دور تعلم الآلة واستخراج البيانات في الرؤية الحاسوبية

يعد الذكاء الاصطناعي (AI) تقنية قوية تتميز بقدرتها الفائقة على تحليل أنواع مختلفة من البيانات والتعلم منها بمرور الوقت. فعلى سبيل المثال، تركز الرؤية الحاسوبية، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، على فهم البيانات المرئية. وهناك مجال آخر مهم هو التعلم الآلي (ML)، والذي يؤدي، إلى جانب تنقيب البيانات، دوراً كبيراً في تحسين نماذج الرؤية الحاسوبية. يهدف تنقيب البيانات إلى اكتشاف أنماط مفيدة في مجموعات البيانات الضخمة، بينما يستخدم التعلم الآلي هذه الأنماط لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على تنفيذ المهام دون الحاجة إلى تعليمات مفصلة.

أصبحت هذه التقنيات أكثر شيوعاً في مجالات مثل السيارات ذاتية القيادة، والتمويل، والتصنيع نظراً للتطور الكبير الذي شهدته في السنوات الأخيرة. في هذا المقال، سنوضح ماهية تنقيب البيانات والتعلم الآلي، وكيف يتم استخدامهما في الرؤية الحاسوبية، وكيف يعملان معاً لدفع عجلة التقدم في مجالات مثل الرعاية الصحية. لنبدأ!

Link to this sectionما هو التعلم الآلي؟#

التعلم الآلي يجعل من الممكن للآلات أن تتعلم بطريقة تشبه الطريقة البشرية، وذلك باستخدام البيانات والخوارزميات لتحديد الأنماط واتخاذ القرارات بأقل قدر من التوجيه البشري. وكلما تعرضت هذه الأنظمة للبيانات مع مرور الوقت، أصبحت تنبؤاتها تدريجياً أكثر دقة.

تعمل هذه العملية باستخدام خوارزميات لإجراء تنبؤات أو تصنيفات بناءً على بيانات الإدخال. تحدد الخوارزمية في البداية الأنماط وتضع تخميناً مبنياً على المعرفة أو استنتاجاً. ولتقييم الدقة، تقوم دالة الخطأ بمقارنة مخرجات النموذج بأمثلة معروفة، ثم يقوم النظام بتعديل معلماته لتقليل أي أخطاء. تستمر دورة التقييم والتعديل هذه تلقائياً 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 التعزيزي. دعونا نلقي نظرة على كل منها:

• التعلم الخاضع للإشراف: تتعلم الخوارزميات من البيانات المصنفة للتنبؤ بالمخرجات للمدخلات الجديدة. وتستخدم أنظمة تصفية البريد العشوائي في خدمات البريد الإلكتروني التعلم الخاضع للإشراف.

• التعلم غير الخاضع للإشراف: على عكس التعلم الخاضع للإشراف، تعمل هذه الطريقة مع بيانات غير مصنفة. تحدد الخوارزمية الأنماط أو تجمع البيانات بناءً على التشابهات دون أي توجيه. وغالباً ما يُستخدم هذا النوع لمهام مثل كشف الشذوذ.

• التعلم شبه الخاضع للإشراف: يجمع هذا النهج بين كمية صغيرة من البيانات المصنفة ومجموعة أكبر من البيانات غير المصنفة. تتعلم الخوارزمية من كليهما لتحسين الدقة، مما يجعله مفيداً عندما تكون البيانات المصنفة نادرة أو باهظة التكلفة.

• التعلم التعزيزي: هنا، تتعلم الخوارزمية من خلال التفاعل مع بيئتها والحصول على مكافآت أو عقوبات بناءً على أفعالها. وتستمر في التحسن من خلال السعي لزيادة المكافآت، وهو أمر شائع الاستخدام في مجالات مثل الروبوتات، والألعاب، والسيارات ذاتية القيادة.

الشكل 1. أنواع التعلم الآلي.

Link to this sectionما 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 جمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات أو جداول البيانات، وتنظيمها في تنسيق مهيكل. بعد ذلك، يتم تنظيف البيانات لإزالة أي أخطاء أو تناقضات أو تفاصيل مفقودة لضمان 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. ثم يتم تفسير النتائج وتقديمها بطريقة تجعلها مفهومة وقابلة للتنفيذ، مما يؤدي إلى تحويل البيانات الخام إلى رؤى قيمة تساعدك على اتخاذ قرارات مستنيرة.

الشكل 2. الخطوات المتضمنة في تنقيب البيانات.

Link to this sectionفهم تطبيقات التعلم الآلي وتنقيب البيانات#

هناك العديد من التطبيقات في مجموعة متنوعة من الصناعات حيث يمكن للتعلم الآلي وتنقيب البيانات أن يحدثا فرقاً كبيراً. لفهم تأثير هذه التقنيات، سنستخدم قطاع التجزئة كمثال.

يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيداً بشكل خاص لـ تجار التجزئة الذين يعتمدون على المبيعات عبر الإنترنت. تستخدم المؤسسات الكبرى مثل eBay وAmazon أدوات تعلم آلي متكاملة عبر دورات مبيعاتها بالكامل. إحدى الطرق الرئيسية التي تستخدم بها شركات التجزئة هذه التقنية هي مطابقة المنتجات. يتضمن ذلك تحديد وربط العناصر المتطابقة عبر كتالوجات مختلفة، وهو أمر مفيد لمقارنات الأسعار، وإنشاء صفحات منتجات موحدة، ورصد الفجوات في المنتجات. وبينما تعمل المطابقة اليدوية للكتالوجات الصغيرة، فإن التعلم الآلي يجعل من الممكن التعامل مع كتالوجات أكبر بكثير بكفاءة. كما أنه يسهل أنواعاً مختلفة من مطابقات المنتجات، مثل المطابقات الدقيقة، والمطابقات التقريبية، ومطابقات الصور، ومطابقات السمات، ومطابقات الفئات، ومطابقات النطاقات المتعددة.

الشكل 3. أنواع مطابقات المنتجات.

أحد التطبيقات المثيرة للاهتمام لتنقيب البيانات في تجارة التجزئة هو فهم سلوك العملاء، لا سيما من خلال تقسيم العملاء إلى شرائح. يمكن تجميع العملاء بناءً على خصائص مشتركة، مثل الديموغرافيا، وأنماط التسوق، وسجل الشراء السابق، وما إلى ذلك. يمكن لـ تجار التجزئة استخدام هذه المجموعات لإنشاء استراتيجيات تسويقية 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.

الشكل 4. تقسيم العملاء إلى شرائح.

Link to this sectionالصلة بين التعلم الآلي، وتنقيب البيانات، والرؤية الحاسوبية#

الرؤية الحاسوبية هي في الواقع مجموعة فرعية من التعلم الآلي تركز على تعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية تفسير البيانات المرئية من الصور ومقاطع الفيديو. وفي الوقت نفسه، يمكن لتنقيب البيانات دعم تطبيقات الرؤية الحاسوبية من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات الخام لتحديد الصور الأكثر صلة بـ تدريب 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 الرؤية الحاسوبية على العمل بكفاءة ودقة أكبر، مما يحسن مهام مثل اكتشاف الأشياء، وتصنيف الصور، وتقسيم المثيلات.

Link to this sectionاستكشاف 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.

يدفع التعلم الآلي، وتنقيب البيانات، والرؤية الحاسوبية عجلة التقدم الكبير في مجال الرعاية الصحية. تستخدم المؤسسات الطبية مثل Johns Hopkins Medicine في الولايات المتحدة هذه التقنيات لتحليل الصور الطبية واكتشاف الأمراض والشذوذ مثل الأورام في مرحلة مبكرة. يمكن استخدام نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 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 تنقيب البيانات للبحث في كميات هائلة من البيانات ذات الصلة للمساعدة في إيجاد علاجات فعالة أو علاجات محتملة. من خلال الجمع بين هذه التقنيات، يمكن لـ متخصصي الرعاية الصحية تشخيص الحالات بدقة أكبر وتطوير خطط علاج أفضل، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين نتائج المرضى.

الشكل 5. استخدام YOLOv8 للكشف عن الأورام.

Link to this sectionالتحديات والتوجهات المستقبلية#

على الرغم من أن التطبيقات التي تستخدم الرؤية الحاسوبية، وتنقيب البيانات، والتعلم الآلي تقدم فوائد متنوعة، إلا أن هناك بعض القيود التي يجب مراعاتها. غالباً ما تحتاج هذه الابتكارات إلى كميات هائلة من البيانات لتعمل بشكل جيد، ويمكن أن تكون خصوصية البيانات مصدر قلق. على سبيل المثال، قد تقوم أنظمة الرؤية الحاسوبية في متاجر التجزئة بجمع ومعالجة بيانات المستهلكين، ومن المهم أن يتم إبلاغ المستهلكين بأنه يتم جمع بياناتهم.

بصرف النظر عن قضايا خصوصية البيانات، فإن تعقيد نماذج الرؤية الحاسوبية 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 الاتحادي (federated learning) أكثر شيوعاً لأنها تتيح تطوير الذكاء الاصطناعي مع ضمان حماية الخصوصية.

التعلم الاتحادي هو أسلوب يساعد النماذج على التعلم من البيانات مع الاحتفاظ بالبيانات في موقعها الأصلي. فبدلاً من جمع كل البيانات في قاعدة بيانات مركزية، يتم تدريب النموذج مباشرة على الأجهزة أو الخوادم الفردية التي تحتفظ بالبيانات. ثم ترسل هذه الأجهزة تحديثات النموذج فقط بدلاً من البيانات الفعلية. يتم بعد ذلك أخذ تحديثات النموذج في الاعتبار لتحسين النموذج العام.

Link to this sectionأبرز 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 تشعر بالفضول تجاه الذكاء الاصطناعي؟ تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لرؤية مساهماتنا في مجال الذكاء الاصطناعي، ولا تنسَ التفاعل مع مجتمعنا. اكتشف كيف نعيد تعريف صناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة.