Al Hareef – الحريف

البيانات الضخمة : ثروة لا تقدر بثمن

مستقبل البيانات الضخمة

نحن اليوم ، حيث تغرقنا البيانات في كل مكان، أصبح من الصعب تخيل حياتنا بدونها. فكل ما نقوم به، من التسوق عبر الإنترنت إلى استخدام وسائل التواصل الاجتماعي، يولد كمية هائلة من البيانات. هذه البيانات الضخمة، التي تُعرف أيضًا باسم “بيانات النطاق العريض”، هي ثروة جديدة لا تقدر بثمن.

ما هي البيانات الضخمة ؟

 هي مجموعة من البيانات كبيرة الحجم ومتنوعة و متزايدة باستمرار. و هي تشمل مجموعة متنوعة من البيانات، مثل بيانات السجل والبيانات التجريبية و البيانات الاجتماعية. ويمكن أن تكون هذه البيانات موجودة في شكل رقمي أو غير رقمي.

لماذا البيانات الضخمة مهمة؟

ببساطه لأنها توفر رؤى لا يمكن الوصول إليها من خلال البيانات التقليدية. يمكن استخدام هذه البيانات لفهم السلوك البشري واتجاهات السوق وتحسين العمليات التجارية. كما يمكن استخدامها لإنشاء منتجات وخدمات جديدة.

التطبيقات الرئيسية للبيانات الضخمة

تُستخدم هذه البيانات في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك:

  • التسويق: يمكن استخدامها لفهم سلوك العملاء وإنشاء عروض مستهدفة.
  • التصنيع: يمكن ايضا استخدام هذه البيانات لتحسين عمليات التصنيع وزيادة الإنتاجية.
  • الرعاية الصحية: يمكن استخدامها ايضا لتحسين تشخيص الأمراض ورعاية المرضى.
  • الحكومة: كذلك يمكن استخدام هذه البيانات لتحسين الخدمات الحكومية واتخاذ قرارات أفضل.

الذكاء الاصطناعي و البيانات الضخمة

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تحليل البيانات الضخمة. حيث يمكن استخدامه لاكتشاف الأنماط والاتجاهات المخفية في البيانات، مما يوفر رؤى لا يمكن الوصول إليها من خلال الأساليب التقليدية للتحليل.

تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

يتضمن تدريب نماذج ال( AI ) إطعامها بمجموعة بيانات من الأمثلة. تتعلم النماذج من هذه الأمثلة وتطور القدرة على التنبؤ بالنتائج أو تصنيف البيانات.

 التنبؤ بالمبيعات المستقبلية

لنفترض أننا نريد تدريب نموذج للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية لمنتج معين. يمكننا جمع بيانات حول المبيعات السابقة للمنتج، مثل الكمية المباعة والسعر والموسمية. وكذلك يمكننا استخدام هذه البيانات لتدريب نموذج تعلم آلي يمكنه التنبؤ بالمبيعات المستقبلية.

يمكننا استخدام الخوارزمية المستقرة للانحدار الخطي (Linear Regression) لتدريب هذا النموذج. تتعلم هذه الخوارزمية العلاقة بين المتغيرات المستقلة (العوامل التي تؤثر على المبيعات، مثل الكمية المباعة والسعر والموسمية) و المتغير التابع (المبيعات الفعلية).

بعد تدريب النموذج، يمكننا استخدامه للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية للمنتج. يمكننا أن نفعل ذلك عن طريق إطعام النموذج بالبيانات الجديدة للمتغيرات المستقلة.

 تصنيف البريد الإلكتروني

بمعني أننا نريد مثلا تدريب نموذج لتصنيف البريد الإلكتروني إلى البريد العشوائي أو البريد الإلكتروني الحقيقي. يمكننا جمع مجموعة بيانات من البريد الإلكتروني، مع علامة لكل بريد منهم يشير إلى ما إذا كان بريدًا عشوائيًا أم بريدًا حقيقيًا. و كذلك يمكننا استخدام هذه البيانات لتدريب نموذج تعلم آلي يمكنه تصنيف البريد الإلكتروني الجديد.

يمكننا استخدام الخوارزمية العشوائية الغابات (Random Forest) لتدريب هذا النموذج. تتعلم هذه الخوارزمية من مجموعة من الأشجار الانحدار. كل شجرة انحدار تتعلم قاعدة بسيطة لتحديد ما إذا كان البريد الإلكتروني بريدًا عشوائيًا أم بريدًا حقيقيًا.

بعد تدريب النموذج، يمكننا استخدامه لتصنيف البريد الإلكتروني الجديد. يمكننا أن نفعل ذلك عن طريق إطعام النموذج بالبريد الإلكتروني الجديد. سيستخدم النموذج ثم مجموعة قواعده لتحديد ما إذا كان البريد الإلكتروني بريدًا عشوائيًا أم بريدًا حقيقيًا.

مستقبل البيانات الضخمة

الحقيقه هي ان البيانات الضخمة هي تقنية ناشئة ذات إمكانات هائلة. من المتوقع أن تستمر أهمية البيانات الضخمة في النمو في السنوات القادمة، حيث تصبح البيانات أكثر سهولة في الوصول إليها وتحليلها.








    هل كانت قراءة مفيدة

    Comments

    اترك تعليقاً

    لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *