شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هو استخراج المعرفة؟
هو عملية استخراج المعرفة من البيانات بهدف السماح لأجهزة الحاسوب بالتعلم التلقائي من البيانات وتقديم تنبؤات أو توصيات بناء عليها. يمكن القيام بذلك من خلال مجموعة متنوعة من الأساليب، بما في ذلك التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية واستخراج البيانات.
الطرق الشائعة لاستخراج المعرفة
يعتمد تحديد أسلوب استخراج المعرفة من البيانات على الغاية المرجوة منها، وإليك أبرز الطرق:
- الأنظمة القائمة على القواعد: يعتمد هذا النوع على مجموعة من القواعد لاتخاذ القرار، وتعرف هذه القواعد من قبل خبراء بشر ويستخدم عادة لإجراء تنبؤات ومعالجة البيانات.
- أشجار القرار: تتم معالجة البيانات من خلال سلسلة من القرارات، يقسم كل منها البيانات إلى مجموعتين. تتكرر هذه العملية حتى يتم تقسيم البيانات إلى سلسلة من المجموعات الصغيرة، يتم تصنيف كل منها بعد ذلك وفقاً لشجرة القرار.
- الشبكات العصبونية الاصطناعية: هي نوع من التعلم الآلي يمكن استخدامها لاستخراج المعرفة. وتشبه الدماغ البشري، ويمكنها تعلم التعرف على الأنماط في البيانات.
مزايا استخراج المعرفة
يوجد العديد من مزايا استخراج المعرفة من البيانات، إليك أهمها:
- يساعد في تحسين دقة التنبؤات التي تقدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي، إذ يمكن من خلال استخراج المعرفة من البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط بشكل أفضل وإجراء تنبؤات أكثر دقة.
- يساعد استخراج المعرفة في تحسين قابلية تفسير أنظمة الذكاء الاصطناعي وفهم قراراتها بشكل أفضل وتقديم تفسيرات لتوقعاتها.
تحديات استخراج المعرفة
يوجد بعض التحديات المتعلقة باستخراج المعرفة في الذكاء الاصطناعي، يتمثل أهمها في صعوبة تحديد جميع المعلومات ذات الصلة التي يجب استخراجها. وثمة تحدٍ آخر يتمثل في أن عملية استخلاص المعارف قد تستغرق وقتاً طويلاً وتستغرق موارد كثيفة.
تطبيقات استخراج المعرفة
يمكن تطبيق استخراج المعلومات على مجموعة واسعة من المصادر النصية مثل رسائل البريد الإلكتروني وصفحات الويب إلى التقارير والوثائق القانونية والأوراق العلمية.
ومن أبرز التطبيقات ما يلي:
- ذكاء الأعمال من خلال جمع معلومات منظمة من مصادر متعددة.
- البحث العلمي للاكتشاف الآلي للمراجع أو اقتراح الأوراق البحثية ذات الصلة.
- إدارة سجلات الرعاية الصحية.
- أبحاث الأدوية لاكتشاف الآثار الضارة للأدوية وفهم نتائج التجارب السريرية.