تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.
علم البيانات والذكاء الاصطناعي (AI) هما تقنيتان متكاملتان في بيئة التكنولوجيا الحديثة. ينظم علم البيانات ويطحن مجموعات البيانات الكبيرة ، والتي غالبًا ما تكون ذات هيكل متغير ، والتي غالبًا ما تغذي خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يمكن أيضًا استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في عملية علم البيانات.
كما أوضح VentureBeat ، “علم البيانات هو تطبيق التقنيات العلمية والرياضيات لاتخاذ القرارات التجارية. وبشكل أكثر تحديدًا ، أصبح معروفًا بعمليات التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) المطبقة بشكل متزايد على مجموعات كبيرة جدًا (“كبيرة”) وغير متجانسة في كثير من الأحيان من مجموعات البيانات شبه المنظمة وغير المهيكلة. ”
وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي “يهدف إلى تدريب التكنولوجيا لتقليد بدقة أو – في بعض الحالات – تجاوز قدرات البشر” ، فإنه يعتمد اليوم على “التعلم” بالقوة الغاشمة إلى حد ما من مجموعات البيانات الكبيرة جدًا التي نظمها عالم بيانات أو متخصص مشابه وخوارزميات مكتوبة أو موجهة لتطبيقها على تطبيق ضيق نسبيًا.
على سبيل المثال ، قد يكون عالم البيانات مسؤولاً عن دمج موجزات البيانات في الوقت الفعلي على البيئة الاقتصادية والمادية ، وموجزات ثقة المستهلك على وسائل التواصل الاجتماعي ، مع بيانات الطلب التشغيلي والتسليم والعرض والتصنيع. يمكن لعالم البيانات أيضًا كتابة واستخدام خوارزميات التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي (ML) لتحسين وتوقع استجابة الأعمال لهذه العوامل المختلفة.
حدث
قمة أمنية ذكية عند الطلب
تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.
مشاهدة هنا
ما هو علم البيانات؟
يتعامل علم البيانات مع كميات كبيرة من البيانات ، ويجمع بين أدوات مثل الرياضيات والإحصاء ، والتقنيات الحديثة مثل البرمجة المتخصصة والتحليلات المتقدمة و ML لاكتشاف الأنماط واستخلاص المعلومات القيمة التي توجه عملية صنع القرار والتخطيط الاستراتيجي والعمليات الأخرى.
يطبق الانضباط ML على الأرقام والصور والصوت والفيديو والنص ، وما إلى ذلك لإنتاج نتائج تنبؤية وتعليمية.
تشمل دورة حياة علم البيانات مراحل متعددة:
الحصول على البيانات: يتضمن ذلك جمع البيانات الأولية والمنظمة وغير المهيكلة ، بما في ذلك بيانات العملاء ، وملفات السجل ، والفيديو ، والصوت ، والصور ، وإنترنت الأشياء (IoT) ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، وغير ذلك الكثير. يمكن استخراج البيانات من عدد لا يحصى من المصادر ذات الصلة باستخدام طرق مختلفة ، مثل كشط الويب ، والإدخال اليدوي والبيانات في الوقت الفعلي المتدفقة من الأنظمة والأجهزة.
معالجة البيانات وتخزينهايتضمن ذلك تنظيف البيانات وتحويلها وفرزها باستخدام نماذج ETL (استخراج وتحويل وتحميل) أو طرق تكامل البيانات الأخرى. تقوم فرق إدارة البيانات بإعداد عمليات وهياكل التخزين ، مع مراعاة الأشكال المختلفة للبيانات المتاحة. تم إعداد البيانات لضمان تحميل بيانات الجودة في بحيرات البيانات أو مستودعات البيانات أو مستودعات أخرى لاستخدامها في نماذج التحليلات والتعلم الآلي والتعلم العميق.
تحليل البيانات: هذا هو المكان الذي يفحص فيه علماء البيانات البيانات المعدة للأنماط والنطاقات وتوزيعات القيمة والتحيزات لتحديد مدى ملاءمتها للتحليل التنبئي و ML. يمكن أن يكون النموذج الذي تم إنشاؤه مسؤولاً عن توفير رؤى دقيقة تسهل قرارات العمل الفعالة لتحقيق قابلية التوسع.
الاتصالاتفي هذه المرحلة النهائية ، يتم استخدام أدوات تصور البيانات لتقديم نتائج التحليل في أشكال الرسوم البيانية والمخططات والتقارير وغيرها من التنسيقات المقروءة التي تساعد على سهولة الفهم. يعزز فهم هذه التحليلات ذكاء الأعمال.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يهتم بمحاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة آلات ذكية مبرمجة للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم.
لا يشمل هذا الأمر ML فحسب ، بل يمتد أيضًا إلى وظائف إدراك الآلة مثل البصر والصوت واللمس وقدرات الاستشعار الأخرى التي تتجاوز القدرات البشرية. على سبيل المثال ، تشمل تطبيقات أنظمة الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الآلة.
تتضمن برمجة الذكاء الاصطناعي ثلاث مهارات معرفية: التعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي.
التعلميركز هذا الجزء من برمجة الذكاء الاصطناعي على شراء البيانات وإنشاء خوارزميات أو قواعد تستخدمها لاشتقاق رؤية قابلة للتنفيذ من البيانات. القواعد مباشرة إلى النقطة ، مع توجيهات خطوة بخطوة لأداء مهام محددة.
منطق: هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي يهتم باختيار الخوارزمية الصحيحة لنتيجة محددة مسبقًا.
تصحيح الذات: يعمل هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على تنقيح وتطوير الخوارزميات الموجودة باستمرار لضمان أن تكون نتائجها دقيقة قدر الإمكان.
ينقسم الذكاء الاصطناعي أيضًا على نطاق واسع إلى ذكاء اصطناعي ضعيف وذكاء اصطناعي قوي.
الذكاء الاصطناعي الضعيف: يسمى هذا أيضًا بالذكاء الاصطناعي الضيق أو الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI). يتم تدريب هذا النوع من الذكاء الاصطناعي على أداء مهام محددة. يندرج الذكاء الاصطناعي الذي تم تطويره حتى الآن ضمن هذه الفئة ، مما يؤدي إلى تطوير التطبيقات مثل المساعد الرقمي ، مثل Siri و Alexa ، والمركبات ذاتية القيادة.
ذكاء اصطناعي قوييشمل هذا الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والذكاء الاصطناعي الخارق (ASI). يتضمن الذكاء الاصطناعي العام جهازًا يتمتع بذكاء مساوٍ للبشر ، مع وعي ذاتي ووعي لحل المشكلات والتعلم والتخطيط للمستقبل. يهدف ASI إلى تجاوز ذكاء وقدرة الدماغ البشري. لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي نظريًا تمامًا وربما من غير المرجح أن يتحقق إلا من خلال التقليد المتقدم أو نوع من الاندماج البيولوجي.
علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي: أوجه التشابه والاختلاف الرئيسية
من الأفضل فهم أوجه التشابه والاختلاف بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي من خلال الوضوح في مفهومين رئيسيين:
الترابط المشترك: عادةً ما يستخدم علم البيانات الذكاء الاصطناعي في عملياته ، والعكس صحيح ، ولهذا السبب غالبًا ما يتم استخدام المفاهيم بالتبادل. ومع ذلك ، فإن الافتراض بأنهم متماثلون خاطئ ، لأن علم البيانات لا يمثل الذكاء الاصطناعي.
التعريف الأساسييتضمن علم البيانات الحديث جمع البيانات وتنظيمها والتحليل التنبئي أو التوجيهي المستند إلى ML ، بينما يشمل الذكاء الاصطناعي هذا التحليل أو إمكانات الإدراك الآلي المتقدمة التي قد توفر بيانات لنظام الذكاء الاصطناعي.
- معالجة: يتضمن الذكاء الاصطناعي معالجة عالية المستوى ومعقدة تهدف إلى التنبؤ بالأحداث المستقبلية باستخدام نموذج تنبؤي ؛ يتضمن علم البيانات المعالجة المسبقة للبيانات والتحليل والتصور والتنبؤ.
- التقنياتيستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات التعلم الآلي من خلال تطبيق خوارزميات الكمبيوتر ؛ يستخدم علم البيانات أدوات تحليل البيانات وطرق الإحصاء والرياضيات لأداء المهام.
- موضوعي: الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي هو تحقيق الأتمتة وتحقيق التشغيل المستقل ، وإزالة الحاجة إلى المدخلات البشرية. ولكن بالنسبة لعلم البيانات ، فإن الهدف هو العثور على الأنماط المخفية في البيانات.
- عارضات ازياءتم تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي بهدف محاكاة الإدراك والفهم البشري. في علم البيانات ، يتم بناء النماذج لإنتاج رؤى إحصائية ضرورية لصنع القرار.
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
