🟦آموزش مدل‌های هوش مصنوعی (AI) با داده‌های واقعی یکی از مهم‌ترین مراحل در توسعه سیستم‌های هوشمند است. این فرآیند با جمع‌آوری داده‌های خام آغاز می‌شود.

🟦داده‌ها می‌توانند شامل تصاویر، متون، صدا، ویدیو یا ترکیبی از این موارد باشند و باید نماینده‌ای از شرایط واقعی دنیای مورد نظر باشند. پس از جمع‌آوری، داده‌ها پاک‌سازی شده و داده‌های ناقص، تکراری یا نامربوط حذف می‌شوند.

🟦در مرحله بعد، داده‌ها برچسب‌گذاری (Labeling) می‌شوند؛ یعنی به هر داده اطلاعاتی افزوده می‌شود که مدل بتواند معنای آن را درک کند. برای مثال، در تشخیص تصویر، هر تصویر به‌درستی با نام شیء موجود در آن برچسب‌گذاری می‌شود.

🟦سپس داده‌ها به دو بخش عمده تقسیم می‌شوند: داده‌های آموزشی (Training data) و داده‌های آزمایشی (Test data). مدل AI با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق، الگوهای پنهان در داده‌های آموزشی را یاد می‌گیرد.

🟦 طی فرآیند آموزش، پارامترهای مدل به‌طور مداوم بهینه‌سازی می‌شوند تا خطا کاهش یابد.

🟦پس از آموزش، مدل با داده‌های آزمایشی تست می‌شود تا دقت آن در پیش‌بینی داده‌های جدید سنجیده شود. در صورت نیاز، مدل دوباره آموزش داده می‌شود یا داده‌های بیشتری وارد فرآیند می‌شوند. این چرخه تکرار می‌شود تا به مدل نهایی با عملکرد مطلوب برسیم.

🟦 استفاده از داده‌های واقعی باعث می‌شود مدل‌ها در شرایط واقعی کارایی بهتری داشته باشند.