السلوم: الجمعية حريصة على المشاركة الفعالة في أسبوع المنامة لريادة الأعمال لأن "الهدف واحد"
الشاخوري: نجاح الذكاء الاصطناعي مرتبط بدقة البيانات وحجمها
ضمن فعاليات النسخة التاسعة من أسبوع المنامة لريادة الأعمال، نظمت جمعية البحرين لتنمية المؤسسات الصغيرة والمتوسطة برئاسة سعادة النائب أحمد صباح السلوم ورشة عمل تحت عنوان "استخدام الذكاء الاصطناعي في التقييم العقاري" قدمها المحاضر الأستاذ هيثم الشاخوري المقيم العقاري المعتمد وعضو لجنة العقار بالجمعية.
وأكد النائب السلوم أن الجمعية حريصة على المشاركة ضمن فعاليات أسبوع المنامة لريادة الأعمال منذ بداية انطلاقه، مؤكدا أن الجميع يسعى في نفس الاتجاه وهو خدمة الاقتصاد الوطني من خلال دعم رواد الأعمال وأصحاب الشركات الصغيرة والمتوسطة، متمنيا أن تصب هذه الفعاليات جميعا في مصلحة أصحاب الشركات والاقتصاد المحلي لأن هدفنا جميعا "واحد"، مشيرا في هذا الصدد إلى أن دورة هذا العام تتميز بالتنوع والتطور الكبيرين نظرا لأنها تتناول قضايا المدن الذكية والاستدامة والذكاء الاصطناعي، وقال أن الذكاء الاصطناعي بات مهما ومحورا لاهتمام جميع القطاعات الاقتصادية بما يمكن أن يضيفه من تطور كبير وخدمات غير اعتيادية لأصحاب الشركات على جميع المستويات.
من جانبه قال الأستاذ هيثم الشاخوري أن هناك العديد من الفوائد لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم العقارات. تشمل الدقة، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة، مما يمكن أن يؤدي إلى تقييمات أكثر دقة من تلك التي يمكن أن ينتجها البشر.. والسرعة بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تقييمات في وقت أقصر بكثير من الخبراء البشريين، مما يمكن أن يساعد في تسريع عملية التقييم، والتكلفة أيضا بحيث يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أقل تكلفة من التقييمات التي يقوم بها الخبراء البشريين.. وأخيرا الحياد بحيث يمكن تشكيل الرأي المهني في القيمة الحقيقية للعقار دون تحيز.
وأوضح أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها في تقييم العقارات بعدة طرق مختلفة. تشمل التقييم الآلي، المساعدة في التقييم بحيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة الخبراء البشريين في إجراء تقييمات أكثر دقة وكفاءة.. وتحليل البيانات العقارية بحيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات العقارية لتحديد اتجاهات السوق.
تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي
وحول تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم العقارات.. قال الشاخوري "على الرغم من الفوائد العديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم العقارات، إلا أن هناك بعض التحديات التي يجب مراعاتها. تشمل:
1) البيانات: يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات، لذلك من المهم أن تكون البيانات المستخدمة في عملية التقييم دقيقة وموثوقة ومتنوعة.
2) العوامل غير الملموسة: يمكن أن يكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي حساب العوامل غير الملموسة التي يمكن أن تؤثر على قيمة العقار، مثل السمعة أو القيمة الثقافية.
3) التحيز: يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي عرضة للتحيز، لذلك من المهم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على بيانات شاملة ومتنوعة.
خطوات بناء نموذج ذكاء اصطناعي
وحول خطوات بناء نموذج ذكاء اصطناعي تنبؤي باستخدام لغة البايثون، قال الشاخوري أنه يشمل 6 خطوات هي:
- جمع البيانات وتنظيفها وتجهيزها.. ويجب التأكد من جودة البيانات ودقتها، حيث أن جودة البيانات الناتجة تؤثر بشكل مباشر على دقة النموذج، كما يجب تنظيف البيانات ومعالجتها قبل استخدامها في النموذج لأنها قد تحتوي على قيم مفقودة أو قيم متناقضة أو أخطاء أخرى.
- استكشاف ومعالجة البيانات: لفهم التوزيعات والعلاقات بين المتغيرات، واكتشاف القيم المفقودة أو القيم غير المنطقية، كما يجب ترميز البيانات وهي عملية تحويل البيانات الفئوية (Category) إلى بيانات رقمية(Numeric) .
- تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية للتدريب والاختبار والتقييم.
- تدريب النموذج على بيانات التدريب لتعليم الخوارزمية كيفية التنبؤ بالقيم المستهدفة، وتقييم أداء النموذج على بيانات الاختبار (Test Data)
- تحسين النموذج استنادًا إلى أداء النموذج على بيانات الاختبار، قم بضبط معلمات الخوارزمية لتحسين دقتها، وذلك من خلال اختيار ميزات أفضل، وتجربة خوارزميات مختلفة.
- نشر النموذج ، ودمجه في تطبيق (Integrate into Application): الذي يسمح للمستخدمين بإدخال البيانات والحصول على التنبؤات.، وأخيرا مراقبة أداء النموذج وتعديله حسب الحاجة.
الشاخوري: نجاح الذكاء الاصطناعي مرتبط بدقة البيانات وحجمها
ضمن فعاليات النسخة التاسعة من أسبوع المنامة لريادة الأعمال، نظمت جمعية البحرين لتنمية المؤسسات الصغيرة والمتوسطة برئاسة سعادة النائب أحمد صباح السلوم ورشة عمل تحت عنوان "استخدام الذكاء الاصطناعي في التقييم العقاري" قدمها المحاضر الأستاذ هيثم الشاخوري المقيم العقاري المعتمد وعضو لجنة العقار بالجمعية.
وأكد النائب السلوم أن الجمعية حريصة على المشاركة ضمن فعاليات أسبوع المنامة لريادة الأعمال منذ بداية انطلاقه، مؤكدا أن الجميع يسعى في نفس الاتجاه وهو خدمة الاقتصاد الوطني من خلال دعم رواد الأعمال وأصحاب الشركات الصغيرة والمتوسطة، متمنيا أن تصب هذه الفعاليات جميعا في مصلحة أصحاب الشركات والاقتصاد المحلي لأن هدفنا جميعا "واحد"، مشيرا في هذا الصدد إلى أن دورة هذا العام تتميز بالتنوع والتطور الكبيرين نظرا لأنها تتناول قضايا المدن الذكية والاستدامة والذكاء الاصطناعي، وقال أن الذكاء الاصطناعي بات مهما ومحورا لاهتمام جميع القطاعات الاقتصادية بما يمكن أن يضيفه من تطور كبير وخدمات غير اعتيادية لأصحاب الشركات على جميع المستويات.
من جانبه قال الأستاذ هيثم الشاخوري أن هناك العديد من الفوائد لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم العقارات. تشمل الدقة، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة، مما يمكن أن يؤدي إلى تقييمات أكثر دقة من تلك التي يمكن أن ينتجها البشر.. والسرعة بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء تقييمات في وقت أقصر بكثير من الخبراء البشريين، مما يمكن أن يساعد في تسريع عملية التقييم، والتكلفة أيضا بحيث يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي أقل تكلفة من التقييمات التي يقوم بها الخبراء البشريين.. وأخيرا الحياد بحيث يمكن تشكيل الرأي المهني في القيمة الحقيقية للعقار دون تحيز.
وأوضح أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها في تقييم العقارات بعدة طرق مختلفة. تشمل التقييم الآلي، المساعدة في التقييم بحيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة الخبراء البشريين في إجراء تقييمات أكثر دقة وكفاءة.. وتحليل البيانات العقارية بحيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات هائلة من البيانات العقارية لتحديد اتجاهات السوق.
تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي
وحول تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم العقارات.. قال الشاخوري "على الرغم من الفوائد العديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم العقارات، إلا أن هناك بعض التحديات التي يجب مراعاتها. تشمل:
1) البيانات: يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات، لذلك من المهم أن تكون البيانات المستخدمة في عملية التقييم دقيقة وموثوقة ومتنوعة.
2) العوامل غير الملموسة: يمكن أن يكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي حساب العوامل غير الملموسة التي يمكن أن تؤثر على قيمة العقار، مثل السمعة أو القيمة الثقافية.
3) التحيز: يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي عرضة للتحيز، لذلك من المهم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على بيانات شاملة ومتنوعة.
خطوات بناء نموذج ذكاء اصطناعي
وحول خطوات بناء نموذج ذكاء اصطناعي تنبؤي باستخدام لغة البايثون، قال الشاخوري أنه يشمل 6 خطوات هي:
- جمع البيانات وتنظيفها وتجهيزها.. ويجب التأكد من جودة البيانات ودقتها، حيث أن جودة البيانات الناتجة تؤثر بشكل مباشر على دقة النموذج، كما يجب تنظيف البيانات ومعالجتها قبل استخدامها في النموذج لأنها قد تحتوي على قيم مفقودة أو قيم متناقضة أو أخطاء أخرى.
- استكشاف ومعالجة البيانات: لفهم التوزيعات والعلاقات بين المتغيرات، واكتشاف القيم المفقودة أو القيم غير المنطقية، كما يجب ترميز البيانات وهي عملية تحويل البيانات الفئوية (Category) إلى بيانات رقمية(Numeric) .
- تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية للتدريب والاختبار والتقييم.
- تدريب النموذج على بيانات التدريب لتعليم الخوارزمية كيفية التنبؤ بالقيم المستهدفة، وتقييم أداء النموذج على بيانات الاختبار (Test Data)
- تحسين النموذج استنادًا إلى أداء النموذج على بيانات الاختبار، قم بضبط معلمات الخوارزمية لتحسين دقتها، وذلك من خلال اختيار ميزات أفضل، وتجربة خوارزميات مختلفة.
- نشر النموذج ، ودمجه في تطبيق (Integrate into Application): الذي يسمح للمستخدمين بإدخال البيانات والحصول على التنبؤات.، وأخيرا مراقبة أداء النموذج وتعديله حسب الحاجة.
