تحليلات البيانات

تحليلات البيانات هي العملية المنهجية لفحص البيانات وتنقيتها وتحويلها ونمذجتها لاكتشاف المعلومات المفيدة وإبلاغ الاستنتاجات ودعم اتخاذ القرار. في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) و التعلّم الآلي (ML)، تُعد تحليلات البيانات بمثابة الأساس الحاسم الذي يتيح تحويل المعلومات الأولية إلى نماذج عالية الأداء. من خلال فحص بيانات التدريب بدقة، يمكن للمطورين الكشف عن الأنماط المخفية، وتحديد التحيز في مجموعة البيانات، وتحديد الميزات الأكثر فعالية للتدريب.

دورة حياة التحليلات في الذكاء الاصطناعي

عادةً ما تتضمن الرحلة من البيانات الأولية إلى الرؤى القابلة للتنفيذ عدة مراحل رئيسية. تبدأ ب المعالجة المسبقة للبيانات، حيث يتم تنظيف مجموعات البيانات الأولية لتنظيفها للتعامل مع القيم المفقودة والتناقضات، وغالبًا ما يتم ذلك باستخدام مكتبات مثل Pandas للمعالجة الفعالة. يتبع ذلك هندسة السمات، حيث يتم الخام إلى مدخلات ذات معنى للنموذج.

وغالبًا ما يتم تصنيف التحليلات في هذا السياق إلى أربعة أنواع، كما حددتها مؤسسات مثل كلية هارفارد للأعمال:

• التحليلات الوصفية: النظر في البيانات التاريخية لفهم ما حدث (على سبيل المثال، تحليل دقة النماذج السابقة دقة النموذج السابق).
• التحليلات التشخيصية: يفحص سبب حدوثها (على سبيل المثال، تشخيص الإفراط في التركيب).
• التحليلات التنبؤية: يستخدم النماذج الإحصائية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية (على سبيل المثال, النمذجة التنبؤية للمبيعات).
• التحليلات الإرشادية: يقترح إجراءات يجب اتخاذها بناءً على التنبؤات (على سبيل المثال، التجديد الآلي للمخزون التجديد التلقائي للمخزون).

بالنسبة لـ رؤية الكمبيوتر (السيرة الذاتية) على وجه التحديد، تساعد التحليلات المهندسين على فهم توزيعات الفئات وخصائص الكائنات. يمكنك استخدام ultralytics مكتبة لاستكشاف إحصائيات مجموعة البيانات بسرعة.

from ultralytics.data.explorer import Explorer

# Initialize Explorer with a standard dataset like COCO8
exp = Explorer(data="coco8.yaml")

# Generate and print statistics to understand class distribution
stats = exp.stats()
print(stats["class_distribution"])

تطبيقات واقعية

تدفع تحليلات البيانات إلى الابتكار في العديد من الصناعات من خلال إثراء عملية تطوير الأنظمة الذكية:

1. تحليل الصور الطبية:في مجال الرعاية الصحية، تُعد التحليلات أمرًا حيويًا لمعالجة مجموعات بيانات التصوير المعقدة مثل مجموعة بيانات أورام الدماغ. يستخدم الباحثون التحليلات لربط ميزات الصور مع نتائج المرضى، مما يعزز أدوات التشخيص. إن تؤكد المعاهد الوطنية للصحة (NIH) على دور علم البيانات في تطوير الطب الدقيق. من خلال تحليل مجموعات البيانات هذه, YOLO11 يمكن تدريب النماذج على أداء مهام مثل الكشف عن الأورام بحساسية عالية.

2. الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة:يستفيد تجار التجزئة من التحليلات لتحسين سلاسل التوريد وتخصيص تجارب العملاء. من خلال تطبيق اكتشاف الكائنات على موجزات الفيديو، يمكن للشركات يمكن للشركات track مستويات المخزون في الوقت الفعلي. منصات مثل Google كلاود للبيع بالتجزئة تدمج هذه التحليلات من أجل التنبؤ بالطلب وتقليل الهدر. يسمح هذا النهج القائم على البيانات بإدارة المخزون بشكل أكثر ذكاءً وتحسين الكفاءة التشغيلية.

التمييز بين المفاهيم ذات الصلة

• تصوّر البيانات: في حين أن التحليلات هي عملية واسعة النطاق لإيجاد الرؤى، فإن التصور هو الممارسة المحددة لتمثيل تلك النتائج بيانياً. غالبًا ما تُستخدم أدوات مثل Tableau في عملية التحليلات لتقديم البيانات في مخططات أو لوحات بيانية، مما يجعل المقاييس المعقدة مثل معقدة مثل متوسط الدقة المتوسطة (mAP) أسهل في فهمها.
• التنقيب عن البيانات: هذه مجموعة فرعية متخصصة مجموعة فرعية متخصصة من التحليلات التي تركز على اكتشاف أنماط غير معروفة سابقًا في مجموعات البيانات الضخمة. وفقًا لتعريف أوراكل، غالبًا ما يستخدم التنقيب عن البيانات أساليب آلية لغربلة "البيانات الضخمة"، في حين أن التحليلات العامة قد تتضمن أيضًا اختبار الفرضيات يدويًا على مجموعات أصغر.
• التعلُّم الآلي (ML): التعلم الآلي هي المحركات التي تتعلم من البيانات. توفر التحليلات الوقود من خلال إعداد بيانات عالية الجودة وتحديد مساحة المشكلة. بينما تركز التحليلات على تفسير البيانات للحصول على رؤى، يركز التعلم الآلي على استخدام البيانات لوضع تنبؤات أو قرارات مستقلة.