هوش مصنوعی داده محور و عملکرد آن به چه صورتی است؟

مزیت اصلی هوش مصنوعی داده‌محور این است که اطلاعات به شکل آنلاین به دست می‌آیند. با تزریق حجم بزرگی از داده‌ها به مدل‌، آن را می‌توان بهبود داد تا بتواند تصمیمات هوشمندانه‌تر و دقیق‌تری اتخاذ کند. همچنین، هوش مصنوعی داده‌محور می‌تواند از تکنیک‌هایی مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) استفاده کند که توانایی استخراج و تشخیص الگوهای پیچیده‌تر را دارند.

در عمل، هوش مصنوعی داده‌محور در بسیاری از حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله تحلیل داده، پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، پیش‌بینی و تحلیل بازار، سیستم‌های توصیه‌گر و بسیاری از برنامه‌های هوشمند دیگر. با توجه به پیشرفت تکنولوژی و افزایش حجم داده‌ها، هوش مصنوعی داده‌محور اهمیت بیشتری پیدا کرده است و بهبود مدل‌های هوش مصنوعی را ممکن ساخته است.

مطلب پیشنهادی

مشاغل مرتبط با علم داده‌ها

در حوزه علم داده‌ها و هوش مصنوعی چه مشاغل داده‌محوری وجود دارد؟

هوش مصنوعی داده‌محور و هوش ‌مصنوعی دانش‌محور یکسان هستند یا تفاوت‌هایی دارند؟

هوش مصنوعی داده‌محور و هوش مصنوعی دانش‌محور (Knowledge-Based Artificial Intelligence) دو رویکرد متفاوت در حوزه هوش مصنوعی هستند. برخی از تفاوت‌های کلیدی این دو فناوری به شرح زیر است:

تمرکز اصلی:

• هوش مصنوعی داده‌محور: در این رویکرد، تمرکز اصلی بر تحلیل و استفاده از داده‌ها به عنوان منبع اصلی اطلاعات است. سیستم‌های هوش مصنوعی در این رویکرد با تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها و روابط، قادر به انجام وظایف هوشمندانه می‌شوند.
• هوش مصنوعی مبتنی بر دانش: در این رویکرد، تمرکز اصلی بر استفاده از دانش قبلی و قوانین منطقی است. سیستم‌های هوش مصنوعی در این رویکرد از دانش و قوانین موجود استفاده می‌کنند تا به استنتاج‌ها، نتیجه‌گیری‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه برسند.

روش آموزش:

• هوش مصنوعی داده‌محور: در این رویکرد، سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌ها آموزش می‌بینند و الگوها و روابط را به شکل خودکار استخراج می‌کنند. در معماری فوق از روش‌هایی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.
• هوش مصنوعی دانش‌محور: در این رویکرد، مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس دانش قبلی و قوانین موجود آموزش می‌بینند. برنامه‌های منطقی و سیستم‌های خبره (Expert Systems) از مثال‌های معروف در این زمینه هستند.

قابلیت استنتاج:

• هوش مصنوعی داده‌محور: سیستم‌های هوش مصنوعی در این معماری قادر به استنتاج و تصمیم‌گیری بر اساس الگوها و روابط موجود در داده‌ها هستند. آن‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های جدید، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه انجام دهند. به طور معمول، این سیستم‌ها به صورت احتمالاتی و با توجه به الگوهای مشاهده شده در داده‌ها، تصمیم‌گیری می‌کنند.
• هوش مصنوعی دانش‌محور: سیستم‌های هوش مصنوعی در معماری فوق قادر به استنتاج و تصمیم‌گیری بر اساس دانش و قوانین منطقی هستند. آنها به صورت خبره و با استفاده از مجموعه قوانین منطقی و دانش قبلی، به استنتاج‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه می‌پردازند. این سیستم‌ها معمولا به صورت قطعی و بر اساس قوانین خاص، تصمیم‌گیری می‌کنند.

مطلب پیشنهادی

چه ابزارهایی برای مدیریت کلان‌داده‌ها در دسترس قرار دارد؟

کلان‌داده‌ها چیستند و چه نقشی در دنیای هوش مصنوعی دارند؟

هوش مصنوعی داده محور به چه مدل هایی تقسیم می شود؟

به طور کلی، هوش مصنوعی داده‌محور به چهار مدل اصلی به شرح زیر تقسیم می‌شود:

• مدل‌های استنتاجی (Inference Models): این مدل‌ها برای استخراج اطلاعات و استنتاج از داده‌ها استفاده می‌شوند. آنها با تحلیل الگوها و روابط موجود در داده‌ها، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه انجام می‌دهند. از مدل‌های استنتاجی معروف باید به ماشین‌های بردار پشتیبانی (Support Vector Machines) و درخت تصمیم (Decision Trees) اشاره کرد.
• مدل‌های تفسیری (Interpretive Models): این مدل‌ها برای فهم و تفسیر داده‌ها استفاده می‌شوند. آنها سعی می‌کنند معنای اطلاعات موجود در داده‌ها را درک کنند و الگوها و قوانین پنهان در آنها را شناسایی کنند. از مدل‌های تفسیری معروف باید به شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) اشاره کرد که برای پردازش داده‌های دنباله‌ای مانند متون و گفتار استفاده می‌شوند.
• مدل‌های توصیه‌گر (Recommendation Models): این مدل‌ها برای ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی شده و توصیه‌های مبتنی بر داده‌ها استفاده می‌شوند. آنها با تحلیل رفتار کاربران و داده‌های مرتبط، به کاربران پیشنهادات مورد علاقه و مفید ارائه می‌دهند. از مدل‌های توصیه‌گر معروف باید به فیلترینگ مبتنی بر قابلیت همکاری (Collaborative Filtering) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) در زمینه توصیه محتوا اشاره کرد.
• مدل‌های مولد (Generative Models): این مدل‌ها برای تولید داده‌های جدید بر اساس الگوها و توزیع داده‌های موجود استفاده می‌شوند. آنها می‌توانند داده‌های جدید با خصوصیات مشابه به داده‌های آموزشی تولید کنند. از مدل‌های معروف در این حوزه باید به شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks) که برای تولید تصاویر و سایر انواع داده‌ها استفاده می‌شوند، اشاره کرد.

چهار مدل یاد شده به به عنوان گرایش‌های اصلی مدل‌های هوش مصنوعی داده‌محور معروف هستند. همچنین، مدل‌های دیگری نیز وجود دارند که در حوزه هوش مصنوعی داده‌محور استفاده می‌شوند که از آن جمله باید به شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، مدل‌های گرافیکی (Graphical Models) مانند شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)، مدل‌های مارکوف (Markov Models)، ماشین‌های بردار پشتیبانی (Support Vector Machines)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) و شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks) اشاره کرد.

مطلب پیشنهادی

هوش مصنوعی چگونه تجربیات منحصر به فرد را از دل داده‌ها استخراج می‌کند؟

معماری هوش مصنوعی داده محور از چه مراحل و مولفه‌های تشکیل شده است؟

همان‌گونه که اشاره کردیم، معماری هوش مصنوعی داده‌محور متمرکز بر داده‌ها و استفاده بهینه از آنها در جهت تحلیل و تصمیم‌گیری‌های راهبردی و کلیدی است. این معماری شامل چند مرحله و عنصر اصلی است که در تعامل با یکدیگر کار می‌کنند. توضیح اجمالی مولفه‌های معماری هوش مصنوعی داده‌محور به شرح زیر است:

• جمع‌آوری داده (Data Collection): در این مرحله، داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، حسگرها و سایر منابع تهیه می‌شوند. این داده‌ها ممکن است شامل اطلاعات ساختاری و غیر ‌ساختاری باشند که باید به شکل مناسبی جمع‌آوری و ذخیره شوند.
• پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing): در این مرحله، داده‌ها پس از جمع‌آوری، بررسی و پاکسازی می‌شوند. این فرآیند شامل حذف داده‌های ناقص و تکراری، تبدیل فرمت‌ها، استخراج ویژگی‌ها و مقداردهی اولیه است. هدف اصلی از پیش‌پردازش داده‌ها، حفظ کیفیت و صحت داده‌ها و آماده‌سازی آنها برای مراحل بعدی است.
• ذخیره سازی داده (Data Storage): در این مرحله، داده‌ها در سامانه‌های ذخیره‌سازی مانند پایگاه‌های داده، سیستم‌های طبقه‌بندی، سیستم‌های توزیع شده و یا سامانه‌های ابری ذخیره می‌شوند. این ذخیره‌سازی باید به گونه‌ای انجام شود که داده‌ها به راحتی قابل دسترسی، جستجو و تحلیل باشند.
• تحلیل داده (Data Analysis): در این مرحله، از روش‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، مدل‌های گرافیکی و سایر تکنیک‌ها برای تحلیل داده استفاده می‌شود. این تحلیل شامل استخراج الگوها، تشخیص اشتباهات، پیش‌بینی رویدادها و سایر فعالیت‌های مرتبط است.
• تصمیم‌گیری (Decision Making): بر اساس نتایج به دست آمده از تحلیل داده‌ها، در این مرحله تصمیم‌گیری‌ها انجام می‌شود. این تصمیم‌ها می‌توانند به صورت خودکار یا به صورت پشتیبانی شده توسط عامل انسانی انجام شوند.
• بازخورد و بهبود (Feedback and Improvement): در این مرحله، نتایج تصمیم‌گیری و عملکرد سیستم‌های هوشمند به عنوان بازخورد استفاده می‌شود. این بازخورد می‌تواند برای بهبود مدل‌ها و الگوریتم‌ها، بهبود فرآیند تحلیل داده و تصمیم‌گیری، و تنظیم پارامترهای سیستم استفاده شود. این مرحله به صورت چرخه‌ای ادامه می‌یابد تا عملکرد سیستم بهبود یابد و بازخورد جدیدی دریافت شود.

استفاده از معماری هوش مصنوعی داده‌محور در حوزه پزشکی

یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی داده محور در حوزه پزشکی است. برخی از کاربردهای مهم این معماری در حوزه پزشکی به شرح زیر است:

• تشخیص بیماری: با استفاده از معماری هوش مصنوعی داده‌محور، می‌توان داده‌های بالقوه بیماران را از منابع مختلفی مانند دستگاه‌های پزشکی، سوابق پزشکی، تصاویر پزشکی و نتایج آزمایشات جمع‌آوری کرده و با تحلیل و پردازش این داده‌ها توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی بیماری‌هایی مثل سرطان، اختلالات قلبی، بیماری‌های نادر و غیره را بهتر شناسایی کرد.
• پیش‌بینی ترکیب درمانی: با تحلیل داده‌های بالقوه بیمار و داده‌های تاریخی بیماران مشابه، می‌توان الگوریتم‌های هوشمندی ایجاد کرد که بتوانند ترکیب درمانی مناسب برای بیماران را پیشنهاد دهند. این الگوریتم‌ها می‌توانند بر اساس ویژگی‌های بالینی، نتایج آزمایشات و خصوصیات فردی بیمار، توصیه‌هایی برای درمان بیماری ارائه دهند.
• رصد و پیش‌بینی بیماری‌ها: با جمع‌آوری و پردازش داده‌های مربوط به بیماری‌ها، می‌توان الگوریتم‌هایی طراحی کرد که بتوانند به طور پیشگیرانه، فرایند رصد و پیش‌بینی بیماری‌ها را انجام دهند. این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوها و روندهای بیماری را تشخیص داده و پیش از ظهور علائم بالینی، اقداماتی را برای جلوگیری از پیشرفت بیماری انجام دهند.
• پشتیبانی در تصمیم‌گیری‌های پزشکی: معماری فوق می‌تواند به پزشکان در تصمیم‌گیری‌های پزشکی کمک کند. با تحلیل داده‌های بیماران، تاریخچه پزشکی، راهنمایی‌های بالینی و نتایج تحقیقات پزشکی، الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوشمند می‌توانند توصیه‌هایی را برای تشخیص و درمان بهتر ارائه دهند.
• پیش‌بینی عوارض و عوامل خطر: می‌توان عوارض و عوامل خطر مرتبط با بیماری‌ها را پیش‌بینی کرده و اقدامات پیشگیرانه را توصیه داد. با تجمیع و تحلیل داده‌های بزرگ، می‌توان الگوریتم‌هایی توسعه داد که بتوانند الگوها و روندهای مرتبط با عوارض و عوامل خطر را شناسایی کرده و در صورت لزوم، اقداماتی را برای کاهش این عوامل انجام دهند.
• پیش‌بینی وضعیت بدن در زمان تزریق داروها: می‌توان الگوریتم‌هایی طراحی کرد که بتوانند عملکرد بیمار را پیش‌بینی کنند. با تحلیل و پردازش داده‌های بالقوه بیماران و استفاده از روش‌های هوش مصنوعی، می‌توان الگوها و ارتباطات میان علائم بالینی، آزمایشات و نتایج تصاویر پزشکی را شناسایی کرده و میزان بهبوبد وضعیت بیماران را پیش‌بینی کرد.

موارد یاد شده، تنها چند نمونه از کاربردهای معماری هوش مصنوعی داده‌محور در حوزه پزشکی هستند. این معماری بسیار گسترده است و با توجه به پیشرفت تکنولوژی و جمع‌آوری داده‌های بیشتر، کاربردهای جدیدتری نیز در آینده ممکن است ظهور کنند.

چگونه هوش مصنوعی داده محور را پیاده سازی کنیم؟

پیاده‌سازی هوش مصنوعی داده محور شامل مراحل مختلفی است که هر یک زیرمراحل خاص خود را دارند. به طور کلی روند انجام این‌کار به شرح زیر است:

• جمع‌آوری داده: ابتدا باید داده‌های مورد نیاز را جمع‌آوری شوند. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، سیستم‌های موجود، اطلاعات بالینی، تصاویر و غیره باشند. بر اساس هدف و کاربرد مورد نظر، داده‌های مشخصی جمع‌آوری شده و به صورت منظم و قابل دسترس برای پردازش آماده می‌شوند.
• پیش‌پردازش داده: پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آنها را پیش‌پردازش کنیم. این موضوع شامل تمیز کردن داده‌ها، حذف داده‌های ناقص یا تکراری، تبدیل داده‌های متنی به بردارهای عددی، نرمال‌سازی داده‌ها و سایر تغییرات مورد نیاز است. همچنین، ممکن است نیاز به استخراج ویژگی‌های مهم و معنادار از داده‌ها با استفاده از روش‌های استخراج ویژگی مانند PCA، LDA یا شبکه‌های عصبی عمیق باشد.
• طراحی و آموزش مدل: در این مرحله، باید مدل هوش مصنوعی خود را طراحی کنید و آن را با استفاده از داده‌های آموزشی آموزش دهید. انتخاب مدل مناسب بستگی به نوع مسئله دارد، می‌توانید از روش‌های سنتی مانند ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم یا روش‌های پیشرفته‌تر مانند شبکه‌های عصبی عمیق یا شبکه‌های مولفد تخاصمی استفاده کنید.
• ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: پس از آموزش مدل، باید آن را ارزیابی کنید. استفاده از داده‌های ارزیابی جداگانه برای ارزیابی عملکرد و دقت مدل می‌تواند مفید باشد. در صورت نیاز، می‌توانید پارامترهای مدل را بهینه‌سازی کنید و مدل را بهبود دهید.
• پیاده‌سازی و استقرار: پس از آموزش و بهینه‌سازی هوش مصنوعی قابل استفاده است. دقت کنید که پس از استقرار باید مدل را آزمایش کنید تا مطمئن شوید پاسخ‌های درستی ارائه می‌کند. همچنین، در صورت نیاز باید تمهیدات لازم برای ارتقا آن را انجام دهید. 

هوش مصنوعی مدل محور چیست؟

هوش مصنوعی مدل محور (Model-Centric Artificial Intelligence) رویکرد دیگری در حوزه هوش مصنوعی است که مبتنی بر مفهوم استفاده از مدل‌ها برای انجام وظایف هوشمندانه متمرکز است. در این رویکرد، مدل‌های آماری یا گرافیکی برای درک دانش و فهم دقیق‌تر الگوها و روابط موجود در داده‌ها استفاده می‌شوند.

در هوش مصنوعی مدل محور، مدل‌ها به صورت مرکب و پیچیده طراحی می‌شوند تا بتوانند ویژگی‌ها، روابط و ساختارهای موجود در داده‌ها را بهبود بخشند و قادر به استنتاج، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هوشمندانه باشند. این مدل‌ها معمولا با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی عمیق، مدل‌های گرافیکی و سایر روش‌های مرتبط با هوش مصنوعی ساخته می‌شوند.

هوش مصنوعی مدل محور قادر به تحلیل داده‌ها، استخراج اطلاعات مفید، پیش‌بینی رویدادها و تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده است. این رویکرد در حوزه‌های مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، ترجمه ماشینی، بازیابی اطلاعات و سیستم‌های توصیه‌گر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

کلام آخر

نکته مهمی که باید در ارتباط با هوش مصنوعی داده‌محور به آن توجه داشته باشید این است که داده‌ها زیربنای این فناوری را تشکیل می‌دهند و مدل‌ها بر اساس این داده‌ها آموزش می‌بینند و وظایف را به شکل هوشمندانه را انجام می‌دهند. هر مدل به صورت خاصی طراحی و آموزش داده می‌شود تا بتواند ویژگی‌ها و الگوهای موجود در داده‌ها را تشخیص دهد. این مدل‌ها حل مسائل به شکل دقیق‌تر و اتخاذ تصمیم‌گیری‌‌ها به شکل کارآمدتر  را امکان‌پذیر می‌‌کنند. همین مسئله باعث شده تا مدل‌های فوق به جریان غالب در دنیای هوش مصنوعی تبدیل شوند.