علم البيانات والذكاء الاصطناعي
تتبع علوم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للمجال ذاته، لذا فهي قد تتشابه في معانيها، إلا أن لكلٍ منها تطبيقاتها الخاصة بها، مع وجود بعض التداخل بينها في بعض المجالات بين الحين والآخر، ولكن بشكلٍ عام لكل من هذه العلوم الثلاث استخداماتها الخاصة بها، وفيما يأتي توضيحٌ لكلٍ منها:
علم البيانات
يجمع علم البيانات بين مجالات متعددة تشمل الأمور الإحصائية، والأساليب العلمية، والذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات ، ويُطلق مصطلح علماء البيانات على الأشخاص المتخصصين في علم البيانات، وهم يجمعون بين مجموعة مِن المهارات؛ كتحليل البيانات التي يتم جمعها مِن الويب، والهواتف الذكية، والعملاء، وأجهزة الاستشعار، وغيرها مِن المصادر؛ مِن أجل استخلاص أفكار قابلة للتطبيق.
يتألف علم البيانات مِن إعداد البيانات للتحليل، ويشمل ذلك التنقية، والتجميع، والمعالجة للبيانات، مِن أجل إجراء تحليل بيانات متقدم، وبعد ذلك يستطيع علماء تحليل التطبيقات والبيانات مراجعة النتائج مِن أجل الكشف عن الأنماط وحصول قادة الأعمال على تصور كامل لمشاريعهم، ويهدف علم البيانات إلى معرفة أسباب المشكلة ومعرفة متطلبات نجاح العمل، والاستفادة من تحليل البيانات وتعلم خوارزمية الآلة لحل هذه المشكلة، وبالتالي الحصول على تصور للنتائج، بالإضافة إلى تقديم المقترحات والأفكار.
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو مصطلح تقني مبتكر يستخدم بشكل متكرر في الثقافة الشعبية، حيث يُعتقد أنه مرتبط فقط بالروبوتات، ويهدف الذكاء الاصطناعي إلى تمكين الآلات من التعلم من الذكاء البشري ، نظرًا لأن الهدف الرئيسي لعمليات الذكاء الاصطناعي هو تعليم الآلات من التجربة، فإن تغذية الآلات بالمعلومات الصحيحة والتصحيح الذاتي أمر بالغ الأهمية، ويعتمد خبراء الذكاء الاصطناعي على التعلم العميق، ومعالجة اللغات الطبيعية لمساعدة الآلات على معرفة الأنماط، والتعلم منها.
يُركّز الذكاء الاصطناعي على البحث عن خوارزميات جديدة، باستخدام مجموعات البيانات، لأتمتة العمليات والإجراءات بأكملها للشركة والمؤسسات، وتطبيق النمذجة على الأنظمة الخاصة بالشركات، إضافةً إلى نشر هذه النماذج داخل تطبيق ما، ويتضمن بشكل عام الشبكات العصبية الإلكترونية، والتعلم العميق.
الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي
يتم استخدام علم البيانات للتعبير عن مفهوم الذكاء الاصطناعي وبالعكس، ولكن هناك فروق دقيقة بينهما، حيث إن الذكاء الاصطناعي يعني جعل الكمبيوتر يُحاكي السلوك البشري بطريقة ما، أما علم البيانات هو عبارة عن فرع من فروع الذكاء الاصطناعي ، وهو يشير بالأكثر إلى المجالات المتداخلة للإحصاءات، والأساليب العلمية، وتحليل البيانات، والتي تُستخدم في استنباط المعلومات، وإعداد الخطط والمقترحات.
مجالات علم البيانات
من المجالات التي تستخدم علم البيانات:
- التحليلات التنبؤية: يستخدم علماء البيانات هذا النموذج لمعرفة التوقعات الخاصة بالمشاريع، إذ يعرض النموذج التنبؤي نتائج الإجراءات المراد القيام بها بأدوات قابلة للقياس، ويمكن أن تكون التحليلات التنبؤية نموذجًا فعالًا للشركات التي تحاول فهم تبعات أي إجراءات جديدة.
- التحليل الوصفي: يساعد هذا النوع من التحليل الشركات على تحديد أهدافها من خلال معرفة الإجراءات التي من المتوقع نجاحها.
- التعلم الآلي لإعداد التقارير التنبؤية: يستخدم علماء البيانات خوارزميات التعلم الآلي لدراسة بيانات المعاملات لإنشاء تنبؤات ذات قيم يمكن قياسها.
- التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط: يعد اكتشاف الأنماط أمرًا مهمًا للشركات لتعيين العوامل الخاصة بتقارير البيانات المختلفة، والطريقة الواجب استخدامها للقيام بذلك هي من خلال التعلم الآلي، وهو التعلم غير الخاضع للإشراف حيث لا توجد مؤثرات محددة مسبقًا.
مجالات الذكاء الاصطناعي
تتنوع مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي في العصر الحديث، من أهم المجالات التي يستخدم بها الذكاء الاصطناعي:
- الأتمتة: يسمح الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام المتكررة ذات الحجم الكبير، وذلك من خلال إعداد أنظمة موثوقة تقوم بتشغيل وظائف معينة بشكلٍ متكرر، دون الحاجة إلى إدارتها بواسطة البشر.
- المنتجات الذكية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل المنتجات التقليدية إلى سلع ذكية، حيث يمكن أن تساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي عند دمجها مع منصات المحادثة والروبوتات والأجهزة الذكية الأخرى إلى تحسين التقنيات، ومعالجة البيانات بطريقة أسرع.
- التعلم التدريجي: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي مساعدة الآلات على أداء أي وظائف مطلوبة، إذ تعمل الخوارزميات كأدوات تنبؤ وتصنيف للبيانات.
- تحليل البيانات: نظرًا لأن الآلات تتعلم من البيانات التي يتم تغذيتها بها، فإن تحليل وتحديد المجموعات الصحيحة من البيانات يصبح مهمًا للغاية، حيث تُسهّل الشبكات تدريب الآلات على التعلم الذاتي .
