كيف يتم التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الأنظمة من فهم وتحليل الصور الرقمية، والتعرف على الأشياء أو الكائنات الموجودة داخل هذه الصور. 

كما يعتمد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي على تقنيات مثل: الشبكات العصبية العميقة Deep Neural Networks والتعلم العميق Deep Learning،

حيث يتم تدريب النماذج على مجموعات ضخمة من البيانات لتتمكن من التعرف على الأنماط والميزات في الصور.

خطوات التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي: 

تعرف عملية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي على أنها سلسلة من الخطوات المتكاملة التي تهدف إلى تحليل الصور واستخراج المعلومات منها. 

هذة الخطوات الأساسية لعملية التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي:

أول خطوة هي جمع قاعدة بيانات كبيرة من الصور المتنوعة التي تحتوي على العناصر أو الأنماط التي يرغب النظام في التعرف عليها. 

كما يجب أن تكون هذه البيانات موسعة ومتنوعة لتغطية جميع الحالات الممكنة.

تحضير البيانات Data Preprocessing وفي هذه المرحلة، يتم معالجة الصور لجعلها جاهزة للتدريب. قد تشمل هذه العمليات:

• تغيير الحجم Resizing لتوحيد أبعاد الصور.
• وتحويل الألوان Color normalization لتحسين التباين.
• التعزيز Data Augmentation مثل: التدوير أو الانعكاس لزيادة تنوع البيانات.

كما يتضمن استخراج الميزات مهمة تحليل الصور واستخراج الأنماط المميزة مثل الحواف، الأشكال، الألوان، أو التدرجات. 

وهذه هي المرحلة الرئيسية في الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تدريب نموذج شبكة عصبية عميقة Deep Neural Network.

كما تستخدم الشبكات العصبية مثل: شبكة الالتفاف العصبية Convolutional Neural Networks – CNN لاستخراج الأنماط الأكثر تعقيدًا من الصور.

لذلك يتم تدريب هذه الشبكات على بيانات كبيرة لكي تتعلم التعرف على الأنماط والميزات في الصور.

مرحلة التصنيف:

وفي هذه المرحلة، يقوم النموذج بتصنيف الصور بناءً على الميزات المستخلصة. على سبيل المثال، إذا كان النموذج قد تدرب على صور لقطط وكلاب،

فسيقوم بتصنيف الصورة الجديدة على أنها إما قط أو كلب بناءً على الأنماط التي تعلمها.

كما يستخدم النموذج تقنيات مثل: الدوال اللوجستية أو دوال softmax لتحديد الفئة التي تنتمي إليها الصورة.

وبعد تدريب النموذج، يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة من البيانات لم يرها من قبل. 

أما إذا لم يكن النموذج دقيقًا بما فيه الكفاية، يتم تحسينه من خلال تقنيات مثل: تحسين المعاملات، وإعادة تدريب النموذج، وتقنيات تقليل التعلم. 

وبعد الحصول على نموذج دقيق، يتم نشره في التطبيقات الحقيقية، مثل الأنظمة الأمنية للتعرف على الوجوه، السيارات الذاتية القيادة، أو أنظمة الرعاية الصحية.

هذه هي الخطوات الأساسية التي يتبعها الذكاء الاصطناعي في التعرف على الصور، ويمكن أن تتنوع التفاصيل حسب نوع التطبيق أو المجال الذي يتم فيه استخدام هذه التقنية.

أقرا ايضاً /ما هو التعلم العميق؟ وكيف يستخدم في التطبيقات الذكيةلذكية؟“

كيف يتم التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

التعرف على الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات متقدمة تمكن الآلات من تفسير وتحليل الصور مثلما يفعل الإنسان. 

بشكل عام يتضمن هذا العملية استخدام نماذج تعلم آلي خاصة مثل: الشبكات العصبية العميقة Deep Neural Networks، والتي تدرب على مجموعة ضخمة من البيانات لتتعلم كيفية التعرف على الأنماط والميزات في الصور. 

هذة خطوات التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي:

البيانات والتهيئة من جمع البيانات حيث يتم جمع مجموعة كبيرة من الصور المتنوعة التي تحتوي على الكائنات أو الأنماط التي يريد النظام التعرف عليها مثل: صور حيوانات، أشياء، وجوه، وغيرها. 

التهيئة المبدئية للبيانات حيث تتضمن تعديل حجم الصور، تحويل الألوان، وتحسين الجودة بحيث تكون جاهزة للتدريب,كما يمكن أيضا زيادة تنوع البيانات من خلال تقنيات مثل التدوير، القص، أو التمويه.

وتبدأ عملية التعرف عن طريق استخراج الميزات الأساسية من الصورة، مثل الحواف، الألوان، الأشكال، والنقوش.

كما يتم تنفيذ هذه الخطوة عبر شبكات عصبية متخصصة مثل: شبكات الالتفاف العصبية Convolutional Neural Networks – CNN، التي تكون فعالة جدًا في التعامل مع الصور. 

كما تقوم هذه الشبكات بتطبيق مرشحات filters للكشف عن الأنماط والميزات المهمة في الصورة.

وفي الشبكات العصبية، تمرر الصورة عبر عدة طبقات layers، حيث تقوم كل طبقة باستخراج ميزات أعلى من الطبقة السابقة.

كما تبدأ الشبكة بتعلم الأنماط الأساسية مثل الحواف في الطبقات الأولى، ومن ثم تتعلم الأنماط الأكثر تعقيدًا مثل الأشكال والأشياء في الطبقات العليا.

مرحلة التصنيف وذلك بعد أن يتم تدريب النموذج على مجموعة البيانات، يصبح قادرًا على التصنيف. عندما يتم تقديم صورة جديدة، يمر النظام بها من خلال الشبكة العصبية ليحدد فئتها. 

وفي النهاية، يقدم النظام تنبؤًا يعتمد على الأنماط التي تعلمها خلال عملية التدريب.

أقرا ايضاً /كيف يفهم الذكاء الاصطناعي اللغة البشرية؟

التقييم والتحسين:

وذلك بعد تدريب النموذج، يتم تقييم أدائه باستخدام بيانات لم يرها من قبل. 

ويقاس دقة التنبؤات باستخدام مقاييس التقييم مثل: الدقة Accuracy، والـ إسترجاع Recall، الدقة التنبؤية Precision،

وإذا كانت الدقة غير مرضية، يتم تحسين النموذج عبر تقنيات مثل: تحسين المعلمات Hyperparameter Tuning أو استخدام بيانات إضافية.

في بعض التطبيقات يتم تحسين النموذج بشكل مستمر باستخدام بيانات جديدة تُجمع من بيئات حية أو تجارب مختلفة.

يتيح ذلك للنظام تحسين دقته وتوسيع نطاق قدراته.

لذلك معرفة الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل أساسي على الشبكات العصبية العميقة، التي تستخدم لاستخراج الأنماط من الصور وتصنيفها بناءً على الأنماط التي تم تعلمها أثناء التدريب. 

دمتم بخير.