ارتباط الذكاء الاصطناعي و علم البيانات
ينتمي علم البيانات و الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى نفس المجال، لذلك قد يكون لها معاني متشابهة، لكن لكل منها تطبيقاته الخاصة، وفي بعض الأحيان يكون هناك بعض التداخل في بعض المجالات، ولكن بشكل عام، لكل منها هذه العلوم الثلاثة. لها استخدامات خاصة بها موضحة أدناه:
علم البيانات
يجمع علم البيانات بين مجالات الإحصاء، والطريقة العلمية، والذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات، وما إلى ذلك. عالم البيانات هو شخص متخصص في علم البيانات ويجمع بين مجموعة من المهارات ؛ مثل تحليل البيانات من الويب، والهواتف الذكية، والعملاء،وغيرها. بيانات الأجهزة التي تم جمعها أجهزة الاستشعار والمصادر الأخرى؛ للتوصل إلى أفكار قابلة للتنفيذ.
يتضمن علم البيانات إعداد البيانات للتحليل، بما في تلك تنقية البيانات وتجميعها ومعالجتها لإجراء تحليل متقدم للبيانات، وبعد ذلك يمكن لعلماء تحليل البيانات والتطبيقات مراجعة النتائج لاكتشاف الأنماط وقادة الأعمال من أجل التصور الكامل لمشاريعهم. اكتشف السبب المشكلات والمعرفة مطلوبة للنجاح في العمل والاستفادة من تحليل البيانات وتعلم خوارزميات الآلة لحل هذه المشكلة، مما يؤدي إلى تصور النتائج، بالإضافة إلى تقديم المشورة والأفكار.
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو مصطلح تقني مبتكر غالبًا ما يستخدم في الثقافة الشعبية، يعتقد الناس أنه مرتبط فقط بالروبوتات، والذكاء الاصطناعي مصمم لتمكين الآلات من التعلم من الذكاء البشري، لأن الهدف الرئيسي لعمليات الذكاء الاصطناعي هو تعليم الآلات التعلم. الخبرة، المعلومات الصحيحة للمغذي يعد التصحيح الذاتي أمرًا بالغ الأهمية، ويعتمد خبراء الذكاء الاصطناعي على التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية لمساعدة الآلات على التعرف على الأنماط والتعلم منها.
يركز الذكاء الاصطناعي على البحث عن خوارزميات جديدة، واستخدام مجموعات البيانات لأتمته العمليات والإجراءات الكاملة للشركات والمؤسسات، وتطبيق النمذجة على أنظمة الشركات، ونشر هذه النماذج في التطبيقات، بما في ذلك غالبًا الشبكات العصبية الإلكترونية والتعلم العميق.
الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي
يستخدم علم البيانات للتعبير عن مفهوم الذكاء الاصطناعي والعكس صحيح، ولكن هناك فرق دقيق بينهما، لأن الذكاء الاصطناعي يعني جعل الحاسوب يحاكي السلوك البشري بطريقة ما، في حين أن علم البيانات هو فرع من الذكاء الاصطناعي يشير إلى المزيد من مجالات الإحصاء والأساليب العلمية المتداخلة، وتحليل البيانات للحصول على المعلومات وإعداد الخطط والتوصيات.
مجالات علم البيانات
من المجالات التي تستخدم علم البيانات:
- التحليلات التنبؤية: يستخدم علماء البيانات هذا النموذج لفهم ما يمكن توقعه من المشروع. تعرض النماذج التنبؤية نتائج الإجراءات التي يجب اتخاذها من خلال أدوات قابلة للقياس. التحليلات التنبؤية هي نموذج فعال للشركات التي تحاول فهم عواقب أي إجراء جديد.
- التحليل الوصفي: يساعد هذا النوع من التحليل الشركات على تحديد أهدافها من خلال فهم الإجراءات التي يُتوقع أن تكون ناجحة.
- التعلم الآلي لإعداد التقارير التنبؤية: يستخدم علماء البيانات خوارزميات التعلم الآلي لدراسة بيانات المعاملات لإنشاء تنبؤات بقيم قابلة للقياس.
- التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط: يعد اكتشاف الأنماط أمرًا مهمًا للشركات لتعيين العوامل لتقارير البيانات المختلفة، وطريقة القيام بذلك هي من خلال التعلم الآلي، وهو التعلم غير الخاضع للإشراف بدون تأثيرات محددة مسبقًا.
مجالات الذكاء الاصطناعي
تتنوع مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي الحديث، من بين أهم مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي:
- الأتمتةيقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة عدد كبير من المهام المتكررة من خلال إنشاء أنظمة موثوقة تؤدي وظائف معينة بشكل متكرر، دون الحاجة إلى البشر لإدارتها.
- المنتجات الذكية يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل المنتجات التقليدية إلى سلع ذكية، ويمكن أن تساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع منصات المحادثة والروبوتات والأجهزة الذكية الأخرى في تحسين التكنولوجيا ومعالجة البيانات بشكل أسرع.
- التعلم التدريجي:يمكن أن تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي الآلات في أداء أي وظيفة مطلوبة، وتعمل الخوارزميات كأدوات للتنبؤ وتصنيف البيانات.
- تحليل البيانات: نظرًا لأن الآلة تتعلم من البيانات الواردة، يصبح تحليل مجموعة البيانات الصحيحة وتحديدها أمرًا مهمًا للغاية، حيث تسهل الشبكة تدريب الجهاز على التعلم بنفسه.
إضافة تعليق