هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته و رو به رشد در دنیای امروز، نقش بسیار مهمی در تجزیه و تحلیل داده‌ها ایفا می‌کند.

همه چیز درباره هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ‌ها

هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها، از فناوری های جدید دنیای امروز می باشد. این فناوری نو ظهور نقش بسیار زیادی را در تحولات داده ها و نحوه تعامل با آن ها ایفا می کند. پس با بهره گیری از این فناوری جدید می توان فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را بهبود بخشید. امروزه با توجه به تلاش هایی که در راستای پیشرفت و گسترش تکنولوژی صورت می گیرد به همین منظور حجم بالایی از داده ها تولید می شوند، این داده ها در صورتی برای ما مفید خواهند بود که بتوان آن ها را تحلیل کرده تا اطلاعات مورد نیاز را به ما ارائه دهند. تجزیه و تحلیل داده ها در گذشته به صورت سنتی انجام می گرفته است اما امروزه با ظهور روش های جدید، تحلیل داده ها بر اساس روش های مدرن صورت می گیرد تا بدین وسیله بتواند محتوا های خلاقانه و داده های جدید ایجاد کند. در ادامه برای تکمیل مطالب فوق به تعریفی دقیق تر از هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

تعریف دقیق هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها چه می باشد؟

در ارائه توضیحی دقیق تر در باب این موضوع می توان گفت که هوش مصنوعی یا همان Artificial Intelligence مجموعه ای از الگوریتم ها و تکنیک های متفاوت کامپیوتری هستند که در سیستم های مصنوعی می توان آن ها را بکار گرفت تا رایانه ها بدین وسیله بتوانند اموری را که انسان ها انجام می دهند را یاد بگیرند. البته لازم به ذکر است که این نوع یادگیری رایانه ها با یادگیری و تفکر انسان ها متفاوت است و تفاوت مذکور این می باشد که رایانه ها سعی دارند تا از فرآیند تفکر انسان ها تقلید نمایند نه اینکه دقیقا بتوانند همان کا را انجام دهند. شایان ذکر است با توجه به این موضوع که که هوش مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند در تجزیه و تحلیل داده ها شناخته می شود، این تکنولوژی در این راستا از فنون و روش های گوناگونی بهره می گیرد که در ادامه به برخی ازآن ها اشاره خواهیم کرد.

روش های تجزیه و تحلیل داده ها بوسیله هوش مصنوعی کدامند؟

هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها شامل روش های گوناگون است. این روش بدین گونه است که باید از انواع مدل های AI و همچنین انواع الگوریتم های آن استفاده کرد. حال اگر بخواهیم به مواردی در این زمینه بپردازیم می توان به شبکه های عصبی، یادگیری ماشین و... اشاره نمود. از طریق استفاده از موارد مذکور این امکان بوجود خواهد آمد که بتوان داده هایی با حجم بالا را تجزیه و تحلیل کرده تا بدین وسیله به شناخت جامعی از الگو های گوناگون آن ها دست پیدا کرد.

روش های بکار گرفته شده در این جا، این امکان را برای سازمان ها فراهم می کنند تا براساس داده هایی که در اختیار دارند به اتخاذ تصمیم های هوشمندانه بپردازند تا این تصمیمات منتج به بهبود عملکرد آن ها گردد. تجزیه و تحلیل داده ها در جهان امروز از اهمیت بالایی برخوردار است پس استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه بسیار ضروری است. حال به بررسی برخی از این فنون می پردازیم.

فنون هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها کدامند؟

1. یادگیری ماشین:

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از تکنیک های بارز و مهم این حیطه می باشد. این تکنیک ابتدا به کامپیو تر ها داده های اولیه می دهد تا بتوانند از این طریق الگو ها و قوانین مورد نظر خود را استخراج نمایند تا بدین وسیله امکان ارائه پیش بینی های دقیق را داشته باشند.

2. شبکه‌های عصبی:

همان طور که قبلا نیز اشاره کردیم هوش مصنوعی از فرآیند تفکر انسان ها تقلید می کند. فن شبکه های عصبی بیانگر همین موضوع است زیرا به کامپیوتر ها این امکان را می دهد تا داده هایی را که دارای الگو های پیچیده ای هستند شناسایی کرده و آن ها را بررسی نماید و در آخر به پردازش آن ها اقدام کنند.

3. پردازش زبان طبیعی:

این تکنولوژی به کامپیوتر ها این اجازه را می دهد تا متن هایی که به زبان طبیعی می باشند را تحلیل نموده تا از این طریق بتوانند الگو ها و مفاهیم گوناگون آن ها را استخراج نمایند تا در نهایت به اطلاعات مورد نیاز خود دست پیدا کنند.

گفتنی است که سازمان ها و شرکت ها نیازمند استفاده از این تکنولوژی می باشند زیرا نقش هوش مصنوعی در این حوزه موجب گردیده است که داده ها به صورت هوشمندانه ای تحلیل شوند تا از این طریق تصمیمات اتخاذ شده برای سازمان ها نیز به شکلی هوشمندانه تر صورت بگیرد. در نتیجه سازمان ها برای بهبود فرآیند های خود به استفاده از این تکنولوژی نیازمند هستند.

هوش مصنوعی چه نقشی در تجزیه و تحلیل دیتا دارد؟

همان طور که بیان گردید هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها نقش بسیار مهمی را در پردازش داده ها ایفا می کند. این تکنولوژی به شرکت ‌ها و سازمان‌ ها در راستای بهره گیری از داده های خود به بهترین شکل ممکن یاری می رساند. برای تکمیل مطالب به توضیح نقش‌ های مهم و اساسی هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها می پردازیم.

• شناخت الگوریتم های گوناگون:

  سازمان ها و شرکت ها از این تکنولوژی بهره می گیرند زیرا هوش مصنوعی می تواند به آن ها در زمینه شناسایی الگو های پیچیده ای که در داده ها قرار دارد یاری رساند سپس با انجام این فرآیند قادر خواهند بود تا اطلاعاتی که مورد نیازشان می باشد را استخراج کرده تا بوسیله آن ها بتوانند تصمیمات استراتژیک عمیق و مناسبی را اتخاذ کنند.

• تحلیل پردازش داده ها با حجم زیاد:

  کاربرد هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها فقط محدود به تحلیل داده های کوچک نیست بلکه این قابلیت را دارد تا به تحلیل و پردازش داده های بزرگ نیز بپردازد که در این مسیر از فناوری های گوناگون مانند: پایگاه های توزیع داده استفاده می کند.

• پیش‌بینی داده های جدید:

  اگر بتوانیم از هوش مصنوعی و الگوریتم های آن به درستی بهره مند شویم این امکان برای ما به وجود خواهد آمد تا به صورت دقیق برای داده های جدید پیش بینی کرده و در رابطه با آن پیشنهاد های لازم را ارائه دهیم.

• بهینه سازی فرآیند های سازمان:

  سازمان ها یا شرکت ها در صورت استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده های خود به این هدف دست خواهند یافت که عملکرد خود را در بخش های مختلف سازمان اعم از: تولید، فروش، منابع انسانی و ... به صورت چشمگیری بهبود بخشند زیرا با این روش از داده های خود بهینه تر و هوشمندانه تر بهره می گیرند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

به یقین استفاده از تکنولوژی Artificial Intelligence در سازمان ها و شرکت ها و تجزیه و تحلیل داده های آن ها مزایای بسیار زیادی را به همراه دارد. در این مزایای استفاده از این تکنولوژی می پردازیم:

1. افزایش دقت:

سازمان ها و شرکت ها برای اینکه بتوانند داده های خود را به طور دقیقی اندازه گیری کرده و تحلیل نمایند می توانند از هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها بهره گیرند که در صورت مؤفقیت در این امر، قادر خواهند بود که خطا های فرآیند ها را کاهش داده و به صورت بهینه ای تصمیم گیری کنند.

2. عملکرد سریع:

همان طور که ذکر شد هوش مصنوعی این قابلیت را دارد که به صورت خودکار و سریع تمامی داده‌ ها را پردازش کند، که این امر موجب افزایش سرعت تصمیم‌گیری و عملکرد سازمان می‌شود..

3. شناسایی الگوهای گوناگون

هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها این توانایی را دارد که داده ها و الگو های آن ها را شناسایی کرده و حتی می تواند الگوهایی که به صورت پنهان در داده ‌ها وجود دارند و از پیچیدگی های زیادی برخوردار هستند را شناسایی کند، سپس این امکان را دارند تا اطلاعات مد نظر خود را جمع آوری نمایند که این اطلاعات در اتخاذ تصمیمات استراتژیک نقش زیادی دارند.

هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها، این امکان را برای سازمان ها فراهم می آورد تا فرآیند ها و عملکرد های خود را در زمینه های مختلفی اعم از: تولید، فروش و... بهبود بخشند.

4. بهبود عملکرد سازمان:

هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها، این امکان را برای سازمان ها فراهم می آورد تا فرآیند ها و عملکرد های خود را در زمینه های مختلفی اعم از: تولید، فروش و... بهبود بخشند.

5. پیش ‌بینی بهتر:

هوش مصنوعی پس از شناخت داده ها می تواند برای آن ها پیش بینی های دقیقی را ارائه داده و پیشنهادات لازم را در این زمینه پوشش دهد. با این تفاسیر اگر سازمان یا شرکتی از هوش مصنوعی استفاده کند، تحلیل و پردازش داده های آن ها با هوشمندی بالا صورت می گیرد و بدین ترتیب می توانند تصمیمات مناسب تر و مؤثر تری را اتخاذ نمایند. همه این موارد در صورت عملی شدن موجب بهبود کلی عملکرد سازمان می شوند.

حائز اهمیت است که هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها از چندین الگوریتم بهره می جوید که به صورت خلاصه آن ها را شرح خواهیم داد.

الگوریتم های هوش مصنوعی کدامند؟

1. درخت تصمیم گیری (Decision Trees)

الگوریتم درخت تصمیم یک روش معمول برای تصمیم‌گیری در مسائل طبقه‌بندی و پیش‌بینی است. این الگوریتم به صورت یک درخت با شاخه‌ها و گره‌های مختلف ساخته می‌شود که هر گره نمایانگر یک ویژگی از داده است و شاخه‌ها نمایانگر تصمیمات مختلف بر اساس ویژگی‌ها هستند.

با استفاده از درخت تصمیم، می‌توان داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم کرد و تصمیمات پیچیده را بر اساس ویژگی‌های موجود در داده‌ها اتخاذ کرد.

2. ماشین‌های پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)

ماشین‌های پشتیبان یک الگوریتم طبقه‌بندی قوی است که بر اساس تفکیک خطی بین داده‌های مختلف عمل می‌کند. این الگوریتم با انتخاب یک صفحه جداکننده (hyperplane) بهینه بین داده‌ها، می‌تواند داده‌های جدید را به دسته‌بندی کند.

SVM به خوبی با داده‌های خطی و غیرخطی کار می‌کند و معمولاً در مسائل طبقه‌بندی پیچیده استفاده می‌شود.

3. شبکه‌ های عصبی (Neural Networks)

شبکه‌های عصبی مدل‌های ریاضی هستند که الهام گرفته از ساختار مغز انسان هستند. این شبکه‌ها از لایه‌های مختلف نورون‌ها که با هم ارتباط دارند، تشکیل شده‌اند و با استفاده از الگوریتم یادگیری، می‌توانند الگوهای پیچیده در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی کنند.

شبکه‌های عصبی برای مسائل پردازش تصویر، تشخیص گفتار، ترجمه زبان و طبقه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شوند.

4. الگوریتم ‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Algorithms)

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی یک روش یادگیری ماشین است که بر اساس تعامل با محیط و دریافت پاداش برای عملکردها، یادگیری را انجام می‌دهند.

این الگوریتم‌ها برای تصمیم‌گیری در محافظت، بازاریابی، بازی‌های رایانه‌ای و سایر حوزه‌های کاربردی استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی به صورت تجربی و تعامل با محیط، مدل رفتار و عملکرد بهینه را یاد می‌گیرند.

در تجزیه و تحیل داده ها ممکن است از هوش های مصنوعی مختلفی استفاده شود که به معرفی برخی از آن ها می پردازیم:

انواع هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده ‌ها کدامند؟

• کاوش داده ‌ها (Data Mining) :

  اگر بخواهیم به صورت ساده بیان کنیم، کاوش داده‌ ها یعنی طی کردن فرآیندی که موجب دستیابی به کشف الگوهای داده ها و شناسایی روابط آن ها می باشد.که از این روش می توان به عنوان راهی برای دستیابی به اطلاعات مفید یاد کرد.

  پس در می یابیم که بهره گیری از الگوریتم های هوش مصنوعی مانند: درخت تصمیم گیری، شبکه‌های عصبی و الگوریتم ‌های کاوش داده ‌ها، می توان به اطلاعات مفیدی از داده ‌ها دست یافت.

• تجزیه و تحلیل تصاویر (Image Analysis):

  تجزیه و تحلیل تصاویر یکی دیگر از حیطه های Artificial Intelligence می باشد. همان طور که از نام این حوزه پیداست به تحلیل و پردازش تصویر ها و ویدیو های مختلفی می پردازد که بوسیله تشخیص اشیا، پردازش تصاویر و تصحیح آن ها می پردازد. با استفاده از الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی، SVM و کاوش داده‌ها، می‌توان تصاویر را تحلیل کرد و اطلاعات مفید از آن‌ها استخراج کرد.

• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP):

  کاربرد NLP این است که زبان طبیعی را بررسی کرده و سپس آن را پردازش می کند. روش انجام این کار توسط NLP به این صورت است که جملات و ساختار آن ها را شناسایی کرده، کلمات را معنی می کند و به پردازش گفتار می پردازد.

  با استفاده از الگوریتم‌ هایی که در بالا ذکر شده است می‌توان زبان طبیعی را به صورت خودکار پردازش کرد و اطلاعاتی که دارای فایده است را از آن استخراج کرد.

مراحل تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از هوش مصنوعی چگونه است؟

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها نیز همانند سایر فرآیند های دیگر شامل مراحل متعددی می باشد که در ادامه به تشریح این موارد خواهیم پرداخت:

1. جمع‌آوری داده‌ ها:

در مرحله اول ابتدا باید به دنبال داده هایی باشیم که برای ما مفید باشد و بعد از آن به جمع آوری آن ها بپردازیم. البته باید به این نکته توجه داشت که داده های مورد نظر از چه منبعی به دست آمده اند که در این مواقع ممکن است منابع در اختیار ما متعدد باشد.

2. پیش‌پردازش داده:

بعد از جمع آوری اطلاعات مورد نظر باید در مرحله دوم به تمیز کردن داده ها اقدام کرد. یعنی اطلاعاتی که برای ما مفید نیستند و کارایی ندارند یا دارای نویز هستند را به وسیله هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها حذف کرده تا در مراحل بعدی فرآیند دچار مشکل نشویم.

3. تحلیل داده:

پس از پیش پرداز داده ها باید به تحلیل اطلاعات بدست آمده پرداخت و آن ها را تحلیل کرد تا به نتایج در خوری دست یابیم.

4. پیش ‌بینی:

در مرحله چهارم، و با استفاده از الگوریتم‌ های جدید هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها می توان رویداد های ممکن در آینده را پیش بینی کرد و این پیش بینی بر اساس روابط بین داده ها صورت می گیرد.

5. ارائه نتایج:

در مرحله آخر، باید نتیجه ای کلی از مسیر فرآیند و اطلاعات نهایی ارائه داد. ارائه نهایی می تواند به شکل گرافیکی یا تحلیلات توضیحی باشد. این نتایج این فرصت را فراهم می آورند تا کاربران تصمیمات بهتر و مناسب تری اتخاذ نمایند.

کاربرد های هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌ ها را نام ببرید.

1. پیش‌بینی رفتار مشتریان:

با بهره گیری از قابلیت های هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها، قادر خواهیم بود که داده های مرتبط با مشتریان را شناسایی کرده و به الگو های رفتاری آن ها دست پیدا کرد این اقدام به منظور پیش بینی رفتار و تمایل مشتریان به خرید محصولات و خدمات در آینده می باشد.

2. تحلیل احساسات مشتریان:

آگاهی از خواسته ها و احساسات مشتریان به یقین از مهم ترین عوامل بهبود عملکرد سازمان ها می باشد. بسیار حائز اهمیت است که با استفاده از هوش مصنوعی، این امکان در اختیارمان قرار می گیرد که بتوانیم از نظرات مشتریان مطلع شده و با توجه به اطلاعات بدست آمده فرآیند های مختلف سازمان را بهبود بخشید.

3. پیش‌بینی تقاضای بازار:

با استفاده از هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها می‌توان از الگوهای بازار و تقاضا های آن آگاه شد و از این مسأله مطلع شد که در آینده تقاضا در په زمینه هایی کم یا زیاد است.

4. تحلیل رفتار و عملکرد کسب و کار:

هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها کاربرد گسترده و مهمی در زمینه تجزیه و تحلیل داده ‌های عملکرد کسب و کار دارد و در این زمینه کمک های بسزایی را اعمال می نماید. الگوهای بهبود عملکرد، کاهش هزینه‌ها و افزایش سود از جمله این موارد می باشند.

5. پیش ‌بینی خطرات و ریسک‌ ها:

بکارگیری هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها، این امکان را فراهم می کند که خطرات و انواع ریسک‌ های مختلف فرآیند ها را بررسی کرده و به شناخت تحلیل آن ها پرداخت و با توجه به اطلاعات بدست آمده فرصت پیش‌بینی عوامل مثبت و یا منفی یک کسب و کار به دست خواهد آمد.

جمع بندی

در این مقاله به شناسایی و بررسی موضوع هوش مصنوعی و نقش آن در تجزیه و تحلیل داده ها پرداختیم و در این باب به اطلاعات درخوری دست یافتیم. برای تکمیل اطلاعات این مقاله می توانید به سایر مقاله های سایت مراجعه نمایید.