تحليلات البيانات

تطبيقات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في العالم الحقيقي

تلعب تحليلات البيانات دورًا أساسيًا في دفع عجلة التقدم في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

1. تحليل الصور الطبية: قبل أن يتمكن نموذج الذكاء الاصطناعي من اكتشاف الحالات الشاذة في عمليات المسح الطبي، يتم استخدام تحليل البيانات على نطاق واسع. تتم معالجة الصور الأولية مسبقًا (تطبيعها وتغيير حجمها) وتنظيفها. يساعد التحليل الاستكشافي على فهم الاختلافات في جودة الصورة أو التركيبة السكانية للمريض ضمن مجموعات البيانات مثل مجموعة بيانات أورام الدماغ. تساعد التحليلات على تحديد الميزات ذات الصلة وتقييم أداء النموذج التشخيصي(الدقة والحساسية والخصوصية) مقابل شروح الخبراء، وتوجيه التحسينات للاستخدام السريري. تسلط موارد مثل مبادرة علوم البيانات الطبية الحيوية التابعة للمعاهد الوطنية للصحة الضوء على أهميتها. انظر كيف يمكن استخدام نماذج YOLO للكشف عن الأورام في التصوير الطبي.
2. إدارة مخزون التجزئة القائم على الذكاء الاصطناعي: يستخدم تجار التجزئة تحليلات البيانات لتحسين مستويات المخزون وتقليل الفاقد. ويتضمن ذلك تحليل بيانات المبيعات التاريخية، وتحديد الاتجاهات الموسمية، وفهم أنماط الشراء لدى العملاء من أجل النمذجة التنبؤية. علاوة على ذلك، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية، المدعومة بنماذج مدربة باستخدام البيانات المرئية التي تم تحليلها، مراقبة مخزون الرفوف في الوقت الفعلي. تعمل تحليلات البيانات على تقييم فعالية هذه الأنظمة من خلال تحليل دقة الكشف وربط بيانات المخزون بنتائج المبيعات، مما يتيح استراتيجيات تجديد أكثر ذكاءً. استكشف حلول الذكاء الاصطناعي السحابي من Google Cloud للبيع بالتجزئة لحلول الصناعة. تقدم Ultralytics رؤى حول تحقيق كفاءة البيع بالتجزئة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

التمييز بين المصطلحات ذات الصلة

• تصوّر البيانات: تصور البيانات هو التمثيل البياني للمعلومات والبيانات. وهو أحد مكونات تحليلات البيانات المستخدمة لتوصيل النتائج أو استكشاف البيانات من خلال المخططات والرسوم البيانية والخرائط. بينما تشمل التحليلات العملية الكاملة لفحص البيانات، فإن التصور هو الأداة المحددة المستخدمة لجعل النتائج مفهومة. أدوات مثل Tableau شائعة لإنشاء تصورات مقنعة.
• التنقيب عن البيانات: هذه تقنية محددة تُستخدم في المجال الأوسع لتحليل البيانات. يركز التنقيب عن البيانات على اكتشاف أنماط واتجاهات لم تكن معروفة سابقًا في مجموعات البيانات الكبيرة، وغالبًا ما يتم ذلك باستخدام خوارزميات متطورة. وكما توضح أوراكل، تستخدم التحليلات هذه الأنماط المكتشفة لاتخاذ قرارات مستنيرة واختبار الفرضيات.
• تعلُّم الآلة: التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على بناء أنظمة تتعلم من البيانات. غالبًا ما تغذي تحليلات البيانات دورة حياة التعلم الآلي من خلال إعداد البيانات وتحديد الميزات وتقييم مخرجات النموذج بمقاييس مثل متوسط الدقة (mAP). بينما توفر التحليلات رؤى للبشر لتفسيرها، يستخدم تعلّم الآلة هذه الرؤى لتمكين النماذج من إجراء تنبؤات مستقلة.

توفر تحليلات البيانات الرؤى الهامة اللازمة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الفعالة وتنقيحها والتحقق من صحتها في مجالات متنوعة، من الرعاية الصحية إلى الزراعة والتصنيع. يمكن أن يؤدي استخدام منصات مثل Ultralytics HUB إلى تبسيط العملية من تحليل البيانات إلى نشر النموذج.