تعتمد طريقة تعلم نموذج الذكاء الصناعي على النوع الذي يتم استخدامه، ولكن عموماً يتم تعلم النماذج الذكية بناء على البيانات التي تم جمعها وتنظيمها وتحليلها. ويمكن للنموذج أن يتعلم بشكل مستمر عبر العملية المعروفة بالتدريب، حيث يتم تزويد النموذج بمجموعة من البيانات المدربة ذات النمط المحدد، ويتم ضبط المعلمات المستخدمة في النموذج حتى يتم تحسين أداء النموذج.
يمكن استخدام العديد من تقنيات التعلم المختلفة لتعلم النموذج الذكي، ومن أهمها:
– تعلم الآلة الاعتيادي: حيث يتم تعلم النموذج من خلال مجموعات بيانات مسبقة الإعداد يتم تحليلها للحصول على النمط الشائع فيها.
– تعلم الآلة العميق: وهو نوع من تعلم الآلة يستخدم شبكات عصبية اصطناعية لتحليل البيانات.
– تعلم الآلة غير المشرف عليه: وهو نوع من تعلم الآلة يتم فيه تعلم النموذج من بيانات غير مصنفة، دون الحاجة إلى الاعتماد على مجموعات بيانات مسبقة.
علاوة على ذلك، يمكن استخدام تقنيات أخرى مثل الذكاء الاصطناعي التعاوني والتعلم التعاوني لتحسين أداء النموذج عندما يتعرف على المزيد من البيانات. وبمجرد تعلم النموذج، يمكن استخدامه للتنبؤ بالنتائج واتخاذ القرارات الذكية.