تحليلات البيانات

أهمية تحليلات البيانات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

تشكل تحليلات البيانات حجر الأساس الذي تقوم عليه مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الناجحة. قبل تدريب نماذج معقدة مثل Ultralytics YOLOيجب أن تخضع البيانات الخام لتحليل دقيق. ويتضمن ذلك خطوات أساسية مثل تنظيف البيانات للتعامل مع الأخطاء والتناقضات، والمعالجة المسبقة للبيانات لتنسيق البيانات بشكل مناسب للخوارزميات. وتساعد تقنيات مثل التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)، والتي غالبًا ما تتضمن تصور البيانات، في الكشف عن الهياكل الأساسية والأنماط والقيم المتطرفة والتحيزات المحتملة داخل البيانات. يعد فهم هذه الجوانب أمرًا بالغ الأهمية لاختيار النماذج المناسبة وضمان جودة البيانات المطلوبة للتدريب الفعال.

علاوة على ذلك، تلعب تحليلات البيانات دورًا حيويًا بعد تدريب النموذج. ويتضمن تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة أو متوسط الدقة (mAP) تحليل نتائج التنبؤ مقابل بيانات الحقيقة الأساسية. تساعد هذه العملية التحليلية في تحديد نقاط ضعف النموذج وفهم أنواع الأخطاء وتوجيه المزيد من التحسينات من خلال تقنيات مثل ضبط المعلمة الفائقة.

تحليلات البيانات مقابل المفاهيم ذات الصلة

على الرغم من استخدامها في كثير من الأحيان بالتبادل، إلا أن تحليلات البيانات تختلف بمهارة عن المصطلحات ذات الصلة:

• التنقيب عن البيانات: يركز تحديدًا على اكتشاف الأنماط والعلاقات الجديدة غير المعروفة سابقًا ضمن مجموعات البيانات الكبيرة. وغالبًا ما يُعتبر أسلوبًا محددًا ضمن المجال الأوسع لتحليلات البيانات، والذي يشمل أيضًا وصف البيانات (التحليلات الوصفية) وتشخيص الأحداث السابقة (التحليلات التشخيصية). يمكنك استكشاف مفاهيم التنقيب عن البيانات بشكل أكبر.
• التعلّم الآلي: ينطوي على خوارزميات تتعلم من البيانات لعمل تنبؤات أو قرارات دون برمجة صريحة. وكثيرًا ما يُستخدم تعلّم الآلة كأداة في تحليلات البيانات (وتحديدًا التحليلات التنبؤية والإرشادية)، لكن تحليلات البيانات نفسها هي عملية أوسع نطاقًا تتضمن جمع البيانات وتنظيفها واستكشافها وتصورها وتفسيرها، والتي قد تتضمن أو لا تتضمن بناء نماذج معقدة لتعلّم الآلة. اقرأ المزيد عن التعلم الآلي (ML).

تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العالم الحقيقي

تقود تحليلات البيانات تطورات كبيرة في مختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

1. تشخيص الرعاية الصحية: في تحليل الصور الطبية، تُستخدم تحليلات البيانات لفحص مجموعات بيانات كبيرة من الفحوصات الطبية (مثل التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب، مثل مجموعة بيانات أورام الدماغ) لتحديد الأنماط الدقيقة التي قد تشير إلى المرض. قبل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التشخيصي، تساعد التحليلات على فهم توزيع السمات عبر مجموعات المرضى المختلفة، مما يضمن أن تكون مجموعة البيانات ممثلة وتحديد التحيزات المحتملة. بعد التدريب، تُقيّم التحليلات دقة تشخيص النموذج وتحدد أنواع الأخطاء، وتوجه عملية التنقيح. وتسلط موارد مثل المعهد الوطني للصحة العامة وعلوم البيانات الطبية الحيوية الضوء على أهميتها.
2. تحليل سلوك العملاء بالتجزئة: يستخدم تجار التجزئة تحليلات البيانات لفهم أنماط الشراء وتحسين العمليات. يساعد تحليل بيانات المعاملات في بناء أنظمة توصيات تقترح المنتجات على المستخدمين. في المتاجر الفعلية، يمكن أن يوفر تحليل موجزات الفيديو باستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية (CV) رؤى حول تدفق حركة العملاء والتفاعل على الرفوف، مما يساعد في الذكاء الاصطناعي لإدارة مخزون التجزئة بشكل أكثر ذكاءً. تساعد التحليلات في تفسير هذه البيانات لتحسين تخطيطات المتاجر ووضع المنتجات. وتستفيد الشركات من منصات مثل Google Cloud AI for Retail لهذه الأغراض.

الأدوات والتقنيات

يستخدم محللو البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات. تعتبر الأساليب الإحصائية، بما في ذلك تحليل الانحدار والسلاسل الزمنية، أساسية. تُستخدم لغات البرمجة مثل Python مع مكتبات مثل Pandas لمعالجة البيانات و Scikit-learn لمهام التعلم الآلي على نطاق واسع. تُعد أدوات تصور البيانات مثل Tableau أو Microsoft Power BI ضرورية لتوصيل النتائج. وللحصول على رؤى محددة لأداء تعلّم الآلة على وجه التحديد، تقدم منصات مثل Ultralytics HUB تحليلات متكاملة، كما هو مفصّل في دليل تحليلاتUltralytics .