در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science) به عنوان دو حوزه‌ی کلیدی در تحول دیجیتال شناخته می‌شوند. این فناوری‌ها نه‌تنها کسب‌وکارها را متحول کرده‌اند، بلکه در بسیاری از جنبه‌های زندگی روزمره نیز تاثیرگذار بوده‌اند. از تحلیل کلان‌داده‌ها برای بهینه‌سازی فرایندهای تجاری گرفته تا استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روندهای آینده، هوش مصنوعی و علم داده به ابزاری قدرتمند برای تصمیم‌گیری دقیق و خودکار تبدیل شده‌اند. ترکیب این دو حوزه باعث شده است که سازمان‌ها بتوانند از داده‌ها به بهترین شکل ممکن استفاده کرده و استراتژی‌های هوشمندانه‌تری اتخاذ کنند.
با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی‌های موجود در تحلیل آن‌ها، علم داده به کمک هوش مصنوعی در حال توسعه‌ی روش‌های نوینی برای پردازش، تحلیل و استخراج بینش‌های ارزشمند است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، نقش اساسی در پردازش داده‌های حجیم و غیرساختار یافته دارند. این تعامل نزدیک بین هوش مصنوعی و علم داده، آینده‌ای را ترسیم می‌کند که در آن تصمیم‌گیری‌های هوشمند و خودکار، جایگزین روش‌های سنتی می‌شود و امکان بهره‌برداری بهینه از داده‌ها را فراهم می‌آورد.
شباهت بین علم داده و هوش مصنوعی
اشتراک بین علم داده و هوش مصنوعی چه مفهومی است؟ درک این موضوع مستلزم بررسی نقش هر دو حوزه در پردازش و تحلیل داده‌ها است. علم داده و هوش مصنوعی هر دو بر پایه‌ی کار با داده‌ها بنا شده‌اند و هدف آن‌ها استخراج دانش و الگوهای مفید از مجموعه‌های اطلاعاتی است. در واقع، هوش مصنوعی برای انجام بسیاری از وظایف خود، به داده‌های پردازش‌شده توسط علم داده متکی است، در حالی که علم داده نیز از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل پیشرفته‌تر داده‌ها بهره می‌برد.
یکی از شباهت‌های کلیدی این دو حوزه، استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning) است که در هر دو نقش محوری دارد. در علم داده، یادگیری ماشین به تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی کمک می‌کند، در حالی که در هوش مصنوعی، از این مدل‌ها برای خودکارسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی سیستم‌ها استفاده می‌شود.
علاوه بر این، هر دو حوزه از الگوریتم‌های داده‌کاوی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل آماری برای استخراج دانش از داده‌ها و بهبود عملکرد مدل‌ها استفاده می‌کنند. این همپوشانی نشان می‌دهد که مرز بین علم داده و هوش مصنوعی بسیار باریک است و این دو حوزه به‌طور مکمل یکدیگر را تقویت می‌کنند.
تفاوت علم داده و هوش مصنوعی
با وجود اشتراکات زیاد بین علم داده و هوش مصنوعی، این دو حوزه تفاوت‌های اساسی با یکدیگر دارند. علم داده (Data Science) بیشتر بر تحلیل، پردازش و تفسیر داده‌ها متمرکز است، در حالی که هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) با استفاده از داده‌ها، سیستم‌هایی را توسعه می‌دهد که قادر به یادگیری و تصمیم‌گیری خودکار باشند. در ادامه، برخی از تفاوت‌های کلیدی این دو حوزه بررسی می‌شود.
۱. هدف و کاربرد
علم داده با هدف استخراج دانش و بینش از داده‌ها، از تکنیک‌های آماری، یادگیری ماشین و پردازش داده برای تحلیل روندها و الگوها استفاده می‌کند. این حوزه معمولاً برای تولید گزارش‌های تحلیلی، پیش‌بینی‌های آماری و کشف ارتباطات در داده‌ها کاربرد دارد.
هوش مصنوعی بر ایجاد سیستم‌های خودکار و هوشمند تمرکز دارد که بتوانند مانند انسان تصمیم‌گیری کنند. هدف اصلی آن توسعه‌ی الگوریتم‌هایی است که بتوانند وظایف پیچیده را بدون دخالت مستقیم انسان انجام دهند.
۲. تمرکز روی داده در مقابل تمرکز روی اتوماسیون
در علم داده، بخش بزرگی از فرآیند شامل جمع‌آوری، پردازش، تمیزسازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است. متخصصان علم داده تلاش می‌کنند تا از داده‌ها برای پاسخ به سؤالات تجاری و حل مسائل پیچیده استفاده کنند.
در هوش مصنوعی، تمرکز اصلی روی ایجاد مدل‌هایی است که بتوانند از داده‌ها یاد بگیرند و به‌طور خودکار تصمیم‌گیری کنند. هوش مصنوعی بیشتر به دنبال بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش کارایی سیستم‌ها است.
۳. ابزارها و تکنیک‌ها
علم داده از ابزارهایی مانند SQL، Pandas، NumPy، Matplotlib، Power BI و Tableau برای جمع‌آوری، پردازش و مصورسازی داده‌ها استفاده می‌کند. همچنین از الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشین مانند رگرسیون، تحلیل سری‌های زمانی و الگوریتم‌های خوشه‌بندی بهره می‌برد.
هوش مصنوعی به تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی (Neural Networks)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و پردازش زبان طبیعی (NLP) متکی است. ابزارهای پرکاربرد در این حوزه شامل TensorFlow، PyTorch و Keras هستند.
۴. وابستگی به داده‌ها
علم داده بدون داده بی‌معنا است؛ زیرا کل فرآیند آن بر اساس تحلیل داده‌ها انجام می‌شود. بدون مجموعه داده‌های مناسب، علم داده نمی‌تواند ارزش افزوده‌ای ایجاد کند.
هوش مصنوعی می‌تواند علاوه بر داده‌های خام، از شبیه‌سازی‌ها و تجربیات گذشته نیز یاد بگیرد. برخی از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حتی با داده‌های محدود یا شبیه‌سازی‌شده نیز عملکرد مناسبی داشته باشند.
۵. خروجی نهایی
علم داده معمولاً گزارش‌ها، نمودارها و مدل‌های تحلیلی را ارائه می‌دهد که به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری کمک می‌کند. نتایج معمولاً به شکل بینش‌های آماری یا پیش‌بینی‌های عددی بیان می‌شوند.
هوش مصنوعی خروجی‌هایی ایجاد می‌کند که قابلیت اجرا دارند، مانند سیستم‌های توصیه‌گر، ربات‌های هوشمند، تشخیص چهره و خودروهای خودران. این سیستم‌ها به‌صورت مستقل عمل کرده و می‌توانند تصمیم‌گیری کنند.
ترکیب هوش مصنوعی و علم داده
ترکیب هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science) یکی از مهم‌ترین روندهای فناوری در دنیای امروز است که باعث بهبود تحلیل داده‌ها، تصمیم‌گیری‌های هوشمند و خودکارسازی فرآیندها شده است. در حالی که علم داده بر استخراج دانش از داده‌ها تمرکز دارد، هوش مصنوعی این دانش را برای ایجاد سیستم‌های هوشمند و خودآموز به کار می‌گیرد. این ترکیب در بسیاری از صنایع، از پزشکی و تجارت الکترونیک گرفته تا امور مالی و تولید، تأثیرات شگرفی داشته است.
چگونه هوش مصنوعی و علم داده یکدیگر را تکمیل می‌کنند؟
علم داده و هوش مصنوعی دارای رابطه‌ای دو طرفه هستند که در آن هر یک، نقاط قوت دیگری را تقویت می‌کند:
استفاده از علم داده در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی:
مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری و پیش‌بینی نیاز به داده‌های باکیفیت دارند. علم داده مسئول جمع‌آوری، پاک‌سازی و پردازش داده‌ها برای آماده‌سازی آن‌ها جهت استفاده در الگوریتم‌های هوش مصنوعی است.
مثال: در یک سیستم تشخیص بیماری، داده‌های پزشکی بیماران توسط متخصصان علم داده تحلیل شده و سپس برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی جهت تشخیص بیماری‌های مختلف استفاده می‌شود.
استفاده از هوش مصنوعی در بهبود تحلیل داده‌ها:
الگوریتم‌های هوش مصنوعی به خودکارسازی فرآیندهای علم داده کمک می‌کنند، به‌ویژه در تحلیل داده‌های حجیم که پردازش آن‌ها به‌صورت دستی دشوار است.
مثال: در تحلیل احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی، مدل‌های NLP (پردازش زبان طبیعی) که با استفاده از هوش مصنوعی توسعه یافته‌اند، قادرند حجم عظیمی از نظرات کاربران را به‌سرعت تحلیل کرده و الگوهای رفتاری را شناسایی کنند.
توسعه سیستم‌های پیشرفته از طریق ترکیب این دو حوزه:
ترکیب این دو فناوری امکان ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، سیستم‌های توصیه‌گر، تشخیص چهره، تحلیل تصاویر پزشکی و بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی را فراهم کرده است.
مثال: در صنعت مالی، تحلیل داده‌های معاملاتی توسط علم داده انجام شده و سپس هوش مصنوعی از این تحلیل‌ها برای پیش‌بینی روندهای بازار و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کند.
آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین دانشمندان علم داده شود؟
با پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)، این سؤال مطرح می‌شود که آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین دانشمندان علم داده (Data Scientists) شود یا خیر؟ در حالی که هوش مصنوعی قابلیت‌هایی برای خودکارسازی بسیاری از وظایف علم داده دارد، اما همچنان محدودیت‌هایی دارد که باعث می‌شود جایگزینی کامل آن با متخصصان علم داده بعید باشد.
چرا هوش مصنوعی نمی‌تواند کاملاً جایگزین دانشمندان علم داده شود؟
درک زمینه‌ی کسب‌وکار و تحلیل انتقادی: هوش مصنوعی قادر به درک اهداف کسب‌وکار و تحلیل مسائل از دیدگاه استراتژیک نیست. دانشمندان علم داده، علاوه بر مهارت‌های فنی، دارای توانایی‌های تفکر انتقادی و درک نیازهای سازمانی هستند.
تفسیر و توضیح نتایج: بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، مانند یک “جعبه سیاه” عمل می‌کنند. دانشمندان علم داده وظیفه دارند نتایج مدل را بررسی، تحلیل و برای مدیران و تصمیم‌گیران توضیح دهند.
خلاقیت و نوآوری در تحلیل داده‌ها: دانشمندان علم داده راهکارهای جدیدی برای حل مسائل داده‌محور ارائه می‌دهند که هوش مصنوعی قادر به ابداع آن‌ها نیست. انتخاب ویژگی‌های مهم داده‌ها و طراحی آزمایش‌های تحلیلی همچنان به تفکر انسانی نیاز دارد.
مدیریت داده‌های پیچیده و بدون ساختار: هرچند هوش مصنوعی در پردازش داده‌ها پیشرفت زیادی کرده است، اما همچنان در مواجهه با داده‌های نامرتب، ناقص و مبهم دچار مشکل می‌شود.
فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی و علم داده
با رشد سریع فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science)، تقاضا برای متخصصان این دو حوزه در سراسر جهان افزایش یافته است. شرکت‌ها به دنبال افرادی هستند که بتوانند داده‌ها را تحلیل کنند، مدل‌های هوش مصنوعی بسازند و راهکارهای هوشمند برای کسب‌وکارها ارائه دهند. در این بخش، برخی از مهم‌ترین فرصت‌های شغلی مرتبط با این دو حوزه بررسی می‌شود.
فرصت‌های شغلی در حوزه علم داده
دانشمند علم داده (Data Scientist)
تحلیل‌گر داده (Data Analyst)
مهندس داده (Data Engineer)
۲. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)
مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer)
متخصص پردازش زبان طبیعی (NLP Engineer)
محقق هوش مصنوعی (AI Research Scientist)
۳. فرصت‌های شغلی ترکیبی در هوش مصنوعی و علم داده
مهندس داده مبتنی بر هوش مصنوعی (AI Data Engineer)
ترکیبی از مهارت‌های مهندسی داده و هوش مصنوعی برای مدیریت داده‌های حجیم و آماده‌سازی آن‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
تحلیل‌گر داده‌های هوشمند (AI Data Analyst)
تحلیل داده‌ها با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای ارائه‌ی گزارش‌های پیشرفته و تصمیم‌گیری‌های بهتر.
مهندس سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation System Engineer)
طراحی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای پیشنهاد محصولات، مقالات، فیلم‌ها و سایر محتواهای دیجیتال.
۴. آینده شغلی و میزان تقاضا
با توجه به رشد سریع بیگ دیتا، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تقاضا برای این شغل‌ها به طور مداوم در حال افزایش است. طبق گزارش‌ها، شغل‌های دانشمند علم داده و مهندس یادگیری ماشین جزو پردرآمدترین و پرتقاضاترین شغل‌های فناوری در سال‌های آینده خواهند بود.
چگونه وارد این حوزه شویم؟
یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، R و SQL
آشنایی با ابزارهای یادگیری ماشین مانند TensorFlow و Scikit-learn
مطالعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
گذراندن دوره‌های آنلاین معتبر مانند Coursera، Udacity و edX
انجام پروژه‌های عملی و همکاری با تیم‌های داده‌محور
هوش مصنوعی یا علم داده: کدام یک بهتر است؟
پاسخ به این سوال بستگی به اهداف حرفه‌ای شما، علاقه‌ها و مهارت‌های فردی دارد. هر دو حوزه، یعنی هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science)، بسیار مهم و پرتقاضا هستند، اما تفاوت‌های عمده‌ای در نحوه کاربرد و زمینه‌های شغلی دارند. در اینجا به مقایسه‌ی این دو حوزه پرداخته می‌شود تا به شما کمک کند انتخاب مناسبی داشته باشید.
۱. حوزه علم داده
علم داده بیشتر بر روی تحلیل داده‌ها و استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها تمرکز دارد.
متخصصان علم داده مسئول جمع‌آوری، تمیز کردن، تحلیل، و تفسیر داده‌ها برای استخراج الگوها و اطلاعاتی هستند که می‌توانند به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک کنند.
این حوزه به ابزارهایی مانند آمار، تحلیل‌های تصویری، یادگیری ماشین (برای مدل‌سازی) و پایگاه‌های داده متکی است.
مهارت‌های مورد نیاز
آمار و ریاضیات
برنامه‌نویسی Python، R، SQL
پایگاه‌های داده و ابزارهای پردازش داده‌ها مثل Excel، Tableau، Power BI
یادگیری ماشین برای تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها
فرصت‌های شغلی
دانشمند علم داده
تحلیل‌گر داده
مهندس داده
مشاور تحلیل داده
چه کسانی باید به علم داده بپردازند؟
افرادی که علاقه‌مند به تحلیل داده‌ها و کشف الگوهای موجود در داده‌ها هستند.
کسانی که می‌خواهند در تصمیم‌گیری‌های داده‌محور و استراتژی‌های تجاری نقش داشته باشند.
علاقه‌مندان به کار در تیم‌های مختلف با داده‌های مختلف از صنایع گوناگون.
۲. حوزه هوش مصنوعی
ویژگی‌ها و تمرکز
هوش مصنوعی به دنبال توسعه سیستم‌های خودآموز و هوشمند است که می‌توانند وظایف مختلف را شبیه به انسان‌ها انجام دهند.
در این حوزه، الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای آموزش سیستم‌ها به نحوی استفاده می‌شود که بتوانند تصمیم‌گیری، پیش‌بینی، و انجام کارهای خودکار را انجام دهند.
هوش مصنوعی به توسعه مدل‌های خودآموز و بهبود عملکرد آن‌ها از طریق داده‌ها و تجربیات جدید متمرکز است.
مهارت‌های مورد نیاز
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
برنامه‌نویسی (Python، C++)
آمار و ریاضیات پیشرفته
معماری و طراحی مدل‌های هوش مصنوعی (TensorFlow، PyTorch)
فرصت‌های شغلی
مهندس یادگیری ماشین
مهندس هوش مصنوعی
محقق هوش مصنوعی
مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP)
توسعه‌دهنده رباتیک
چه کسانی باید به هوش مصنوعی بپردازند؟
افرادی که علاقه‌مند به ایجاد سیستم‌های هوشمند و حل مسائل پیچیده با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند.
کسانی که می‌خواهند در توسعه ربات‌ها، خودروهای خودران، تشخیص تصویر، و سیستم‌های خودآموز نقش داشته باشند.
افرادی که علاقه‌مند به حل مشکلات مهندسی و فنی پیچیده و نوآوری در فناوری‌های پیشرفته هستند.
در نهایت، انتخاب بین هوش مصنوعی و علم داده به اهداف شغلی و علایق شخصی شما بستگی دارد:
اگر شما علاقه‌مند به تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات از داده‌های خام و استفاده از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک هستید، علم داده ممکن است انتخاب بهتری برای شما باشد.
اگر تمایل دارید سیستم‌های هوشمند بسازید و علاقه دارید که به دنیای فناوری‌های پیشرفته و نوآورانه وارد شوید، هوش مصنوعی انتخاب بهتری خواهد بود.
در هر صورت، این دو حوزه به شدت در هم تنیده هستند و بسیاری از مهارت‌های مشترک در این دو زمینه وجود دارند. بنابراین، اگر شما تصمیم به یادگیری یکی از این حوزه‌ها بگیرید، می‌توانید در آینده به راحتی در هر دو زمینه فعالیت کنید.
مرحله بعد از پیش بینی در هوش مصنوعی
بعد از پیش‌بینی در هوش مصنوعی (AI)، مرحله بعدی معمولاً شامل ارزیابی و بهینه‌سازی مدل است. پیش‌بینی در هوش مصنوعی معمولاً مرحله‌ای از فرآیند یادگیری ماشین یا مدل‌سازی است که در آن مدل آموزش‌دیده، به پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات بر اساس داده‌های جدید می‌پردازد. پس از آن، باید ارزیابی‌هایی برای بررسی دقت مدل، بهینه‌سازی آن و پیاده‌سازی در محیط‌های واقعی انجام شود. این مراحل به طور کلی به شرح زیر هستند:
۱. ارزیابی مدل (Model Evaluation)
پس از انجام پیش‌بینی‌ها، ضروری است که عملکرد مدل ارزیابی شود تا مشخص شود که آیا پیش‌بینی‌های مدل دقیق و مؤثر هستند یا خیر.
۲. بهینه‌سازی مدل (Model Optimization)
پس از ارزیابی مدل، اگر مدل نیاز به بهبود دارد، باید بهینه‌سازی شود. این مرحله شامل تلاش برای کاهش خطاها و افزایش دقت است.
۳. تست مدل در دنیای واقعی (Deployment)
پس از ارزیابی و بهینه‌سازی، مدل باید در محیط واقعی پیاده‌سازی شود تا عملکرد آن در شرایط عملی مورد آزمایش قرار گیرد. این مرحله شامل چندین بخش است:
۴. به روز رسانی و نگهداری مدل (Model Maintenance)
مدل‌های هوش مصنوعی به طور مداوم باید به‌روزرسانی شوند زیرا داده‌ها و شرایط محیطی می‌توانند تغییر کنند. در این مرحله، مدل‌ها باید به طور مداوم مورد بازآموزی و نگهداری قرار گیرند تا بتوانند بهترین پیش‌بینی‌ها را انجام دهند.
۵. تحلیل نتایج و اقدام بر اساس پیش‌بینی‌ها
پس از مرحله پیش‌بینی، داده‌های پیش‌بینی‌شده باید تحلیل شوند تا بتوان از آن‌ها اقدام عملی انجام داد. این شامل ارزیابی ریسک‌ها، پیشنهادات برای بهبود عملکرد و یا تغییرات استراتژیک است. مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند به مدیران کمک کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.
مهم ترین ورودی برای استفاده از هوش مصنوعی
مهم‌ترین ورودی‌ها برای استفاده از هوش مصنوعی (AI)، شامل داده‌ها و منابع محاسباتی هستند که مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری و انجام پیش‌بینی‌ها به آن‌ها نیاز دارند. این ورودی‌ها به شکل‌های مختلفی در فرآیندهای مختلف هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در اینجا به برخی از مهم‌ترین ورودی‌ها اشاره می‌شود:
۱. داده‌ها (Data)
داده‌ها مهم‌ترین ورودی برای هوش مصنوعی هستند. هر مدل هوش مصنوعی برای یادگیری و انجام پیش‌بینی‌ها نیاز به داده‌های باکیفیت و مرتبط دارد. این داده‌ها ممکن است از منابع مختلفی جمع‌آوری شوند و می‌توانند شامل انواع مختلفی باشند:
۲. ویژگی‌ها و متغیرها (Features and Variables)
در فرآیند یادگیری ماشین، ویژگی‌ها (یا متغیرها) به اطلاعاتی گفته می‌شود که مدل برای پیش‌بینی خروجی از آن‌ها استفاده می‌کند. برای نمونه، در یک مدل پیش‌بینی قیمت خانه، ویژگی‌ها ممکن است شامل مساحت، تعداد اتاق‌ها، سال ساخت و موقعیت جغرافیایی باشند.
۳. الگوریتم‌ها و مدل‌ها (Algorithms and Models)
مدل‌های هوش مصنوعی به الگوریتم‌هایی نیاز دارند که به آن‌ها این امکان را می‌دهند که از داده‌ها یاد بگیرند و الگوها و روابط موجود در آن‌ها را شناسایی کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند شامل یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) و دیگر تکنیک‌ها باشند.
۴. منابع محاسباتی (Computational Resources)
مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً به منابع محاسباتی قدرتمند نیاز دارند تا بتوانند حجم بالای داده‌ها را پردازش کرده و مدل‌های پیچیده را آموزش دهند. این منابع ممکن است شامل پردازنده‌های گرافیکی (GPUs)، پردازنده‌های چند هسته‌ای (CPUs) و فضای ذخیره‌سازی باشند.
۵. هدف یا مسأله (Problem Definition or Goal)
قبل از استفاده از هوش مصنوعی، باید مسئله‌ای که قرار است با کمک مدل‌های هوش مصنوعی حل شود، به وضوح تعریف شود. اینکه هدف پیش‌بینی چیست یا چه مسأله‌ای باید حل شود، به تعیین نوع داده‌ها، ویژگی‌ها و الگوریتم‌های مناسب کمک می‌کند.
۶. تجربه و دانش تخصصی (Expertise and Knowledge)
استفاده مؤثر از هوش مصنوعی نیازمند آگاهی و تخصص در زمینه‌هایی همچون یادگیری ماشین، پردازش داده و بهینه‌سازی مدل‌ها است. علاوه بر این، درک عمیق از دامنه‌ی مسئله (مثلاً پزشکی، مالی یا صنعت) به طراحی دقیق‌تر مدل و انتخاب ورودی‌های مناسب کمک می‌کند.
۷. ابزارها و نرم‌افزارها (Tools and Software)
برای ایجاد، آموزش، و ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی به نرم‌افزارهای خاص نیاز است. این ابزارها شامل کتابخانه‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، Keras و غیره می‌شوند که فرایند طراحی مدل را تسهیل می‌کنند.
نوشته هوش مصنوعی و علم داده; شباهت ها، تفاوت ها + فرصت های شغلی اولین بار در شنبه مگ. پدیدار شد.
آخرین دیدگاه‌ها