ترندهای هوش مصنوعی و علم داده سال ۲۰۲۲

ترندهای هوش مصنوعی و علم داده سال ۲۰۲۲ چیست؟ در این مطلب درمورد نوآوری‌های آینده در زمینه‌ی هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) ، کلان‌داده (Big Data)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و به‌طور کلی، روند علم داده (Data Science) در سال ۲۰۲۲ صحبت خواهیم کرد.

ترندهای هوش مصنوعی و علم داده

زمان تغییر می‌کند، تکنولوژی بهبود می‌یابد و زندگی ما بهتر می‌شود. یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین نمونه‌هایی از فناوری‌هایی هستند که درنتیجه‌ی ظهور علم داده به‌عنوان یک زمینه‌ی تحقیقاتی و کاربرد عملی در طول قرن گذشته پدیدار شدند. درواقع توسعه‌ی یادگیری ماشین (ML) به‌عنوان یک ابزار برای دست‌یابی به هوش مصنوعی (AI) کمک شایانی کرده است، این حوزه از فناوری به‌سرعت در حال تغییر روش کار و زندگی ماست.

دیده‌ایم که چگونه سازمان‌ها در طول زمان تکامل یافته‌اند و از فناوری‌های پیشرفته برای ارتقای کارایی و بازگشت سرمایه استفاده می‌کنند. اصطلاحات تجزیه‌وتحلیل داده (Data Analytics) ، کلان‌داده، هوش مصنوعی و علم داده، همگی، در حال حاضر داغ هستند. کسب‌وکارها تمایل دارند از مدل‌های مبتنی بر داده برای ساده‌سازی عملیات خود و تصمیم‌گیری بهتر براساس تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده کنند. بیایید نگاهی به ۱۰ ترند هوش مصنوعی و علم داده در سال ۲۰۲۲ بیندازیم.

برای آشنایی با هوش مصنوعی این مطلب را مطالعه کنید:

هوش مصنوعی چیست و چه کاربردهایی دارد؟

هوش مصنوعی مبتنی بر ابر (Cloud-based AI) و راه‌حل‌های مبتنی بر داده

در سال ۲۰۲۲ تغییرجهت فزاینده‌ای به‌سمت راه‌حل‌های مبتنی بر ابر اتفاق خواهد افتاد. داده‌ها در حال حاضر در مقادیر زیادی تولید می‌شوند. جمع‌آوری، برچسب‌گذاری، پاک‌سازی، مرتب‌کردن، قالب‌بندی و تجزیه‌وتحلیل این حجم عظیم از داده مسئله‌ی بزرگی است. یک پلتفرم مبتنی بر ابر راه‌حل مناسبی برای این مشکل خواهد بود.

افزایش هزینه‌ی استفاده از هوش‌مصنوعی و همچنین پیشرفت‌های فناوری برای بهینه‌سازی گردش کار(Workflow)  چشم‌انداز کافی برای صنعت هوش مصنوعی مبتنی بر ابر را در سال‌های آینده فراهم می‌کند؛ علاوه‌براین استفاده روبه‌رشد از راه‌حل‌های مبتنی بر ابر در بخش‌های مختلف کاربر نهایی (end-user) و همچنین نیاز روزافزون به محاسبات شناختی (Cognitive Computing) این بازار را گسترش خواهد داد.

توسعه‌ی تکنولوژی کم‌کد و بدون کد (Low-code & No-code)

همان‌طور که هوش مصنوعی در صنعت در حال پیاده‌سازی است، شرکت‌ها شروع به استفاده از مدل‌هایی کرده‌اند که به‌طور چشمگیری زمان پیداکردن راه‌حل‌های هوش مصنوعی را در زمینه‌هایی مانند متن، تصویر و موارد دیگر کاهش می‌دهند. به‌لطف پیشرفت‌های هوش مصنوعی در تکنولوژی‌های کم‌کد، همه می‌توانند یک شهروند توسعه‌دهنده  (Developer) شوند. کدنویسان شهروند قادر خواهند بود مشکلی را که به دنبال حل آن هستند به زبان انگلیسی ساده توصیف کنند و هوش مصنوعی خود آن را به کد تبدیل خواهد کرد.

براساس نظرسنجی TechRepublic، بیش از نیمی (۴۷ درصد) از شرکت‌ها در حال حاضر از تکنولوژی‌های کم‌کد و بدون کد در عملیات خود استفاده می‌کنند. یک‌پنجم افرادی که هنوز این فناوری را قبول نکرده‌اند اعلام کردند که قصد دارند تا یک سال آینده این کار را انجام دهند. میزان پذیرش در روزهای آینده افزایش خواهد یافت.

قوانین و مقررات بیشتر

در سال‌های بعد عناصر نظارتی هوش مصنوعی، مانند اعتماد (Trust) و اخلاق (Ethics)، برجسته‌تر خواهند شد. دولت‌ها به صدور قوانین مختلف درمورد این موضوع ادامه می‌دهند و هوش مصنوعی مشمول قوانین و محدودیت‌های بیشتری خواهد بود. خودروهای خودران تسلا (Tesla) با انتقادات زیادی روبه‌رو هستند. شرکت‌ها باید محصولات هوش مصنوعی را طبق این قوانین بسازند. رشد حکمرانی هوش مصنوعی نگرانی‌ها را درمورد موانع احتمالی برای همکاری بین‌المللی افزایش خواهد داد.

تمرکز بر داده‌ها و بینش‌های عملی

یکی از ترندهای هوش مصنوعی و علم داده در سال ۲۰۲۲ تمرکز روی داده‌های عملی (Actionable Data) خواهد بود که داده‌های بزرگ را با فرایندهای تجاری ترکیب می‌کند تا به شما در گرفتن بهترین تصمیمات ممکن کمک کند. سرمایه‌گذاری در نرم‌افزارهای داده‌ی گران‌قیمت تا زمانی که داده‌ها ارزیابی و بینش‌های معنادار استخراج نشود، هیچ بازدهی ندارد. این بینش‌ها به شما کمک می‌کند شناخت بهتری از وضعیت فعلی شرکت، روندهای بازار، مشکلات و فرصت‌ها و غیره کسب کنید. داده‌های عملی به شما امکان می‌دهند تصمیمات بهتری بگیرید و بهترین را برای شرکت خود انجام دهید. بینش داده‌های عملی ممکن است به شما کمک کند با سازمان‌دهی فعالیت‌ها یا شغل‌ها در سازمان، بهینه‌سازی گردش کار و تخصیص پروژه‌ها میان تیم‌ها، کارایی کلی سازمان خود را افزایش دهید.

تجزیه‌وتحلیل داده‌های افزوده (Augmented Data)

تجزیه‌وتحلیل افزوده نوعی از تجزیه‌وتحلیل داده است که با ترکیب هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) ، بررسی مقادیر زیادی داده را به‌طور خودکار انجام می‌دهد. آنچه قبلاً یک دانشمند داده اداره می‌کرد اکنون برای ارائه‌ی بینش به‌طور لحظه‌ای خودکار شده است.

در این صورت، شرکت‌ها زمان کمتری را برای پردازش داده‌ها و استخراج بینش از آن صرف می‌کنند؛ نتیجه نیز دقیق‌تر است و درنهایت انتخاب‌های بهتری انجام می‌شود. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی متخصصان را قادر می‌کند تا داده‌ها را بررسی کنند و با کمک به آماده‌سازی داده‌ها، پردازش داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل و تجسم، گزارش‌ها و پیش‌بینی‌های عمیق ارائه کنند. از طریق تجزیه‌وتحلیل افزوده، داده‌های داخل و خارج شرکت ممکن است ادغام شوند.

با ظهور ابزارهای کشف داده‌های مبتنی بر تصویر (Visual-based data discovery tools) در سال‌های اخیر، قابلیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌طور فزاینده و مستقیمی در سیستم‌های تجزیه‌وتحلیل و BI برای کمک به کاربران تجاری و نه‌صرفاً متخصصان داده پیاده‌سازی شده است. این موضوع داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل‌ها و یادگیری ماشین را در کنار هم قرار داده است، درحالی‌که قبلاً به‌طور جداگانه در نظر گرفته و کنترل می‌شدند. در روزهای آینده شاهد موارد بیشتری ازتجزیه‌وتحلیل افزوده یا Augmented Analytics خواهیم بود.

AutoML

تکنیک استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین (ML) در موقعیت‌های دنیای واقعی ازطریق اتوماسیون به عنوان یادگیری ماشین خودکار (AutoML) شناخته می‌شود. این کار، به‌طور خاص، انتخاب، ساخت و پارامترسازی مدل‌های یادگیری ماشین را خودکار می‌کند. یادگیری ماشین زمانی که خودکار باشد کاربرپسندتر است و اغلب نتایج سریع‌تر و دقیق‌تری در مقایسه با روش‌های کدنویسی دستی ایجاد می‌کند. سیستم‌های خودکار یادگیری ماشین به افراد غیرمتخصص اجازه می‌دهند مدل‌هایی را ایجاد و اجرا کنند.

Google AutoML یک پلتفرم یادگیری ماشین خودکار مبتنی بر ابر است که گوگل توسعه داده است. یادگیری ماشین خودکار Azure نیز یک پلتفرم مبتنی بر ابر است که اختصاصی است. آزمایشگاه DATA دانشگاه A&M تگزاس Auto Keras را ایجاد کرده که یک کتابخانه‌ی نرم‌افزاری منبع‌باز  (open source)است.

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های AutoML وسوسه‌ی فکرکردن به آن به‌عنوان جایگزینی برای تخصص انسانی است. AutoML، مانند دیگر اتوماسیون‌ها، به‌منظور تکمیل سریع و دقیق کارهای یکنواخت است و به کارمندان اجازه می‌دهد روی فعالیت‌های پیچیده‌تر یا منحصربه‌فردتری تمرکز کنند. مواردی مانند نظارت، تجزیه‌وتحلیل و شناسایی مسئله که AutoML به‌صورت خودکار انجام می‌دهد کارهای معمولی هستند که در صورت خودکاربودن می‌توانند سریع‌تر تکمیل شوند؛ البته همچنان یک فرد باید در ارزیابی و نظارت مدل درگیر باشد، اما نه در خود فرایند یادگیری ماشین. به‌طور کلی، AutoML باید مکمل کار دانشمندان داده و کارمندان باشد، نه جایگزین. در سال‌های پیش‌رو، Auto ML محبوبیت بیشتری به دست خواهد آورد؛ زیرا استفاده از آن آسان و ساده است.

هوش لبه (Edge Intelligence)

در سال ۲۰۲۲ محاسبات لبه(Edge Computing)  به یک روش معمول تبدیل خواهد شد. محاسبات لبه همچنین به‌عنوان هوش لبه شناخته می‌شود، به پردازش و تجمیع داده‌ها اشاره می‌کند که در نزدیکی شبکه انجام می‌شود. برای گنجاندن محاسبات لبه در سیستم‌های تجاری صنایع می‌خواهند از اینترنت اشیا (IoT) و خدمات تبدیل داده (Data Transformation) استفاده کنند.

محاسبات لبه، در ابتدایی‌ترین سطح خود، پردازش و ذخیره‌سازی داده را به دستگاه‌هایی که آن را جمع‌آوری می کنند نزدیک‌تر می‌کند، نه‌اینکه به یک وب‌سایت مرکزی که ممکن است هزاران مایل دورتر باشد وابسته باشد. این کار برای اطمینان از اینکه داده‌ها، به‌ویژه داده‌های بلادرنگ، از مشکلات تأخیری که ممکن است عملکرد یک برنامه را کاهش می‌دهد رنج نبرند، انجام می‌شود؛ علاوه‌براین، انجام‌دادن پردازش‌ها به‌صورت محلی، با کاهش مقدار داده‌هایی که باید در یک مکان متمرکز یا مبتنی بر ابر پردازش شوند، صرفه‌جویی در هزینه را ایجاد می‌کنند.

بهبود پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی اغلب در عملیات شرکت‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها و روندها گنجانده می‌شود. انتظار می‌رود در سال ۲۰۲۲، NLP برای بازیابی سریع داده‌ها از مخازن داده استفاده شود. پردازش زبان طبیعی (NLP) به داده‌های باکیفیت دسترسی خواهد داشت که به بینش‌های باکیفیت می‌انجامد.

حوزه‌هایی که NLP شاهد استفاده بیشتری خواهد بود تجزیه‌وتحلیل احساسات(Sentiment Analysis) ، تحلیل توئیتر (Twitter Analytics)، درک رضایت مشتری (Understanding Customer Satisfaction) و غیره است.

پاک‌سازی خودکار داده‌ها

داده‌ها، به‌تنهایی، برای تجزیه‌وتحلیل‌های پیچیده در سال ۲۰۲۲ کافی نخواهند بود. کلان‌داده‌ها اگر به‌اندازه‌ی کافی برای تجزیه‌وتحلیل تمیز نباشند بی‌فایده هستند. داده‌های تکراری بدون ساختار یا قالب و همچنین داده‌های نادرست و افزونگی داده‌ها روند بازیابی داده‌ها را کند می‌کنند. این امر به ازدست‌دادن مستقیم زمان و پول برای مشاغل می‌انجامد.

این ضرر ممکن است در یک مقیاس بسیار بزرگ باشد. بسیاری از دانشگاهیان و کسب‌وکارها به دنبال راه‌حل‌هایی برای پاک‌سازی خودکار داده‌ها هستند تا تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را بهبود بخشند و بینش‌های قابل‌اعتماد بیشتری از کلان‌داده‌ها به دست آورند. اتوماسیون پاک‌سازی داده‌ها به‌شدت به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین متکی است.

بلاک‌چین در علم داده

استفاده از لجرهای (Ledger) غیرمتمرکز مدیریت حجم زیادی از داده‌ها را ساده‌تر می‌کند. به‌لطف ماهیت غیرمتمرکز بلاک‌چین، دانشمندان داده می‌توانند مستقیماً از دستگاه‌های شخصی خود تجزیه‌وتحلیل را انجام دهند. با توجه به این واقعیت که بلاک‌چین از قبل منشأ داده‌ها را نظارت می‌کند، تأیید داده‌ها آسان تر می‌شود.

برای آماده‌سازی اطلاعات برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها دانشمندان داده باید آن را به‌صورت متمرکز سازمان‌دهی کنند. این هنوز یک روش زمان‌بر است که به تلاش دانشمندان داده نیاز دارد. این مشکل را می‌توان به‌طور مؤثر با فناوری بلاک‌چین حل کرد.

حرف آخر

با فناوری‌های داده‌ای که در حال حاضر در دسترس هستند، داده‌ها هرگز از این بیشتر برای سازمان‌ها در دسترس و مفید نبوده‌اند. ترندهای علم داده و هوش مصنوعی که در این مطلب درباره‌شان بحث شد، بینشی را درمورد اهداف جدید بازار ارائه کردند.

در سال‌های آینده علم داده در کانون توجه باقی خواهد ماند. در آینده شاهد این پیشرفت‌ها و پیشرفت‌های بیشتر دیگری نیز خواهیم بود. انتظار می‌رود نیاز به دانشمندان داده، تحلیلگران داده و مهندسان هوش مصنوعی افزایش یابد.

برای آشنایی بیشتر با علم داده این مطلب را مطالعه کنید:

مبانی هوش مصنوعی || آیا هوش مصنوعی واقعاً هوشمند است؟

ورود به دنیای هوش مصنوعی با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

اگر دوست دارید به دنیای هوش مصنوعی وارد شوید، کافه‌تدریس با جامع‌ترین کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده در کنار شماست تا از هر نقطه‌ی جغرافیایی به به‌بروزترین و کامل‌ترین آموزش دیتا ساینس و ماشین لرنینگ دسترسی داشته باشید.

کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس در دوره‌های مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌شود. این کلاس‌ها به‌صورت تعاملی و پویا و کارگاهی برگزار می‌شود و مبنای آن کار روی پروژه‌های واقعی علم داده و یادگیری ماشین است.

برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری دیتا ساینس ورود به دنیای هوش مصنوعی روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس