دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي (AI Project Lifecycle) تمر بعدة مراحل مترابطة لضمان نجاح بناء النموذج وتطبيقه عمليًا، وتشمل:
1. تحديد المشكلة (Problem Definition): صياغة الهدف بدقة وفهم المتطلبات.
2. جمع البيانات (Data Collection): الحصول على البيانات اللازمة من مصادر متعددة.
3. معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف البيانات، التعامل مع القيم الناقصة، واستخراج الميزات.
4. اختيار الخوارزمية وبناء النموذج (Model Building): اختيار تقنيات مناسبة مثلالتعلم الآليأو التعلم العميق.
5. تدريب النموذج (Training): استخدام البيانات لتعليم النموذج الأنماط والعلاقات.
6. تقييم الأداء (Evaluation): اختبار النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy, Precision, Recall, F1-Score.
7. نشر النموذج (Deployment): دمجه في بيئة العمل أو التطبيق المستهدف.
8. المتابعة والصيانة (Monitoring & Maintenance): مراقبة الأداء بمرور الوقت، وإعادة التدريب عند تغير البيانات أو ظهور Concept Drift.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق