كيف تؤثر اتجاهات الذكاء الاصطناعي على علم البيانات - البيانات

بينما أصبح انتشار الذكاء الاصطناعي في كل مكان واضحًا بشكل متزايد من خلال الأدوات اليومية مثل روبوتات الدردشة والكاميرات الذكية وتوليد المحتوى الذكي ، هناك عالم واسع من التطورات الأقل شهرة ولكنها فعالة للغاية تستعد لإعادة تعريف كيفية تفاعل علماء البيانات مع الحجم المتزايد وتعقيد مجموعات البيانات. اتجاهات الذكاء الاصطناعي الناشئة مثل معالجة اللغة الطبيعيةوالتعلم المعزز ورؤية الكمبيوتر كلها مستعدة لإدخال الحدود التالية لعلوم البيانات ، مما يوفر أدوات قوية ستمكن المهنيين من استخراج أقصى قيمة من بياناتهم. 

تعد هذه الأدوات بتبسيط العمليات الحالية وتقديم وجهات نظر جديدة حول كيفية عرض البيانات وفهمها. لعرضها ، سنستعرض بعض الاتجاهات الرئيسية الأقل شهرة في الذكاء الاصطناعي والتي نعتقد أنها ستعيد تشكيل مجال علم البيانات بشكل أساسي في عام 2023.

ظهور التعلم الآلي الآلي (AutoML)

تقف AutoML في طليعة اتجاهات الذكاء الاصطناعي الناشئة ، وتستعد لإحداث تغييرات ثورية في مجال علوم البيانات. ال تبسط التكنولوجيا إلى حد كبير إنشاء نماذج التعلم الآلي عن طريق أتمتة المهام المعقدة مثل اختيار النموذج وضبط المعلمة الفائقة وهندسة الميزات. 

• اعتماد autoML لن يؤدي فقط إلى تعزيز إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي ، مما يتيح للمهنيين ذوي الحد الأدنى من الخبرة في تعلم الآلة تطوير نماذج فعالة ، ولكنه سيفتح أيضًا حقبة جديدة من الكفاءة والإنتاجية في علوم البيانات.

فك شفرة قرارات الذكاء الاصطناعي باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)

عندما تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا ، غالبًا ما تصبح عمليات صنع القرار فيها أكثر غموضًا. أدت هذه المشكلة المحبطة إلى ولادة اتجاه نماذج الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI). 

تهدف XAI إلى إزالة الغموض عن كيفية وصول الذكاء الاصطناعي إلى قراراته ، وتوفير مستويات جديدة من الشفافية والقابلية للفهم ، والتي تزداد أهمية مثل الذكاء الاصطناعي. يواصل البحث عن تطبيقات جديدة في القطاعات الحيوية مثل الرعاية الصحية والتمويل والقانون. 

بالنسبة لعلماء البيانات العاملين في هذه القطاعات المتنامية ، سيكون الفهم الشامل لل XAI أمرًا لا غنى عنه للتواصل الفعال والامتثال التنظيمي.

إطلاق العنان لإمكانات التعلم المعزز (RL)

على الرغم من أنه ليس مفهومًا جديدًا ، تعزيز التعلم (RL) تكتسب زخمًا سريعًا في علوم البيانات. من مواضع الإعلانات إلى أنظمة التوصية ، يعد نهج RL التكيفي والشخصي بإحداث تغييرات تحويلية من خلال تحسين العمليات المختلفة. 

من المتوقع أن يشهد هذا العام ، على وجه الخصوص ، اعتمادًا سريعًا لقواعد القراءة والكتابة حيث تدرك الشركات إمكاناتها غير المستغلة وتسخيرها.

موازنة الرؤى والخصوصية مع التعلم الموحد

أدى الطلب المتزايد على الخصوصية القوية وأمن البيانات في جميع مجالات تكنولوجيا المعلومات إلى الظهور السريع لمفهوم يعرف باسم التعلم الموحد. هذه التقنية يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من أجهزة أو خوادم لامركزية متعددة تحتوي على عينات بيانات محلية ، متجاوزة الحاجة إلى تبادل البيانات الحساسة. 

مع استمرار تشديد لوائح الخصوصية في جميع أنحاء العالم ، يمكن أن يوفر التعلم الموحد لعلماء البيانات طريقة لإطلاق رؤى قيمة مع الحفاظ على خصوصية المستخدم.

إطلاق العنان للرؤى باستخدام الشبكات العصبية للرسم البياني (GNNs)

أصبحت الشبكات العصبية للرسم البياني (GNN) أكثر أهمية بشكل متزايد ، مع توفر مجموعات بيانات أكثر تعقيدًا وترابطًا. 

على عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية ، فإن شبكات GNN مجهزة لـ التعامل مع البيانات التي تشكل الرسم البياني، مما يجعلها رصيدًا لا يقدر بثمن لعلماء البيانات الذين يعملون في مهام مثل تحليل الشبكات الاجتماعية وأنظمة التوصية وحتى الكيمياء الجزيئية.

تسريع الحساب باستخدام التعلم الآلي الكمي

يعد التعلم الآلي الكمي ، المعروف أيضًا باسم QLM ، اتجاهًا رئيسيًا في الذكاء الاصطناعي أثر بالفعل على العديد من مجالات علوم البيانات. تم تعيين هذا التقاطع المثير بين التعلم الآلي والفيزياء الكمومية لإحداث اضطرابات كبيرة في الصناعة ككل ، مما يجعلها مهمة للشركات من جميع الأنواع والأحجام لمشاهدتها. 

مع قدرة أجهزة الكمبيوتر الكمومية على إجراء عمليات حسابية معقدة بشكل أسرع من أجهزة الكمبيوتر التقليدية ، يمكنها التسريع معالجة المعلومات ومهام التحليل ، وهو تطور يجب على كل عالم بيانات مراقبته.

تبسيط البرمجة باستخدام الذكاء الاصطناعي

يعمل التكامل المتزايد للذكاء الاصطناعي في مهام الترميز على تحويل كيفية عمل تطوير البرمجيات وعلوم البيانات. 

تُظهر الأمثلة البارزة لهذه التقنية ، مثل مساعد الطيار الخاص بـ GitHub ، إمكانية أتمتة مهام الترميز الروتينية ، وتحسين جودة الكود ، وتقليل الأخطاء. يعد هذا الاتجاه بتعزيز كبير للكفاءة في هذا المجال.

التغلب على تحديات البيانات باستخدام توليد البيانات التركيبية

يوفر توليد البيانات الاصطناعية ، والذي يتضمن إنشاء بيانات اصطناعية تحاكي البيانات الحقيقية عن كثب ، حلاً للتحديات في جمع البيانات. 

مفيد بشكل خاص عندما تحد مخاوف الخصوصية من توافر البيانات أو عندما يصعب التقاط الأحداث النادرة أثناء جمع البيانات ، توليد البيانات التركيبية يمكن أن يعيد تعريف كيفية تدريب علماء البيانات على نماذجهم. 

علاوة على ذلك ، فإنه يوفر إمكانية تحسين سيناريوهات الاختبار ، مما يتيح تقييمًا صارمًا لنماذج التعلم الآلي في ظل ظروف متنوعة ، وبالتالي تعزيز متانتها وموثوقيتها.

تحسين النماذج مع زيادة البيانات

اتجاه آخر معروف باسم زيادة البيانات، والذي يتضمن إنشاء بيانات جديدة عن طريق تعديل مجموعات البيانات الحالية ، يحمل وعدًا كبيرًا في تحسين أداء النموذج وقوته. 

يعتبر هذا الاتجاه الناشئ للذكاء الاصطناعي مفيدًا بشكل خاص في المجالات ذات توافر البيانات المحدودة ، مثل التصوير الطبي. من المتوقع أن تصبح زيادة البيانات أداة أساسية لعلماء البيانات بهدف الحصول على نماذج أكثر دقة وقوة.

إعطاء الأولوية للخصوصية والكفاءة باستخدام Edge AI

أدى انتشار أجهزة إنترنت الأشياء إلى ظهور حافة AI، والتي تتضمن معالجة البيانات مباشرة على الجهاز بدلاً من السحابة. 

من خلال تقديم الكثير من الفوائد الملحوظة من حيث السرعة والخصوصية والفعالية من حيث التكلفة ، يعد Edge AI اتجاهًا مهمًا سيؤثر على كيفية ومكان تنفيذ مهام معالجة البيانات ، مما يجعل من الضروري لعلماء البيانات مراقبة أعينهم.

تنقية فهم اللغة البشرية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

في حين أن البرمجة اللغوية العصبية ليس مجالًا جديدًا ، فإن تطوره المستمر وتطوره المتزايد يجعله اتجاهًا مهمًا يجب مشاهدته. 

تقدم التطورات مثل نماذج المحولات والتحليل المعنوي المحسن لعلماء البيانات أدوات قوية للقيام بذلك فهم وتوليد لغة بشرية، إحداث ثورة في تحليل البيانات والتفاعل وفتح أبواب جديدة للفرص.

ريادة التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي لرؤية الكمبيوتر

شهدت رؤية الكمبيوتر زيادة في الشعبية خلال السنوات الأخيرة ، ومن المتوقع أن يستمر الزخم إلى عام 2023 مع وجود عدد كبير من التقنيات المتقدمة في الأفق. ومن الأمثلة على ذلك الإصدار الأخير من YOLOv8 ، والذي يثبت أن الابتكار في هذا المجال لم ينته بعد ، مما يبشر بعام من التقدم والتحسينات المستمر.

يلعب توليد البيانات التركيبية ، وهو نهج ناقشناه سابقًا ، دورًا محوريًا فيه رؤية الكمبيوتر، التي تدعم العديد من التطورات في هذا المجال. يؤكد نموها السريع أهميتها في إنشاء مجموعات بيانات متنوعة ومعقدة لتدريب نماذج رؤية الكمبيوتر المتطورة بشكل متزايد.

تأثير اتجاهات الذكاء الاصطناعي على تقدم علم البيانات

مع توقع ارتفاع سوق منصات علوم البيانات 96.3 مليار $ في 2022 إلى 378.7 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 16.43٪ ، من الواضح أن علم البيانات هو مجال ذو أهمية وإمكانيات هائلة. 

هذا النمو المتوقع مدفوع بالتقدم السريع في علوم البيانات ، والذي يشمل البيانات الضخمة ، والتحليلات التنبؤية ، والذكاء الاصطناعي ، والاستخدامات النظرية والعملية المتطورة للبيانات والتكنولوجيا.

بينما تحاول الشركات أن تظل قادرة على المنافسة والاستفادة من الفرص الناشئة ، فإنها تنشر علوم البيانات بشكل أكثر شمولاً من أي وقت مضى. سيكون تسخير اتجاهات الذكاء الاصطناعي هذه مفتاحًا لركوب موجة هذا التحول الرقمي ، وإطلاق العنان لإمكانيات جديدة ، ودفع مجال علوم البيانات إلى مناطق مجهولة.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/the-growing-impact-of-ai-on-data-science-in-2023/