رابطه بین علم داده و هوش مصنوعی

نتیجه کنجکاوی برای تمام کردن یک تکلیف دانشگاهی

من به این نتیجه رسیدم که هرچی به تکالیفت رو بدی، پررو تر میشن!

به طور مثال همین متنی که دارم مینویسم چند روز پیش باید تحویل داده میشد ولی به هر علتی بیشتر و بیشتر توی اماده شدن بهش رو دادم و الان دیگه مهلتش تموم شده. امیدوارم ارزششو داشته باشه.

اگر حتی ذره ای به دنیای tech علاقه داشته باشید حتما این عبارات به گوشتون خوردن:

• Data science | علم داده
• data engineering | مهندسی داده
• machine learning | یادگیری ماشین
• artificial intelligence | هوش مصنوعی

و امکانش هم هست که فقط از روی کنجکاوی بخواید بدونید ارتباطی هم بینشون هست یا نه (یا دانشجوی یه رشته ی کامپیوتری باشید و این کنجکاوی جزو وظایفتون باشه یا احتمالا جزو تکالیفتون که بصورت مستقیم روی نمره پایانی تاثیر داره)

به هرحال قراره یک سری اطلاعات جالب درمورد مرتبط بودن علم داده و هوش مصنوعی رو در اختیارتون بزارم و این کنجکاوی رو درمان کنم

تصور کنید اتحادی قدرتمند هست که بهره بری از پتانسیل کامل داده ها رو ممکن میکنه و انقلابی در صنعت، نحوه ارائه مراقبت های درمانی، و حتی نحوه تعامل ما با دستگاه هایی که هر روز ازشون استفاده میکنیم ایجاد میکنه.

این اتحاد، کنار هم قرار گرفتن علم داده و هوش مصنوعیه. این دو حوزه هر روز و هر دقیقه در حال تکامل هستن و ارتباط عمیقی که دارن غیر قابل انکاره. علم داده پایه و اساسی برای هوش مصنوعی فراهم میکنه و به ماشین ها این قابلیت رو میده که از داده ها یاد بگیرن و تصمیمات هوشمند بگیرن.

از طرفی، هوش مصنوعی با اتومات کردن تسک های پیچیده و پیدا کردن الگو ها در مقادیر انبوه داده، قابلیت های علم داده رو افزایش میده.

اول بیاید نور چراغمون رو روی علم داده بندازیم

میشه گفت Data science هنریه که تو اون، دانشمندان داده | data scientists (جادوگران پشت این فرایند) با یک سری مهارت های متنوع مثل دانش ریاضیات، آمار، الگوریتم های یادگیری ماشین و تکنیک های تجسم داده | data visualization techniques با مقادیر بزرگ و پیچیده ای از داده در دست راست و ابزار هایی مثل R یا Python در دست چپ به ساختار های منظم و الگوهای پنهان میرسند و تصمیم های بهتر گرفتن (همون data-driven decision making) را آسان تر میکنند.

و اما رد پای هوش مصنوعی در علم داده

• سرعت بخشیدن به فرایندهای علم داده

هوش مصنوعی | AI مثل گزینه 2x موقع دیدن ویدیو میمونه. با این فرق که اون ویدیو کارهای پیچیده ایه که دانشمندان داده باید انجام بدن.

این اتفاق چطوری ممکن میشه؟

هوش مصنوعی ماشین ها رو قادر میکنه از مقادیر بزرگی از داده ها یاد بگیرن و کارهایی مثل پیش بینی و یا تصمیم گیری بر اساسشون انجام بدن

اینطوری دانشمندان داده میتونن کارهایی مثل پیداکردن الگوها، تجزیه و تحلیل کردن و حل کردن مسائل پیچیده رو راحت تر و بهینه تر انجام بدن.

• یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی | machine learning | ML با ترکیب علم داده و هوش مصنوعی توسعه داده میشه، به این شکل که در آن مقدار محدودی از داده ها در سیستم قرار داده می شود تا یک مدل کامپیوتری داشته باشیم که رفتارهای هشومندانه ای مثل انسانها داشته باشند؛ بدون اینکه بطور مستقیم برای این کار برنامه ریزی شده باشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به کامپیوترها این امکان را می‌دهند که حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوها یا روندهایی را شناسایی کنند که ممکن است برای انسان‌ها آشکار نباشد. صاحبان کسب و کار اینگونه میتوانند تصمیمات آگاهانه بگیرند و در کل فرآیندهایی در پیش میگیرند را بهینه کنند.

• NPL

یکی دیگر از جنبه های مهم هوش مصنوعی در علم داده، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) است. NLP بر روی توانمند سازی ماشین‌ها برای درک زبان انسان و ارائه دادن پاسخ مناسب تمرکز دارد.

مثلا sentiment analysis یکی از تکنیک های NPL است که میتواند تشخیص دهد پاسخی که بهش دادیم مثبت، منفی یا خنثی است.

این یعنی با استفاده از NPL میتوان ربات های چتی ساخت که در خدمات مشتریان منجر به صفر کردن زمان پاسخ دهی میشود.

حتی نقش آن در بهبود دستیارهای صوتی مانند Siri یا Alexa هم کم رنگ نیست.

• یادگیری عمیق | deep learning

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی چند لایه به نام شبکه های عصبی عمیق | deep neural network | DNN برای شبیه سازی قدرت تصمیم گیری پیچیده مغز انسان استفاده می کند.

بینایی کامپیوتری | Computer Vision از جمله زیر زمینه های deep learning است که در ان انقلابی بزرگ شکل گرفته و صنایع مختلف از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا وسایل نقلیه خودران از این پیشرفت‌ها بهره‌مند می‌شوند.

بینایی کامپیوتر رشته‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند تا به رایانه‌ها و سیستم‌ها بیاموزد تا اطلاعات معنی‌داری را از تصاویر دیجیتال، ویدئوها و سایر ورودی‌های بصری استخراج کنند - و در صورت مشاهده نقص یا مشکل، توصیه‌ها یا اقداماتی را انجام دهند.

• predictive analytics

یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در علم داده، تحلیل پیشگویانه یا تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های تاریخی به عنوان منبع برای تجزیه و تحلیل احتمالات و نتایج آینده استفاده کند.

این امر به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا ترندها را شناسایی کنند، رفتار مشتری را پیش‌بینی کنند، عملیات‌های خود را بهینه کنند و از قبل برای وقوع اتفاق اماده باشند. این یکی از دلایلی است که سازمان ها به طور مداوم داده ها را از مشتریان و کارمندان خود جمع آوری می کنند زیرا به آن ها کمک می کند پیش بینی های دقیق و تصمیم گیری بهتری داشته باشند.

• Recommender Systems

سیستم‌های توصیه‌کننده مجهز به هوش مصنوعی برای ارائه توصیه های شخصی بر اساس ترجیحات کاربر، browsing history یا رفتار خرید | purchase behavior استفاده می کنند. پلتفرم هایی مانند Amazon یا Netflix صاحبان موتورهای توصیه کننده بزرگی هستند و هر روز هم بزرگتر میشوند.

• Anomaly Detection | تشخیص ناهنجاری

سیستم های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی به شناسایی الگوهای غیرعادی یا نقاط پرت در ست های داده‌ کمک می‌کند.

این سیستم ها برای پیداکردن فعالیت‌های متقلبانه یا خرابی سیستم کمک میکنند و از مهمترین استفاده آنها میتوان در بانکداری اشاره کرد که کشف کلاهبرداری حیاتی است، این فناوری به سازمان ها کمک می کند تا از ضررهای مالی جلوگیری کنند.

• مراقبت های بهداشتی

این یکی دیگر از زمینه‌هایی ست که می‌توانیم انتظار پیشرفت‌های قابل توجهی را داشته باشیم.

در دسترس بودن سوابق الکترونیکی پزشکی افراد و دستگاه‌های هوشمندی که هر لحظه علائم حیاتی را ثبت میکنند یعنی داده‌های با ارزش فراوانی وجود دارد که می‌توان از آنها برای مراقبت بهتر از بیمارها استفاده کرد. همچنین الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی در مورد مشکلات سلامتی احتمالی قبل از بروز آن‌ها انجام دهند.

• Explainable AI | XAI

یکی دیگر از پیشرفت های مورد انتظار، هوش مصنوعی قابل توضیح است.

هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) به گونه‌ای برنامه‌ریزی شده است که بتواند هدف، منطق و فرآیند تصمیم‌گیری خود را طوری توضیح دهد که یک فرد عادی بتواند آن را درک کند. XAI به کاربران کمک می کند تا استدلال پشت الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) را درک کنند. این شفافیت برای جلب اعتماد کاربرانی که ممکن است مدل‌های جعبه سیاه را کاملاً درک نکرده یا به آن اعتماد نداشته باشند، بسیار مهم خواهد بود.

هوش مصنوعی جعبه سیاه هر سیستم هوش مصنوعی است که ورودی‌ها و عملیات آن برای کاربر یا شخص دیگری قابل مشاهده نیست.

کاربردهای هوش مصنوعی در علم داده متنوع و در حال گسترش است. در خدمات درمانی، به تشخیص بیماری ها و ایجاد برنامه های درمانی شخصی کمک می کند.

در امور مالی، الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی روندهای بازار را تحلیل می‌کنند و توصیه‌هایی برای فرصت های سرمایه‌گذاری ارائه می‌کنند.

در خدمات مشتری، چت بات ها از پردازش زبان طبیعی | NPL برای ارائه پشتیبانی فوری استفاده می کنند.

با این حال، با قدرت زیاد، مسئولیت زیاد هم هست.

پیشرفت‌ در علم داده و هوش مصنوعی هم چالش های خود را به همراه دارد که به توجه احتیاج دارند.

مسائلی مانند نگرانی های حفظ حریم خصوصی، سوگیری الگوریتمی و جابجایی شغل ها به دلیل اتوماسیون نیازمند راه حل هستند.

سوگیری الگوریتمی زمانی اتفاق می‌افتد که الگوریتم‌ها تصمیماتی می‌گیرند که به طور سیستماتیک گروه‌های خاصی از مردم را به ضرر خود می‌رسانند.

امیدوارم که از خواندن این مطلب لذت برده باشید.