دور تعلم الآلة واستخراج البيانات في الرؤية الحاسوبية

الذكاء الاصطناعي هو تقنية قوية تتميز بكفاءتها العالية في تحليل أنواع مختلفة من البيانات والتعلم منها بمرور الوقت. على سبيل المثال، يركز computer vision، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، على فهم البيانات المرئية. ومن المجالات الهامة الأخرى machine learning، والذي يلعب دوراً رئيسياً، إلى جانب استخراج البيانات، في تحسين computer vision models. يهتم استخراج البيانات بالعثور على أنماط مفيدة في datasets الضخمة، بينما يستخدم التعلم الآلي هذه الأنماط لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعامل مع المهام دون الحاجة إلى تعليمات تفصيلية.

تصبح هذه التقنيات أكثر شيوعاً في صناعات مثل self-driving cars وfinance وmanufacturing نظراً لنموها الهائل في السنوات الأخيرة. في هذه المقالة، سنقوم بتفكيك مفاهيم استخراج البيانات والتعلم الآلي، وكيفية استخدامها في رؤية الكمبيوتر، وكيفية عملها معاً لدفع التقدم في مجالات مثل healthcare. لنبدأ الآن!

ما هو التعلم الآلي؟#

يجعل machine learning من الممكن للآلات التعلم بطريقة مشابهة للبشر، باستخدام البيانات والخوارزميات لتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري. ومع تعرض هذه الأنظمة للبيانات بمرور الوقت، فإنها تصبح تدريجياً أكثر دقة في التنبؤات.

تعمل هذه العملية من خلال استخدام الخوارزميات لإجراء تنبؤات أو classifications بناءً على بيانات الإدخال. تحدد الخوارزمية أولاً الأنماط وتقوم بـ educated guess or inference أولي. ولتحديد مدى الدقة، تقارن دالة الخطأ مخرجات النموذج بأمثلة معروفة، ثم يقوم النظام بعد ذلك بتعديل parameters الخاصة به بتقليل أي أخطاء. تستمر دورة التقييم والتعديل هذه تلقائياً حتى يصل النموذج إلى مستوى performance المطلوب.

هناك بشكل عام أربعة أنواع من التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم شبه الخاضع للإشراف، والتعلم التعزيزي. دعونا نلقي نظرة على كل منها:

• Supervised learning: تتعلم الخوارزميات من البيانات المصنفة للتنبؤ بالمخرجات للمدخلات الجديدة. تستخدم أنظمة تصفية الرسائل غير المرغوب فيها في خدمات البريد الإلكتروني التعلم الخاضع للإشراف.

• Unsupervised learning: على عكس التعلم الخاضع للإشراف، تعمل هذه الطريقة مع البيانات غير المصنفة. تحدد الخوارزمية الأنماط أو تجمع البيانات بناءً على أوجه التشابه دون أي توجيه. وغالباً ما تُستخدم لمهام مثل الكشف عن الحالات الشاذة.

• Semi-supervised learning: يجمع هذا النهج بين كمية صغيرة من البيانات المصنفة ومجموعة أكبر من البيانات غير المصنفة. تتعلم الخوارزمية من كليهما لتحسين الدقة، مما يجعلها مفيدة عندما تكون البيانات المصنفة نادرة أو مكلفة.

• Reinforcement learning: هنا، تتعلم الخوارزمية من خلال التفاعل مع بيئتها وتلقي المكافآت أو العقوبات بناءً على أفعالها. وهي تستمر في التحسن من خلال استهداف تعظيم المكافآت وتُستخدم بشكل شائع في مجالات مثل الروبوتات والألعاب والسيارات ذاتية القيادة.

الشكل 1. أنواع التعلم الآلي.

ما هو تنقيب البيانات؟#

تنقيب البيانات هو عملية استكشاف وتحليل مجموعات البيانات الضخمة للعثور على أنماط مخفية واتجاهات ورؤى قيمة ليست واضحة على الفور. يتضمن ذلك تحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة باستخدام مزيج من التقنيات الإحصائية، والتعلم الآلي، وأدوات إدارة قواعد البيانات لتحديد الروابط والأنماط داخل البيانات.

تبدأ العملية بـ gathering data من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات أو جداول البيانات، وتنسيقها في هيكل منظم. بعد ذلك، يتم data is cleaned لإزالة أي أخطاء أو تناقضات أو تفاصيل مفقودة للتأكد من دقتها. بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة، يتم استخدام خوارزميات متقدمة وطرق إحصائية لتحليلها.

فيما يلي بعض التقنيات الأكثر شيوعاً المستخدمة لتحليل البيانات:

• التصنيف: تجميع البيانات في فئات محددة مسبقاً بناءً على أنماط محددة.
• التجميع (Clustering): تجميع نقاط البيانات المتشابهة معاً لتحديد المجموعات الطبيعية داخل البيانات.
• الارتباط (Association): تحديد العلاقات بين المتغيرات، مثل العثور على أنماط للعناصر التي يتم شراؤها معاً بشكل متكرر.

تساعد هذه التقنيات في استخراج أنماط ورؤى ذات مغزى من البيانات. بعد ذلك، يتم تفسير النتائج وتقديمها بطريقة تجعلها مفهومة وقابلة للتنفيذ، مما يؤدي إلى turning raw data into valuable insights التي يمكن أن تساعدك في اتخاذ قرارات مستنيرة.

Fig 2. الخطوات المتضمنة في استخراج البيانات.

فهم تطبيقات التعلم الآلي وتنقيب البيانات#

هناك العديد من التطبيقات في مجموعة من الصناعات حيث يمكن للتعلم الآلي واستخراج البيانات إحداث فرق كبير. لفهم تأثير هذه التقنيات، سنستخدم retail industry كمثال.

يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيداً بشكل خاص لـ retailers الذين يعتمدون على المبيعات عبر الإنترنت. تستخدم المؤسسات الكبيرة مثل إيبي وأمازون أدوات التعلم الآلي المتكاملة عبر دورات المبيعات بأكملها. إحدى الطرق الرئيسية التي تستخدمها الشركات التجارة بالتجزئة هي مطابقة المنتجات. وهي تتضمن تحديد وربط العناصر المتطابقة عبر كتالوجات مختلفة، وهو أمر مفيد لمقارنات الأسعار، وإنشاء صفحات منتجات موحدة، ورصد فجوات المنتجات. وفي حين أن المطابقة اليدوية تعمل مع الكتالوجات الصغيرة، فإن التعلم الآلي يتيح التعامل مع الكتالوجات الأكبر بكثير بكفاءة. كما أنه يسهل أنواعاً مختلفة من مطابقات المنتجات، مثل المطابقات التامة، والمطابقات التقريبية، ومطابقات الصور، ومطابقات السمات، ومطابقات الفئات، والمطابقات عبر النطاقات.

Fig 3. أنواع مطابقات المنتجات.

من التطبيقات المثيرة للاهتمام لاستخراج البيانات في مجال التجزئة فهم سلوك العملاء، لا سيما من خلال تجزئة العملاء. يمكن تجميع العملاء بناءً على خصائص مشترك، مثل التركيبة السكانية، وأنماط التسوق، وسجل الشراء السابق، وما إلى ذلك. يمكن لـ retailers استخدام هذه التجمعات لإنشاء استراتيجيات تسويق جديدة للوصول إلى المشترين الحاليين والمستقبليين.

بالحديث عن سلوك العملاء، هناك حالة استخدام مهمة أخرى لتنقيب البيانات في تجارة التجزئة وهي تحليل معدل الخروج (churn analysis)، المعروف أيضاً باسم استنزاف العملاء أو فقدهم. يمكن لتجار التجزئة الحصول على رؤى حول أنواع العملاء الذين يغادرون، وسبب مغادرتهم، وكيفية تحسين الاحتفاظ بهم. على الرغم من أن بعض مستويات الخروج أمر لا مفر منه، إلا أن تحديد الأنماط من خلال تنقيب البيانات يجعل من الممكن لتجار التجزئة اتخاذ خطوات استباقية، مثل تقديم صفقات خاصة أو قسائم، لتقليل فقدان العملاء.

Fig 4. تجزئة العملاء.

الصلة بين التعلم الآلي، وتنقيب البيانات، والرؤية الحاسوبية#

يُعد Computer vision في الواقع فرعاً فرعياً من التعلم الآلي الذي يركز على تعليم أجهزة الكمبيوتر تفسير البيانات المرئية من images وvideos. وفي الوقت نفسه، يمكن أن يدعم استخراج البيانات computer vision applications من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الخام لتحديد الصور الأكثر صلة لـ model training. هذا أمر أساسي لأنه يساعد في ضمان تعلم النموذج من أفضل الأمثلة، مما يقلل من البيانات غير الضرورية ويساعده على التركيز على ما هو مهم. ونتيجة لذلك، يساعد استخراج البيانات computer vision models على العمل بكفاءة ودقة أكبر، مما يحسن tasks مثل object detection وimage classification وinstance segmentation.

استكشاف التطبيقات التي تستخدم التعلم الآلي، وتنقيب البيانات، والرؤية الحاسوبية#

لفهم تضافر التعلم الآلي، وتنقيب البيانات، والرؤية الحاسوبية، دعونا نلقي نظرة على مثال لتطبيق في قطاع الرعاية الصحية.

Machine learning, data mining, and computer vision are driving major advancements in healthcare. Medical institutions like Johns Hopkins Medicine in the USA are using these technologies to analyze medical images and detect diseases and anomalies like tumors early on. Computer vision models like Ultralytics YOLOv8 can be used to analyze the images to identify any abnormalities, while machine learning can find patterns in patient records that might indicate potential health issues. Data mining can then step in to search through vast amounts of related data to help find effective treatments or possible cures. By combining these technologies, healthcare professionals can diagnose conditions more accurately and develop better treatment plans, ultimately improving patient outcomes.

Fig 5. استخدام YOLOv8 للكشف عن الأورام.

التحديات والتوجهات المستقبلية#

على الرغم من أن applications that use computer vision واستخراج البيانات والتعلم الآلي توفر فوائد مختلفة، إلا أن هناك بعض القيود التي يجب مراعاتها. غالباً ما تحتاج هذه الابتكارات إلى كميات هائلة من البيانات لتعمل بشكل جيد، وقد تكون data privacy مصدر قلق. على سبيل المثال، قد تجمع أنظمة رؤية الكمبيوتر في متاجر التجزئة بيانات المستهلكين وتتعامل معها، ومن المهم إعلام المستهلكين بأنه يتم جمع بياناتهم.

بغض النظر عن مشكلات خصوصية البيانات، تُعد تعقيدات نماذج رؤية الكمبيوتر مشكلة أخرى. قد يكون من الصعب فهم كيف تصل هذه النماذج إلى مخرجات معينة عند محاولة اتخاذ قرارات مستنيرة. ورغم هذه التحديات، هناك المزيد والمزيد من التدابير التي يتم وضعها والتي تجعل AI solutions more responsible وسلاسة. على سبيل المثال، تصبح تقنيات مثل التعلم الموحد أكثر شعبية لأنها تمكين تطوير الذكاء الاصطناعي مع ضمان حماية الخصوصية.

التعلم الموحد هو طريقة تساعد النماذج على التعلم من البيانات مع الاحتفاظ بالبيانات في موقعها الأصلي. بدلاً من جمع كافة البيانات في قاعدة بيانات مركزية، يتم model is trained مباشرة على الأجهزة الفردية أو الخوادم التي تحتفظ بالبيانات. ترسل هذه الأجهزة بعد ذلك تحديثات النموذج فقط بدلاً من البيانات الفعليّة. ثم تؤخذ تحديثات النموذج في الاعتبار لتحسين النموذج العام.

أبرز النقاط#

يلعب كل من التعلم الآلي وتنقيب البيانات دوراً مهماً للغاية في الرؤية الحاسوبية. 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 الاتحادي تساعد في معالجة هذه القضايا. ومع استمرار تقدم هذه التقنيات، فمن المرجح أن تؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل والمزيد من الابتكارات في العديد من المجالات، مما يجعل حياتنا أكثر كفاءة وترابطاً.

هل أنت مهتم بالذكاء الاصطناعي؟ اطلع على GitHub repository الخاص بنا لمشاهدة مساهماتنا في الذكاء الاصطناعي، ولا تنس التفاعل مع community لدينا. اكتشف كيف نقوم بإعادة تعريف صناعات مثل manufacturing وhealthcare باستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتطورة.