مقدمة
تعمل معظم المؤسسَات على تحسين الكفاءة من خلال التنبؤ بالأحدَاث التي قد تؤثر على عمليَاتهَا. غَالبًا مَا توجهُ هَذه التنبؤات القَرَارَات المُتعلّقة بأشيَاءٍ مِثل مُستويَاتِ المَخزُون ومِيزَانيَات التَسويق والمجَالات الأخرَى التي يؤدِّي التنبؤ الأفضَل فيهَا إلى نتَائج أفضَل.
في هذه الوحدة النمطية، ستتعلم كيف يمكن لنموذج تنبؤ AI Builder أن يسَاعدك فِي حسَاب احتمَالية وقوع حدث مَا استنَادًا إلى البيَانَات التَاريخية.
نموذج تنبؤ AI Builder
إنَّ نمُوذج التَنبؤ هُو نوعٌ مِن نمَاذج الذكَاء الاصطِنَاعي المُخصَّصة فِي AI Builder. هذا يعمَل عَن طَريقِ تَحلِيل الأنمَاط فِي البيَانَات التَاريخية فِي أثنَاء عمليةٍ تسمّى التَدريب. فور التَدرِيب، يمكنُ للنمُوذج التَنبؤ بالنتَائج المُستقبلية بنَاءً عَلى البيَانَات الجَديدةِ.
يمكنك استخدَام نموذج التنبؤ بثلاث طرق رئيسية:
سُؤالان من خيَارين - حَيث يختَارُ المُستَخدِمُون بَين إجَابتَين مُحتملتين، مثل:
- هل كنت رَاضيًا عَن إقَامتك؟ (نَعَم/لا)
- كم كَانت درجَة حرَارَة المَسبَح؟ (حَار/بارد)
- هَل تُفضِّل الوُصُول خِلال النهَار أم الليل؟ (ليلاً/نهَارًا)
أسئِلة الاختِيَار مِن مُتعدِّدٍ - حيثُ يختَار المُستَخدِمُون خيَارًا واحدًا مِن عِدة خيَارَاتٍ، على سبيل المثَال:
متى تم تسليم الطرد؟
- مبكرًا
- في الموعد
- متأخر
- مفقودة
الإجَابَات الرقمِية – حَيث يقدِّمُ المُستَخدِمون رقمًا مُحددًا، مثل:
- عدد أيَام الإيجَار: 12
- عدد الغرف المحجوزة: 2
استخدَام البيَانَات السَابقة
مِثل نمَاذِج الذكَاء الاصطِنَاعِي المُخصَّصة الأخرَى، يحتَاجُ نمُوذج التَنبؤ إلى التَدريب قَبل استِخدَامِه.
تتمثَّل الخُطوة الأولى فِي تَحدِيد البيَانَات التَاريخية التي يمكنُ أن تسَاعدَ عَلى التَنبؤ بالنتَائج المُستقبلية. مِن الأفضَل تَضمِين مجمُوعةٍ وَاسعةٍ مِن المَعلومَات ذَات الصلةِ حتَّى يتمكن النمُوذج مِن تَحدِيد الأنمَاط والاتجَاهَات من دون تحيزٍ.
يجب أن تفي بيَانَات التدريب بالمتطلبات التَالية:
- التخزِين فِي Microsoft Dataverse
- أقلُّ مِن 1.5 غيغَابايت فَي مخزَن قَاعِدَة البيَانَات
- مَا لا يقلُّ عَن 1000 صفٍ مِن البيَانَات مَع تَوزيعٍ مُتوازنٍ ووَاقعِي للنتَائِج
أدَاء النَمُوذج واستِخدَامه
بعدَ التَدرِيب، سيقومُ AI Builder بتَعيين دَرجةِ أدَاء للنمُوذج للإشَارة إلى مَدى دقةِ التنبؤات:
- الدَرجَة أ - دقةُ تَنبؤٍ مُمتَازةٌ؛ قد لا يزَالُ مِن المُمكن إجرَاء مَزيدٍ مِن التَحسِين.
- الدَرجَة ب - دِقةٌ جيدةٌ؛ ويمكنُ إجرَاء تَحسِينَاتٍ إذا لزمَ الأمرُ.
- الدَرجَة ج - أفضَل مِن التَخمِين، ولكن يُوصِى بإجرَاء تَعدِيلاتٍ.
- الدَرجَة د - إمَّا ليسَ أفضَل مِن التَخمِين أو مِثَالِي جدًا (دقةٌ قريبةٌ مِن 100%، مَا قد يعنِي أنَّ النَمُوذجَ أكثَر مِن اللازمِ). يجبُ مُرَاجعةُ إعدَادَات البيَانَات والنَمُوذج.
فور حُصُول نَمُوذجِك عَلى درجةٍ مُرضيةٍ، يمكنُك نَشره والبِدء فِي استِخدَامه مَع البيَانَات المُبَاشرة.
يمكنك الآن استخدَام النموذج بطريقتين:
- التَشغِيل الآن - تَشغِيل النَمُوذَج يدويًا لإنشَاء تَنبُّؤاتٍ عَلى البيَانَات المَوجُودة.
- التنبُّؤ فِي الوَقتِ الفِعلِي - توقعُ النتَائج تلقَائيًا عِند إدخَال بيَانَاتٍ جَدِيدةٍ.
الآن بعدَ أن فَهمت كَيفية عَمل نَمُوذج التَنبؤ فِي AI Builder، فإنَّ الخُطوة التَالية هي مَعرفة كَيفِية تَطبيقه عَلى مشَاكل العَمَل الحَقيقية.