شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هو الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات؟
هو الهندسة المنهجية للبيانات اللازمة لبناء نظام ذكاء اصطناعي ناجح، تركز على تطوير وتحسين مجموعات البيانات لزيادة دقة تطبيقات التعلم الآلي.
أهمية الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات
بعد تبني الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات، شهدت صناعات متنوعة مثل السيارات والإلكترونيات وإنتاج أجهزة الرعاية الطبية، تحسينات في نشر حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والرؤية الحاسوبية مقارنة بالتطبيقات التقليدية.
مبادئ الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات
تعد جودة وكمية البيانات مفتاح نجاح نموذج التعلم الآلي. فيما يلي ثلاثة مبادئ رئيسية للذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات:
- جودة بيانات التدريب: لا تأتي التغييرات المهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي من الخوارزميات المحسنة أو هندسة المزايا أو بنية النماذج، بل من جودة بيانات التدريب التي تتعلم منها نماذج الذكاء الاصطناعي
- استراتيجيات قابلة للتطوير: تم تصميم الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات لمعالجة الكمية الكبيرة من بيانات التدريب ووسمها آلياً وإدارتها وتنظيفها.
- الخبراء المتخصصون: يتطلب الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات خبراء متخصصين، إذ يمكن لباحثي الذكاء الاصطناعي فهم كيفية وسم البيانات وإدارتها بشكل كامل، والاستفادة من معرفتهم مباشرة في تطوير النماذج، وينبغي تنظيم هذه المعارف المتخصصة واستخدامها للإشراف على جودة البيانات بمرور الوقت.
كيف نتوصل إلى ذكاء اصطناعي المرتكز على البيانات؟
تتضمن استراتيجية الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات الخطوات التالية:
- استخدام الوسوم الصحيحة وإصلاح المشكلات المتعلقة بها.
- القضاء على ضجيج البيانات.
- تطبيق هندسة المزايا على البيانات.
- تحليل الأخطاء.
- استخدام خبراء متخصصين لتحديد دقة أو عدم دقة البيانات.
مزايا الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات
يوجد العديد من مزايا الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات، إليك أهمها:
- تحسين الأداء: يتضمن بيانات عالية الجودة، ما يضمن أن البيانات توفر ما يحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى تعلمه، ويساعد على تحقيق مستوى الأداء المطلوب ويقضي على وقت التجربة والخطأ الذي يقضيه النموذج في التدريب دون تغيير البيانات غير المتسقة في مجموعة بيانات معينة.
- تعزيز التعاون: يعزز هذا النهج إدارة الجودة والتعاون بين الخبراء والمطورين، بحيث يمكنهم العمل معاً أثناء تطوير المشكلات التي سيتم حلها من خلال التوصل إلى إجماع عليها أو بناء نموذج قبل تحليل النتائج حتى يتمكنوا من إجراء المزيد من التحسينات.