الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان ، ولكن في بعض الأحيان قد يكون من الصعب فهم المصطلحات والمصطلحات. في منشور المدونة هذا ، نشرح أكثر من 50 مصطلحًا وتعريفًا للذكاء الاصطناعي حتى تتمكن من فهم هذه التكنولوجيا سريعة النمو بشكل أكبر.
سواء كنت مبتدئًا أو خبيرًا ، فنحن نراهن على وجود بعض المصطلحات التي لا تعرفها هنا!
1. الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي يشير (AI) إلى تطوير أنظمة الكمبيوتر التي لديها القدرة على التعلم والعمل بشكل مستقل ، غالبًا عن طريق محاكاة الذكاء البشري.
تقوم هذه الأنظمة بتحليل البيانات والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات وتكييف سلوكها بناءً على الخبرة. من خلال الاستفادة من الخوارزميات والنماذج ، يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء آلات ذكية قادرة على إدراك وفهم محيطها.
الهدف النهائي هو تمكين الآلات من أداء المهام بكفاءة ، والتعلم من البيانات ، وإظهار القدرات المعرفية المشابهة للبشر.
2. خوارزمية
الخوارزمية هي مجموعة دقيقة ومنهجية من التعليمات أو القواعد التي توجه عملية حل مشكلة أو إنجاز مهمة معينة.
إنه بمثابة مفهوم أساسي في مختلف المجالات ويلعب دورًا محوريًا في علوم الكمبيوتر والرياضيات وتخصصات حل المشكلات. يعد فهم الخوارزميات أمرًا بالغ الأهمية لأنها تتيح اتباع نهج فعالة ومنظمة لحل المشكلات ، ودفع عجلة التقدم في عمليات التكنولوجيا واتخاذ القرار.
3. البيانات الضخمة
تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة للغاية تتجاوز إمكانيات طرق التحليل التقليدية. تتميز مجموعات البيانات هذه عادةً بحجمها وسرعتها وتنوعها.
يشير الحجم إلى الكمية الهائلة من البيانات التي تم إنشاؤها من مصادر مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعيوأجهزة الاستشعار والمعاملات.
تشير السرعة إلى السرعة العالية التي يتم بها إنشاء البيانات وتحتاج إلى معالجتها في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي القريب. يشير التنوع إلى أنواع وتنسيقات البيانات المتنوعة ، بما في ذلك البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المنظمة.
4. بيانات التعدين
يعد استخراج البيانات عملية شاملة تهدف إلى استخراج رؤى قيمة من مجموعات البيانات الواسعة.
وهي تشمل أربع مراحل رئيسية: جمع البيانات ، بما في ذلك جمع البيانات ذات الصلة ؛ إعداد البيانات ، وضمان جودة البيانات وتوافقها ؛ التنقيب في البيانات ، واستخدام الخوارزميات لاكتشاف الأنماط والعلاقات ؛ وتحليل البيانات وتفسيرها ، حيث يتم فحص وفهم المعرفة المستخرجة.
5. الشبكة العصبية
تم تصميم نظام الكمبيوتر ليعمل مثل العقل البشري، تتكون من عقد أو عصبونات مترابطة. دعونا نفهم هذا قليلاً لأن معظم الذكاء الاصطناعي يعتمد عليه الشبكات العصبية.
في الرسوم البيانية أعلاه ، نتوقع الرطوبة ودرجة الحرارة لموقع جغرافي من خلال التعلم من النمط السابق. المدخلات هي مجموعة البيانات للسجل الماضي.
• تتعلم الشبكة العصبية النمط من خلال اللعب بالأوزان وتطبيق قيم التحيز في الطبقات المخفية. W1، W2… .W7 هي الأوزان الخاصة بكل منها. تدرب نفسها على مجموعة البيانات المقدمة وتعطي الناتج كتنبؤ.
قد تكون غارقة في هذه المعلومات المعقدة. إذا كانت هذه هي الحالة ، يمكنك البدء بدليلنا البسيط هنا.
6. التعلم الآلي
يركز التعلم الآلي على تطوير الخوارزميات والنماذج القادرة على التعلم التلقائي من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت.
إنها تنطوي على استخدام التقنيات الإحصائية لتمكين أجهزة الكمبيوتر من تحديد الأنماط ، وإجراء التنبؤات ، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.
خوارزميات التعلم الآلي التحليل والتعلم من مجموعات البيانات الكبيرة ، مما يسمح للأنظمة بتكييف سلوكها وتحسينه بناءً على المعلومات التي تعالجها.
7. التعلم العميق
تعلم عميق، وهو حقل فرعي من التعلم الآلي والشبكات العصبية ، يستفيد من الخوارزميات المعقدة لاكتساب المعرفة من البيانات عن طريق محاكاة العمليات المعقدة للدماغ البشري.
من خلال استخدام الشبكات العصبية مع العديد من الطبقات المخفية ، يمكن لنماذج التعلم العميق استخراج الميزات والأنماط المعقدة بشكل مستقل ، وتمكينها من معالجة المهام المعقدة بدقة وكفاءة استثنائيتين.
8. التعرف على الأنماط
يستخدم التعرف على الأنماط ، وهو أسلوب لتحليل البيانات ، قوة خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط والانتظام داخل مجموعات البيانات وتمييزها بشكل مستقل.
من خلال الاستفادة من النماذج الحسابية والأساليب الإحصائية ، يمكن لخوارزميات التعرف على الأنماط تحديد الهياكل والارتباطات والاتجاهات ذات المعنى في البيانات المعقدة والمتنوعة.
تتيح هذه العملية استخراج رؤى قيمة ، وتصنيف البيانات إلى فئات متميزة ، والتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على الأنماط المعترف بها. يعد التعرف على الأنماط أداة حيوية في مختلف المجالات ، مما يعزز اتخاذ القرار ، واكتشاف الشذوذ ، والنمذجة التنبؤية.
القياسات الحيوية هي أحد الأمثلة على ذلك. على سبيل المثال ، في التعرف على بصمات الأصابع ، تحلل الخوارزمية النتوءات والمنحنيات والميزات الفريدة لبصمة إصبع الشخص لإنشاء تمثيل رقمي يسمى القالب.
عندما تحاول فتح هاتفك الذكي أو الوصول إلى منشأة آمنة ، فإن نظام التعرف على الأنماط يقارن البيانات الحيوية الملتقطة (مثل بصمة الإصبع) بالقوالب المخزنة في قاعدة البيانات الخاصة به.
من خلال مطابقة الأنماط وتقييم مستوى التشابه ، يمكن للنظام تحديد ما إذا كانت البيانات الحيوية المقدمة تطابق النموذج المخزن ومنح الوصول وفقًا لذلك.
9. الإشراف على التعلم
التعلم الخاضع للإشراف هو نهج التعلم الآلي الذي يتضمن تدريب نظام الكمبيوتر باستخدام البيانات المصنفة. في هذه الطريقة ، يتم تزويد الكمبيوتر بمجموعة من بيانات الإدخال جنبًا إلى جنب مع الملصقات أو النتائج المعروفة المقابلة.
لنفترض أن لديك مجموعة من الصور ، بعضها مع كلاب وبعضها مع قطط.
أنت تخبر الكمبيوتر بالصور التي بها كلاب وأيها بها قطط. يتعلم الكمبيوتر بعد ذلك التعرف على الاختلافات بين الكلاب والقطط من خلال إيجاد أنماط في الصور.
بعد أن يتعلم ، يمكنك إعطاء الكمبيوتر صورًا جديدة ، وسيحاول معرفة ما إذا كان لديهم كلاب أو قطط بناءً على ما تعلمه من الأمثلة المصنفة. إنه مثل تدريب الكمبيوتر لعمل تنبؤات باستخدام المعلومات المعروفة.
10. التعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم غير الخاضع للإشراف هو نوع من التعلم الآلي حيث يستكشف الكمبيوتر مجموعة بيانات بمفرده للعثور على الأنماط أو أوجه التشابه دون أي تعليمات محددة.
لا يعتمد على الأمثلة المصنفة مثل التعلم الخاضع للإشراف. بدلاً من ذلك ، يبحث عن الهياكل أو المجموعات المخفية في البيانات. يبدو الأمر كما لو أن الكمبيوتر يكتشف الأشياء بنفسه ، دون أن يخبره المعلم بما يجب البحث عنه.
يساعدنا هذا النوع من التعلم في العثور على رؤى جديدة أو تنظيم البيانات أو تحديد أشياء غير عادية دون الحاجة إلى معرفة مسبقة أو توجيه صريح.
11. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تركز معالجة اللغة الطبيعية على كيفية فهم أجهزة الكمبيوتر للغة البشرية والتفاعل معها. يساعد أجهزة الكمبيوتر على تحليل لغة الإنسان وتفسيرها والاستجابة لها بطريقة تبدو طبيعية أكثر بالنسبة لنا.
البرمجة اللغوية العصبية هو ما يجعل من الممكن بالنسبة لنا التواصل مع المساعدين الصوتيين وروبوتات الدردشة ، وحتى يتم فرز رسائل البريد الإلكتروني تلقائيًا في مجلدات.
يتضمن تعليم أجهزة الكمبيوتر فهم المعنى الكامن وراء الكلمات والجمل وحتى النصوص بأكملها ، حتى يتمكنوا من مساعدتنا في المهام المختلفة وجعل تفاعلنا مع التكنولوجيا أكثر سلاسة.
12. الرؤية الحاسوبية
رؤية الحاسوب هي تقنية رائعة تسمح لأجهزة الكمبيوتر بمشاهدة وفهم الصور ومقاطع الفيديو ، تمامًا كما نفعل نحن البشر بأعيننا. يتعلق الأمر كله بتعليم أجهزة الكمبيوتر لتحليل المعلومات المرئية وفهم ما يرونه.
بعبارات أبسط ، تساعد رؤية الكمبيوتر أجهزة الكمبيوتر في التعرف على العالم المرئي وتفسيره. إنها تتضمن مهام مثل تعليمهم التعرف على كائنات معينة في الصور ، أو تصنيف الصور إلى فئات مختلفة ، أو حتى تقسيم الصور إلى أجزاء ذات معنى.
تخيل سيارة ذاتية القيادة تستخدم رؤية الكمبيوتر "لرؤية" الطريق وكل شيء من حوله.
يمكنه اكتشاف وتتبع المشاة وعلامات المرور والمركبات الأخرى ، مما يساعدهم على التنقل بأمان. أو فكر في كيفية استخدام تقنية التعرف على الوجه لرؤية الكمبيوتر لإلغاء قفل هواتفنا الذكية أو التحقق من هوياتنا من خلال التعرف على ميزات الوجه الفريدة لدينا.
كما أنها تستخدم في أنظمة المراقبة لمراقبة الأماكن المزدحمة واكتشاف أي أنشطة مشبوهة.
رؤية الكمبيوتر هي تقنية قوية تفتح عالمًا من الاحتمالات. من خلال تمكين أجهزة الكمبيوتر من رؤية المعلومات المرئية وفهمها ، يمكننا تطوير تطبيقات وأنظمة يمكنها إدراك وتفسير العالم من حولنا ، مما يجعل حياتنا أسهل وأكثر أمانًا وفعالية.
13. الشات بوت
روبوت المحادثة هو مثل برنامج كمبيوتر يمكنه التحدث إلى الأشخاص بطريقة تبدو وكأنها محادثة بشرية حقيقية.
غالبًا ما يتم استخدامه في خدمة العملاء عبر الإنترنت لمساعدة العملاء وجعلهم يشعرون وكأنهم يتحدثون إلى شخص ما ، على الرغم من أنه في الواقع برنامج يعمل على جهاز كمبيوتر.
يمكن لروبوت الدردشة فهم الرسائل أو الأسئلة الواردة من العملاء والرد عليها ، مما يوفر معلومات ومساعدة مفيدة تمامًا مثل مندوب خدمة العملاء البشري.
14. التعرف على الصوت
يشير التعرف على الصوت إلى قدرة نظام الكمبيوتر على فهم وتفسير الكلام البشري. إنها تنطوي على التكنولوجيا التي تمكن الكمبيوتر أو الجهاز من "الاستماع" إلى الكلمات المنطوقة وتحويلها إلى نص أو أوامر يمكنه فهمها.
بدافع التعرف على الصوت، يمكنك التفاعل مع الأجهزة أو التطبيقات بمجرد التحدث إليها بدلاً من الكتابة أو استخدام طرق الإدخال الأخرى.
يحلل النظام الكلمات المنطوقة ، ويتعرف على الأنماط والأصوات ، ثم يترجمها إلى نص أو أفعال مفهومة. يسمح بالتواصل الطبيعي مع التكنولوجيا بدون استخدام اليدين ، مما يجعل المهام مثل الأوامر الصوتية أو الإملاء أو التفاعلات التي يتم التحكم فيها بالصوت ممكنة. الأمثلة الأكثر شيوعًا هي مساعدو الذكاء الاصطناعي مثل Siri و Google Assistant.
15. تحليل المشاعر
تحليل المشاعر هي تقنية تستخدم لفهم وتفسير المشاعر والآراء والمواقف المعبر عنها في النص أو الكلام. يتضمن تحليل اللغة المكتوبة أو المنطوقة لتحديد ما إذا كانت المشاعر التي يتم التعبير عنها إيجابية أو سلبية أو محايدة.
باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ، يمكن لخوارزميات تحليل المشاعر مسح وتحليل كميات كبيرة من البيانات النصية ، مثل مراجعات العملاء أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو ملاحظات العملاء ، لتحديد الشعور الكامن وراء الكلمات.
تبحث الخوارزميات عن كلمات أو عبارات أو أنماط محددة تشير إلى المشاعر أو الآراء.
يساعد هذا التحليل الشركات أو الأفراد على فهم شعور الناس تجاه منتج أو خدمة أو موضوع ويمكن استخدامه لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات أو اكتساب رؤى حول تفضيلات العملاء.
على سبيل المثال ، يمكن للشركة استخدام تحليل المشاعر لتتبع رضا العملاء أو تحديد مجالات التحسين أو مراقبة الرأي العام حول علامتها التجارية.
16. الترجمة الآلية
تشير الترجمة الآلية ، في سياق الذكاء الاصطناعي ، إلى استخدام خوارزميات الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي لترجمة النص أو الكلام تلقائيًا من لغة إلى أخرى.
يتضمن تعليم أجهزة الكمبيوتر لفهم ومعالجة اللغات البشرية من أجل تقديم ترجمات دقيقة. المثال الأكثر شيوعًا هو جوجل المترجم.
باستخدام الترجمة الآلية ، يمكنك إدخال نص أو كلام بلغة واحدة ، وسيقوم النظام بتحليل الإدخال وإنشاء ترجمة مقابلة بلغة أخرى. هذا مفيد بشكل خاص عند الاتصال أو الوصول إلى المعلومات عبر لغات مختلفة.
تعتمد أنظمة الترجمة الآلية على مجموعة من القواعد اللغوية والنماذج الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي. يتعلمون من كميات هائلة من بيانات اللغة لتحسين دقة الترجمة بمرور الوقت. تتضمن بعض مناهج الترجمة الآلية أيضًا الشبكات العصبية لتحسين جودة الترجمات.
17. الروبوتات
الروبوتات هي مزيج من الذكاء الاصطناعي والهندسة الميكانيكية لإنشاء آلات ذكية تسمى الروبوتات. تم تصميم هذه الروبوتات لأداء المهام بشكل مستقل أو بأقل تدخل بشري.
الروبوتات هي كيانات مادية يمكنها الشعور ببيئتها ، واتخاذ القرارات بناءً على تلك المدخلات الحسية ، وتنفيذ إجراءات أو مهام محددة.
وهي مجهزة بأجهزة استشعار مختلفة ، مثل الكاميرات أو الميكروفونات أو مستشعرات اللمس ، والتي تسمح لها بجمع المعلومات من العالم من حولها. بمساعدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي والبرمجة ، يمكن للروبوتات تحليل هذه البيانات وتفسيرها واتخاذ قرارات ذكية لأداء المهام المحددة لها.
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في الروبوتات من خلال تمكين الروبوتات من التعلم من تجاربهم والتكيف مع المواقف المختلفة.
يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتدريب الروبوتات على التعرف على الأشياء أو التنقل في البيئات أو حتى التفاعل مع البشر. يتيح ذلك للروبوتات أن تصبح أكثر تنوعًا ومرونة وقادرة على التعامل مع المهام المعقدة.
18. طائرات بدون طيار
الطائرات بدون طيار هي نوع من الروبوتات يمكنها الطيران أو التحليق في الهواء دون وجود طيار بشري على متنها. تُعرف أيضًا باسم المركبات الجوية غير المأهولة (UAVs). تم تجهيز الطائرات بدون طيار بأجهزة استشعار مختلفة ، مثل الكاميرات ونظام تحديد المواقع العالمي والجيروسكوبات ، والتي تسمح لها بجمع البيانات والتنقل في محيطها.
يتم التحكم فيها عن بعد بواسطة مشغل بشري أو يمكن أن تعمل بشكل مستقل باستخدام تعليمات مبرمجة مسبقًا.
تخدم الطائرات بدون طيار مجموعة واسعة من الأغراض ، بما في ذلك التصوير الجوي والفيديو ، والمسح ورسم الخرائط ، وخدمات التوصيل ، ومهام البحث والإنقاذ ، ومراقبة الزراعة ، وحتى الاستخدام الترفيهي. يمكنهم الوصول إلى المناطق النائية أو الخطرة التي تعتبر صعبة أو خطرة على البشر.
19. الواقع المعزز (AR)
الواقع المعزز (AR) هو تقنية تجمع بين العالم الحقيقي والأشياء أو المعلومات الافتراضية لتعزيز إدراكنا وتفاعلنا مع البيئة. إنه يقوم بتراكب الصور أو الأصوات أو المدخلات الحسية الأخرى التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر في العالم الحقيقي ، مما يخلق تجربة غامرة وتفاعلية.
ببساطة ، تخيل ارتداء نظارات خاصة أو استخدام هاتفك الذكي لرؤية العالم من حولك ، ولكن مع إضافة عناصر افتراضية إضافية.
على سبيل المثال ، يمكنك توجيه هاتفك الذكي إلى أحد شوارع المدينة ومشاهدة اللافتات الافتراضية التي تعرض الاتجاهات والتقييمات والمراجعات للمطاعم القريبة أو حتى الشخصيات الافتراضية التي تتفاعل مع البيئة الحقيقية.
تمتزج هذه العناصر الافتراضية بسلاسة مع العالم الحقيقي ، مما يعزز فهمك وتجربتك للأشياء المحيطة. يمكن استخدام الواقع المعزز في مجالات مختلفة مثل الألعاب والتعليم والهندسة المعمارية وحتى في المهام اليومية مثل التنقل أو تجربة أثاث جديد في منزلك قبل شرائه.
20. الواقع الافتراضي (VR)
الواقع الافتراضي (VR) هي تقنية تستخدم عمليات المحاكاة التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر لإنشاء بيئة اصطناعية يمكن لأي شخص استكشافها والتفاعل معها. إنه يغرق المستخدم في عالم افتراضي ، ويحجب العالم الحقيقي ويستبدله بعالم رقمي.
ببساطة ، تخيل ارتداء سماعة رأس خاصة تغطي عينيك وأذنيك وتنقلك إلى مكان مختلف تمامًا. في هذا العالم الافتراضي ، يبدو كل ما تراه وتسمعه حقيقيًا بشكل لا يصدق ، على الرغم من أنه تم إنشاؤه بواسطة الكمبيوتر.
يمكنك التنقل والنظر في أي اتجاه والتفاعل مع الأشياء أو الشخصيات كما لو كانت موجودة فعليًا.
على سبيل المثال ، في لعبة الواقع الافتراضي ، قد تجد نفسك داخل قلعة من العصور الوسطى ، حيث يمكنك المشي عبر ممراتها ، والتقاط الأسلحة ، والانخراط في معارك بالسيف مع خصوم افتراضيين. تستجيب بيئة الواقع الافتراضي لتحركاتك وأفعالك ، مما يجعلك تشعر بالاندماج التام والمشاركة في التجربة.
لا يتم استخدام الواقع الافتراضي للألعاب فحسب ، بل يستخدم أيضًا في العديد من التطبيقات الأخرى مثل محاكاة تدريب الطيارين أو الجراحين أو الأفراد العسكريين ، والتجول المعماري ، والسياحة الافتراضية ، وحتى العلاج لبعض الحالات النفسية. إنه يخلق إحساسًا بالوجود وينقل المستخدمين إلى عوالم افتراضية جديدة ومثيرة ، مما يجعل التجربة تبدو أقرب إلى الواقع قدر الإمكان.
21. علم البيانات
علم البيانات هو مجال يتضمن استخدام الأساليب والأدوات والخوارزميات العلمية لاستخراج المعرفة والأفكار القيمة من البيانات. فهو يجمع بين عناصر الرياضيات والإحصاء والبرمجة وخبرة المجال لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
بعبارات أبسط ، يتعلق علم البيانات بإيجاد معلومات وأنماط ذات مغزى مخبأة داخل مجموعة من البيانات. يتضمن جمع البيانات وتنظيفها وتنظيمها ، ثم استخدام تقنيات مختلفة لاستكشافها وتحليلها. علماء البيانات استخدام النماذج والخوارزميات الإحصائية للكشف عن الاتجاهات ، وعمل التنبؤات ، وحل المشكلات.
على سبيل المثال ، في مجال الرعاية الصحية ، يمكن استخدام علم البيانات لتحليل سجلات المرضى والبيانات الطبية لتحديد عوامل الخطر للأمراض ، أو التنبؤ بنتائج المرضى ، أو تحسين خطط العلاج. في مجال الأعمال ، يمكن تطبيق علم البيانات على بيانات العملاء لفهم تفضيلاتهم أو التوصية بالمنتجات أو تحسين استراتيجيات التسويق.
22. البيانات المتشاحنة
تعد عملية تبادل البيانات ، والمعروفة أيضًا باسم التحكم في البيانات ، عملية جمع البيانات الخام وتنظيفها وتحويلها إلى تنسيق أكثر فائدة وملاءمة للتحليل. يتضمن معالجة البيانات وإعدادها لضمان جودتها واتساقها وتوافقها مع أدوات أو نماذج التحليل.
بعبارات أبسط ، يشبه الخلاف على البيانات تحضير المكونات للطهي. يتضمن جمع البيانات من مصادر مختلفة وفرزها وتنظيفها لإزالة أي أخطاء أو تناقضات أو معلومات غير ذات صلة.
بالإضافة إلى ذلك ، قد يلزم تحويل البيانات أو إعادة هيكلتها أو تجميعها لتسهيل العمل معها واستخراج الرؤى منها.
على سبيل المثال ، قد تتضمن معالجة البيانات إزالة الإدخالات المكررة وتصحيح الأخطاء الإملائية أو مشكلات التنسيق ومعالجة القيم المفقودة وتحويل أنواع البيانات. قد يتضمن أيضًا دمج مجموعات بيانات مختلفة أو ضمها معًا ، أو تقسيم البيانات إلى مجموعات فرعية ، أو إنشاء متغيرات جديدة بناءً على البيانات الموجودة.
23. سرد البيانات
سرد البيانات هو فن تقديم البيانات بطريقة مقنعة وجذابة لتوصيل السرد أو الرسالة بشكل فعال. أنها تنطوي على استخدام تصورات البياناتوالسرد والسياق لنقل الأفكار والنتائج بطريقة مفهومة ولا تنسى للجمهور.
بعبارات أبسط ، تدور رواية البيانات حول استخدام البيانات لسرد قصة. يتجاوز مجرد تقديم الأرقام والرسوم البيانية. إنه ينطوي على صياغة سرد حول البيانات ، باستخدام العناصر المرئية وتقنيات سرد القصص لإضفاء الحيوية على البيانات وجعلها مرتبطة بالجمهور.
على سبيل المثال ، بدلاً من مجرد تقديم جدول لأرقام المبيعات ، قد يتضمن سرد البيانات إنشاء لوحة معلومات تفاعلية تتيح للمستخدمين استكشاف اتجاهات المبيعات بشكل مرئي.
يمكن أن يتضمن سردًا يسلط الضوء على النتائج الرئيسية ، ويشرح الأسباب الكامنة وراء الاتجاهات ، ويقترح توصيات قابلة للتنفيذ بناءً على البيانات.
24. اتخاذ القرار على أساس البيانات
صنع القرار القائم على البيانات هو عملية اتخاذ الخيارات أو اتخاذ الإجراءات بناءً على تحليل وتفسير البيانات ذات الصلة. يتضمن استخدام البيانات كأساس لتوجيه ودعم عمليات صنع القرار بدلاً من الاعتماد فقط على الحدس أو الحكم الشخصي.
بعبارات أبسط ، يعني اتخاذ القرار المستند إلى البيانات استخدام الحقائق والأدلة من البيانات لإعلام وتوجيه الخيارات التي نتخذها. يتضمن جمع البيانات وتحليلها لفهم الأنماط والاتجاهات والعلاقات واستخدام تلك المعرفة لاتخاذ قرارات مستنيرة وحل المشكلات.
على سبيل المثال ، في إعداد الأعمال ، قد يتضمن اتخاذ القرار المستند إلى البيانات تحليل بيانات المبيعات وتعليقات العملاء واتجاهات السوق لتحديد استراتيجية التسعير الأكثر فعالية أو تحديد مجالات التحسين في تطوير المنتج.
في مجال الرعاية الصحية ، قد يتضمن تحليل بيانات المريض لتحسين خطط العلاج أو التنبؤ بنتائج المرض.
25. بحيرة البيانات
بحيرة البيانات هي مستودع بيانات مركزي وقابل للتوسع يخزن كميات هائلة من البيانات في شكلها الخام وغير المعالج. إنه مصمم للاحتفاظ بمجموعة متنوعة من أنواع البيانات والتنسيقات والهياكل ، مثل البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة ، دون الحاجة إلى مخططات محددة مسبقًا أو تحويلات البيانات.
على سبيل المثال ، قد تقوم الشركة بجمع وتخزين البيانات من مصادر مختلفة ، مثل سجلات مواقع الويب ، ومعاملات العملاء ، وموجزات الوسائط الاجتماعية ، وأجهزة إنترنت الأشياء ، في بحيرة البيانات.
يمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات لأغراض مختلفة ، مثل إجراء تحليلات متقدمة ، أو تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي ، أو استكشاف الأنماط والاتجاهات في سلوك العملاء.
26. مستودع البيانات
مستودع البيانات هو نظام قاعدة بيانات متخصص مصمم خصيصًا لتخزين وتنظيم وتحليل كميات كبيرة من البيانات من مصادر مختلفة. وهي منظمة بطريقة تدعم كفاءة استرجاع البيانات والاستعلامات التحليلية المعقدة.
إنه بمثابة مستودع مركزي يدمج البيانات من أنظمة تشغيل مختلفة ، مثل قواعد بيانات المعاملات وأنظمة CRM ومصادر البيانات الأخرى داخل المؤسسة.
يتم تحويل البيانات وتنقيتها وتحميلها في مستودع البيانات بتنسيق منظم محسّن للأغراض التحليلية.
27. ذكاء الأعمال (BI)
يشير ذكاء الأعمال إلى عملية جمع البيانات وتحليلها وتقديمها بطريقة تساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة واكتساب رؤى قيمة. يتضمن استخدام أدوات وتقنيات وتقنيات مختلفة لتحويل البيانات الخام إلى معلومات هادفة وقابلة للتنفيذ.
على سبيل المثال ، قد يقوم نظام ذكاء الأعمال بتحليل بيانات المبيعات لتحديد المنتجات الأكثر ربحية ومراقبة مستويات المخزون وتتبع تفضيلات العملاء.
يمكن أن يوفر رؤى في الوقت الفعلي حول مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل الإيرادات أو اكتساب العملاء أو أداء المنتج ، مما يسمح للشركات باتخاذ قرارات تعتمد على البيانات واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحسين عملياتها.
غالبًا ما تتضمن أدوات ذكاء الأعمال ميزات مثل تصور البيانات والاستعلام المخصص وقدرات استكشاف البيانات. هذه الأدوات تمكن المستخدمين ، مثل محللو الأعمال أو المديرين ، للتفاعل مع البيانات ، وتقطيعها إلى شرائح ، وإنشاء تقارير أو تمثيلات مرئية تسلط الضوء على الرؤى والاتجاهات الهامة.
28. التحليلات التنبؤية
التحليل التنبئي هو ممارسة استخدام البيانات والتقنيات الإحصائية لعمل تنبؤات أو تنبؤات مستنيرة حول الأحداث أو النتائج المستقبلية. يتضمن تحليل البيانات التاريخية ، وتحديد الأنماط ، وبناء النماذج لاستقراء وتقدير الاتجاهات أو السلوكيات أو الأحداث المستقبلية.
يهدف إلى الكشف عن العلاقات بين المتغيرات واستخدام تلك المعلومات لعمل تنبؤات. إنها تتجاوز مجرد وصف الأحداث الماضية ؛ بدلاً من ذلك ، فإنه يستفيد من البيانات التاريخية لفهم وتوقع ما يمكن أن يحدث في المستقبل.
على سبيل المثال ، في مجال التمويل ، يمكن استخدام التحليل التنبئي للتنبؤ مخزون تعتمد الأسعار على بيانات السوق التاريخية والمؤشرات الاقتصادية والعوامل الأخرى ذات الصلة.
في التسويق ، يمكن استخدامه للتنبؤ بسلوك العملاء وتفضيلاتهم ، مما يتيح الإعلان المستهدف والحملات التسويقية المخصصة.
في الرعاية الصحية ، يمكن أن يساعد التحليل التنبئي في تحديد المرضى المعرضين لخطر كبير للإصابة بأمراض معينة أو التنبؤ باحتمالية إعادة القبول بناءً على التاريخ الطبي وعوامل أخرى.
29. التحليلات الوصفية
التحليلات الوصفية هي تطبيق البيانات والتحليلات لتحديد أفضل الإجراءات الممكنة التي يجب اتخاذها في موقف معين أو سيناريو اتخاذ القرار.
يذهب إلى ما هو أبعد من وصفي و تحليلات تنبؤية ليس فقط من خلال تقديم رؤى حول ما قد يحدث في المستقبل ولكن أيضًا التوصية بأفضل مسار للعمل لتحقيق النتيجة المرجوة.
فهو يجمع بين البيانات التاريخية والنماذج التنبؤية وتقنيات التحسين لمحاكاة السيناريوهات المختلفة وتقييم النتائج المحتملة للقرارات المختلفة. وهو يأخذ في الاعتبار العديد من القيود والأهداف والعوامل لتوليد توصيات قابلة للتنفيذ تزيد من النتائج المرجوة أو تقلل من المخاطر.
على سبيل المثال، في سلسلة التوريد يمكن للإدارة والتحليلات الوصفية تحليل البيانات المتعلقة بمستويات المخزون وقدرات الإنتاج وتكاليف النقل وطلب العملاء لتحديد خطة التوزيع الأكثر كفاءة.
يمكن أن يوصي بالتخصيص المثالي للموارد ، مثل مواقع تخزين المخزون أو طرق النقل ، لتقليل التكاليف وضمان التسليم في الوقت المناسب.
30. التسويق القائم على البيانات
يشير التسويق المستند إلى البيانات إلى ممارسة استخدام البيانات والتحليلات لدفع استراتيجيات التسويق والحملات وعمليات صنع القرار.
إنه ينطوي على الاستفادة من مصادر البيانات المختلفة لاكتساب رؤى حول سلوك العملاء وتفضيلاتهم واتجاهاتهم واستخدام هذه المعلومات لتحسين جهود التسويق.
يركز على جمع البيانات وتحليلها من نقاط اتصال متعددة ، مثل تفاعلات موقع الويب ، ومشاركة الوسائط الاجتماعية ، والتركيبة السكانية للعملاء ، وسجل الشراء ، والمزيد. ثم يتم استخدام هذه البيانات لإنشاء فهم شامل للجمهور المستهدف وتفضيلاتهم واحتياجاتهم.
من خلال تسخير البيانات ، يمكن للمسوقين اتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بتجزئة العملاء والاستهداف والتخصيص.
يمكنهم تحديد شرائح عملاء معينة من المرجح أن تستجيب بشكل إيجابي للحملات التسويقية وتخصيص رسائلهم وعروضهم وفقًا لذلك.
بالإضافة إلى ذلك ، يساعد التسويق المستند إلى البيانات في تحسين قنوات التسويق وتحديد المزيج التسويقي الأكثر فاعلية وقياس نجاح مبادرات التسويق.
على سبيل المثال ، قد يتضمن نهج التسويق المستند إلى البيانات تحليل بيانات العميل لتحديد سلوك الشراء وأنماط التفضيلات. بناءً على هذه الأفكار ، يمكن للمسوقين إنشاء حملات مستهدفة بمحتوى وعروض مخصصة يتردد صداها مع شرائح معينة من العملاء.
من خلال التحليل والتحسين المستمر ، يمكنهم قياس فعالية جهودهم التسويقية وتنقيح الاستراتيجيات بمرور الوقت.
31. إدارة البيانات
حوكمة البيانات هي إطار العمل ومجموعة الممارسات التي تتبناها المؤسسات لضمان الإدارة السليمة ، والحماية ، وسلامة البيانات طوال دورة حياتها. يشمل العمليات والسياسات والإجراءات التي تحكم كيفية جمع البيانات وتخزينها والوصول إليها واستخدامها ومشاركتها داخل المؤسسة.
يهدف إلى تحديد المساءلة والمسؤولية والتحكم في أصول البيانات. يضمن أن البيانات دقيقة وكاملة ومتسقة وجديرة بالثقة ، مما يمكّن المؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة ، والحفاظ على جودة البيانات ، وتلبية المتطلبات التنظيمية.
تتضمن حوكمة البيانات تحديد الأدوار والمسؤوليات لإدارة البيانات ، ووضع معايير البيانات والسياسات ، وتنفيذ العمليات لرصد الامتثال وفرضه. يتناول جوانب مختلفة من إدارة البيانات ، بما في ذلك خصوصية البيانات وأمن البيانات وجودة البيانات وتصنيف البيانات وإدارة دورة حياة البيانات.
على سبيل المثال ، قد تتضمن إدارة البيانات تنفيذ إجراءات لضمان التعامل مع البيانات الشخصية أو الحساسة بما يتوافق مع لوائح الخصوصية المعمول بها ، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).
وقد يشمل أيضًا وضع معايير جودة البيانات وتنفيذ عمليات التحقق من صحة البيانات لضمان دقة البيانات وموثوقيتها.
32. أمن البيانات
يتعلق أمان البيانات بالحفاظ على معلوماتنا القيمة في مأمن من الوصول غير المصرح به أو السرقة. يتضمن اتخاذ تدابير لحماية سرية البيانات وسلامتها وتوافرها.
يعني هذا في الأساس ضمان أن الأشخاص المناسبين فقط هم من يمكنهم الوصول إلى بياناتنا ، وأن تظل دقيقة دون تغيير ، وأن تكون متاحة عند الحاجة.
لتحقيق أمن البيانات ، يتم استخدام استراتيجيات وتقنيات مختلفة. على سبيل المثال ، تساعد عناصر التحكم في الوصول وطرق التشفير في تقييد الوصول إلى الأفراد أو الأنظمة المصرح لهم ، مما يجعل من الصعب على الغرباء الوصول إلى بياناتنا.
تعمل أنظمة المراقبة والجدران النارية وأنظمة كشف التسلل كأوصياء ، وتنبهنا إلى الأنشطة المشبوهة وتمنع الوصول غير المصرح به.
33. إنترنت الأشياء
يشير إنترنت الأشياء (IoT) إلى شبكة من الأشياء المادية أو "الأشياء" المتصلة بالإنترنت ويمكن أن تتواصل مع بعضها البعض. إنه يشبه شبكة كبيرة من الأشياء والأجهزة والآلات اليومية التي يمكنها مشاركة المعلومات وأداء المهام من خلال التفاعل عبر الإنترنت.
بعبارات بسيطة ، تتضمن إنترنت الأشياء إعطاء قدرات "ذكية" للعديد من الكائنات أو الأجهزة التي لم تكن متصلة بالإنترنت تقليديًا. يمكن أن تشمل هذه الأشياء الأجهزة المنزلية والأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة الترموستات والسيارات وحتى الآلات الصناعية.
من خلال توصيل هذه الكائنات بالإنترنت ، يمكنهم جمع البيانات ومشاركتها ، وتلقي التعليمات ، وأداء المهام بشكل مستقل أو استجابة لأوامر المستخدم.
على سبيل المثال ، يمكن لمنظم الحرارة الذكي مراقبة درجة الحرارة وضبط الإعدادات وإرسال تقارير استخدام الطاقة إلى تطبيق الهاتف الذكي. يمكن لجهاز تعقب اللياقة البدنية الذي يمكن ارتداؤه جمع بيانات عن أنشطتك البدنية ومزامنتها مع نظام أساسي قائم على السحابة لتحليلها.
34. شجرة القرار
شجرة القرار عبارة عن تمثيل مرئي أو رسم بياني يساعدنا في اتخاذ القرارات أو تحديد مسار العمل بناءً على سلسلة من الخيارات أو الشروط.
إنه مثل مخطط انسيابي يرشدنا خلال عملية صنع القرار من خلال النظر في الخيارات المختلفة ونتائجها المحتملة.
تخيل أن لديك مشكلة أو سؤال ، وتحتاج إلى الاختيار.
تقوم شجرة القرار بتقسيم القرار إلى خطوات أصغر ، بدءًا من سؤال أولي والتفرع إلى إجابات أو إجراءات مختلفة محتملة بناءً على الشروط أو المعايير في كل خطوة.
35. الحوسبة المعرفية
تشير الحوسبة المعرفية ، بعبارات بسيطة ، إلى أنظمة الكمبيوتر أو التقنيات التي تحاكي القدرات الإدراكية البشرية ، مثل التعلم والاستدلال والفهم وحل المشكلات.
إنه ينطوي على إنشاء أنظمة كمبيوتر يمكنها معالجة المعلومات وتفسيرها بطريقة تشبه التفكير البشري.
تهدف الحوسبة المعرفية إلى تطوير آلات يمكنها فهم البشر والتفاعل معهم بطريقة أكثر طبيعية وذكاء. تم تصميم هذه الأنظمة لتحليل كميات هائلة من البيانات ، والتعرف على الأنماط ، وعمل التنبؤات ، وتقديم رؤى ذات مغزى.
فكر في الحوسبة المعرفية كمحاولة لجعل أجهزة الكمبيوتر تفكر وتتصرف مثل البشر.
إنه ينطوي على الاستفادة من تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر لتمكين أجهزة الكمبيوتر من أداء المهام التي كانت مرتبطة تقليديًا بالذكاء البشري.
36. نظرية التعلم الحاسوبي
نظرية التعلم الحاسوبي هي فرع متخصص في مجال الذكاء الاصطناعي يدور حول تطوير وفحص الخوارزميات المصممة خصيصًا للتعلم من البيانات.
يستكشف هذا المجال تقنيات ومنهجيات مختلفة لبناء الخوارزميات التي يمكنها تحسين أدائها بشكل مستقل من خلال تحليل ومعالجة كميات كبيرة من المعلومات.
من خلال تسخير قوة البيانات ، تهدف نظرية التعلم الحاسوبي إلى الكشف عن الأنماط والعلاقات والرؤى التي تمكن الآلات من تعزيز قدراتها في اتخاذ القرار وأداء المهام بكفاءة أكبر.
الهدف النهائي هو إنشاء خوارزميات يمكنها التكيف والتعميم وإجراء تنبؤات دقيقة بناءً على البيانات التي تعرضوا لها ، مما يساهم في تقدم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته العملية.
37. اختبار تورينج
اختبار تورينج ، الذي اقترحه في الأصل عالم الرياضيات وعالم الكمبيوتر اللامع آلان تورينج ، هو مفهوم آسر يستخدم لتقييم ما إذا كان يمكن للآلة أن تظهر سلوكًا ذكيًا مشابهًا أو لا يمكن تمييزه عمليًا عن سلوك الإنسان.
في اختبار تورينج ، ينخرط المقيم البشري في محادثة لغة طبيعية مع كل من آلة ومشارك بشري آخر دون معرفة أيهما هو الآلة.
يتمثل دور المقيِّم في تمييز الكيان الذي يمثل الآلة بناءً على ردودهم فقط. إذا كانت الآلة قادرة على إقناع المقيِّم بأنها النظير البشري ، فيقال إنها اجتازت اختبار تورينج ، مما يدل على مستوى من الذكاء يعكس القدرات الشبيهة بالإنسان.
اقترح آلان تورينج هذا الاختبار كوسيلة لاستكشاف مفهوم ذكاء الآلة وطرح سؤال حول ما إذا كان بإمكان الآلات تحقيق الإدراك على مستوى الإنسان.
من خلال تأطير الاختبار من حيث عدم قابلية الإنسان للتمييز ، سلط تورينج الضوء على قدرة الآلات على إظهار سلوك ذكي بشكل مقنع لدرجة أنه يصبح من الصعب تمييزها عن البشر.
أثار اختبار تورينج مناقشات وأبحاثًا مستفيضة في مجالات الذكاء الاصطناعي والعلوم المعرفية. بينما يظل اجتياز اختبار تورينج علامة فارقة ، فهو ليس المقياس الوحيد للذكاء.
ومع ذلك ، يعمل الاختبار كمعيار يحفز الفكر ، ويحفز الجهود المستمرة لتطوير آلات قادرة على محاكاة الذكاء والسلوك الشبيه بالإنسان والمساهمة في استكشاف أوسع لما يعنيه أن تكون ذكيًا.
38. تعزيز التعلم
تعزيز التعلم هو نوع من التعلم يحدث من خلال التجربة والخطأ ، حيث يتعلم "الوكيل" (الذي يمكن أن يكون برنامج كمبيوتر أو روبوتًا) أداء المهام من خلال تلقي المكافآت على السلوك الجيد ومواجهة العواقب أو العقوبات على السلوك السيئ.
تخيل سيناريو يحاول فيه الوكيل إكمال مهمة محددة ، مثل التنقل في متاهة. في البداية ، لا يعرف الوكيل المسار الصحيح الذي يجب أن يسلكه ، لذلك يحاول اتخاذ إجراءات مختلفة ويستكشف طرقًا مختلفة.
عندما يختار إجراءً جيدًا يجعله أقرب إلى الهدف ، فإنه يتلقى مكافأة ، مثل "الكرة على الظهر" الافتراضية. ومع ذلك ، إذا اتخذ قرارًا سيئًا يؤدي إلى طريق مسدود أو يبتعد عن الهدف ، فإنه يتلقى عقابًا أو ردود فعل سلبية.
من خلال عملية التجربة والخطأ هذه ، يتعلم الوكيل ربط إجراءات معينة بنتائج إيجابية أو سلبية. يكتشف تدريجياً أفضل تسلسل للإجراءات لزيادة مكافآته وتقليل العقوبات ، ليصبح في النهاية أكثر كفاءة في المهمة.
يستمد التعلم المعزز الإلهام من كيفية تعلم البشر والحيوانات من خلال تلقي التعليقات من البيئة.
من خلال تطبيق هذا المفهوم على الآلات ، يهدف الباحثون إلى تطوير أنظمة ذكية يمكنها التعلم والتكيف مع المواقف المختلفة من خلال اكتشاف السلوكيات الأكثر فاعلية بشكل مستقل من خلال عملية التعزيز الإيجابي والعواقب السلبية.
39. استخراج الكيان
يشير استخراج الكيان إلى عملية نقوم من خلالها بتحديد واستخراج أجزاء مهمة من المعلومات ، تُعرف بالكيانات ، من كتلة نصية. يمكن أن تكون هذه الكيانات أشياء مختلفة مثل أسماء الأشخاص وأسماء الأماكن وأسماء المنظمات وما إلى ذلك.
دعنا نتخيل أن لديك فقرة تصف مقالة إخبارية.
قد يتضمن استخراج الكيان تحليل النص واختيار بتات محددة تمثل كيانات متميزة. على سبيل المثال ، إذا ذكر النص اسم شخص مثل "John Smith" أو الموقع "New York City" أو المنظمة "OpenAI" ، فستكون هذه هي الكيانات التي نهدف إلى تحديدها واستخراجها.
من خلال إجراء استخراج الكيانات ، فإننا نقوم بشكل أساسي بتدريس برنامج كمبيوتر للتعرف على العناصر المهمة وعزلها عن النص. تمكننا هذه العملية من تنظيم المعلومات وتصنيفها بشكل أكثر كفاءة ، مما يسهل البحث والتحليل واستخلاص الرؤى من كميات كبيرة من البيانات النصية.
بشكل عام ، يساعدنا استخراج الكيانات في أتمتة مهمة تحديد الكيانات المهمة ، مثل الأشخاص والأماكن والمؤسسات ، داخل النص ، وتبسيط استخراج المعلومات القيمة وتعزيز قدرتنا على معالجة البيانات النصية وفهمها.
40. شرح لغوي
يتضمن التعليق التوضيحي اللغوي إثراء النص بمعلومات لغوية إضافية لتعزيز فهمنا وتحليلنا للغة المستخدمة. يشبه الأمر إضافة تسميات أو علامات مفيدة إلى أجزاء مختلفة من النص.
عندما ننفذ تعليقًا توضيحيًا لغويًا ، فإننا نتجاوز الكلمات والجمل الأساسية في النص ونبدأ في تصنيف عناصر معينة أو وضع علامات عليها. على سبيل المثال ، قد نضيف علامات جزء من الكلام ، والتي تشير إلى الفئة النحوية لكل كلمة (مثل الاسم ، والفعل ، والصفة ، وما إلى ذلك). يساعدنا هذا في فهم الدور الذي تلعبه كل كلمة في الجملة.
شكل آخر من التعليقات التوضيحية اللغوية يسمى التعرف على الكيانات ، حيث نقوم بتحديد وتسمية كيانات محددة مسماة ، مثل أسماء الأشخاص أو الأماكن أو المنظمات أو التواريخ. هذا يسمح لنا بسرعة تحديد واستخراج المعلومات المهمة من النص.
من خلال التعليق التوضيحي على النص بهذه الطرق ، نقوم بإنشاء تمثيل أكثر تنظيماً وتنظيماً للغة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للغاية في مجموعة متنوعة من التطبيقات. على سبيل المثال ، يساعد في تحسين دقة محركات البحث من خلال فهم الغرض من استفسارات المستخدم. كما أنه يساعد في الترجمة الآلية وتحليل المشاعر واستخراج المعلومات والعديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية الأخرى.
يعمل التعليق التوضيحي اللغوي كأداة حيوية للباحثين واللغويين والمطورين ، حيث يمكنهم من دراسة أنماط اللغة وبناء نماذج اللغة وتطوير خوارزميات معقدة يمكنها تحليل النص وفهمه بشكل أفضل.
41. المعلمة المفرطة
In آلة التعلم، تعتبر المعلمة الفائقة بمثابة إعداد أو تكوين خاص نحتاج إلى اتخاذ قرار بشأنه قبل تدريب النموذج. إنه ليس شيئًا يمكن للنموذج أن يتعلمه بمفرده من البيانات ؛ بدلاً من ذلك ، علينا أن نحدده مسبقًا.
فكر في الأمر على أنه مفتاح أو مفتاح يمكننا ضبطه لضبط كيفية تعلم النموذج والتنبؤات. تتحكم هذه المعلمات الفائقة في جوانب مختلفة من عملية التعلم ، مثل تعقيد النموذج وسرعة التدريب والمفاضلة بين الدقة والتعميم.
على سبيل المثال ، دعنا نفكر في الشبكة العصبية. أحد المعلمات الفائقة المهمة هو عدد الطبقات في الشبكة. علينا أن نختار مدى العمق الذي نريد أن تكون عليه الشبكة ، ويؤثر هذا القرار على قدرتها على التقاط الأنماط المعقدة في البيانات.
تشتمل المعلمات الفائقة الشائعة الأخرى على معدل التعلم ، والذي يحدد مدى سرعة تعديل النموذج لمعلماته الداخلية بناءً على بيانات التدريب ، وقوة التنظيم ، التي تتحكم في مدى معاقبة النموذج للأنماط المعقدة لمنع فرط التجهيز.
يعد إعداد هذه المعلمات الفائقة بشكل صحيح أمرًا بالغ الأهمية لأنها يمكن أن تؤثر بشكل كبير على أداء وسلوك النموذج. غالبًا ما ينطوي على القليل من التجربة والخطأ ، وتجربة قيم مختلفة ومراقبة كيفية تأثيرها على أداء النموذج في مجموعة بيانات التحقق من الصحة.
42. البيانات الوصفية
تشير البيانات الوصفية إلى معلومات إضافية توفر تفاصيل حول البيانات الأخرى. إنها مثل مجموعة من العلامات أو التسميات التي تمنحنا المزيد من السياق أو تصف خصائص البيانات الرئيسية.
عندما تكون لدينا بيانات ، سواء كانت مستندًا أو صورة فوتوغرافية أو مقطع فيديو أو أي نوع آخر من المعلومات ، فإن البيانات الوصفية تساعدنا على فهم الجوانب المهمة لتلك البيانات.
على سبيل المثال ، في مستند ما ، يمكن أن تتضمن البيانات الوصفية تفاصيل مثل اسم المؤلف أو تاريخ إنشائها أو تنسيق الملف. في حالة الصورة ، قد تخبرنا البيانات الوصفية عن مكان التقاطها ، أو إعدادات الكاميرا المستخدمة ، أو حتى تاريخ ووقت الالتقاط.
تساعدنا البيانات الوصفية في تنظيم البيانات والبحث فيها وتفسيرها بشكل أكثر فعالية. من خلال إضافة هذه الأجزاء الوصفية من المعلومات ، يمكننا العثور بسرعة على ملفات محددة أو فهم أصلها أو غرضها أو سياقها دون الحاجة إلى البحث في المحتوى بأكمله.
43. تخفيض الأبعاد
تقليل الأبعاد هو تقنية تُستخدم لتبسيط مجموعة البيانات عن طريق تقليل عدد الميزات أو المتغيرات التي تحتوي عليها. إنه يشبه تكثيف المعلومات أو تلخيصها في مجموعة بيانات لجعلها أكثر قابلية للإدارة وأسهل للعمل معها.
تخيل أن لديك مجموعة بيانات بها العديد من الأعمدة أو السمات التي تمثل خصائص مختلفة لنقاط البيانات. يضيف كل عمود إلى المتطلبات المعقدة والمتطلبات الحسابية لخوارزميات التعلم الآلي.
في بعض الحالات ، قد يجعل وجود عدد كبير من الأبعاد من الصعب العثور على أنماط أو علاقات ذات مغزى في البيانات.
يساعد تقليل الأبعاد في معالجة هذه المشكلة عن طريق تحويل مجموعة البيانات إلى تمثيل منخفض الأبعاد مع الاحتفاظ بأكبر قدر ممكن من المعلومات ذات الصلة. يهدف إلى التقاط أهم الجوانب أو الاختلافات في البيانات مع تجاهل الأبعاد الزائدة عن الحاجة أو الأقل إفادة.
44. تصنيف النص
تصنيف النص هو عملية تتضمن تعيين تسميات أو فئات محددة لكتل نصية بناءً على محتواها أو معناها. إنه يشبه تصنيف المعلومات النصية أو تنظيمها في مجموعات أو فئات مختلفة لتسهيل المزيد من التحليل أو اتخاذ القرار.
لنفكر في مثال على تصنيف البريد الإلكتروني. في هذا السيناريو ، نريد تحديد ما إذا كان البريد الإلكتروني الوارد بريدًا عشوائيًا أم ليس بريدًا عشوائيًا (يُعرف أيضًا باسم هام). تصنيف النص تقوم الخوارزميات بتحليل محتوى البريد الإلكتروني وتعيين تسمية له وفقًا لذلك.
إذا حددت الخوارزمية أن البريد الإلكتروني يعرض خصائص مرتبطة بشكل شائع بالرسائل غير المرغوب فيها ، فإنها تخصص التصنيف "البريد العشوائي". على العكس من ذلك ، إذا كان البريد الإلكتروني يبدو شرعيًا وغير مرغوب فيه ، فإنه يقوم بتعيين التصنيف "غير غير مرغوب فيه" أو "هام".
يجد تصنيف النص تطبيقات في مجالات مختلفة تتجاوز تصفية البريد الإلكتروني. يتم استخدامه في تحليل المشاعر لتحديد المشاعر المعبر عنها في مراجعات العملاء (إيجابية أو سلبية أو محايدة).
يمكن تصنيف المقالات الإخبارية إلى مواضيع أو فئات مختلفة مثل الرياضة والسياسة والترفيه وغير ذلك. يمكن تصنيف سجلات دردشة دعم العملاء بناءً على النية أو المشكلة التي تتم معالجتها.
45. ضعف الذكاء الاصطناعي
يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق ، إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة والمبرمجة لأداء مهام أو وظائف محددة. على عكس الذكاء البشري ، الذي يشمل مجموعة واسعة من القدرات المعرفية ، فإن الذكاء الاصطناعي الضعيف يقتصر على مجال أو مهمة معينة.
فكر في الذكاء الاصطناعي الضعيف على أنه برامج أو آلات متخصصة تتفوق في أداء وظائف محددة. على سبيل المثال ، يمكن إنشاء برنامج ذكاء اصطناعي للعب الشطرنج لتحليل مواقف اللعبة ووضع إستراتيجيات للحركات والتنافس ضد لاعبين بشريين.
مثال آخر هو نظام التعرف على الصور الذي يمكنه التعرف على الأشياء في الصور الفوتوغرافية أو مقاطع الفيديو.
يتم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه وتحسينها للتميز في مجالات خبرتها المحددة. يعتمدون على الخوارزميات والبيانات والقواعد المحددة مسبقًا لإنجاز مهامهم بفعالية.
ومع ذلك ، فهم لا يمتلكون ذكاءً عامًا يسمح لهم بفهم أو أداء المهام خارج المجال المخصص لهم.
46. ذكاء اصطناعي قوي
يشير الذكاء الاصطناعي القوي ، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العام أو الذكاء العام الاصطناعي (AGI) ، إلى شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك القدرة على الفهم والتعلم وأداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها.
على عكس الذكاء الاصطناعي الضعيف ، المصمم لأداء مهام محددة ، يهدف الذكاء الاصطناعي القوي إلى تكرار الذكاء الشبيه بالإنسان والقدرات المعرفية. تسعى جاهدة لإنشاء آلات أو برامج لا تتفوق في المهام المتخصصة فحسب ، بل تمتلك أيضًا فهمًا أوسع وقدرة على التكيف للتعامل مع مجموعة واسعة من التحديات الفكرية.
الهدف من الذكاء الاصطناعي القوي هو تطوير أنظمة يمكنها التفكير ، وفهم المعلومات المعقدة ، والتعلم من التجربة ، والمشاركة في محادثات اللغة الطبيعية ، وإظهار الإبداع ، وإظهار الصفات الأخرى المرتبطة بالذكاء البشري.
في جوهرها ، تطمح إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها محاكاة أو تكرار التفكير على مستوى الإنسان وحل المشكلات عبر مجالات متعددة.
47. التسلسل الأمامي
التسلسل الأمامي هو طريقة للتفكير أو المنطق تبدأ بالبيانات المتاحة وتستخدمها لعمل استنتاجات واستخلاص استنتاجات جديدة. يشبه ربط النقاط باستخدام المعلومات المتوفرة للمضي قدمًا والوصول إلى رؤى إضافية.
تخيل أن لديك مجموعة من القواعد أو الحقائق ، وتريد استنباط معلومات جديدة أو الوصول إلى استنتاجات محددة بناءً عليها. يعمل التسلسل إلى الأمام عن طريق فحص البيانات الأولية وتطبيق القواعد المنطقية لتوليد حقائق أو استنتاجات إضافية.
للتبسيط ، دعنا نفكر في سيناريو بسيط لتحديد ما نرتديه بناءً على الظروف الجوية. لديك قاعدة تقول ، "إذا كانت السماء تمطر ، أحضر مظلة" وقاعدة أخرى تقول "إذا كان الجو باردًا ، ارتدِ سترة." الآن ، إذا لاحظت أنها تمطر بالفعل ، فيمكنك استخدام التسلسل الأمامي لاستنتاج أنه يجب عليك إحضار مظلة.
48. التسلسل الخلفي
التسلسل العكسي هو طريقة تفكير تبدأ بالاستنتاج أو الهدف المرغوب وتعمل بشكل عكسي لتحديد البيانات أو الحقائق اللازمة لدعم هذا الاستنتاج. يشبه تتبع خطواتك من النتيجة المرجوة إلى المعلومات الأولية المطلوبة لتحقيقها.
لفهم التسلسل العكسي ، دعنا نفكر في مثال بسيط. افترض أنك تريد تحديد ما إذا كان من المناسب الذهاب للسباحة. الاستنتاج المطلوب هو ما إذا كانت السباحة مناسبة أم لا بناءً على شروط معينة.
بدلاً من البدء بالشروط ، يبدأ التسلسل العكسي بالنتيجة ويعمل بشكل عكسي للعثور على البيانات الداعمة.
في هذه الحالة ، قد يتضمن التسلسل المتخلف طرح أسئلة مثل "هل الطقس دافئ؟" إذا كان الجواب نعم ، يمكنك حينئذٍ أن تسأل ، "هل هناك تجمع متاح؟" إذا كانت الإجابة بنعم مرة أخرى ، فيمكنك طرح المزيد من الأسئلة مثل ، "هل هناك وقت كافٍ للسباحة؟"
من خلال الإجابة على هذه الأسئلة بشكل متكرر والعمل بشكل عكسي ، يمكنك تحديد الشروط اللازمة التي يجب الوفاء بها لدعم نتيجة الذهاب للسباحة.
49. الكشف عن مجريات الأمور
الاستدلال ، بعبارات بسيطة ، هو قاعدة أو إستراتيجية عملية تساعدنا على اتخاذ القرارات أو حل المشكلات ، عادةً بناءً على تجاربنا السابقة أو حدسنا. إنه مثل الاختصار العقلي الذي يسمح لنا بالتوصل بسرعة إلى حل معقول دون المرور بعملية طويلة أو شاملة.
عند مواجهة مواقف أو مهام معقدة ، يعمل الاستدلال كمبادئ إرشادية أو "قواعد عامة" تبسط عملية اتخاذ القرار. إنها تزودنا بإرشادات عامة أو استراتيجيات تكون غالبًا فعالة في مواقف معينة ، على الرغم من أنها قد لا تضمن الحل الأمثل.
على سبيل المثال ، دعنا نفكر في إرشاد للعثور على مكان لوقوف السيارات في منطقة مزدحمة. بدلاً من التحليل الدقيق لكل بقعة متاحة ، قد تعتمد على الاستدلال بالبحث عن سيارات متوقفة ومحركاتها تعمل.
يفترض هذا الاستدلال أن هذه السيارات على وشك المغادرة ، مما يزيد من فرص العثور على مكان متاح.
50. نمذجة اللغة الطبيعية
نمذجة اللغة الطبيعية ، بعبارات بسيطة ، هي عملية تدريب نماذج الكمبيوتر لفهم وتوليد اللغة البشرية بطريقة تشبه طريقة تواصل البشر. يتضمن تعليم أجهزة الكمبيوتر معالجة النصوص وتفسيرها وتوليدها بطريقة طبيعية وذات مغزى.
الهدف من نمذجة اللغة الطبيعية هو تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتوليد اللغة البشرية بطريقة طلاقة ومتماسكة وذات صلة بالسياق.
يتضمن نماذج تدريب على كميات هائلة من البيانات النصية ، مثل الكتب أو المقالات أو المحادثات ، لتعلم أنماط اللغة وهياكلها ودلالاتها.
بمجرد التدريب ، يمكن لهذه النماذج أداء العديد من المهام المتعلقة باللغة ، مثل ترجمة اللغة ، وتلخيص النص ، والإجابة على الأسئلة ، وتفاعلات chatbot ، والمزيد.
يمكنهم فهم معنى الجمل وسياقها ، واستخراج المعلومات ذات الصلة ، وإنشاء نص صحيح ومتماسك نحويًا.
اترك تعليق