تحليل البيانات الحقيقية ودور الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في التنبؤ عن مستقبلها

سعيد بن محمد الراشدي – باحث دكتوراة في علوم الحاسب الآلي وتقنية المعلومات

علم البيانات من العلوم التي أصبح لها دور كبير في التنبؤ لما يمكنه الحدوث إيجاباً أو سلباً؛ إذ تعد البيانات الحقيقية من الوسائل المعينة على تحسين وتجويد متطلبات واحتياجات المستقبل؛ وذلك من طريق معرفة مسار البيانات في فترة زمنية معينة مما يجعل تراكم البيانات وتكرارها قابل لحدوث التنبؤ عن المستقبل في أي قطاع (عام / خاص). 

إن التطور الحاصل في الذكاء الاصطناعي له اعتماد كبير على البيانات؛ وذلك لبناء جسر بيانات فعال ومتواصل لجميع العمليات والإجراءات التي أصبحت الحلقة الأكثر شمولاً. ومما لا شك فيه أن هنالك فوائد وإيجابيات كثيرة لوجود البيانات الحقيقية في عملية تحسين وتطوير وتجويد المتطلبات والاحتياجات الحياتية؛ وذلك عبر تعلم الآلة والتعمق في تحليل البيانات باستخدام الخوارزميات الرياضية المختلفة التي تعد أحد مكونات الذكاء الاصطناعي المرتبط بالبيانات، الذي يسهم بشكل كبير في التفاعل مع البشر وتنفيذ العديد من السلوكيات والعادات التي يقومون بها في حياتهم.

يوضح الشكل العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، إذ يعد تعلم الآلة أحد العناصر الأساسية المرتبطة بحلقة الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تضم مجموعة من التقنيات والأدوات والعناصر المترابطة مع بعضها بعضا.

إن تحليل العوامل التي تؤثر على تحسين وتطوير الأداء من طريق معرفة الاحتياجات والتوجهات المستقبلية، وذلك بإيجاد التنبؤ prediction باستخدام تقنية التنقيب عن البيانات data mining عبر توفير كم كبير من البيانات التراكمية. وتستخدم تقنية التعلم من طريق الآلة machine learning تحليل الخوارزميات وتصنيفها ومعرفة أفضلها بناءً على تقنية استخراج البيانات التي منها يمكن أن يوفر نتائج حقيقية؛ لأنها قائمة على بيانات حقيقية مقدمة من أجل دعم صانعي القرار واتخاذ الإجراء المناسب والصحيح الذي يحقق الهدف والمصلحة لجميع من هم في دائرة هذه البيانات. 

وتعمل العديد من تطبيقات التعلم الآلي في تحليل البيانات عندما نريد التعامل مع الكم الهائل من البيانات للحصول على النتائج التنبؤية التي تساعد في الحصول على رؤية جديدة للقرار والاحتياجات المستقبلية والفهم في كيفية استخدام الخوارزميات وسلسلة العمليات الحسابية في استخراج البيانات للحصول على المخرجات التنبؤية. وعادة ما يستخدم ذلك في شبكات التواصل الاجتماعي وبعض المؤسسات والجهات الخدمية والشركات الكبيرة التي تستخدم البيانات معياراً للتطوير والتحسين.