المُقدّمة

نظرًا لأن بيانات الأعمال تزداد تعقيدًا مع مرور كل يوم ، فإن الأساليب المتقدمة لفهمها مطلوبة. اعتمدت طرق تحليل البيانات التقليدية بشكل كبير على العمليات اليدوية والقدرات الحسابية المحدودة. ومع ذلك ، فقد بزغ فجر حقبة جديدة مع ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الأدوات المتقدمة على تسخير قوة التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق لاستخراج رؤى قيمة وأتمتة المهام المتكررة وكشف الأنماط المخفية في مجموعات البيانات الضخمة. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي ، محللي البيانات يمكن الآن معالجة المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر وبدقة أكبر ، مما أحدث ثورة في مجال تحليل البيانات. في هذه المقالة ، سوف نستكشف أفضل 10 أدوات للذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات.

ما هو تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي؟ 

يشير تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيق تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لمعالجة وتفسير واستخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. يستخدم التعلم الآلي والتعلم العميق وتقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لأتمتة التحليل وتحديد الأنماط وعمل تنبؤات أو تصنيفات. يمكّن تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي المؤسسات من استخراج المعلومات القيمة من البيانات الضخمة بشكل أكثر كفاءة ودقة. من خلال الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي ، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور واكتشاف الشذوذ ، يمكن للشركات اكتساب فهم أعمق واتخاذ قرارات قائمة على البيانات وإطلاق العنان للفرص المخفية للنمو والتحسين .. 

كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات؟

باتباع هذه الخطوات ، يمكن لمحللي البيانات الاستفادة من قوة أدوات الذكاء الاصطناعي ، وتمكينهم من اكتساب رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة ودفع الابتكار والنمو:

تحديد الأهداف

حدد بوضوح أهداف مشروع تحليل البيانات الخاص بك. حدد الرؤى أو النتائج المحددة التي تريد تحقيقها من خلال التحليل القائم على الذكاء الاصطناعي.

جمع البيانات وإعدادها

اجمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة وتأكد من أنها نظيفة وجيدة التنظيم ومناسبة للتحليل. قد يشمل ذلك تنظيف البيانات وتحويلها وتطبيعها.

حدد تقنيات الذكاء الاصطناعي

حدد تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأكثر ملاءمة لأهداف التحليل الخاصة بك. ضع في اعتبارك خوارزميات التعلم الآلي ، أو نماذج التعلم العميق ، أو معالجة اللغة الطبيعية ، أو تقنيات رؤية الكمبيوتر بناءً على طبيعة بياناتك ومتطلبات التحليل.

التدريب النموذجي والتقييم

استخدم البيانات المسماة أو التاريخية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. استخدم مقاييس التقييم المناسبة لتقييم أداء النموذج وكرر عملية التدريب إذا لزم الأمر.

استخراج الميزات والهندسة

استخرج الميزات ذات الصلة من البيانات أو هندسة ميزات جديدة لتحسين القدرة التنبؤية للنموذج. قد تتضمن هذه الخطوة تقليل الأبعاد أو تحجيم الميزات أو إنشاء متغيرات جديدة.

نشر النموذج

انشر نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة في بيئة إنتاج حيث يمكنهم تحليل البيانات الجديدة الواردة. تأكد من أن النماذج تتكامل بسلاسة مع البنية التحتية والأنظمة الموجودة لديك.

تفسير النتائج والتحقق منها

تحليل مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي وتفسير النتائج. التحقق من صحة النتائج مقابل معرفة المجال وإجراء الاختبارات الإحصائية أو إجراءات التحقق من الصحة لضمان الدقة والموثوقية.

التواصل وتصور الرؤى

اعرض الرؤى والنتائج بشكل واضح ومفهوم باستخدام تقنيات تصور البيانات. استخدم المخططات والرسوم البيانية ولوحات المعلومات لنقل المعلومات المعقدة بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة.

التحسين والصقل باستمرار

قم بمراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك وتحديثها بانتظام لمراعاة أنماط البيانات المتغيرة ومتطلبات العمل. قم بتضمين التعليقات الواردة من المستخدمين وأصحاب المصلحة لتحسين عملية التحليل.

الاعتبارات الأخلاقية

ضع في اعتبارك الاعتبارات الأخلاقية والتحيزات المحتملة في البيانات أو نماذج الذكاء الاصطناعي. ضمان الخصوصية والإنصاف والشفافية في معالجة البيانات وتحليلها.

يمكن أن تساعدك أدوات تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي هذه في استخلاص رؤى أفضل في مشروعك التالي:

1. رابيدماينر
2. التابلوه لوحة حية
3. تعلم الآلة Microsoft Azure
4. KNIME
5. جوجل السحابية التلقائية
6. PyTorch
7. داتا روبوت
8. Talend
9. H2O.ai
10. تحليلات IBM Watson

رابيدماينر

يحتوي Rapidminer على واجهة مستخدم سهلة الاستخدام مع منشئ إطار عمل السحب والإفلات لتبسيط تحليل البيانات للأفراد ذوي مجموعات المهارات المختلفة. يدعم فرق البيانات طوال دورة التحليلات. يحتوي على ميزات تكامل وتعلم آلي يمكن أن تساعد الشركات في الوصول إلى البيانات وتحميلها وتحليلها. يمكنك تحليل جميع أشكال البيانات ، بما في ذلك النصوص والصور والملفات الصوتية ، باستخدام RapidMiner.

السعر: مجاني مع ميزات محدودة

التابلوه لوحة حية

يوفر Tableau لوحات معلومات ديناميكية وتصورًا سهلاً للبيانات ، مما يجعل استكشاف البيانات وعرضها أمرًا بسيطًا بصريًا. يمكن للمستخدمين استخدام Ask Data ، وهي ميزة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ، لطرح استفسارات بعبارات بسيطة والحصول على ردود رسومية سريعة. يمكن للمستخدمين التعامل مع بياناتهم دون الحاجة إلى الترميز.

التسعير: بدءًا من 12 دولارًا شهريًا. 

تعلم الآلة Microsoft Azure

تعتمد أداة الذكاء الاصطناعي هذه لتحليل البيانات على السحابة وتوفر تنوعًا وقدرة على أنشطة معالجة البيانات بمختلف أنواعها وتعقيدها. وهي مصممة لمساعدة علماء البيانات وخبراء التعلم الآلي على الاستفادة من مهاراتهم الحالية في النمذجة ومعالجة البيانات. يتيح التكامل مع خدمات Azure الإضافية للشركات إنشاء حلول ذكاء اصطناعي شاملة تلبي متطلبات عمل محددة. 

السعر: مجاني مع ميزات محدودة. 9.99 دولارًا شهريًا لجميع الميزات.

KNIME

KNIME هو حل مفتوح المصدر يوفر مجموعة أدوات كاملة لتحليل البيانات ، بما في ذلك تخطيط السجلات ، وتوجيه الجهاز ، والتصور ، ويوفر مجموعة متنوعة من متطلبات علوم البيانات مع مجموعة كاملة من الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التعلم الآلي ، والنمذجة التنبؤية و ETL وأتمتة جداول البيانات. 

التسعير: نسخة تجريبية مجانية. اتصل للحصول على إصدارات أعلى.

جوجل السحابية التلقائية

يحتوي Google Cloud AutoML على العديد من المكونات التي تسمح لك بتطوير نماذج ML بطريقة منظمة ويمكن الوصول إليها. يمكن للمستخدمين إنشاء نماذج فريدة للتعلم الآلي باستخدام هذه الواجهة سهلة الاستخدام دون الحاجة إلى خبرة تشفير كبيرة. من المفيد للشركات التي ترغب في اختبار العديد من أساليب ونماذج تعلم الآلة لتحديد النهج الأفضل الذي يناسب متطلباتهم.

التسعير: نسخة تجريبية مجانية.

PyTorch

PyTorch هو إطار عمل شامل لإنشاء نماذج التعلم العميق ، وهي مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم على نطاق واسع لمهام مثل معالجة اللغة وتحديد الصور. تغطي أدواتها الواسعة ومجموعة مكتبتها كل شيء من رؤية الكمبيوتر إلى التعلم عن طريق التعزيز. يدعم مقدمو الخدمات السحابية الرائدون ذلك على نطاق واسع.

التسعير: يبدأ من 0.07 دولار.

داتا روبوت

يعمل برنامج DataRobot على تسريع بناء النماذج من خلال إمكانات التعلم الآلي المؤتمتة ، والتي لا تتطلب تفاعل المشغل. إنه يمكّن الشركات من العمل على أي مزيج من السحابات العامة أو مراكز البيانات أو على الحافة مع توفير الإدارة لحماية أعمالهم والحفاظ عليها. تتيح خوارزميات الذكاء الاصطناعي القوية للأداة اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات مع تقديم تنبؤات دقيقة.

التسعير: مجاني للتجربة.

Talend

Talend هو نظام أساسي شامل لتكامل البيانات والمراقبة والإدارة ويمكن استخدامه لأي مصدر بيانات أو تخطيط هيكلي. يمكنك إدارة البيانات وتقييمها على مختلف قنوات البيانات الضخمة ، مثل Hadoop أو Spark أو Hive ، باستخدام Talend. يمكن الوثوق به للحفاظ على الأمان والامتثال مع تمكين الرؤى الدقيقة والتنبؤات المحسّنة. 

التسعير: عرض مجاني

H2O.ai

H2O.ai عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر وداخل الذاكرة و ML والتحليلات التنبؤية يسمح لك بتصميم نماذج ML ونشرها. تتيح ميزات التعلم الآلي الآلي للمستهلكين إنشاء النماذج وتنفيذها بسرعة دون الحاجة إلى مهارات رئيسية في علم البيانات. يتم إجراء تحليل مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة من خلال قابلية التوسع وترقيات الأداء.

التسعير: مجاني

تحليلات IBM Watson

تعد IBM Watson Analytics خدمة قائمة على السحابة توفر تنقيبًا قويًا عن البيانات وتحليلات تنبؤية لمستخدمي الأعمال. يساعد المستخدمين في العثور على الجمعيات والأنماط في بياناتهم باستخدام الرؤى الآلية وتحديد الاتجاهات. من خلال الاستفادة من فعالية خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، تمكن النمذجة التنبؤية المستهلكين من إنشاء قرارات تعتمد على البيانات.

التسعير: نسخة تجريبية مجانية.

وفي الختام 

نأمل أن تعجبك مقالتنا حول أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات. دعنا نعرف أفكارك في قسم التعليقات أدناه.

تعمل هذه الأدوات المتقدمة ، المدعومة بالتعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق ، على تمكين المعالجة الفعالة والتفسير واستخراج الرؤى القيمة من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. من الكفاءة المحسنة إلى الدقة المحسنة وقابلية التوسع ، لا يمكن إنكار فوائد الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات. مع تقدم التكنولوجيا ، ستصبح الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي أمرًا حيويًا بشكل متزايد للشركات للحفاظ على قدرتها التنافسية وتسخير القوة الكاملة لبياناتها.

إذا كنت تريد أن تتعلم كيفية استخدام هذه الأدوات البسيطة لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات ، فإن دورتنا التدريبية ستبدأ لا كود AI يمكن أن تساعدك على القيام بذلك. استكشف الدورة اليوم!

الأسئلة المتكررة

مقالات ذات صلة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/07/ai-tools-for-data-analysis/