دليل موجز لجمع البيانات للذكاء الاصطناعي

يتم تسليط الضوء على دليل موجز لجمع البيانات للذكاء الاصطناعي من قبل BTW Media لأن الأدلة المنشورة تربطه بالبنية التحتية للإنترنت والحوكمة والتبعيات التشغيلية أو رؤية السوق.

• جمع البيانات (الحصاد) هو عملية استخراج البيانات من مصادر مختلفة مثل مواقع الويب والاستبيانات عبر الإنترنت ونماذج تعليقات المستخدمين ومنشورات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي ومجموعات البيانات الجاهزة وغيرها.
• يمكن فهم جمع البيانات ببساطة على أنه عملية اكتساب معلومات خاصة بالنموذج لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل.

يشهد اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي والحلول الأخرى القائمة على الذكاء الاصطناعي نموًا سريعًا. يجب على المؤسسات جمع وحصاد كميات كبيرة من البيانات، إما بنفسها أو باستخدام خدمات جمع البيانات من أجل الذكاء الاصطناعي، للاستفادة من هذه التقنيات، لا سيما لتدريبها وتحسينها. وبسبب هذه الحاجة المتزايدة للبيانات، شهد جمع البيانات للذكاء الاصطناعي اهتمامًا متزايدًا في السنوات الأخيرة.

ما هو جمع البيانات للذكاء الاصطناعي

جمع البيانات أو الحصاد هو عملية استخراج البيانات من مصادر متنوعة مثل مواقع الويب والاستبيانات عبر الإنترنت ونماذج تعليقات المستخدمين ومنشورات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي ومجموعات البيانات الجاهزة. يمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات التي تم جمعها لتدريب وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

جمع البيانات عالية الجودة هو أحد أهم الخطوات لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي/تعلم آلي قوية. بعبارة أخرى، تعتمد دقة نموذج الذكاء الاصطناعي على جودة بياناته. ينطبق مبدأ "القمامة داخلاً، القمامة خارجاً" هنا. لذلك، يجب تنفيذ ممارسات لضمان تناسق البيانات وجودتها.

اقرأ أيضًا:الولايات المتحدة تتجه إلى الطاقة النووية لمعالجة نقص الطاقة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

اقرأ أيضًا:Zoom يحدث شروطه: توضيح استخدام بيانات الذكاء الاصطناعي

طرق جمع البيانات للذكاء الاصطناعي

1. استخدام مجموعات البيانات مفتوحة المصدر

هناك عدة مصادر لمجموعات البيانات مفتوحة المصدر يمكن استخدامها لتدريب خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك Kaggle وData.Gov وغيرها. توفر هذه المجموعات وصولاً سريعًا إلى كميات كبيرة من البيانات التي يمكن أن تساعد في بدء مشاريع الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، على الرغم من أن هذه المجموعات توفر الوقت وتقلل التكاليف المرتبطة بجمع البيانات المخصص، يجب مراعاة عدة عوامل. أولاً، الملاءمة: يجب على المستخدمين التأكد من أن مجموعة البيانات تحتوي على أمثلة كافية ذات صلة بحالة الاستخدام الخاصة بهم. ثانيًا، الموثوقية: فهم كيفية جمع البيانات والتحيزات التي قد تحتويها أمر بالغ الأهمية لتحديد مدى ملاءمتها لمشروع الذكاء الاصطناعي. أخيرًا، يجب تقييم أمان وخصوصية مجموعة البيانات؛ من المهم بذل العناية الواجبة عند الحصول على مجموعات البيانات من موردين خارجيين يلتزمون بإجراءات أمنية صارمة ويلتزمون بلوائح خصوصية البيانات مثلRGPDوCalifornia Consumer Privacy Act.

2. توليد البيانات الاصطناعية

بدلاً من جمع البيانات من العالم الحقيقي، يمكن للشركات استخدام مجموعات البيانات الاصطناعية المستندة إلى مجموعات البيانات الأصلية ولكنها محسنة. تم تصميم مجموعات البيانات الاصطناعية لتكون لها نفس خصائص البيانات الأصلية دون تناقضات، على الرغم من أن الغياب المحتمل للقيم المتطرفة الاحتمالية قد يؤدي إلى مجموعات بيانات لا تلتقط بشكل كامل تعقيد المشكلة قيد المعالجة. بالنسبة للشركات التي تخضع لإرشادات صارمة في مجالات الأمان والخصوصية والاحتفاظ - مثل تلك الموجودة في قطاعات الصحة والاتصالات والخدمات المالية - يمكن أن تقدم مجموعات البيانات الاصطناعية نهجًا قابلاً للتطبيق لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي.

أهمية جمع البيانات للذكاء الاصطناعي

موضوع جمع البيانات واسع. بعبارات بسيطة، يتعلق الأمر باكتساب معلومات محددة لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال حتى تتمكن من اتخاذ قرارات استباقية بشكل مستقل.

لمزيد من التوضيح، اعتبر نموذج الذكاء الاصطناعي المحتمل كطفل يتعلم مواضيع جديدة. لتعليم الطفل اتخاذ قرارات مستنيرة وأداء المهام، يجب على المستخدمين أولاً التأكد من فهمه للمفاهيم الأساسية. يعكس هذا التشبيه الدور الأساسي الذي تلعبه مجموعات البيانات في الذكاء الاصطناعي، حيث تعمل كأساس لتعلم النماذج.