اكتشف كيف يساعد تعلم الآلة واستخراج البيانات رؤية الكمبيوتر، مما يدفع التقدم في الرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والسيارات ذاتية القيادة واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.
الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية قوية رائعة في تحليل أنواع مختلفة من البيانات والتعلم منها بمرور الوقت. على سبيل المثال، يركز الرؤية الحاسوبية، وهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، على فهم البيانات المرئية. هناك مجال مهم آخر وهو التعلم الآلي (ML)، والذي يلعب، جنبًا إلى جنب مع التنقيب عن البيانات، دورًا كبيرًا في تحسين نماذج الرؤية الحاسوبية. يدور التنقيب عن البيانات حول إيجاد أنماط مفيدة في مجموعات البيانات الكبيرة، بينما يستخدم التعلم الآلي هذه الأنماط لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المهام دون الحاجة إلى تعليمات مفصلة.
أصبحت هذه التقنيات أكثر شيوعًا في صناعات مثل السيارات ذاتية القيادة و التمويل و التصنيع لأنها نمت كثيرًا في السنوات الأخيرة. في هذه المقالة، سنشرح ماهية التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي، وكيف يتم استخدامهما في الرؤية الحاسوبية، وكيف يعملان معًا لدفع التقدم في مجالات مثل الرعاية الصحية. هيا بنا نبدأ!
التعلم الآلي يجعل من الممكن للآلات أن تتعلم بطريقة مماثلة لكيفية تعلم البشر، وذلك باستخدام البيانات والخوارزميات لتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التوجيه البشري. نظرًا لأن هذه الأنظمة تتعرض للبيانات بمرور الوقت، فإنها تقدم تنبؤات أكثر دقة تدريجيًا.
تعمل العملية باستخدام الخوارزميات لعمل تنبؤات أو تصنيفات بناءً على بيانات الإدخال. تحدد الخوارزمية أولاً الأنماط وتقوم بعمل تخمين أو استنتاج مدروس أولي. لتقييم الدقة، تقارن دالة الخطأ إخراج النموذج بالأمثلة المعروفة، ثم يقوم النظام بضبط المعلمات الخاصة به لتقليل أي أخطاء. تستمر دورة التقييم والتعديل هذه تلقائيًا حتى يصل النموذج إلى المستوى المطلوب من الأداء.
هناك بشكل عام أربعة أنواع من التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم شبه الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز. دعونا نلقي نظرة على كل منها:
.png)
تنقيب البيانات هو عملية استكشاف وتحليل مجموعات البيانات الكبيرة للعثور على الأنماط والاتجاهات المخفية والرؤى القيمة التي ليست واضحة على الفور. وهي تنطوي على تحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة باستخدام مجموعة من التقنيات الإحصائية والتعلم الآلي وأدوات إدارة قواعد البيانات لتحديد الروابط والأنماط داخل البيانات.
تبدأ العملية بجمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات أو جداول البيانات، وتنظيمها في تنسيق 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 استخلاص أنماط ورؤى ذات مغزى من البيانات. ثم يتم تفسير النتائج وعرضها بطريقة تجعلها مفهومة وقابلة للتنفيذ، وتحول البيانات الأولية إلى رؤى قيمة يمكن أن تساعدك في اتخاذ قرارات مستنيرة.
هناك العديد من التطبيقات في مجموعة من الصناعات حيث يمكن أن يحدث التعلم الآلي واستخراج البيانات فرقًا كبيرًا. لفهم تأثير هذه التقنيات، سنستخدم صناعة البيع بالتجزئة كمثال.
يمكن أن يكون تعلم الآلة مفيدًا بشكل خاص لتجار التجزئة الذين يعتمدون على المبيعات عبر الإنترنت. تستخدم الشركات الكبيرة مثل eBay و Amazon أدوات تعلم الآلة المتكاملة عبر دورات المبيعات بأكملها. إحدى الطرق الرئيسية التي تستخدم بها شركات البيع بالتجزئة هذه التقنية هي لمطابقة المنتجات. يتضمن تحديد وربط العناصر المتطابقة عبر كتالوجات مختلفة، وهو أمر مفيد لمقارنات الأسعار وإنشاء صفحات منتجات موحدة واكتشاف فجوات المنتجات. في حين أن المطابقة اليدوية تعمل مع الكتالوجات الصغيرة، فإن تعلم الآلة يجعل من الممكن التعامل مع الكتالوجات الأكبر بكفاءة. كما أنه يسهل أنواعًا مختلفة من مطابقة المنتجات، مثل التطابقات التامة والتطابقات القريبة وتطابقات الصور وتطابقات السمات وتطابقات الفئات وتطابقات المجالات المتقاطعة.
من التطبيقات الشيقة لتنقيب البيانات في مجال البيع بالتجزئة فهم سلوك العملاء، وخاصة من خلال تقسيم العملاء إلى شرائح. يمكن تجميع العملاء بناءً على الخصائص المشتركة، مثل التركيبة السكانية وأنماط التسوق وسجل الشراء السابق وما إلى ذلك. يمكن لتجار التجزئة استخدام هذه المجموعات لإنشاء استراتيجيات تسويق جديدة للوصول إلى المشترين الحاليين والمستقبليين.
بالحديث عن سلوك العملاء، هناك حالة استخدام مهمة أخرى لتعدين البيانات في مجال البيع بالتجزئة وهي تحليل التوقف، والمعروف أيضًا باسم استنزاف العملاء أو الخسارة. يمكن لتجار التجزئة اكتساب رؤى حول أنواع العملاء الذين يغادرون، ولماذا يغادرون، وكيفية تحسين الاحتفاظ بهم. على الرغم من أن بعض مستويات التوقف أمر لا مفر منه، إلا أن تحديد الأنماط من خلال تعدين البيانات يمكّن تجار التجزئة من اتخاذ خطوات استباقية، مثل تقديم صفقات أو كوبونات خاصة، لتقليل خسارة العملاء.
.png)
رؤية الحاسوب هي في الواقع مجموعة فرعية من تعلم الآلة تركز على تعليم أجهزة الحاسوب كيفية تفسير البيانات المرئية من الصور و مقاطع الفيديو. وفي الوقت نفسه، يمكن لتنقيب البيانات دعم تطبيقات رؤية الحاسوب من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الأولية لتحديد الصور الأكثر صلة بتدريب النموذج. هذا أمر أساسي لأنه يساعد في التأكد من أن النموذج يتعلم من أفضل الأمثلة، مما يقلل من البيانات غير الضرورية ويساعده على التركيز على ما هو مهم. ونتيجة لذلك، يساعد تنقيب البيانات نماذج رؤية الحاسوب على العمل بكفاءة ودقة أكبر، مما يحسن المهام مثل اكتشاف الكائنات و تصنيف الصور و تجزئة المثيلات.
لفهم التآزر بين تعلم الآلة واستخراج البيانات والرؤية الحاسوبية، دعنا نلقي نظرة على مثال لتطبيق في قطاع الرعاية الصحية.
يقود تعلم الآلة واستخراج البيانات والرؤية الحاسوبية تطورات كبيرة في مجال الرعاية الصحية. تستخدم المؤسسات الطبية مثل Johns Hopkins Medicine في الولايات المتحدة الأمريكية هذه التقنيات لتحليل الصور الطبية واكتشاف الأمراض والتشوهات مثل الأورام في وقت مبكر. يمكن استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 لتحليل الصور لتحديد أي تشوهات، بينما يمكن لتعلم الآلة العثور على أنماط في سجلات المرضى التي قد تشير إلى مشاكل صحية محتملة. يمكن بعد ذلك لعملية استخراج البيانات التدخل للبحث في كميات هائلة من البيانات ذات الصلة للمساعدة في العثور على علاجات فعالة أو علاجات ممكنة. من خلال الجمع بين هذه التقنيات، يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية تشخيص الحالات بدقة أكبر وتطوير خطط علاج أفضل، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين نتائج المرضى.
.png)
على الرغم من أن التطبيقات التي تستخدم الرؤية الحاسوبية، واستخراج البيانات، والتعلم الآلي تقدم فوائد مختلفة، إلا أن هناك بعض القيود التي يجب أخذها في الاعتبار. غالبًا ما تحتاج هذه الابتكارات إلى كميات هائلة من البيانات لتقديم أداء جيد، ويمكن أن تكون خصوصية البيانات مصدر قلق. على سبيل المثال، قد تقوم أنظمة الرؤية الحاسوبية في متاجر البيع بالتجزئة بجمع ومعالجة بيانات المستهلكين، ومن المهم إعلام المستهلكين بأنه يتم جمع بياناتهم.
بصرف النظر عن مشكلات خصوصية البيانات، فإن تعقيد نماذج رؤية الكمبيوتر يمثل مشكلة أخرى. قد يكون من الصعب فهم كيف تصل هذه النماذج إلى مخرجات معينة عند محاولة اتخاذ قرارات مستنيرة. على الرغم من هذه التحديات، هناك المزيد والمزيد من التدابير التي يتم وضعها لجعل 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 (Federated learning) هو أسلوب يساعد النماذج على التعلم من البيانات مع الحفاظ على البيانات في موقعها الأصلي. بدلاً من تجميع كل البيانات في قاعدة بيانات مركزية، يتم تدريب النموذج مباشرةً على الأجهزة أو الخوادم الفردية التي تحتفظ بالبيانات. ثم ترسل هذه الأجهزة تحديثات النموذج فقط بدلاً من البيانات الفعلية. بعد ذلك، تؤخذ تحديثات النموذج في الاعتبار لتحسين النموذج بشكل عام.
يلعب كل من تعلم الآلة واستخراج البيانات دورًا مهمًا جدًا في رؤية الكمبيوتر. فهي تساعد في تحليل كميات كبيرة من البيانات المرئية، والكشف عن رؤى مهمة، وتحسين مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتسوق عبر الإنترنت والسيارات ذاتية القيادة. على الرغم من وجود تحديات، مثل حماية الخصوصية وفهم النماذج المعقدة، إلا أن الأساليب الجديدة مثل التعلم الموحد تساعد في معالجة هذه المشكلات. مع استمرار تقدم هذه التقنيات، فمن المحتمل أن تؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل والمزيد من الابتكارات في العديد من المجالات، مما يجعل حياتنا أكثر كفاءة وترابطًا.
هل أنت مهتم بالذكاء الاصطناعي؟ تفقد مستودع GitHub الخاص بنا لرؤية مساهماتنا في الذكاء الاصطناعي، ولا تنسَ التفاعل مع مجتمعنا. اكتشف كيف نعيد تعريف صناعات مثل التصنيع و الرعاية الصحية بتقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة.
