مراحل تطبيق الذكاء الأصطناعي التوليدي

هناك خطوات تتمثل في تطبيق الذكاء الاصطناعي وهو يمر في سبعة مراحل وهي : 

المرحلة الأولى يبدأ بجمع البيانات وهو جمع كميات هائلة من البيانات لأداء الذكاء الاصطناعي التوليدي وتشمل البيانات نصوص/صور/أرقام/فديو /صوت .

المرحلة الثانية وتتمثل في تجهيز البيانات من أجل أن تحقق أفضل النتائج لابد من إخضاع البيانات المجمعة إلى المعالجة لأنه أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى معلومات أكثر دقة وذات صلة .

المرحلة الثالثة وهي اختيار النموذج ويتم فيها اختيار النموذج الأكثر ملائمة للبيانات المتوفرة ومن أمثلة النماذج التي يمكن اختيارها خوارزمية التعلم الآلي ،( النماذج الهجينة ..)

المرحلة الرابعة  وهي تدريب النموذج وهنا تنقسم البيانات إلى مجموعتين هما مجموعة تدريب ومجموعة تحقق الأولى تستخدم لتدريب النموذج والثانية تستخدم في معرفة مدى جودة تدريب النموذج.

المرحلة الخامسة وهي الاختبار والتقييم تأتي عند التحقق من صحة النموذج الذكاء الاصطناعي تجري لها عدة قياسات (النسبة المئوية للتنبؤات الصحيحة) و (النسبة المئوية للتنبؤات الإيجابية ) و (النسبة المئوية للحالات المحددة ) ونتائجها قد تكون مما يأتي /

1-بيانات سيئة [ تدل على فشل النموذج في تحقيق نتائج جيدة ]
2-غير مناسب [تدل على أنه النموذج بسيط جداً ]
3-تزيد التحيزات [ تعني أن البيانات تميل في اتجاه واحد وهي نفس التحيزات التي يتسم بها البشر ]

المرحلة السادسة تحسين النموذج تستخدم في تقنيات التسوية التي تساعد على تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي قد ينتج عن هذا التحسين تغيير في خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستخدمة

المرحلة السابعة والأخيرة وهي النشر ، يتم فيها دمج النموذج في الأنظمة الحالية أو بناء برامج كمبيوتر جديدة لاستخدام هذا النموذج.