هوش مصنوعی (AI) صنایع بی شماری را از مراقبت های بهداشتی به امور مالی و فراتر از آن تبدیل کرده است. در قلب موفقیت AI ، علم داده نهفته است – یک زمینه میان رشته ای که از تکنیک های مختلفی برای استخراج بینش از داده ها استفاده می کند. دانستن علم داده در پشت AI به سازمانها کمک می کند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند ، فرایندها را بهینه سازی کنند و به طور مؤثر نوآوری کنند.
علم داده چیست؟
علم داده ترکیبی از آمار ، ریاضیات ، برنامه نویسی و تخصص دامنه است که با هدف کسب بینش ارزشمند از داده ها انجام می شود. این روش شامل روشهای مختلفی از جمله جمع آوری داده ها ، تمیز کردن داده ها ، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و مدل سازی پیش بینی است. در زمینه هوش مصنوعی ، علم داده ها بر روی مدل های آموزش و الگوریتم ها متمرکز شده است تا پیش بینی یا تصمیم گیری را بر اساس داده های ورودی انجام دهند.
نقش داده ها در هوش مصنوعی
داده ها سوختی است که سیستم های AI را قدرت می دهد. بدون داده با کیفیت بالا ، الگوریتم های AI نمی توانند به طور مؤثر عملکردی داشته باشند. انواع داده هایی که به طور سنتی در AI مورد استفاده قرار می گیرند شامل موارد زیر است:
-
داده های ساختاری: این به داده هایی که در قالب از پیش تعریف شده سازماندهی شده اند ، مانند بانکهای اطلاعاتی و صفحات گسترده ، اشاره دارد. داده های ساختاری به راحتی در دسترس و قابل کنترل هستند.
-
داده های بدون ساختار: داده های بدون ساختار ، که شامل متن ، تصاویر و فیلم ها است ، چالش های بیشتری را ایجاد می کند. با این حال ، با پیشرفت در پردازش زبان طبیعی و دید رایانه ، سیستم های AI می توانند این داده های پیچیده را به طور مؤثرتری تجزیه و تحلیل کنند.
- داده های نیمه ساختار یافته: این یک نوع داده ترکیبی است که در یک پایگاه داده رابطه ای ساکن نیست. نمونه ها شامل JSON و XML است. این نوع سازمانی را حفظ می کند و تجزیه و تحلیل را آسان تر از داده های صرفاً بدون ساختار می کند.
فرآیند علوم داده در هوش مصنوعی
روند استفاده از علم داده در هوش مصنوعی را می توان در چندین مرحله کلیدی تقسیم کرد:
1. جمع آوری داده ها
اولین قدم در هر پروژه علوم داده ، جمع آوری داده های مربوطه است. این امر می تواند از طریق روشهای مختلفی از جمله نظرسنجی ، خراش وب یا استفاده از مجموعه داده های موجود از منابعی مانند پایگاه داده های دولتی ، رسانه های اجتماعی یا داده های تجاری اختصاصی حاصل شود.
2 آماده سازی داده ها
پس از جمع آوری داده ها ، باید تمیز و از پیش پردازش شود. این مرحله به طور معمول شامل رسیدگی به مقادیر از دست رفته ، حذف نسخه های کپی و قالب بندی مناسب داده ها است. تهیه داده های مناسب بسیار مهم است زیرا مستقیماً بر عملکرد مدل های AI تأثیر می گذارد.
3. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA)
EDA به دانشمندان داده کمک می کند تا الگوهای اساسی در داده ها را درک کنند. از طریق تکنیک های مختلف تجسم ، مانند هیستوگرام و توطئه های پراکندگی ، بینش در مورد روندها ، همبستگی ها و دور می تواند کشف شود. این مرحله قبل از شروع مدل سازی ، داده ها را به خوبی درک می کند.
4. انتخاب و آموزش مدل
با درک کاملی از داده ها ، مرحله بعدی انتخاب یک مدل AI مناسب است. الگوریتم های رایج شامل درختان تصمیم گیری ، شبکه های عصبی و دستگاه های بردار پشتیبانی هستند. مدل انتخاب شده با استفاده از مجموعه داده های تهیه شده ، جایی که یاد می گیرد الگوهای را بشناسد و پیش بینی می کند ، آموزش داده می شود.
5. ارزیابی و تنظیم مدل
پس از آموزش ، مدل با استفاده از معیارهایی مانند دقت ، دقت و فراخوان ارزیابی می شود. تکنیک های اعتبار سنجی متقاطع می توانند استفاده شوند تا اطمینان حاصل شود که این مدل به خوبی به داده های غیب تعمیم می یابد. تنظیم مدل ، که شامل تنظیم هایپرپارامترها است ، برای تقویت عملکرد نیز ضروری است.
6. استقرار و نظارت
پس از تصفیه و تأیید مدل ، آن را به سیستم های تولید مستقر می کند. نظارت مداوم برای اطمینان از اینكه سیستم AI با گذشت زمان به عملکرد خود ادامه می دهد بسیار مهم است و می تواند با تغییرات در الگوهای داده سازگار شود.
چالش های علوم داده برای هوش مصنوعی
در حالی که علم داده به طور قابل توجهی تحولات هوش مصنوعی را برانگیخته است ، چندین چالش همچنان ادامه دارد:
- کیفیت داده ها: داده های با کیفیت ضعیف می توانند منجر به مدل های نادرست شوند. تضمین یکپارچگی داده ها بسیار مهم است.
- تعصب: اگر داده های آموزش حاوی تعصب باشد ، مدل هوش مصنوعی ممکن است سهواً این تعصبات را بیاموزد و زنده کند.
- مقیاس پذیری: مدیریت و پردازش مقادیر زیادی از داده ها می توانند از منابع پر هزینه باشند و به راه حل های کارآمد مدیریت داده ها نیاز دارند.
- تفسیر: بسیاری از مدل های هوش مصنوعی ، به ویژه شبکه های یادگیری عمیق ، به عنوان کار می کنند "جعبه های سیاه ،" تفسیر فرایندهای تصمیم گیری آنها را دشوار می کند.
آینده علوم داده در هوش مصنوعی
تقاطع علم داده و هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول است. فن آوری های نوظهور مانند محاسبات کوانتومی ، پردازش پیشرفته زبان طبیعی و یادگیری خودکار ماشین (AUTOM) برای تغییر شکل منظره قرار دارند. سازمانها به طور فزاینده ای برای تصمیم گیری در مورد داده ها از هوش مصنوعی استفاده می کنند و منجر به محصولات و خدمات نوآورانه تر می شوند.
پایان
دانستن علم داده در پشت هوش مصنوعی برای استفاده از پتانسیل کامل آن بسیار مهم است. با پیروی از فرایند علوم داده ، سازمانها می توانند مدل های هوش مصنوعی قوی ایجاد کنند که تصمیمات تأثیرگذار را هدایت می کنند. از آنجا که داده ها همچنان در پیچیدگی و حجم رشد می کنند ، هم افزایی بین علم داده و هوش مصنوعی در پرداختن به چالش ها و فرصت های آینده مهم خواهد بود. در آغوش گرفتن این اصول ، مشاغل را قادر می سازد تا در دنیای فزاینده ای با محوریت رشد کنند.