الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال سريع النمو ولديه القدرة على تحويل عالمنا بطرق لا حصر لها.في قلب الذكاء الاصطناعي توجد البيانات التي تغذي خوارزمياته ونماذجه؛تعد جودة هذه البيانات أمرًا بالغ الأهمية لنجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي ، أصبح من الواضح بشكل متزايد أن جودة وكمية البيانات الذكاء الاصطناعي ستلعب دورا حاسما في تشكيل مستقبلها. هناك فئتان عريضتان من البيانات الذكاء الاصطناعي: منظمة وغير منظمة. تتكون البيانات المنظمة من معلومات رقمية أو فئوية يمكن معالجتها بسهولة بواسطة أجهزة الكمبيوتر وتخزينها في قواعد البيانات أو جداول البيانات أو الجداول. من ناحية أخرى ، تتضمن البيانات غير المهيكلة النصوص أو الصور أو الصوت أو الفيديو وتتطلب تقنيات معالجة أكثر تقدما لاستخدامها في التدريب الذكاء الاصطناعي.
يعد دمج أحدث التقنيات في إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي ومعالجتها أمرًا ضروريًا لضمان تنظيم بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل جيد وسهولة الوصول إليها.على سبيل المثال، يمكن أن يساعد استخدام تخزين البيانات السحابية وتقنيات معالجة البيانات في الوقت الفعلي المؤسسات على إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بشكل فعال وتعظيم إمكاناتها.
علاوة على ذلك ، أصبحت تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI) ذات أهمية متزايدة حيث تسعى المنظمات إلى فهم عمليات صنع القرار في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يوفر XAI رؤى قيمة حول كيفية وصول الخوارزميات والنماذج الذكاء الاصطناعي إلى تنبؤاتها وقراراتها ، مما يمكن أصحاب المصلحة من فهم النتائج التي تنتجها أنظمة الذكاء الاصطناعي والثقة بها بشكل أفضل.
ومن المهم أيضًا التأكد من أن بيانات الذكاء الاصطناعي متنوعة وتمثيلية وخالية من التحيز.إذا كانت بيانات الذكاء الاصطناعي متحيزة، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي المبنية عليها ستكون متحيزة أيضًا، وهذا يمكن أن يؤدي إلى نتائج غير دقيقة وغير موثوقة مع آثار بعيدة المدى على مختلف الصناعات والتطبيقات.
وقت النشر: 24-مايو-2023
