• صاحب المنشور: كشاف الأخبار
  
  ملخص النقاش:
  

  في العصر الرقمي الحالي، أصبح كلا من علم البيانات والذكاء الاصطناعي يشكلان ركائز أساسية لتكنولوجيا المستقبل. على الرغم من وجودهما ضمن نفس المجال الواسع للتعلم الآلي، إلا أنهما يتشاركان اختلافات جوهرية تؤثر بشكل كبير على الطريقة التي يتم بها جمع البيانات وتحليلها واستخدامها لإنشاء نماذج ذكية. يُعد هذا الفصل الدراسي فرصة لفهم كيفية تفاعل هذين العلمين وتكاملهما معًا لتحقيق نتائج أكثر تقدمًا وأفكار جديدة.

فهم الاختلاف الأساسي:

1. علم البيانات: يركز أساسا على تنظيف وتحويل بيانات كبيرة ومعقدة إلى معلومات يمكن فهمها وإدارتها.
   
2. الذكاء الاصطناعي: يستخدم هذه المعلومات لإعداد وتدريب النماذج لاستنتاج القرارت وصنع القرار بناءً عليها.

تحقيقات عميقة حول عملية تكامل هاتين التقنيتين:

مرحلة استخراج البيانات:

* دور علم البيانات: تقوم بمهام مثل غسل البيانات، الوصف الإحصائي، تحديد الأنماط والمخلفات غير الضرورية التي قد تعيق دقة التحليلات اللاحقة.

* دور الذكاء الاصطناعي: هنا لم يكن له دور مباشر ولكن كلما كانت جودة البيانات أفضل قبل تقديمها للدراسة المتعمقة، زادت فعالية أداء الشبكات العصبية أو خوارزميات التعلم الأخرى لاحقا.

مرحلة التدريب:

* دور علم البيانات: بعد اختيار نموذج مناسب استناداً لرؤية الخبراء وقدرات المعالج، يقوم بعملية "التحقق عبر تقسيم" حيث يقسم مجموع البيانات إلى مجموعات تدرب ومراجعة للتأكد من عدم تضخّم النموذج على جزء محدد مما يعطي صورة جيدة للأداء العام. كما يساعد أيضا بتحديد مدى أهمية كل متغير مستقل في صنع قرارات المحسس.

* دور الذكاء الاصطناعي: يأخذ مجموعة المدخلات المدروسة جيدًا ويتدرب داخليا باستخدام الخوارزميات المناسبة حتى يصل إلى مستوى مقبول من الدقة والأمان عند تطبيق النظام خارجيا.

مرحلة الاستنتاج والاستعمال العملي:

* دور علم البيانات: مراقبة أداء النموذج بعد طرحه للاستعمال الفعلي وجمع ردود فعل المستخدمين لمساعدته في تطوير المزيد من المواصفات القابلة للتكيّف للمواقف المختلفة المحتملة مستقبلاً.

* دور الذكاء الاصطناعي: يعمل كمستشار متخصص قادر على فهم وإنشاء انطباعات فريدة تتجاوز حدود المنطق البشري الأولي بسبب قدرته الهائلة على التعلم الذاتى.

مثال توضيحي مشترك: نظام توصية المنتج:

* عملية علم البيانات: جمع بيانات المشتريات التاريخية، التركيبة السكانية، وغيرها من المعلومات ذات الصلة ثم تنظيم تلك البيانات وتنقيتها بطرق مختلفة للحصول على نظرة ثاقبة عما يرغبه الزائرون بالتأكيد وما يحتمل شرائه لاحقًا بناءً على اهتماماته السابقة.

* عملية الذكاء الاصطناعي: استخدام تشكيل شبكة عصبونية مدربة مسبقا تستطيع تقدير احتمالات طلبs مشابهة لما تم قبوله مؤخراً بواسطة الأفراد الذين لديهم خصائص مشتركة مرتبطة بالمتغيرات ذو الاهتمام المرتفع حسب ما حددتَه سابقاً بإدارة قاعدة البيانات الخاصة بك.

الخاتمة:

في نهاية المطاف، تعتبر عملية الحوار المثمرة بين علماء البيانات ومهندسي الذكاء الصناعي أمرا حاسماً لبناء حلول قوية قابلة للتطبيق حقا تغزو مختلف نواحي الحياة اليومية بأشكال مبتكرة وفوائد عديدة لكل فرد مجتمع عالمي واحد موحد تحت مظلة العلوم الحديثة.