البيانات الضخمة

خصائص البيانات الضخمة (The Vs)

غالبًا ما تتميز البيانات الضخمة بالعديد من الخصائص الرئيسية، والمعروفة باسم "Vs":

• الحجم: يشير هذا إلى الحجم الهائل للبيانات التي يتم إنشاؤها وجمعها، وغالبًا ما يتم قياسها بالتيرابايت أو البيتابايت أو حتى الإكسابايت. يتطلب التعامل مع مثل هذه الأحجام بنية تحتية قابلة للتطوير للتخزين والمعالجة، وغالباً ما يتم ذلك بالاستفادة من حلول الحوسبة السحابية. ومن الأمثلة على ذلك بيانات الاستشعار من أجهزة إنترنت الأشياء أو سجلات نشاط المستخدم من المواقع الإلكترونية الكبيرة.
• السرعة: يصف ذلك السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات الجديدة وتحتاج إلى معالجتها. تتطلب العديد من التطبيقات الاستدلال والتحليل في الوقت الفعلي، مثل معالجة بيانات السوق المالية أو تدفقات وسائل التواصل الاجتماعي. غالبًا ما تُستخدم تقنيات مثل Apache Kafka لمعالجة تدفقات البيانات عالية السرعة.
• التنوع: تأتي البيانات الضخمة في أشكال عديدة، بما في ذلك البيانات المنظمة (مثل قواعد البيانات)، والبيانات شبه المنظمة(JSON، XML)، والبيانات غير المنظمة (مثل المستندات النصية ورسائل البريد الإلكتروني والصور ومقاطع الفيديو). يفرض هذا التنوع تحديات في التخزين والمعالجة والتحليل. تتعامل المهام في مجال الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) بشكل أساسي مع البيانات غير المنظمة.
• المصداقية: يتعلق هذا الأمر بجودة البيانات ودقتها وموثوقيتها. فغالبًا ما تكون البيانات الضخمة فوضوية أو غير مكتملة أو غير متناسقة، مما يتطلب تنظيفًا كبيرًا للبيانات ومعالجتها مسبقًا قبل أن يمكن استخدامها بشكل موثوق للتحليل أو تدريب النموذج. يعد ضمان صحة البيانات أمرًا بالغ الأهمية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي جديرة بالثقة.
• القيمة: في نهاية المطاف، يتمثل الهدف من جمع البيانات الضخمة وتحليلها في استخلاص رؤى قيّمة يمكن أن تفيد في اتخاذ القرارات أو تحسين العمليات أو إنشاء منتجات وخدمات جديدة. ويتضمن ذلك تطبيق التحليلات المتقدمة وتقنيات التعلم الآلي للكشف عن الأنماط والارتباطات الخفية.

الملاءمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

البيانات الضخمة أساسية لنجاح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الحديث. تمكّن مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة النماذج، وخاصة الشبكات العصبية العميقة، من تعلم الأنماط المعقدة وتحقيق دقة أعلى. تدريب نماذج متطورة مثل Ultralytics YOLO لمهام مثل اكتشاف الأجسام غالبًا ما يتطلب كميات هائلة من بيانات الصور أو مقاطع الفيديو المصنفة. تستلزم معالجة مجموعات البيانات هذه أجهزة قوية مثل وحدات معالجة الرسومات وأطر عمل الحوسبة الموزعة مثل Apache Spark أو منصات مدمجة مع أدوات مثل Ultralytics HUB لإدارة تدريب النماذج على نطاق واسع.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العالم الحقيقي

تغذي البيانات الضخمة العديد من التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات:

1. أنظمة التوصيات المخصصة: تقوم خدمات البث مثل نتفليكس وعمالقة التجارة الإلكترونية مثل أمازون بتحليل مجموعات بيانات هائلة من تفاعلات المستخدمين (سجل المشاهدة وأنماط الشراء والنقرات) باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. وهذا يسمح لها ببناء أنظمة توصيات متطورة تقترح محتوى أو منتجات ذات صلة، مما يعزز تجربة المستخدم ويزيد من تفاعله. يمكنك استكشاف بعض الأبحاث الكامنة وراء هذه الأنظمة في Netflix Research.
2. القيادة الذاتية: تعتمد المركبات ذاتية القيادة على معالجة تدفقات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار (الكاميرات والرادار والرادار) في الوقت الفعلي. تُستخدم هذه البيانات الضخمة لتدريب نماذج التعلُّم العميق على المهام الحرجة مثل اكتشاف الأجسام، والحفاظ على المسار، والملاحة، مما يمكّن السيارة من إدراك بيئتها والتفاعل معها بأمان. يعتمد تطوير الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة بشكل كبير على إدارة هذه البيانات المعقدة والاستفادة منها.

البيانات الضخمة مقابل البيانات التقليدية

بينما يتعامل تحليل البيانات التقليدية مع البيانات المهيكلة المخزنة في قواعد البيانات العلائقية، فإن البيانات الضخمة تشمل أحجامًا أكبر وسرعة أعلى وتنوعًا أكبر، وغالبًا ما تتطلب أدوات وتقنيات متخصصة مثل نظام Hadoop البيئي. تُعد خوارزميات التعلم الآلي ضرورية لاستخراج الرؤى من البيانات الضخمة، في حين يمكن تحليل البيانات التقليدية باستخدام أساليب إحصائية أبسط أو أدوات ذكاء الأعمال. كما أن البنية التحتية اللازمة للبيانات الضخمة، والتي غالبًا ما تتضمن أنظمة موزعة ومنصات سحابية، تختلف أيضًا بشكل كبير عن تخزين البيانات التقليدية.