تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي يشهد نموًا ملحوظًا مدعومًا برؤية المملكة 2030 واهتمامها بتعزيز الابتكار وتطوير التقنيات الحديثة، وتقدم العديد من الشركات والمؤسسات أدوات ذكاء اصطناعي متنوعة تلبي احتياجات مختلف القطاعات والمجالات.

يعد تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي ثورة استخراج معرفة، وبمعنى أكثر تفصيلًا إن المطلوب من عملية تحليل البيانات هو فحصها وتدقيقها وتنظيمها وتحويلها وتخزينها ونمذجتها لاستخراج معلومة مفيدة قابلة للتنفيذ واتخاذ قرار، وتقنيات الذكاء الاصطناعي توفر إمكانيات عالية الدقة تقوم بهذه العملية بقدرات أكبر من البشر.

تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي

ليكون الأمر أكثر موضوعية لا بد من توضيح آلية تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي:

• تنظيف البيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأخطاء والتنسيقات غير المتسقة والقيم الناقصة في مجموعات البيانات الكبيرة.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يمكن استخدام NLP لفهم واستخراج المعلومات من النصوص غير المُهيكلة، مثل المراجعات والتقارير ووسائل التواصل الاجتماعي.
• استخراج الميزات: يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء ميزات جديدة من البيانات الموجودة، مما قد يحسن دقة نماذج التعلم الآلي.
• التعلم الآلي: يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل التصنيف والانحدار والتجميع لبناء نماذج يمكنها التنبؤ بنتائج مستقبلية بناء على بيانات تاريخية.
• التعلم العميق: يمكن استخدام شبكات الأعصاب العميقة للتعلم من مجموعات بيانات معقدة وغير خطية، مثل الصور ومقاطع الفيديو.
• التعلم المعزز: يمكن استخدام تقنيات التعلم المعزز لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على اتخاذ أفضل الإجراءات في بيئات معقدة.
• التحليل الاستكشافي للبيانات: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة محللي البيانات في اكتشاف الأنماط والاتجاهات في البيانات التي قد تكون غير مرئية للعين البشرية.
• التحليل بالتنبؤ: يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باتجاهات المستقبل واتخاذ قرارات استباقية.
• التفسير القابل للتفسير: يمكن لبعض تقنيات الذكاء الاصطناعي شرح كيفية توصلها إلى تنبؤات أو قرارات معينة، مما يجعلها أكثر قابلية للفهم والقبول من قبل البشر.
• إنشاء التقارير: يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تقارير تلقائية تلخص نتائج تحليل البيانات.
• التصور: يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء رسومات ومخططات تفاعلية تسهل فهم البيانات.
• روبوتات المحادثة: يمكن استخدام روبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للإجابة على أسئلة حول البيانات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.
• الحماية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل ثغرات الهجوم السيبراني بالذكاء الاصطناعي.

اختيار أداة الذكاء الاصطناعي

تتنوع أدوات الذكاء الاصطناعي، وهذا التنوع يفيد في تقديم حلول ذكية تناسب احتياجات مختلفة من حيث الحجم والتعقيد ونطاق الاستخدام، بدءًا من الشركات الكبرى ووصولًا إلى الشركات الصغيرة والمتوسطة والأفراد، ولكي يتم وقع الاختيار المناسب على أداة تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي، لابد من مراعاة مجموعة من العوامل:

1. تحديد احتياجاتك وأهدافك

• ما هي المشكلة التي تحاول حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
• ما هي المجالات أو العمليات التي تريد أتمتتها أو تحسينها؟
• ما هي الميزانية المُخصصة لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي؟
• ما هي المهارات والخبرات المتاحة لديك لاستخدام هذه الأدوات؟

2. البحث عن الأدوات المتاحة

• حمل تطبيق تكسا واستكشف المواقع الإلكترونية والمنصات المتخصصة في أدوات الذكاء الاصطناعي داخل المملكة.
• اطلع على قوائم أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي في المملكة.
• اقرأ مراجعات المستخدمين وتقييمات الخبراء حول مختلف الأدوات.
• حضر العروض التوضيحية والمؤتمرات المتعلقة بتقنيات الذكاء الاصطناعي.

3. تقييم ميزات كل أداة

• هل تلبي الأداة احتياجاتك وأهدافك المحددة؟
• ما هي الميزات والوظائف التي توفرها الأداة؟
• ما هي سهولة استخدام الأداة وواجهة المستخدم؟
• ما هي جودة مخرجات الأداة ودقتها؟
• ما هي مستويات الأمان والخصوصية التي توفرها الأداة؟

4. تجربة الأدوات المختارة

• استفد من الإصدارات المجانية أو التجارب المقدمة من بعض الأدوات.
• قارن بين أداء مختلف الأدوات على مجموعات بيانات مشابهة.
• قيّم سهولة دمج الأداة مع أنظمتك وبرامجك الحالية.
• احصل على تقييم خبراء مختصين في مجال الذكاء الاصطناعي.

5. اختيار الأداة المناسبة

• بعد تقييم جميع العوامل، اختر الأداة التي تلبي احتياجاتك وتحقق أهدافك بأفضل شكل.
• تأكد من حصولك على الدعم والتدريب الكافيين لاستخدام الأداة بشكل فعّال.
• واكب التطورات والتحديثات الجديدة في مجال أدوات الذكاء الاصطناعي.

لكي تتمكن من اختيار أداة دقيقة لـ تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي، وتناسب احتياجاتك: حمّل تطبيق تكسا teksa

 تكسا لأجهزة الأندرويد.

 تكسا لأجهزة آبل.