نقش “کلان داده ها” در توسعه هوش مصنوعی | 5 نکته مهم

داده‌های بزرگ و AI چه رابطه‌ای با یکدیگر دارند؟ برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی ما الزاما باید از داده‌های بزرگ استفاده کنیم؟ این سوالات را می‌توان از جمله پرسش‌های رایجی در نظر گرفت که افراد هنگام توسعه هوش مصنوعی یا یادگیری هوش مصنوعی با آن مواجه می‌شوند. حجم بالا و سرعت تولید زیاد داده‌های بزرگ توانسته آنها را به یک انتخاب عالی برای آموزش یا Train مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل کند. در مقایسه با داده‌های سنتی، Big Data می‌تواند مزایای زیادی را در خود جای داده باشد. اینترنت اشیا، سیستم‌های مالی و شبکه‌های اجتماعی یک محل پر اهمیت برای تولید این داده‌ها به حساب می‌آیند.

• داده‌های بزرگ و AI همچون یک مکمل برای یکدیگر عمل می‌کنند.
• صحت، تنوع و سرعت داده بزرگ در این زمینه اهمیت زیادی دارد.
• هنگام استفاده از داده‌های بزرگ و AI شما باید به شرایط پروژه دقت کنید.
• استفاده از وب سرویس‌ها بهترین راهکار جمع آوری داده‌های بزرگ به حساب می‌آید.
• بسته به نیازها و شرایط پروژه، افراد باید بهترین راهکار پردازش اطلاعات را به کار گیرند.

تفاوت داده‌های بزرگ و داده‌های سنتی

برای شروع بررسی داده‌های بزرگ و AI، ما باید تفاوت آن با داده‌ها و اطلاعات سنتی را درک کنیم. داده‌ها یا اطلاعات سنتی معمولا ساختاریافته هستند. آنها در یک پایگاه داده رابطه‌ای کلاسیک ذخیره شده و در موقعیت‌های مختلف به کار می‌روند. طبیعتا پردازش این اطلاعات و جستجو میان آنها کار راحتی به حساب می‌آید! افراد برای پردازش این داده‌ها نیازی به استفاده از سیستم‌های خبره پیچیده نخواهند داشت و با استفاده از زبان‌هایی همچون SQL هم می‌توانند این فرآیند را دنبال کنند.

این در حالی است که داده‌های بزرگ شامل اطلاعات ساختار یافته، نیمه‌ساختار یافته و غیرساختار یافته هستند. پردازش داده‌های بزرگ کار دشواری بوده و به دانش فنی عمیقی در زمینه هوش مصنوعی و اینترنت نیاز دارد. به خاطر داشته باشید که دسته بندی و پردازش اصولی اطلاعات در داده‌های بزرگ هم اهمیت زیادی دارد. اگر شما به این فاکتورها دقت نکنید، نمی‌توانید به راحتی مدل خود را توسعه دهید.

ویژگی‌های کلیدی داده‌های بزرگ

یک سری ویژگی‌های کلیدی هم وجود دارند که روند استفاده از داده‌های بزرگ و AI را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. در لیست زیر می‌توانید چند مورد از این ویژگی‌های کلیدی را مشاهده کنید.

• حجم: حجم داده‌های بزرگ خیلی زیاد بوده و برای پردازش یا ذخیره سازی آنها ما به سیستمی فراتر از سیستم‌های سنتی یا کلاسیک نیاز داریم.
• سرعت: داده‌های بزرگ با سرعت زیادی تولید شده و در اختیار سایر افراد قرار می‌گیرند. حسگرهای IOT و شبکه‌های اجتماعی بهترین راه تولید آنها به حساب می‌آیند.
• تنوع: می‌توان داده‌های بزرگ را در قالب صوت، متن یا فیلم تهیه نمود.
• صحت: داده‌های بزرگ نمی‌توانند به راحتی صحت سنجی شوند! بررسی کیفیت و دقت داده‌ها در این زمینه اهمیت زیادی دارد. داده‌های نادرست نتایج اشتباهی را در اختیار شما قرار می‌دهند.
• ارزش: تحلیل داده‌های بزرگ باید بر اساس ارزش تجاری یا علمی آن صورت گیرد. همه چیز به پروژه‌ای بستگی دارد که شما در حال کار روی آن هستید.

به خاطر داشته باشید که این مورد از داده‌های بزرگ و AI می‌توانند روند توسعه مدل‌های مختلف را تحت تاثیر خود قرار دهند. طبیعتا اگر شما به این ویژگی‌ها دقت نداشته باشید، نمی‌توانید یک مدل حرفه‌ای و پر کاربرد را توسعه دهید.

روش‌های جمع‌آوری و پردازش داده‌های حجیم

جهت استفاده از داده‌های بزرگ و AI، شما باید دو فاکتور مهم را در نظر بگیرید: جمع آوری و پردازش اطلاعات! هر دو این فاکتورها از مراحل مختلفی تشکیل شده‌اند و چالش‌های متنوعی را سر راه شما قرار می‌دهند. به صورت کلی، جمع آوری اطلاعات را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های متنوعی انجام داد. مثلا برخی از افراد به سراغ APIهای آزاد و وب سرویس‌های اینترنتی می‌روند. برخی از افراد ترجیح می‌دهند تا داده‌های حسگرها و دستگاه‌های IoT را مورد بررسی قرار دهند. همه چیز به نیازها و شرایط پروژه شما اشاره دارد.

زمانی که روند جمع آوری اطلاعات به اتمام رسید، نوبت به پردازش آنها می‌رسد. با استفاده از مدل‌های توزیع‌شده، کارشناسان توانسته‌اند به راحتی نسبت به پردازش دسته‌ای یا پردازش جریانی اقدام نمایند. البته که در هر کدام از این روش‌ها، یک الگوریتم و مدل هوش مصنوعی ویژه مورد استفاده قرار می‌گیرد.

چالش‌های مدیریت داده‌های بزرگ

یک سری چالش‌های بزرگ هم وجود دارند که روند مدیریت Big Data را تحت تاثیر خود قرار می‌دهند. اولین دسته بندی از مهم‌ترین چالش‌های مطرح شده در این زمینه به چالش‌های مدیریتی اشاره دارد. به خاطر داشته باشید که حفظ امنیت و حریم خصوصی داده‌ها اصلا کار راحتی به حساب نمی‌آید! مخصوصا با وضعیت فعلی جامعه امروزی ما که خیلی از مدل‌های هوش مصنوعی تحت حمله‌های شدید قرار گرفته‌اند. جدا از این مسئله، یکپارچه سازی داده‌های ناهمگون از منابع مختلف هم یک مسئله پیچیده و دشوار است. پس کارشناسان باید به این مباحث توجه کنند تا بتوانند به درستی نسبت به پردازش اطلاعات بزرگ اقدام نمایند.

جدا از این مسئله، سیاست‌های سازمانی همواره روی استفاده از داده‌های بزرگ تاثیر می‌گذارند. طبیعتا راه اندازی یک مدل هوش مصنوعی برای پردازش همه اطلاعات یک شرکت کار راحتی به حساب نمی‌آید. حتی اگر این فرآیند ساده باشد هم مدیران اجازه چنین کاری را نمی‌دهند! آنها باید از اطلاعات خود و مشتریانشان محافظت نمایند و همین مسئله هم باعث شده تا خیلی از کاربران نتوانند به راحتی نسبت به استفاده از این مدل‌های هوش مصنوعی اقدام کنند.

تأثیر داده‌های بزرگ بر یادگیری ماشین

زمانی که حرف از داده‌های بزرگ و AI زده می‌شود، خیلی از ما به مدل‌های یادگیری ماشین فکر می‌کنیم. همانطور که می‌دانید، مدل‌های یادگیری ماشین برای آماده شدن به آموزش‌های گسترده‌ای نیاز دارند. آنها باید اطلاعات زیادی را در اختیار بگیرند تا بتوانند تصمیم گیری اصولی و درستی هم داشته باشند. با استفاده از بیگ دیتا، کارشناسان می‌توانند نسبت به طراحی مدل‌های دقیق و بهینه اقدام نمایند. داده‌های بزرگ قابلیت آموزش مدل‌های پیچیده زیادی را در اختیار کاربران قرار می‌دهند. برای توسعه مدل‌های خاصی همچون شبکه‌های عصبی شما الزاما باید به سراغ داده‌های بزرگ و حجیم بروید!

ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ

حتما شما هم از خود می‌پرسید که مهم‌ترین ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ و AI کدام‌اند؟ اصلا ما چگونه می‌توانیم نسبت به آماده سازی و پردازش دقیق این اطلاعات اقدام نماییم؟ همانطور که می‌دانید، کار با داده‌های بزرگ اصلا راحت نیست! یافتن بهترین ابزارهای مطرح شده در این زمینه و به کار گیری آنها، مسئله مهمی به حساب می‌آید که نمی‌توان به راحتی از آن گذشت!

از جمله بهترین ابزارهای تولید شده در این زمینه، باید به ابزارهای سری Apache اشاره نمود. پردازش مقیاس پذیر و مدل‌های توزیع شده به افراد اجازه می‌دهند تا با سرعت بالایی در این زمینه تصمیم گیری نمایند. Apache Hadoop و Apache Spark از جمله مباحثی مهم و کلیدی به حساب می‌آیند که شما باید آن‌ها را به خاطر بسپارید. جدا از این مسئله، اگر شما به استفاده از داده‌های کلان در فضای ابری علاقه مند هستید می‌توانید به سراغ Google BigQuery هم بروید. این ابزار توسعه یافته توسط شرکت گوگل یک انتخاب عالی برای کارشناسان حرفه‌ای و با تجربه دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید.

داده‌های بزرگ و ذخیره‌سازی ابری

نمی‌توان داده‌های بزرگ را مورد بررسی قرار داد و به ذخیره سازی ابری اشاره‌ای نکرد. طی چند سال اخیر، مباحثی همچون ذخیره سازی ابری به مفهومی بزرگ و کلیدی تبدیل شده است. ذخیره سازی ابری به کارشناسان اجازه می‌دهد تا داده‌های بزرگ را به راحتی ذخیره نمایند و بسته به پروژه و نیازهای آن نسبت به پردازش آنها اقدام کنند. به خاطر داشته باشید که کاهش هزینه‌ها و افزایش مقیاس پذیری از جمله کلیدی‌ترین مزایای ذخیره سازی ابری به حساب می‌آید.

البته که همه مدل‌های هوش مصنوعی را نمی‌توان با استفاده از داده‌های ابری آموزش داد. در برخی از پروژه‌ها، به کار گیری فضای ابری می‌تواند چالش‌های گسترده‌ای را سر راه افراد قرار دهد. این مسئله به سیاست‌های حریم خصوصی و امنیتی شرکت یا سازمان بستگی دارد. طبیعتا برخی از گروه‌ها هیچ علاقه‌ای به انتشار یاه لو رفتن اطلاعات خود نشان نمی‌دهند.

کاربردهای داده‌های بزرگ در صنایع مختلف

البته که داده‌های بزرگ و AI کاربردهای زیادی دارند. فرقی ندارد که شما به دنبال توسعه هوش مصنوعی با چه هدفی هستید؛ در هر حال می‌توانید نسبت به استفاده از داده‌های بزرگ اقدام نمایید.

حوزه پزشکی یکی از مهم‌ترین حوزه‌های مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آید. در برخی از پروژه‌ها ما حجم زیادی از داده‌های بیماران را در اختیار داریم. طبیعتا پردازش و به کار گیری این اطلاعات کار راحتی نیست. با استفاده از هوش مصنوعی به راحتی می‌توانیم مشکلات این اطلاعات را رفع کنیم.

در بازارهای مالی هم داده‌های بزرگ و AI اهمیت زیادی دارد. خیلی از کارشناسان و تریدرهای خوش نام فعال با استفاده از مدل‌های جدید هوش مصنوعی می‌توانند به نتایج مطلوبی دسترسی پیدا نمایند. مثلا زمانی که ما به دنبال تقلب در بازارهای مالی می‌گردیم، می‌توانیم به راحتی این سیستم‌های حرفه‌ای را به کار گیریم.

چالش‌های اخلاقی در استفاده از داده‌های بزرگ در AI

یک سری چالش‌های اخلاقی کلیدی هم وجود دارند که هنگام بررسی داده‌های بزرگ و AI شما باید آنها را در نظر داشته باشید. به عنوان مثال، استفاده از داده‌های بزرگ احتمال نقض حریم خصوصی کاربران را به همراه دارد. این فرآیند نه تنها اطلاعات شخصی کاربران را در اختیار یک مدل هوش مصنوعی می‌گذارد بلکه می‌تواند به برخی از آنها آسیب هم وارد کند.

جدا از این مسئله، حین استفاده از داده‌های بزرگ و AI شما باید مراقبت سوگیری و تبعیض باشید. بالاخره مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس داده‌های ورودی شما آموزش داده می‌شوند. طبیعتا اگر اطلاعات ورودی مفید نباشند، احتمال سوگیری و بروز چالش‌های اخلاقی برای مدل هوش مصنوعی چند برابر می‌شود. در نهایت، به خاطر داشته باشید که امکان استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی و اطلاعات بزرگ برای سوءاستفاده هم وجود دارد. پس شما باید بتوانید به درستی امنیت اطلاعات را تامین کنید.

نتیجه گیری

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، داده‌های بزرگ و AI رابطه نزدیکی با یکدیگر دارند. پردازش مقیاس‌پذیر و استفاده از مدل‌های توزیع شده بهترین راهکار موجود برای ایجاد ارتباط میان این مدل‌ها به حساب می‌آید. به خاطر داشته باشید که داده‌های بزرگ چالش‌های اخلاقی زیادی را سر راه کارشناسان و توسعه دهندگان هوش مصنوعی قرار می‌دهند. پس شما باید با در نظر گرفتن این فاکتور نسبت به استفاده از داده‌های بزرگ اقدام نمایید.

اگر شما هم با سوالاتی همچون هوش مصنوعی چیست مواجه شده اید و به دنبال آموزش رایگان هوش مصنوعی هستید، می‌توانید هم اکنون خدمات نیچ کورس های رایگان مجموعه دیتایاد را به کار گیرید. کارشناسان مجموعه دیتایاد آماده تربیت نسل جدید مهندسان و کارشناسان توسعه هوش مصنوعی می‌باشند.

سوالات متداول

داده‌های بزرگ چیست و چگونه با AI استفاده می‌شود؟

داده‌های بزرگ به مجموعه‌ای از اطلاعات حجیم و متنوع گفته می‌شود. برای پردازش این اطلاعات ما به سیستم‌های پیچیده و خبره نیاز داریم. اینجا است که مدل‌های هوش مصنوعی وارد کار می‌شوند. با استفاده از این مدل‌ها، ما می‌توانیم اطلاعات بزرگ و حجیم را برای آموزش به کار گیریم. این مسئله دقت پیش بینی و روند به کار گیری مدل‌های هوش مصنوعی را متحول می‌کند.

چرا داده‌های بزرگ برای یادگیری ماشین اهمیت دارند؟

حتما می‌دانید که آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای خیلی از توسعه دهندگان یک فعالیت دشوار است! کارشناسان همواره باید به دنبال حجم زیاد دیتا بگردند. با استفاده از بیگ دیتا یا داده‌های بزرگ ما می‌توانیم اطلاعات گسترده‌ای را در اختیار مدل هوش مصنوعی خود قرار دهیم.

چه چالش‌هایی در پردازش داده‌های بزرگ وجود دارد؟

البته که چالش‌های زیادی در حوزه داده‌های بزرگ و AI مطرح می‌شود ولی هزینه‌های بالا، نیاز به سخت افزار قوی و حفظ حریم خصوصی از جمله مهم‌ترین چالش‌های مطرح شده در این زمینه به حساب می‌آیند. پردازش سریع داده‌های در جریان می‌تواند فرآیند پیچیده‌ای باشد.

چگونه داده‌های بزرگ در مدل‌های هوش مصنوعی پردازش می‌شوند؟

برای برقراری ارتباط میان داده‌های بزرگ و AI، ما باید چندین مرحله ساده را پشت سر بگذاریم. در اولین مرحله ما باید داده‌ها را از طریق منابع مختلف جمع آوری نماییم. زمانی که اطلاعات مورد نیاز به اندازه کافی تامین شدند، نوبت به پردازش و پاک سازی می‌رسد. پس از آن ما می‌توانیم داده‌ها را در اختیار الگوریتم‌های یادگیری ماشین قرار دهیم. به خاطر داشته باشید که این فرآیند نه تنها زمانبر است، بلکه در برخی از مواقع به منابع سخت افزاری زیادی هم نیاز دارد.