استكشف كيف يساعد التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات في الرؤية الحاسوبية، مما يؤدي إلى تحقيق تقدم في مجال الرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والسيارات ذاتية القيادة واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي.
الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية قوية ورائعة في تحليل أنواع مختلفة من البيانات والتعلم منها بمرور الوقت. على سبيل المثال، تركز الرؤية الحاسوبية، وهي أحد فروع الذكاء الاصطناعي، على فهم البيانات المرئية. وهناك مجال آخر مهم هو التعلم الآلي (ML)، والذي يلعب، إلى جانب التنقيب في البيانات، دوراً كبيراً في تحسين نماذج الرؤية الحاسوبية. يتمحور التنقيب عن البيانات حول إيجاد أنماط مفيدة في مجموعات البيانات الكبيرة، بينما يستخدم التعلم الآلي هذه الأنماط لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعامل مع المهام دون الحاجة إلى تعليمات مفصلة.
أصبحت هذه التقنيات أكثر شيوعًا في صناعات مثل السيارات ذاتية القيادة والتمويل والتصنيع لأنها نمت كثيرًا في السنوات الأخيرة. في هذه المقالة، سنشرح بالتفصيل ما هو التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي، وكيف يتم استخدامهما في الرؤية الحاسوبية، وكيف يعملان معاً لدفع عجلة التقدم في مجالات مثل الرعاية الصحية. لنبدأ!
يتيح التعلم الآلي للآلات إمكانية التعلم بطريقة مشابهة للطريقة التي يتعلم بها البشر، وذلك باستخدام البيانات والخوارزميات لتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التوجيه البشري. ومع تعرض هذه الأنظمة للبيانات بمرور الوقت، فإنها تقوم تدريجياً بتنبؤات أكثر دقة.
تعمل العملية باستخدام خوارزميات لإجراء تنبؤات أو تصنيفات بناءً على بيانات المدخلات. تقوم الخوارزمية أولاً بتحديد الأنماط وإجراء تخمين أو استنتاج أولي مستنير. ولقياس الدقة، تقوم دالة خطأ بمقارنة مخرجات النموذج بالأمثلة المعروفة، ثم يقوم النظام بعد ذلك بتعديل معلماته لتقليل أي أخطاء. تستمر دورة التقييم والتعديل هذه تلقائيًا حتى يصل النموذج إلى مستوى الأداء المطلوب.
هناك بشكل عام أربعة أنواع من التعلّم الآلي: التعلّم تحت الإشراف، وغير الخاضع للإشراف، وشبه الخاضع للإشراف، والتعلّم المعزز. دعونا نلقي نظرة على كل منها:
.png)
التنقيب في البيانات هو عملية استكشاف وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة للعثور على الأنماط الخفية والاتجاهات والرؤى القيّمة غير الواضحة على الفور. وهي تنطوي على تحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة باستخدام مزيج من التقنيات الإحصائية والتعلم الآلي وأدوات إدارة قواعد البيانات لتحديد الروابط والأنماط داخل البيانات.
تبدأ العملية من خلال جمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات أو جداول البيانات، وتنظيمها في شكل منظم. بعد ذلك، يتم تنظيف البيانات لإزالة أي أخطاء أو تناقضات أو تفاصيل مفقودة للتأكد من دقتها. بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة، يتم استخدام خوارزميات متقدمة وأساليب إحصائية لتحليلها.
فيما يلي بعض التقنيات الأكثر شيوعًا المستخدمة لتحليل البيانات:
تساعد هذه التقنيات في استخراج أنماط ورؤى ذات مغزى من البيانات. ثم يتم تفسير النتائج وتقديمها بطريقة تجعلها مفهومة وقابلة للتنفيذ، مما يحول البيانات الأولية إلى رؤى قيمة تساعدك على اتخاذ قرارات مستنيرة.
هناك العديد من التطبيقات في مجموعة من الصناعات التي يمكن أن يُحدث فيها التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات فرقاً كبيراً. لفهم تأثير هذه التقنيات، سنستخدم صناعة البيع بالتجزئة كمثال.
يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيداً بشكل خاص لتجار التجزئة الذين يعتمدون على المبيعات عبر الإنترنت. تستخدم الشركات الكبيرة مثل eBay وAmazon أدوات التعلم الآلي المتكاملة عبر دورات مبيعاتها بأكملها. تتمثل إحدى الطرق الرئيسية التي تستخدمها شركات البيع بالتجزئة في مطابقة المنتجات. وهي تتضمن تحديد العناصر المتطابقة وربطها عبر كتالوجات مختلفة، وهو أمر مفيد لمقارنات الأسعار، وإنشاء صفحات منتجات موحدة، واكتشاف ثغرات المنتجات. في حين أن المطابقة اليدوية تعمل مع الكتالوجات الصغيرة، فإن تعلم الآلة يجعل من الممكن التعامل مع كتالوجات أكبر بكثير بكفاءة. كما أنه يسهل أيضًا أنواعًا مختلفة من مطابقات المنتجات، مثل المطابقات التامة، والمطابقات القريبة، ومطابقات الصور، ومطابقات السمات، ومطابقات الفئات، والمطابقات عبر المجالات.
من التطبيقات المثيرة للاهتمام للتنقيب عن البيانات في مجال البيع بالتجزئة فهم سلوك العملاء، لا سيما من خلال تقسيم العملاء. يمكن تجميع العملاء بناءً على الخصائص المشتركة، مثل التركيبة السكانية وأنماط التسوق وتاريخ الشراء السابق وما إلى ذلك. يمكن لتجار التجزئة استخدام هذه المجموعات لإنشاء استراتيجيات تسويق جديدة للوصول إلى المشترين الحاليين والمستقبليين.
وبالحديث عن سلوك العملاء، هناك حالة استخدام مهمة أخرى لاستخراج البيانات في مجال البيع بالتجزئة وهي تحليل معدل ترك العملاء، والمعروف أيضًا باسم استنزاف العملاء أو الخسارة. يمكن لبائعي التجزئة الحصول على رؤى حول أنواع العملاء الذين يغادرون وسبب مغادرتهم وكيفية تحسين الاحتفاظ بهم. على الرغم من أن مستوى معين من الاستنزاف أمر لا مفر منه، إلا أن تحديد الأنماط من خلال التنقيب عن البيانات يتيح لتجار التجزئة اتخاذ خطوات استباقية، مثل تقديم عروض خاصة أو قسائم شرائية للحد من فقدان العملاء.
.png)
الرؤية الحاسوبية هي في الواقع مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على تعليم أجهزة الكمبيوتر تفسير البيانات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو. وفي الوقت نفسه، يمكن أن يدعم التنقيب عن البيانات تطبيقات الرؤية الحاسوبية من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الأولية لتحديد الصور الأكثر صلة لتدريب النموذج. وهذا أمر أساسي لأنه يساعد على التأكد من أن النموذج يتعلم من أفضل الأمثلة، مما يقلل من البيانات غير الضرورية ويساعده على التركيز على ما هو مهم. نتيجةً لذلك، يساعد التنقيب عن البيانات نماذج الرؤية الحاسوبية على العمل بكفاءة ودقة أكبر، مما يحسّن مهام مثل اكتشاف الأجسام وتصنيف الصور وتجزئة النماذج.
لفهم التآزر بين تعلّم الآلة والتنقيب عن البيانات والرؤية الحاسوبية، دعنا نلقي نظرة على مثال لتطبيق في قطاع الرعاية الصحية.
يقود التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات والرؤية الحاسوبية تطورات كبيرة في مجال الرعاية الصحية. وتستخدم المؤسسات الطبية مثل مؤسسة جونز هوبكنز الطبية في الولايات المتحدة الأمريكية هذه التقنيات لتحليل الصور الطبية واكتشاف الأمراض والحالات الشاذة مثل الأورام في وقت مبكر. يمكن استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 لتحليل الصور لتحديد أي تشوهات، بينما يمكن استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل نماذج الرؤية الحاسوبية لتحليل الصور لتحديد أي تشوهات، بينما يمكن للتعلم الآلي العثور على أنماط في سجلات المرضى قد تشير إلى مشاكل صحية محتملة. يمكن بعد ذلك أن يتدخل التنقيب عن البيانات للبحث في كميات هائلة من البيانات ذات الصلة للمساعدة في العثور على علاجات فعالة أو علاجات محتملة. من خلال الجمع بين هذه التقنيات، يمكن لأخصائيي الرعاية الصحية تشخيص الحالات بدقة أكبر ووضع خطط علاجية أفضل، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين نتائج المرضى.
.png)
على الرغم من أن التطبيقات التي تستخدم الرؤية الحاسوبية والتنقيب عن البيانات والتعلم الآلي تقدم العديد من الفوائد، إلا أن هناك بعض القيود التي يجب مراعاتها. فغالباً ما تحتاج هذه الابتكارات إلى كميات هائلة من البيانات لتحقيق أداء جيد، وقد تكون خصوصية البيانات مصدر قلق. على سبيل المثال، قد تقوم أنظمة الرؤية الحاسوبية في متاجر البيع بالتجزئة بجمع بيانات المستهلكين ومعالجتها، ومن المهم أن يتم إعلام المستهلكين بأنه يتم جمع بياناتهم.
وبصرف النظر عن مشاكل خصوصية البيانات، فإن تعقيد نماذج الرؤية الحاسوبية يمثل مشكلة أخرى. فقد يكون من الصعب فهم كيفية وصول هذه النماذج إلى مخرجات معينة عند محاولة الوصول إلى قرارات مستنيرة. على الرغم من هذه التحديات، هناك المزيد والمزيد من التدابير التي يتم وضعها والتي تجعل حلول الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية وسلاسة. على سبيل المثال، أصبحت تقنيات مثل التعلم الموحد أكثر شيوعًا لأنها تتيح تطوير الذكاء الاصطناعي مع ضمان حماية الخصوصية.
التعلم الموحد هو طريقة تساعد النماذج على التعلم من البيانات مع الاحتفاظ بالبيانات في موقعها الأصلي. فبدلاً من جمع كل البيانات في قاعدة بيانات مركزية، يتم تدريب النموذج مباشرةً على الأجهزة أو الخوادم الفردية التي تحتوي على البيانات. ثم ترسل هذه الأجهزة تحديثات النموذج فقط بدلاً من البيانات الفعلية. ثم تؤخذ تحديثات النموذج في الاعتبار لتحسين النموذج الكلي.
يلعب كل من التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات دورًا مهمًا للغاية في الرؤية الحاسوبية. فهما يساعدان في تحليل كميات كبيرة من البيانات المرئية، ويكشفان عن رؤى مهمة، ويحسّنان مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتسوق عبر الإنترنت والسيارات ذاتية القيادة. على الرغم من وجود تحديات، مثل حماية الخصوصية وفهم النماذج المعقدة، إلا أن هناك أساليب جديدة مثل التعلم الموحد تساعد في معالجة هذه المشكلات. مع استمرار تقدم هذه التقنيات، من المرجح أن تؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل والمزيد من الابتكارات في العديد من المجالات، مما يجعل حياتنا أكثر كفاءة وترابطاً.
هل لديك فضول حول الذكاء الاصطناعي؟ اطّلع على مستودع GitHub الخاص بنا للاطلاع على مساهماتنا في الذكاء الاصطناعي، ولا تنسَ التفاعل مع مجتمعنا. اكتشف كيف نعيد تعريف صناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية باستخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.
