تقنيات التعلم العميق وتحليل البيانات
إن تقنيات التعلم العميق (مسماة اختصارا DL) وتحليل البيانات (البالغة الذكاءية، أو AI) توسعت كثيرا في السنوات الأخيرة. تيسير وتعزيز وتطوير تكنولوجيا الحاسب الآلي من خلال الوسائط المتعددة يجعل التقنيات العميقة وتحليل البيانات أكثر ازدهارًا في الآونة الأخيرة. وتستخدم التقنيات العميقة وتحليل البيانات لتوفير الفائدة العالية لألف الشركات والمؤسسات من خلال إنتاج بيانات متعددة المصادر الجيدة.
تتضمن التقنيات العميقة وتحليل البيانات عدة من التقنيات المتعددة بالإضافة إلى التكنولوجيات الهامة بما في ذلك الحزم الأدائية المتناسبة، التعلم الاعتيادي (بما في ذلك العناصر المصنفة من العناصر وعلاقاتها مع بعضها البعض)، الإجراءات النظمية وفهم البيانات. وهي استخدامات جديدة ومطورة من نظريات الحاسب الآلي والتكنولوجيات الإحصائية.
من أهم التقنيات التي تستخدم في مجال التقنيات العميقة وتحليل البيانات ما يلي:
- العناصر المصنفة: استخدم العناصر المصنفة لعمل تغذية كبيرة من البيانات المتنوعة والمتشكلة من السجلات، والمغشي، الصور الطبيعية، والكلمات، وما إلى ذلك من عناصر التعليم الذكي.
- المنطق الاعتيادي: استخدم المنطق الاعتيادي لبحث المعرفة وتدريب الآلات لاكتشاف الأشياء في البيانات.
- التعلم الشامل: استخدم التعلم الشامل لقدرة الآلات على تقديم نتائج متقدمة من تصنيف الصور وإنشاء الثنائيات المتعددة المتطورة.
- تجمع المعارف: استخدم تجمع المعارف لإنشاء المعارف المتعددة التي تستخدم في دمج البيانات والمعارف وحل المعادلات.
- العلاقات الذكية : استخدم العلاقات الذكية للتعامل مع العلاقات المعقدة التي يثبتها البيانات وتعزيز التنبؤات.
المفهوم الحالي من التقنيات العميقة وتحليل البيانات هو تكنولوجيا ناجحة مؤثرة على الشركات ضمن المجالات المختلفة من الصحة والتمويل والمفاهيم العلمية الحديثة. يوفر هذا التجرب التطوير المستمر للبيانات من المصادر المختلفة لعمل منحة للبيانات الجيدة والمرجعية المحتملة للاستخدام من قبل عدة مؤسسات. اكتشاف الطبيعة الخاصة بالبيانات يضيف قيمة عالية لجميع الشركات والمؤسسات التي تستخدم التقنيات العميقة وتحليل البيانات لتحقيق الانجازات الجيدة.