في تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي في تحديد المشكلة التي تريد أن يحلها حل الذكاء الاصطناعي بوضوح. فمن دون هدف محدد جيد التحديد، يمكن أن تفقد العملية تركيزها بسهولة، وقد لا يقدم النموذج نتائج ذات مغزى. حالة الاستخدام هي ببساطة سيناريو محدد حيث تتوقع أن يقوم النموذج بعمل تنبؤات أو تصنيفات.
على سبيل المثال، في مجال الرؤية الحاسوبية، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي يسمح للآلات بتفسير وفهم المعلومات المرئية، فإن إحدى المهام الشائعة هي اكتشاف الأشياء. ويمكن تطبيق ذلك بطرق مختلفة، مثل تحديد المنتجات على الرفوف، أو مراقبة حركة المرور على الطرق، أو اكتشاف العيوب في التصنيع.
وبالمثل، في مجال التمويل وإدارة سلسلة التوريد، تساعد نماذج التنبؤ في التنبؤ بالاتجاهات أو الطلب أو الأداء المستقبلي. أيضًا، في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يُمكّن تصنيف النصوص الأنظمة من فرز رسائل البريد الإلكتروني أو تحليل ملاحظات العملاء أو اكتشاف المشاعر في المراجعات.
بشكل عام، عندما تبدأ بهدف واضح، يصبح من الأسهل بكثير اختيار مجموعة البيانات المناسبة، وطريقة التعلم، والنموذج الذي سيعمل بشكل أفضل.
بمجرد تحديد حالة الاستخدام، فإن الخطوة التالية هي جمع البيانات. بيانات التدريب هي أساس كل نموذج ذكاء اصطناعي، وتؤثر جودة هذه البيانات بشكل مباشر على أداء النموذج. من الضروري أن تضع في اعتبارك أن البيانات هي العمود الفقري لتدريب النموذج، وأن نظام الذكاء الاصطناعي لا يكون جيدًا إلا بقدر جودة البيانات التي يتعلم منها. التحيزات أو الثغرات في تلك البيانات ستؤثر حتماً على تنبؤاته.
يعتمد نوع البيانات التي تجمعها على حالة الاستخدام الخاصة بك. على سبيل المثال، يتطلب تحليل الصور الطبية عمليات مسح عالية الدقة، بينما يستخدم تحليل المشاعر نصوصًا من المراجعات أو وسائل التواصل الاجتماعي. يمكن الحصول على هذه البيانات من مجموعات البيانات المفتوحة التي يشاركها مجتمع البحث، أو من قواعد البيانات الداخلية للشركة، أو من خلال طرق جمع مختلفة مثل الكشط أو بيانات الاستشعار.
بعد التجميع، يمكن معالجة البيانات مسبقًا. ويشمل ذلك تنظيف الأخطاء وتوحيد التنسيقات وتسمية المعلومات حتى تتمكن الخوارزمية من التعلم منها. يضمن التنظيف أو المعالجة المسبقة للبيانات أن تكون مجموعة البيانات دقيقة وموثوقة.
بمجرد أن تصبح بياناتك جاهزة، فإن الخطوة التالية هي اختيار النموذج وطريقة التعلم الصحيحة. تنقسم أساليب التعلّم الآلي عمومًا إلى ثلاث فئات: التعلّم الخاضع للإشراف، والتعلّم غير الخاضع للإشراف، والتعلّم المعزز.
في التعلّم الخاضع للإشراف، تتعلم النماذج من البيانات المصنفة وتُستخدم في مهام مثل التنبؤ بالأسعار أو التعرف على الصور أو تصنيف البريد الإلكتروني. وعلى النقيض من ذلك، يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف مع البيانات غير الموسومة للعثور على أنماط أو تجمعات مخفية، مثل تجميع العملاء أو اكتشاف الاتجاهات. في حين أن التعلم المعزز يقوم بتدريب الوكيل من خلال التغذية الراجعة والمكافآت، ويستخدم بشكل شائع في الروبوتات والألعاب والأتمتة.
من الناحية العملية، ترتبط هذه الخطوة ارتباطاً وثيقاً بجمع البيانات لأن نوع النموذج الذي تختاره غالباً ما يعتمد على البيانات المتاحة، وعادةً ما تتشكل البيانات التي تجمعها حسب متطلبات النموذج.
يمكنك التفكير في الأمر على أنه سؤال الدجاجة والبيضة الكلاسيكي؛ أيهما يأتي أولاً يعتمد على تطبيقك. في بعض الأحيان يكون لديك بيانات بالفعل وتريد العثور على أفضل طريقة للاستفادة منها. وأحيانًا أخرى، تبدأ بمشكلة تريد حلها وتحتاج إلى جمع أو إنشاء بيانات جديدة لتدريب نموذجك بفعالية.
لنفترض، في هذه الحالة، أن لديك بالفعل مجموعة بيانات وتريد اختيار النموذج الأنسب للتعلم تحت الإشراف. إذا كانت بياناتك مكونة من أرقام، يمكنك تدريب نموذج انحدار للتنبؤ بنتائج مثل الأسعار أو المبيعات أو الاتجاهات.
وبالمثل، إذا كنت تعمل مع الصور، يمكنك استخدام نموذج رؤية حاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 أو Ultralytics YOLO26 الذي يدعم مهام مثل تجزئة المثيل واكتشاف الكائنات.
من ناحية أخرى، عندما تكون بياناتك نصية، قد يكون نموذج اللغة هو الخيار الأفضل. إذًا كيف تقرر أي طريقة أو خوارزمية تعلم أو خوارزمية تستخدم؟ يعتمد ذلك على عدة عوامل، بما في ذلك حجم وجودة مجموعة البيانات الخاصة بك، ومدى تعقيد المهمة، وموارد الحوسبة المتاحة، ومستوى الدقة التي تحتاجها.
لمعرفة المزيد عن هذه العوامل واستكشاف مفاهيم الذكاء الاصطناعي المختلفة، راجع قسم الأدلة في مدونتنا.
يعد إعداد البيئة المناسبة خطوة مهمة قبل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. يساعد الإعداد الصحيح على ضمان سير تجاربك بسلاسة وكفاءة.
فيما يلي الجوانب الرئيسية التي يجب مراعاتها:
بمجرد أن تصبح بيئتك جاهزة، يحين وقت بدء التدريب. هذه هي المرحلة التي يتعلم فيها النموذج من مجموعة بياناتك من خلال التعرف على الأنماط وتحسينها بمرور الوقت.
يتضمن التدريب عرض البيانات مرارًا وتكرارًا على النموذج وتعديل معلماته الداخلية حتى تصبح تنبؤاته أكثر دقة. يُعرف كل تمرين كامل من خلال مجموعة البيانات باسم حقبة زمنية.
لتحسين الأداء، يمكنك استخدام تقنيات التحسين مثل ضبط المعلمة الفائقة. يمكن أن يؤدي ضبط الإعدادات مثل معدل التعلم أو حجم الدُفعات أو عدد الحلقات إلى إحداث فرق كبير في مدى جودة تعلم نموذجك.
طوال فترة التدريب، من المهم مراقبة التقدم المحرز باستخدام مقاييس الأداء. تشير مقاييس مثل الدقة والدقة والاسترجاع والخسارة إلى ما إذا كان النموذج يتحسن أو يحتاج إلى تعديلات. تشتمل معظم مكتبات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على لوحات معلومات وأدوات مرئية تسهّل تتبع هذه المقاييس في الوقت الفعلي وتحديد المشكلات المحتملة في وقت مبكر.
بعد الانتهاء من تدريب نموذجك، يمكنك تقييمه والتحقق من صلاحيته. يتضمن ذلك اختباره على بيانات لم يرها من قبل للتحقق مما إذا كان بإمكانه التعامل مع سيناريوهات العالم الحقيقي. قد تتساءل من أين تأتي هذه البيانات الجديدة بالفعل.
في معظم الحالات، تُقسّم مجموعة البيانات قبل التدريب إلى ثلاثة أجزاء: مجموعة تدريب، ومجموعة تحقق، ومجموعة اختبار. تقوم مجموعة التدريب بتعليم النموذج التعرف على الأنماط في البيانات.
من ناحية أخرى، يتم استخدام مجموعة التحقق من الصحة أثناء التدريب لضبط المعلمات ومنع الإفراط في الضبط (عندما يتعلم النموذج بيانات التدريب عن كثب ويؤدي أداءً ضعيفًا على البيانات الجديدة غير المرئية).
وعلى العكس، تُستخدم مجموعة الاختبار بعد ذلك لقياس مدى جودة أداء النموذج على بيانات غير مرئية تمامًا. عندما يؤدي النموذج أداءً جيدًا باستمرار في كل من مجموعتي التحقق والاختبار، فهذا مؤشر قوي على أنه تعلم أنماطًا ذات مغزى بدلاً من مجرد حفظ الأمثلة.
بعد التحقق من صحة النموذج واختباره، يمكن نشره للاستخدام الفعلي في العالم الحقيقي. وهذا يعني ببساطة وضع النموذج قيد الاستخدام حتى يتمكن من إجراء تنبؤات في العالم الحقيقي. على سبيل المثال، قد يتم دمج النموذج المدرّب في موقع إلكتروني أو تطبيق أو جهاز حيث يمكنه معالجة البيانات الجديدة وإعطاء النتائج تلقائيًا.
يمكن نشر النماذج بطرق مختلفة اعتماداً على التطبيق. تتم مشاركة بعض النماذج من خلال واجهات برمجة التطبيقات، وهي عبارة عن اتصالات برمجية بسيطة تسمح للتطبيقات الأخرى بالوصول إلى تنبؤات النموذج. ويتم استضافة نماذج أخرى على منصات سحابية، حيث يمكن توسيع نطاقها وإدارتها بسهولة عبر الإنترنت.
في بعض الحالات، تعمل النماذج على أجهزة متطورة مثل الكاميرات أو أجهزة الاستشعار. تقوم هذه النماذج بعمل تنبؤات محلياً دون الاعتماد على اتصال بالإنترنت. تعتمد أفضل طريقة للنشر على حالة الاستخدام والموارد المتاحة.
من المهم أيضاً مراقبة النموذج وتحديثه بانتظام. بمرور الوقت، يمكن أن تؤثر البيانات الجديدة أو الظروف المتغيرة على الأداء. ويضمن التقييم المستمر وإعادة التدريب والتحسين المستمر بقاء النموذج دقيقاً وموثوقاً وفعالاً في التطبيقات الواقعية.
ينطوي تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على عدة خطوات، ويمكن أن يؤدي اتباع بعض أفضل الممارسات إلى جعل العملية أكثر سلاسة والنتائج أكثر موثوقية. دعنا نلقي نظرة على بعض الممارسات الرئيسية التي يمكن أن تساعدك في بناء نماذج أفضل وأكثر دقة.
ابدأ باستخدام مجموعات بيانات متوازنة بحيث يتم تمثيل جميع الفئات أو الأصناف بشكل عادل. عندما تظهر فئة واحدة أكثر بكثير من الفئات الأخرى، يمكن أن يصبح النموذج متحيزًا ويجد صعوبة في إجراء تنبؤات دقيقة.
بعد ذلك، استفد من تقنيات مثل ضبط المعلمة الفائقة، والتي تتضمن تعديل الإعدادات مثل معدل التعلم أو حجم الدُفعات لتحسين الدقة. حتى التغييرات الصغيرة يمكن أن يكون لها تأثير كبير على مدى فعالية تعلم النموذج.
طوال فترة التدريب، راقب مقاييس الأداء الرئيسية مثل الدقة والاستدعاء والخسارة. تساعدك هذه القيم على تحديد ما إذا كان النموذج يتعلم أنماطًا ذات مغزى أم أنه ببساطة يحفظ البيانات.
أخيرًا، اجعل من عادتك دائمًا توثيق سير عملك. تتبع البيانات التي استخدمتها والتجارب التي أجريتها والنتائج التي حققتها. التوثيق الواضح يجعل من السهل إعادة إنتاج النتائج الناجحة وتحسين عملية التدريب الخاصة بك باستمرار مع مرور الوقت.
الذكاء الاصطناعي تقنية يتم اعتمادها على نطاق واسع في مختلف الصناعات والتطبيقات. من النصوص والصور إلى البيانات الصوتية والزمنية، تنطبق نفس المبادئ الأساسية لاستخدام البيانات والخوارزميات والتعلم التكراري في كل مكان.
فيما يلي بعض المجالات الرئيسية التي يتم فيها تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستخدامها:
على الرغم من التطورات التكنولوجية الحديثة، إلا أن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لا يزال ينطوي على بعض التحديات التي يمكن أن تؤثر على الأداء والموثوقية. فيما يلي بعض القيود الرئيسية التي يجب وضعها في الاعتبار أثناء بناء نماذجك وتحسينها:
تقليدياً، كان تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي يتطلب فرقاً كبيرة وأجهزة قوية وبنية تحتية معقدة. أما اليوم، فقد جعلت الأدوات والمنصات المتطورة العملية أبسط وأسرع وأكثر سهولة.
تقلل هذه الحلول من الحاجة إلى الخبرة التقنية العميقة وتتيح للأفراد والطلاب والشركات بناء نماذج مخصصة ونشرها بسهولة. في الواقع، لم يكن البدء في التدريب على الذكاء الاصطناعي أسهل من أي وقت مضى.
على سبيل المثال، تعد حزمة Ultralytics Python مكانًا رائعًا للبدء. فهي توفر كل ما تحتاجه لتدريب نماذج Ultralytics YOLO والتحقق من صحتها وتشغيل الاستدلال باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، وتصديرها لنشرها في تطبيقات مختلفة.
كما تعمل الأدوات الشائعة الأخرى، مثل Roboflow و TensorFlow و Hugging Face و PyTorch Lightning، على تبسيط أجزاء مختلفة من سير عمل تدريب الذكاء الاصطناعي، بدءاً من إعداد البيانات إلى النشر. وبفضل هذه المنصات، أصبح تطوير الذكاء الاصطناعي متاحاً أكثر من أي وقت مضى، مما يمكّن المطورين والشركات وحتى المبتدئين من التجربة والابتكار.
قد يبدو تدريب نموذج ذكاء اصطناعي معقداً، ولكن باستخدام الأدوات والبيانات والنهج الصحيح، يمكن لأي شخص أن يبدأ اليوم. من خلال فهم كل خطوة، بدءاً من تحديد حالة الاستخدام إلى النشر، يمكنك تحويل الأفكار إلى حلول ذكاء اصطناعي واقعية تُحدث فرقاً. مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبحت فرص التعلم والبناء والابتكار متاحة أكثر من أي وقت مضى.
انضم إلى مجتمعنا المتنامي واستكشف مستودع GitHub الخاص بنا للحصول على موارد الذكاء الاصطناعي العملية. للبناء باستخدام Vision AI اليوم، استكشف خيارات الترخيص لدينا. تعرّف على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي في الزراعة بتحويل الزراعة وكيف يقوم الذكاء الاصطناعي في Vision AI في مجال الروبوتات بتشكيل المستقبل من خلال زيارة صفحات الحلول الخاصة بنا.
