در عصر دیجیتال امروز، داده ها حیاتی هستند. باعث نوآوری، رشد و تصمیم گیری می شود. اما داده ها به تنهایی کافی نیستند. ما باید آن را درک کنیم، تا الگوها، روندها و بینش های پنهانی را پیدا کنیم که می تواند به ما در درک بهتر جهان کمک کند.
اینجاست که تجسم داده وارد می شود - نمایش داده ها از طریق استفاده از گرافیک های رایج مانند نمودارها، نمودارها، اینفوگرافیک ها و حتی انیمیشن ها. این نمایشهای بصری اطلاعات، روابط پیچیده دادهها و بینشهای مبتنی بر داده را بهگونهای که به راحتی قابل درک است، ارتباط برقرار میکنند.
با این حال، هوش مصنوعی به طرز چشمگیری نحوه تجسم داده ها را بهبود بخشیده است. نه تنها می تواند به شناسایی بینش های غنی کمک کند، بلکه می تواند به سرعت این کار را انجام دهد و به عنوان شریک و کمکی برای دانشمندان داده عمل کند.
به طور کلی، ابزارهای هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که روشی را که ما به بسیاری از گردشهای کاری نزدیک میشویم متحول کنند، به ویژه در توانمندسازی همه ما برای کار مؤثرتر. در واقع، 70 درصد از کاربران اولیه Microsoft Copilot افزایش بهره وری را گزارش کردند. برای دانشمندان داده، این افزایش بهره وری این پتانسیل را دارد که به طور اساسی در نحوه پردازش، تجسم و استفاده از داده ها برای تصمیم گیری استراتژیک تجدید نظر کند.
با در نظر گرفتن این موضوع، بیایید برخی از روشهایی را که میتوانیم از هوش مصنوعی برای افزایش تجسم دادهها استفاده کنیم، آنچه باید برای کسبوکار خود در نظر داشته باشید، و به سرعت به آینده علم داده برای شرکتها در بریتانیا نگاه کنیم. .
مدیر گروه تجاری Azure، مایکروسافت انگلستان.
تجزیه و تحلیل داده های سوپرشارژ از طریق هوش مصنوعی
تجسم داده ها زمانی برای کارشناسان و تجزیه و تحلیل رسمی داده ها محفوظ بود، اما در عصر هوش مصنوعی، به ابزار و مهارتی اساسی تبدیل شده است که برای همه قابل دسترسی است. با این وجود، برای تحلیلگران باتجربه داده، هوش مصنوعی دنیای کاملا جدیدی از امکانات را ایجاد کرده است.
هوش مصنوعی می تواند با خودکار کردن برخی از کارهای خسته کننده و تکراری مانند تمیز کردن داده ها، پیش پردازش و قالب بندی به ساده سازی فرآیند تجسم داده ها کمک کند. همانطور که هوش مصنوعی وظایف روتین را خودکار می کند، دانشمندان داده در نهایت می توانند کارآمدتر شوند. آنها می توانند زمان بیشتری را به تجزیه و تحلیل استراتژی و حل مسئله اختصاص دهند و تأثیر خود را به حداکثر برسانند و در عین حال کار دستی را که به طور سنتی مورد نیاز است به حداقل برسانند، چیزی که به احتمال زیاد کار آنها را نیز با ارزش تر می کند.
هنگام کار با چنین حجم زیادی از داده ها ، اشتباهات نیز اجتناب ناپذیر هستند، اما هوش مصنوعی می تواند به عنوان یک شبکه ایمنی برای شناسایی اشتباهات کوچکی که ممکن است یک انسان از دست بدهد، عمل کند. این می تواند به بهبود کیفیت و قابلیت اطمینان خروجی ها، کاهش خطاهای انسانی، سوگیری ها و ناسازگاری ها کمک کند. هوش مصنوعی با همکاری یکدیگر می تواند به دانشمندان داده کمک کند تا نتایج تجسم داده ها را تأیید و تأیید کنند و همچنین فواصل اطمینان و معیارهای عدم قطعیت را ارائه دهند.
بیشتر بخوانید
450 میلیون دلار برای Noname، دو میلیارد دلار دور، و خبر خوب برای استارت آپ های رمزنگاری
تجسم داده های خود را خودکار و شخصی کنید
هوش مصنوعی همچنین میتواند به دانشمندان داده کمک کند تا با ایجاد گزینههای تجسم جدید و متنوع، و همچنین با ترکیب و یکپارچهسازی تکنیکها و روشهای تجسم مختلف، راههای جدید و نوآورانه برای مشاهده تجسم دادهها را کشف کنند. همچنین میتواند با دانشمندان داده همکاری کند تا به شخصیسازی و سفارشیسازی خروجیهای تجسم دادهها کمک کند، و زیباییشناسی و جذابیت دادههای تجسمی را افزایش دهد. مقالهای از تحقیقات مایکروسافت، اخیراً چگونگی ایجاد ابزار جدید Data Formulator توسط محققان را نشان میدهد که با استفاده از هوش مصنوعی، فرآیند ایجاد تجسمها را سادهتر میکند و به تحلیلگران داده اجازه میدهد مفاهیم داده را از طریق زبان طبیعی یا مثالها تعریف کنند، و سپس ابزار به دادههای ساختاریافته تبدیل میشود. برای تجسم در قالب های مختلف
ما همچنین می دانیم که مردم روش های مختلفی برای درک اطلاعات دارند. برخی وسایل کمک بصری را ترجیح می دهند، برخی دیگر توضیحات نوشتاری را دوست دارند، و برخی با انجام کار بهتر یاد می گیرند. ابزارهای هوش مصنوعی می توانند با این اولویت ها سازگار شوند و داده ها را برای همه قابل درک تر کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی میتواند خلاصهای از تجسم دادهها را به زبان طبیعی ایجاد کند و توضیحات متنی یافتهها و بینشهای اصلی را ارائه دهد. هوش مصنوعی همچنین میتواند پیشنهادات و توصیههایی را برای بهترین انواع تجسمها برای استفاده برای سناریوهای داده و مخاطبان مختلف ارائه دهد. برای مثال، هوش مصنوعی میتواند به تحلیلگران داده کمک کند تا مناسبترین نمودارها، رنگها و طرحبندیها را برای انتقال مؤثر پیام خود انتخاب کنند.
اطمینان از آمادگی کسب و کار شما برای استفاده از فرصت
بر اساس تحقیقات Viser و Censuswide، پیاده سازی AI به درستی می تواند بیش از 390 ساعت زمان کار در سال را برای کارگران شما صرفه جویی کند، که تقریباً 2 ساعت در روز صرفه جویی می کند.
برای اطمینان از اینکه کسب و کار شما آماده بهره برداری از هوش مصنوعی و تجسم داده ها است، باید اقداماتی را برای آماده سازی داده ها، افراد و اهداف خود انجام دهید.
- سرمایه گذاری روی کیفیت و مدیریت داده ها: هوش مصنوعی و تجسم داده ها بر داشتن داده های دقیق، سازگار و قابل اعتماد تکیه دارند. شما باید روی افراد و فناوری مناسب سرمایهگذاری کنید تا اطمینان حاصل کنید که دادههای شما به خوبی ساختار یافته، مستند و به خوبی اداره میشوند، تا بتوانید از اشتباهات، ناسازگاریها و سوگیریها در تحلیل و ارائه خود جلوگیری کنید.
- کارکنان خود را آموزش داده و ارتقا دهید: هوش مصنوعی و تجسم داده ها به ترکیبی از مهارت های فنی، تحلیلی و خلاق نیاز دارند. برای استفاده موثر و اخلاقی از هوش مصنوعی و تجسم داده ها باید ابزار، آموزش و پشتیبانی لازم را به کارکنان خود ارائه دهید. شما همچنین باید فرهنگ کنجکاوی، همکاری و آزمایش را تقویت کنید تا کارکنان شما بتوانند امکانات و بینش های جدید را با داده ها کشف کنند.
- اهداف خود را تعریف و تراز کنید: هوش مصنوعی و تجسم داده ها می تواند به شما در دستیابی به اهداف مختلفی مانند بهبود کارایی، افزایش تجربه مشتری یا کشف فرصت های جدید کمک کند. شما باید اهداف خود را به وضوح تعریف و همسو کنید و پیشرفت و تأثیر خود را با معیارهای مربوطه بسنجید.
تصور آینده تجسم داده ها با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی همچنین می تواند فرصت های جدیدی را برای آینده باز کند. هوش مصنوعی و تجسم داده ها فیلدهای ثابت نیستند. آنها به طور مداوم در حال تکامل و نوآوری هستند و فرصت ها و چالش های جدیدی را برای تجزیه و تحلیل داده ها و ارتباطات در سراسر صنایع ایجاد می کنند.
برای فناوریهای واقعیت گفت ه (AR) و واقعیت مجازی (VR)، میتوانید تجربیات دادهای فراگیر و جذاب ایجاد کنید، که در آن کاربران میتوانند با دادهها در یک محیط سه بعدی تعامل داشته باشند. به عنوان مثال، AR و VR میتوانند در کنار هوش مصنوعی برای تجسم دادههای مکانی مانند نقشهها، ساختمانها و مناظر یا برای شبیهسازی سناریوهایی مانند تغییرات آب و هوایی، بلایای طبیعی و برنامهریزی شهری استفاده شوند. این برنامه ها می توانند تأثیرات قابل توجهی در صنایع مختلف مانند گردشگری، آموزش، مراقبت های بهداشتی و سرگرمی داشته باشند.
شبکههای متخاصم مولد (GAN) نوعی از هوش مصنوعی هستند که میتوانند تصاویر، ویدئوها و صداهای واقعی و جدید را از دادهها تولید کنند. به عنوان مثال، GAN ها را می توان برای ایجاد داده های مصنوعی برای اهداف آموزشی و آزمایشی، یا برای ایجاد تجسم داده های هنری و خلاقانه، مانند نقاشی، موسیقی، و انیمیشن استفاده کرد. این برنامه ها می توانند کاربردهای متنوعی در حوزه های مختلف مانند هنر، طراحی، مد و رسانه داشته باشند. در نهایت، یکی دیگر از کاربردهای آینده در هوش مصنوعی توضیحپذیر (XAI) است، شاخهای از هوش مصنوعی که هدف آن شفافتر کردن، تفسیرپذیرتر و پاسخگوییتر کردن سیستمهای هوش مصنوعی است.
به عنوان مثال، XAI می تواند برای ارائه توضیحات و توجیه برای تصمیمات و اقدامات مدل های هوش مصنوعی یا برجسته کردن محدودیت ها و سوگیری های سیستم های هوش مصنوعی استفاده شود. این برنامهها میتوانند پیامدهای مهمی برای بخشهای مختلف مانند امور مالی، قانون، امنیت و اخلاق داشته باشند. چیزی که از ابتدای سفر هوش مصنوعی ما برای مایکروسافت مهم بوده است، زیرا استانداردهای هوش مصنوعی مسئول پیشگام خود را منتشر کردیم.
در نهایت، هوش مصنوعی و تجسم دادهها دو نیروی قدرتمندی هستند که میتوانند درک و ارتباط ما از دادهها را افزایش دهند و همچنین فرصتها و فرصتهای جدیدی را برای دانشمندان داده و صنعت تجسم دادهها در کل باز کنند. با ترکیب نقاط قوت هوش مصنوعی، مانند اتوماسیون، انطباق و نوآوری، با نقاط قوت تجسم داده ها، مانند وضوح، تعامل و دسترسی، می توانیم پتانسیل کامل داده ها را در صنایع باز کنیم.
هوش مصنوعی میتواند به ما در بهبود بهرهوری، شخصیسازی و احتمالات آتی تجسم دادهها کمک کند و دادهها را برای همه معنادارتر و کاربردیتر کند. هوش مصنوعی و تجسم داده ها نه تنها ابزاری هستند، بلکه شرکای تلاش ما برای درک دنیای اطرافمان هستند. به قول معروف دیدن یعنی باور کردن. و با هوش مصنوعی و تجسم دادهها، میتوانیم بیشتر ببینیم، بیشتر بفهمیم و کارهای بیشتری با دادهها انجام دهیم.
ما بهترین سازندگان وب سایت هوش مصنوعی را فهرست می کنیم .
این مقاله به عنوان بخشی از کانال Expert Insights TechRadarPro تهیه شده است که در آن بهترین و باهوش ترین ذهن ها در صنعت فناوری امروز را معرفی می کنیم. نظرات بیان شده در اینجا نظرات نویسنده است و لزوماً نظرات TechRadarPro یا Future plc نیست. اگر علاقه مند به مشارکت هستید، اطلاعات بیشتری را در اینجا بیابید: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
ارسال نظر