استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها و ایجاد مزایای تجاری
با افزایش دستگاه‌ها و منابع مختلف اطلاعات، حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌شود. کلان‌داده شامل داده‌هایی است که از عادات مرور کاربران، انتخاب‌های خرید و تعامل در رسانه‌های اجتماعی (مانند پست‌ها، نظرات و لایک‌ها) به دست می‌آید. علاوه بر این، شامل داده‌های جمع‌آوری‌شده از حسگرهای GPS، دستگاه‌های پوشیدنی، تجهیزات پزشکی، دوربین‌های نظارتی و موارد دیگر نیز می‌شود. یک مطالعه اخیر نشان می‌دهد که تقریباً 2.5 کوینتیلیون بایت داده هر روز تولید می‌شود که نشان‌دهنده بزرگی این هجوم داده‌ها است.
با توجه به این چشم‌انداز فعلی، این سوال مهم مطرح می‌شود: چگونه می‌توانیم به طور مؤثر این حجم عظیم اطلاعات را تجزیه و تحلیل و بینش‌های ارزشمندی را استخراج کنیم؟ پردازش دستی چنین مجموعه داده‌های بزرگی می‌تواند بسیار زمان‌بر و پرهزینه باشد. با این حال، استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI) و مدل‌های یادگیری ماشین (ML) می‌تواند این فرآیند را به طور قابل توجهی تسریع و ساده کند. در این مقاله، ما عمیق‌تر به این موضوع خواهیم پرداخت تا درک بهتری از پیامدهای آن به دست آوریم.
مزایای الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تحلیل کلان‌داده مزایای متعددی را به همراه دارد، از جمله:
دقت بهبود یافته در پردازش داده‌ها
الگوریتم‌های هوش مصنوعی وظایف پردازش داده‌ها را خودکار می‌کنند و خطاهای انسانی را کاهش می‌دهند. آنها می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت و با دقت مدیریت کنند و شما را قادر می‌سازند تا مجموعه داده‌های پیچیده را در زمان بسیار کوتاه‌تری تجزیه و تحلیل کنید.
شناسایی سریع‌تر الگوها
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند روابط و همبستگی‌های پنهانی را که ممکن است از طریق روش‌های سنتی تجزیه و تحلیل آشکار نباشند، کشف کنند. با تشخیص این الگوها، می‌توانید تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید و مداخلات هدفمندی را برای رسیدگی به چالش‌های خاص توسعه دهید.
تخصیص منابع کارآمدتر
الگوریتم‌های هوش مصنوعی از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی دقیق رویدادها یا نتایج آینده استفاده می‌کنند. با استفاده از تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، می‌توانید تخصیص منابع را بهینه کنید، وظایف پروژه را اولویت‌بندی کنید و خطرات احتمالی را به طور مؤثرتری کاهش دهید.
تشخیص خودکار ناهنجاری
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مؤثر ناهنجاری‌ها یا داده‌های پرت را در مجموعه داده‌ها شناسایی کنند. این به شما امکان می‌دهد تا به سرعت به انحرافات رسیدگی کرده و داده‌ها را در قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل کارآمد و بدون خطا آماده کنید.
تجزیه و تحلیل داده‌های بلادرنگ
الگوریتم‌های هوش مصنوعی پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌کنند و بینش‌های ارزشمندی را همزمان با تولید داده‌ها ارائه می‌دهند. این امر نیاز به انتظار برای تکمیل پردازش داده‌ها قبل از استخراج بینش‌ها را از بین می‌برد و امکان تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری فوری را بر اساس به‌روزترین اطلاعات فراهم می‌کند.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در تحلیل داده‌ها
سه الگوریتم قابل توجه در تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند: تحلیل رگرسیون، الگوریتم‌های خوشه‌بندی و پردازش زبان طبیعی (NLP).
۱- الگوریتم‌های تحلیل رگرسیون برای مدل‌سازی پیش‌بینی
تکنیک‌های سنتی تحلیل رگرسیون برای ایجاد روابط بین متغیرهای مستقل و وابسته به فرمول‌های ریاضی صریح متکی هستند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با ترکیب تکنیک‌های یادگیری ماشین برای یادگیری و شناسایی خودکار الگوهای پیچیده در داده‌ها، تحلیل رگرسیون را بهبود می‌بخشند.
محبوب‌ترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در تحلیل رگرسیون عبارتند از:
- رگرسیون بردار پشتیبان (SVR). این الگوریتم از یک تابع هسته برای نگاشت متغیرهای ورودی به یک فضای با ابعاد بالاتر استفاده می‌کند، که در آن یک ابرصفحه ساخته می‌شود تا به بهترین شکل با نقاط داده مطابقت داشته باشد. SVR می‌تواند مسائل رگرسیون خطی و غیرخطی را مدیریت کند و آن را برای طیف وسیعی از کاربردها مناسب می‌سازد.
- جنگل تصادفی (RF). این الگوریتم چندین درخت تصمیم‌گیری را برای ایجاد یک مدل گروهی ترکیب می‌کند. هر درخت تصمیم‌گیری بر روی یک زیرمجموعه تصادفی از داده‌ها ساخته می‌شود و پیش‌بینی نهایی با تجمیع پیش‌بینی‌های درختان منفرد انجام می‌شود. RF در برابر داده‌های پرت مقاوم است و می‌تواند مجموعه داده‌های با ابعاد بالا را مدیریت کند، که آن را به ابزاری قدرتمند برای تحلیل رگرسیون تبدیل می‌کند.
- شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و شبکه‌های حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM). این الگوریتم‌ها می‌توانند با استفاده از لایه‌های چندگانه نورون‌های به هم پیوسته، روابط غیرخطی پیچیده درون داده‌ها را ثبت کنند. مدل‌های یادگیری عمیق عملکرد چشمگیری را در وظایف مختلف رگرسیون، به ویژه هنگام برخورد با داده‌های پیچیده و بدون ساختار، نشان داده‌اند.
۲- الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای تقسیم‌بندی داده‌ها
الگوریتم‌های خوشه‌بندی، نقاط داده مشابه را بر اساس ویژگی‌هایشان گروه‌بندی می‌کنند. در تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌های خوشه‌بندی هوش مصنوعی می‌توانند جوامعی با نیازهای مشابه را شناسایی کنند، ذینفعان را بر اساس عوامل اجتماعی-اقتصادی تقسیم‌بندی کنند یا داده‌ها را برای کمپین‌های هدفمند به دسته‌های متمایز طبقه‌بندی کنند.
رایج‌ترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی هوش مصنوعی عبارتند از:
- خوشه‌بندی K-means. این الگوریتم با به حداقل رساندن مجموع مربعات فواصل بین نقاط داده و مراکز خوشه‌های آنها، داده‌ها را به K خوشه متمایز تقسیم می‌کند. K-means اغلب در حوزه‌های مختلف مانند تقسیم‌بندی مشتری، پردازش تصویر و تشخیص الگو استفاده می‌شود. این الگوریتم برای خوشه‌های کروی و کاملاً جدا از هم مؤثر است.
- خوشه‌بندی سلسله مراتبی. این الگوریتم یک ساختار درخت‌مانند به نام دندروگرام ایجاد می‌کند و نقاط داده را بر اساس شباهت‌ها یا تفاوت‌های آنها گروه‌بندی می‌کند. این فرآیند شامل ادغام یا تقسیم مکرر خوشه‌ها تا زمانی که ساختار مطلوب تشکیل شود، می‌باشد. خوشه‌بندی سلسله مراتبی در زمینه‌های مختلفی مانند مطالعه روابط ژنتیکی، تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تقسیم تصاویر به بخش‌های معنادار اعمال می‌شود.
- DBSCAN (خوشه‌بندی مکانی مبتنی بر چگالی برنامه‌ها با نویز). این روش نقاط داده را بر اساس چگالی و نزدیکی آنها گروه‌بندی می‌کند. این روش خوشه‌ها را به عنوان مناطقی با چگالی بالا که توسط مناطقی با چگالی کم از هم جدا شده‌اند، تعریف می‌کند. DBSCAN در شناسایی خوشه‌هایی با اشکال دلخواه مؤثر است و می‌تواند داده‌های پرت را به عنوان نویز کشف کند. از این روش در تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی، تشخیص ناهنجاری و پردازش تصویر استفاده می‌شود.
۳- پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه و تحلیل متن
NLP زبان گفتاری و نوشتاری را برای استخراج اطلاعات معنادار تجزیه و تحلیل می‌کند. این ممکن است شامل تجزیه و تحلیل تیکت‌های پشتیبانی، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، فایل‌های متنی و ویدیویی و سایر اشکال محتوای متنی و چندرسانه‌ای باشد. الگوریتم‌های NLP الگوهای گفتاری، احساسات، موجودیت‌های نامگذاری شده و موضوعات مکالمه را از این منابع شناسایی می‌کنند. این امر شما را قادر می‌سازد تا درک عمیق‌تری از بازخورد مشتری، روند بازار، ترجیحات کاربر و موارد دیگر به دست آورید.
در اینجا برخی از الگوریتم‌های NLP مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل متن آورده شده است:
- توکن‌سازی: این روش، یک متن را به واحدهای کوچک‌تر (توکن‌ها) مانند کلمات، هجاها یا کاراکترها تجزیه می‌کند. این روش، مبنایی برای سایر الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) است.
- تشخیص موجودیت‌های نامگذاری‌شده (NER). این روش، موجودیت‌های نامگذاری‌شده را در یک متن، مانند نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها، تاریخ‌ها و غیره، طبقه‌بندی می‌کند.
- تحلیل احساسات. این روش، احساسات یا عواطف بیان‌شده در یک متن را تعیین می‌کند، چه مثبت، چه منفی یا خنثی. این روش برای درک بازخورد مشتری، احساسات رسانه‌های اجتماعی یا افکار عمومی مفید است.
- مدل‌سازی موضوع. این روش، مضامین اصلی موجود در مجموعه‌ای از اسناد را آشکار می‌کند. این روش برای دسته‌بندی اسناد، تحلیل روند و توصیه محتوا مفید است.
- طبقه‌بندی متن. این روش، برچسب‌ها را بر اساس محتوای یک متن به آن اختصاص می‌دهد. این روش برای تشخیص هرزنامه، طبقه‌بندی احساسات، دسته‌بندی اخبار و تحلیل نظرات مشتریان استفاده می‌شود.
- جاسازی کلمات. این روش، کلمات یا عبارات را به نمایش‌های عددی تبدیل می‌کند و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا معنای معنایی کلمات را درک کنند. برای مثال، مدل‌های جاسازی کلمه Word2Vec و GloVe روابط زمینه‌ای بین کلمات را ثبت می‌کنند و الگوریتم‌ها را قادر می‌سازند تا وظایفی مانند تشخیص شباهت کلمات، خوشه‌بندی اسناد و تولید متن را انجام دهند.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی در عمل: نمونه‌های موفق از شرکت‌های شناخته‌شده جهانی
الگوریتم‌های هوش مصنوعی مدت‌هاست که توسط شرکت‌ها برای تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها و ایجاد استراتژی‌های مؤثر بازاریابی و فروش مورد استفاده قرار می‌گیرند. در اینجا چند نمونه از شرکت‌های شناخته‌شده جهانی که با موفقیت هوش مصنوعی را در گردش کار خود گنجانده‌اند، آورده شده است.
آمازون
آمازون از هوش مصنوعی برای توسعه یک سیستم توصیه دقیق و پیشنهاد محصولات بر اساس ترجیحات مشتری استفاده می‌کند. در اینجا داده‌هایی که آمازون تجزیه و تحلیل می‌کند، آمده است:
- سابقه خرید
- محصولات مشاهده شده و اضافه شده به سبد خرید یا لیست علاقه‌مندی‌ها
- کلمات کلیدی مورد استفاده برای جستجو در پلتفرم
- رتبه‌بندی و بررسی محصولات
- رفتار خرید مشتریان با ترجیحات مشابه
- روابط بین محصولات
- اطلاعات جمعیت‌شناختی
به لطف توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده، آمازون تجربه کاربری را بهبود می‌بخشد و فروش را بهبود می‌بخشد.
نتفلیکس
نتفلیکس از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل کلان‌داده‌ها و ارائه توصیه‌های محتوای شخصی‌سازی‌شده به کاربران استفاده می‌کند. در اینجا داده‌هایی که تجزیه و تحلیل می‌شوند آمده است:
- الگوهای تماشا
- زمان جستجو
- پاسخ به نمایش‌ها و فیلم‌ها
- دستگاه‌های مورد استفاده برای تماشا
- زمان‌های مکث و از سرگیری
- نمایش‌های تکمیل شده و نمایش‌های باقی مانده
- رتبه‌بندی‌ها و لایک‌های مثبت/منفی
- رفتار اسکرول
بینش‌های دریافتی به نتفلیکس اجازه می‌دهد تا محتوای شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد و تعامل کاربر را در پلتفرم افزایش دهد.
اسپاتیفای
اسپاتیفای از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های کاربر و تولید لیست‌های پخش منتخب استفاده می‌کند. به عنوان مثال، لیست پخش «Discover Weekly» نمونه بارزی از استفاده از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی محتوا است.
اینجا داده‌هایی است که اسپاتیفای تجزیه و تحلیل می‌کند:
- سابقه گوش دادن کاربر
- عادات گوش دادن کاربران با سلیقه موسیقی مشابه
- لایک‌ها، رد کردن‌ها، ذخیره‌ها و اضافه کردن لیست پخش
- ترجیحات ژانر و حال و هوا
- روندهای جهانی گوش دادن
- انتشار موسیقی جدید
به لطف هوش مصنوعی، اسپاتیفای سلیقه کاربران را بهتر درک می‌کند و محتوای دقیقی را که کاربران می‌خواهند ارائه می‌دهد.
فیسبوک
تحلیل داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در فیسبوک با هدف تعدیل محتوا، هدف‌گیری تبلیغات و بهبود تجربه مشتری انجام می‌شود. در اینجا داده‌هایی که تجزیه و تحلیل می‌شوند را مشاهده می‌کنید:
- اطلاعات جمعیتی، علایق و روابط ذکر شده در پروفایل کاربر
- پست‌ها، عکس‌ها، ویدیوها و مقالات به اشتراک گذاشته شده در پلتفرم
- لایک‌ها، نظرات، اشتراک‌گذاری‌ها و واکنش‌ها
- ارتباطات اجتماعی
- تعامل با تبلیغات
لازم به ذکر است که تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی فیسبوک با ملاحظات حریم خصوصی و امنیتی و با پیروی از دستورالعمل‌های قانونی و اخلاقی انجام می‌شود.
تسلا
فناوری رانندگی خودکار تسلا به شدت برای تجزیه و تحلیل کسب و کار به هوش مصنوعی متکی است. این فناوری داده‌های زیر را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کند:
- داده‌های دوربین‌ها، رادارها و حسگرهای اولتراسونیک
- داده‌های GPS و نقشه‌برداری
- الگوهای رانندگی، شرایط جاده و خطرات احتمالی
- رفتار راننده (فرمان، ترمز، شتاب و غیره)
- داده‌های مربوط به تصادف و نزدیک شدن به تصادف
به لطف بینش‌های دریافتی، تسلا قابلیت‌های رانندگی خودکار خود را بهبود می‌بخشد و ایمنی را افزایش می‌دهد.
نمونه‌های نه چندان موفق از استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
الگوریتم‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها باید تحت راهنمایی تحلیلگران داده باتجربه و متخصصان یادگیری ماشینی استفاده شوند. در غیر این صورت، شما در معرض خطر مواجهه با موقعیت‌هایی هستید که می‌تواند به کسب و کار شما آسیب زیادی برساند و به اعتبار شما آسیب برساند.
در زیر نمونه‌هایی از استفاده نادرست از هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها و درس‌های آموخته شده از آن را ارائه می‌دهیم.
پروژه درمان بیماران ذات‌الریه در دانشگاه کلمبیا
پروژه مراقبت‌های بهداشتی این دانشگاه با هدف کاهش هزینه‌ها در درمان ذات‌الریه با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی انجام شد. الگوریتم هوشمند، سوابق بیمار را برای تعیین خطر مرگ تجزیه و تحلیل کرد و تنظیمات درمانی مناسب را توصیه کرد. با این حال، یک نقص مهم به وجود آمد: عدم وجود موارد مرگ ناشی از آسم در داده‌ها، الگوریتم را به سمت دست کم گرفتن خطر آسم در طول ذات‌الریه سوق داد و در نتیجه توصیه‌های نادرستی برای بیماران مبتلا به آسم ارائه داد.
درس آموخته شده: آماده‌سازی داده‌ها یک گام حیاتی در فرآیند یادگیری ماشینی است. باید اطمینان حاصل شود که مجموعه داده‌ها برای الگوریتم‌های آموزشی مناسب هستند و ممکن است شامل جمع‌آوری و تمیز کردن داده‌ها برای رفع هرگونه نقص یا سوگیری باشد.
ابزار استخدام هوش مصنوعی آمازون
در سال ۲۰۱۸، آمازون یک ابزار استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی برای خودکارسازی غربالگری و انتخاب متقاضیان شغل توسعه داد. با این حال، این سیستم به دلیل آموزش روی رزومه‌های مردانه، نسبت به کاندیداهای زن تعصب نشان می‌داد. آمازون با درک رفتار مغرضانه دستیار هوش مصنوعی خود، این ابزار را کنار گذاشت و پردازش دستی رزومه‌های کاندیداها را انتخاب کرد تا اطمینان حاصل شود که شیوه‌های استخدام آنها عینی و بدون تعصب است.
درس آموخته شده: اهمیت گردآوری دقیق داده‌های آموزشی و پرداختن به تعصب در مدل‌های هوش مصنوعی را نمی‌توان بیش از حد ارزیابی کرد. برای ایجاد یک الگوریتم تحلیل داده قابل اعتماد، باید مدل یادگیری ماشین خود را روی داده‌ها و موقعیت‌های مختلف خاص کسب و کار خود آموزش دهید.
سیستم ردیابی توپ باشگاه فوتبال اینورنس کالدونیای تیستل
در اکتبر ۲۰۲۰، باشگاه فوتبال اینورنس کالدونیای تیستل سیستم دوربین خودکار خود را با فناوری ردیابی توپ داخلی مبتنی بر هوش مصنوعی معرفی کرد. با این حال، در طول مسابقه مقابل آیر یونایتد اف سی، اپراتور دوربین هوش مصنوعی برای تمایز توپ از سر طاس کمک داور دچار مشکل شد. به طور مکرر به جای توپ، سر را نشان می‌داد، به خصوص در مناطق مبهم یا سایه‌دار ورزشگاه.
درس آموخته شده: مدل‌های هوش مصنوعی باید قبل از کار با داده‌های دنیای واقعی با دقت آزمایش شوند. آزمایش آنها در موقعیت‌های غیر استاندارد و داده‌های غیرمعمول برای جلوگیری از سردرگمی در موارد تجاری واقعی بسیار مهم است.
با الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، بیشترین بهره را از داده‌های خود ببرید
داشتن مهارت استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در دنیای امروز ضروری شده است. با پیشرفت مداوم قابلیت‌های هوش مصنوعی، وظایف با دقت و صحت بیشتری انجام می‌شوند. این امر، کسب‌وکارها را تشویق می‌کند تا هوش مصنوعی را در گردش‌های کاری مختلف، از جمله تجزیه و تحلیل کلان‌داده و مدل‌سازی پیش‌بینی، بگنجانند.
اگر می‌خواهید در یک محیط کسب‌وکار که به سرعت در حال تحول است، رقابتی بمانید، اکنون زمان آن رسیده است که از قدرت هوش مصنوعی در مسیر پردازش داده‌های خود استفاده کنید. در صورت نیاز به کمک تحلیلگران کسب‌وکار باتجربه و مهندسان یادگیری ماشین، در تماس با ما تردید نکنید.
امیدواریم از این پست لذت برده باشید
برای مطالب بیشتر از وب سایت ما از جمله مطالعات موردی اضافی، اخبار و رویدادها، و نکات و ترفندهایی برای ارتقای تجزیه و تحلیل بصری خود، از وب سایت ما دیدن کنید.
رسانه های اجتماعی ما را برای به روز رسانی نرم افزارهای، BI و AI دنبال کنید.
تیم ویستا با بیش از 10 سال تجربه ترکیبی در توسعه نرم افزار سفارشی، BI، و راه حل های داده، می تواند به شما کمک کند تا از تجزیه و تحلیل داده ها برای رفع نیازهای سازمان خود استفاده کنید.
چه با معماران، مالکان ساخت و ساز، پیمانکاران عمومی، مهندسان، نهادهای دولتی یا ارائه دهندگان خدمات، ما می توانیم یک راه حل سفارشی طراحی کنیم که برای سازمان شما ساخته شده است.
ما تجربه ایجاد صورت‌های درآمد و ترازنامه برای تجزیه و تحلیل مالی، گزارش‌های هزینه‌یابی شغل و بسیاری از راه‌حل‌های نرم‌افزاری دیگر برای مدیریت پروژه، فروش و تدارکات را داریم
سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید
.
برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید
برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید
برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید
Youtube Chanel :VISTA Data Mining 
Aparat Chanel: VISTA Data Mining 
Instagram Chanel: VISTA Data Mining 
Telegram Chanel: VISTA Data Mining 
Linkedin Chanel: VISTA Company 
