من هو مصنف البيانات؟ دور رئيسي في التعلم الآلي

يشهد العالم طفرة في تقنية الذكاء الاصطناعي. من الدردشات الآلية المتطورة مثل ChatGPT إلى الأنظمة الذكية المدمجة في سياراتنا وأجهزتنا المنزلية، يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل حياتنا اليومية.

لكن ليعمل الذكاء الاصطناعي، يحتاج إلى كمية هائلة من البيانات. هل تساءلت يومًا كيف يفك شفرة هذا الفيض الجارف من المعلومات؟ يتضمن تصنيف البيانات وضع ملصقات على البيانات الخام وإضفاء السياق والمعنى عليها. وهذا ما يمكّن الذكاء الاصطناعي من التعرف على الصور وتفسير الأصوات وتحليل النصوص.

يقوم معلّم البيانات بإنشاء الأدوات التي يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها لاستخلاص الرؤى. تتعمق هذه المقالة في دور هذا القريب لعالِم البيانات وكيف يلعب دورًا محوريًا في التعلم الآلي.

ما هو تصنيف البيانات؟

تصنيف البيانات هو عملية شاقة أحيانًا تتضمن وضع علامات وتصنيف البيانات الخام أو غير المنظمة ، من خلال إضافة البيانات الوصفية إليها من أجل دمجها في نسق أكثر تنظيمًا. النتيجة؟ مكتبة منظمة من المعلومات القيمة جاهزة لاستخدامها من قبل الذكاء الاصطناعي.

في حالة تصنيف الصور ، يستخدم محللو البيانات مربعات التحديد ، وهي مربعات مرسومة حول كائنات محددة في الصور. يتم بعد ذلك وضع علامة على كائن في مربع ، مما يساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعرف على الكائن وتمييزه عند مواجهته مرة أخرى.

تعتمد الدردشات الآلية بشكل كبير على تصنيف النص. من خلال وضع علامات على عناصر البيانات النصية لاستخراج النية والمعنى منها ، يمكن تدريب الدردشات الآلية بشكل أفضل لتوفير نتائج أكثر اتساقًا ودقة في السياق للمستخدمين.

أما تصنيف الصوت ، فيجهز البيانات الصوتية لمهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تتضمن وضع علامات على مقاطع الصوت ، مما يسمح للأنظمة بتفسير الكلمات الملفوظة والتدرجات ، والأمر ضروري للتعرف على الصوت وتحليل الصوت.

يمتد تصنيف الفيديو عملية وضع العلامات إلى الصور المتحركة ، من خلال التقاط وتصنيف الأفعال أو الأحداث أو الكائنات مع مرور الوقت ، مما يتيح لأنظمة الذكاء الاصطناعي فهمًا ديناميكيًا.

التصنيف الدلالي هو العملية التي تتضمن إرفاق البيانات الوصفية حول المفاهيم العامة والمناسبة بالملفات الرقمية. بهذه الطريقة ، يمكن هيكلة هذه الملفات وفقًا لسياقات وعلاقات أعمق داخل البيانات ، مما يسمح بإنشاء روابط أكثر أهمية.

أهمية البيانات المصنفة

يتطلب الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات الرقمية عالية الجودة التي تم تنظيفها وهيكلتها.

البيانات النظيفة هي البيانات التي تم التحقق منها للكشف عن الأخطاء وعدم الاتساق وعدم الصلة. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات نظيفة للتدرب عليها من أجل الحد من الأخطاء وعدم الدقة والتحيزات.

بعد ذلك يتم وضع ملصقات على البيانات المنظفة وهيكلتها بعناية لتدريب نماذج التعلم الآلي. تضمن البيانات المصنفة قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجة البيانات وتحليلها بدقة.

لنأخذ السيارات ذاتية القيادة كمثال. تستند دقتها إلى مجموعات البيانات المصنفة وبيانات التدريب عالية الجودة التي تساعد المركبات على التمييز بين المشاة وأعمدة الإنارة على سبيل المثال.

وبالمثل ، عندما تقيس منصات التواصل الاجتماعي المشاعر ، فإنها تعتمد على جمع البيانات المصنفة لتحليل المشاعر.

سواء كانت تقنية الرؤية الحاسوبية التي تمكن الآلات من استخدام الكاميرات للتعرف على الكائنات في بيئتها ، أو معالجة اللغة الطبيعية التي تتيح للمستخدمين تجارب محادثة مع محركات البحث ، فإن البيانات المصنفة تعمل بجد خلف الكواليس.

من خلال تزويد خوارزميات التعلم الآلي بمجموعات بيانات التدريب الصحيحة ، نؤسس المسرح للأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل مناسب ليحققوا نجاحًا متزايدًا في عالم متزايد الترابط.

طرق تصنيف البيانات

يمكن أن تؤثر الطريقة المختارة لتصنيف البيانات على جودة ودقة مجموعات البيانات الناتجة. لمشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المختلفة متطلبات فريدة، وطريقة التصنيف الصحيحة يمكن أن تحدث فرقًا كبيرًا.

• التصنيف اليدوي. تتضمن الطريقة التقليدية للتصنيف اليدوي قيام معلمي بيانات بشريين بوضع ملصقات على البيانات بدقة. على الرغم من أن هذه الطريقة دقيقة للغاية، إلا أنها تستغرق وقتًا طويلاً ويمكن أن تخضع للخطأ البشري. التصنيف اليدوي قيّم للمهام التي تتطلب فهماً متأنياً.
• التصنيف شبه الآلي. يدمج التصنيف شبه الآلي الخبرة البشرية مع كفاءة الآلة باستخدام تقنيات التعلم النشط. تقترح الخوارزميات التصنيفات بناءً على البيانات الموجودة، والتي يتم بعد ذلك التحقق منها أو تصحيحها من قبل معلمي البيانات البشريين.
• التصنيف الآلي. تتضمن هذه الطريقة استخدام الخوارزميات ونماذج التعلم الآلي لوضع ملصقات على البيانات تلقائيًا. ومع ذلك، قد تفتقر إلى دقة البيانات التي تم تصنيفها من قبل البشر، لذلك فإن عمليات التحقق من الجودة ضرورية.
• الحشد الجماعي. يمكن لتوزيع مهام تصنيف البيانات على مجتمع كبير، غالبًا من خلال منصات مثل Amazon Mechanical Turk، توسيع نطاق تصنيف البيانات. لكن الحفاظ على مستوى ثابت من الجودة عبر مجموعة متنوعة من المصنفين يمكن أن يكون تحديًا.
• التعلم التحويلي. يتضمن التعلم التحويلي استخدام نماذج تعلم آلي مدربة مسبقًا لتصنيف مجموعات بيانات جديدة مماثلة. هذه الطريقة فعالة وتستخدم النماذج الموجودة لتوفير الوقت والموارد. ومع ذلك، قد تفتقر النماذج المدربة مسبقًا إلى الفهم السياقي اللازم للمهام المتخصصة للغاية أو الضيقة.

المصنفون البشريون مقابل الأتمتة

إن تصنيف البيانات هو توازن بين اللمسة البشرية وقوة الآلة.

يمكن للمصنفين البشريين التنقل في تعقيدات البيانات، والتقاط الفروق الدقيقة والتفاصيل التي غالبًا ما تفلت حتى من أكثر الخوارزميات تقدمًا. يمكن للبشر فهم السياق وإجراء تصنيفات قائمة على الحكم، مما يضمن مستوى عالٍ من الجودة في البيانات المصنفة. على سبيل المثال، في تصنيف الصور الطبية، يمكن لمصنف مدرب تحديد الشذوذات الخفية التي قد تكون مهمة للغاية للتشخيص الدقيق.

من ناحية أخرى، تُبسط الأتمتة سير العمل، وتتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة بدقة وبسرعة سيستغرق الشخص، أو حتى فريق من الأشخاص، وقتًا أطول بكثير. على سبيل المثال، يمكن لأدوات الأتمتة معالجة آلاف الصور أو المستندات النصية في كسر الوقت الذي سيستغرقه مصنف بيانات بشري.

لكن الأمر ليس متعلقًا باختيار جانب البشر أو الآلات. إنه يتعلق باعتراف بنقاط قوة كل منهما ودمجها لعملية تصنيف بيانات أكثر متانة وكفاءة.

أنواع تصنيف البيانات وحالات الاستخدام

يتم التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات بشكل أفضل مع أنواع معينة من التصنيف، وتكون طرق تصنيف البيانات المحددة هي الأفضل لنتائج معينة.

سواء كنت تغوص عميقًا في الرؤية الحاسوبية أو فك ترميز معالجة اللغة الطبيعية، فإن لكل نهج تصنيف حالات استخدام محددة.

• تصنيف الصور
• تصنيف الفيديو
• تصنيف الصوت
• تصنيف النص
• التصنيف الدلالي

تصنيف الصور

الصور ليست مجرد صور - إنها مصادر للمعلومات. الرؤية الحاسوبية هي طريقة الذكاء الاصطناعي لمعالجة الصور.

• المربعات المحيطة. المربعات المحيطة هي مربعات مستطيلة مرسومة حول كائنات في الصور لتحديدها وتحديد مواقعها. تحيط كل مربع محيط بكائن معين، مما يحدد موضعه وحجمه داخل الصورة. هذه التقنية حيوية في مهام اكتشاف الكائنات. على سبيل المثال، في أنظمة القيادة الذاتية، تساعد المربعات المحيطة في تحديد المركبات الأخرى والمشاة وعناصر الطريق وتحديد مواقعها.
• المضلعات. يسمح تصنيف المضلعات بالحصول على خطوط محيطة أكثر دقة حول الكائنات، وخاصة تلك ذات الأشكال غير المنتظمة. على عكس المربعات المحيطة التي توفر فقط محيطات مستطيلة، يمكن للمضلعات التقاط الشكل الفعلي للكائن عن طريق تضمينه داخل مضلع متعدد الأضلاع. هذا مفيد بشكل خاص في سيناريوهات مثل التصوير الطبي لتحديد حدود الأورام أو الشذوذات الأخرى.
• تصنيف الصور. تصنيف الصور هو عملية إسناد ملصق إلى صورة كاملة بناءً على محتواها. على عكس كشف الكائنات، الذي يحدد كائنات متعددة داخل صورة، يسند تصنيف الصور ملصقًا واحدًا للصورة بأكملها، مصنفًا إياها في واحدة من عدة فئات محددة مسبقًا. على سبيل المثال، قد يضع نظام مدرب للتعرف على الحيوانات ملصقًا على صورة بأنها "قطة" أو "كلب" أو "طائر" بناءً على الموضوع السائد في الصورة.

تصنيف الفيديو

على عكس الصور المصنفة، تضيف مقاطع الفيديو تعقيد التسلسلات والحركات إلى البيانات المرئية. يمتد تصنيف الفيديو إلى تصنيف الصور ويتيح التقاط وتحليل الأحداث الديناميكية عبر الزمن.

على سبيل المثال، يساعد تصنيف الفيديو على تتبع الأفراد أو الكائنات عبر الإطارات في أنظمة المراقبة، مما يمكّن المستخدمين من اكتشاف الشذوذ ومراقبة الأمن. وبالمثل، تستفيد التحليلات الرياضية من تصنيف الفيديو من خلال تحليل حركات اللاعبين واستراتيجيات اللعب ومقاييس الأداء على مدار المباراة. يمكن أن يساعد تصنيف الفيديو أيضًا في تدريب أنظمة القيادة الذاتية على تفسير الظروف الطرقية المتغيرة والاستجابة لها.

إحدى التقنيات المهمة في تصنيف الفيديو هي التجزئة الدلالية حيث يتم وضع ملصق على كل بكسل في إطار بفئة مثل "شخص" أو "مركبة" أو "مبنى". يتم تكرار هذه العملية عبر إطارات الفيديو، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تحليل الكائنات الفردية وكذلك حركاتها وتفاعلاتها عبر الزمن.

تصنيف الصوت

تتكون البيانات الصوتية من الأصوات والكلمات المنطوقة التي يمكن استخدامها لتطبيقات مختلفة عند تصنيفها بدقة. تصنيف الصوت هو عملية وضع ملصقات أو نسخ ملفات الصوت لجعلها قابلة للتفسير من قبل الآلات.

في تقنيات المساعدين الصوتيين مثل Alexa، يتضمن تصنيف الصوت نسخ الأوامر المنطوقة إلى نص، والتي يمكن بعد ذلك معالجتها لتوفير ردود مناسبة. يتم تحديد المصطلحات أو العبارات ووضع ملصقات عليها، مما يسمح للمساعد الصوتي بفهم طلبات المستخدم والتصرف بناءً عليها.

يعد تحليل المشاعر تطبيقًا آخر يلعب فيه تصنيف الصوت دورًا. من خلال تحليل نبرة ونغمة المتحدث، يمكن للأنظمة تحديد المشاعر الكامنة وراء الكلمات المنطوقة. هذا مفيد للشركات التي ترغب في فهم ردود فعل العملاء على مستوى أعمق.

يستفيد قطاع الرعاية الصحية بشكل كبير من تصنيف الصوت. على سبيل المثال، يمكن تصنيف البيانات الصوتية من أجهزة مراقبة القلب أو الجهاز التنفسي لتتبع دقات قلب المريض أو أنماط التنفس. يمكن أن تساعد هذه التصنيفات في مراقبة صحة المريض وتحديد المشكلات المحتملة في وقت مبكر.

تعد النسخ جزءًا رئيسيًا من تصنيف الصوت، حيث تتم ترجمة الكلمات المنطوقة إلى نص. تتوفر أدوات تصنيف بيانات مختلفة يمكنها نسخ وتصنيف البيانات الصوتية، مما يجعلها بتنسيق منظم يمكن تحليله لاحقًا بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

تصنيف النص

تصنيف النص هو العملية التي تنقل المعنى إلى النص غير المنظم، مما يسمح لتطبيقات التعلم الآلي بتفسير البيانات النصية واستخدامها. تلعب دورًا كبيرًا في الدردشات الآلية وتحليل المشاعر وتحديد الكيانات المسماة (NER).

• التصنيف الدلالي. التصنيف الدلالي هو ممارسة تصنيف الكلمات أو العبارات ووضع ملصقات عليها بمعانيها المحددة بناءً على السياق. تسمح للذكاء الاصطناعي بالتمييز بين "bank" كمؤسسة مالية و"bank" على جانب نهر.
• تصنيف النية. إذا غاص التصنيف الدلالي في "الماذا"، يركز تصنيف النية على "لماذا". إنه أمر بالغ الأهمية بشكل خاص للدردشات الآلية، مما يساعدها على فهم نوايا المستخدمين. على سبيل المثال، إذا كتب شخص ما "الطقس اليوم؟"، قد تكون النية الكامنة "حالة الطقس الحالية".
• تصنيف الكيان. تركز NER على التفاصيل المحددة من خلال وضع علامات على الأسماء والأماكن والتواريخ والكيانات الأخرى. في الجملة "ولد أينشتاين عام 1879"، يتم وضع علامة على "أينشتاين" كـ "شخص" و"1879" كـ "تاريخ".

من خلال منح النص بنيته ومعناه الصحيحين، تضمن هذه تقنيات التصنيف قدرة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على العمل مع سياق أكبر.

التصنيف الدلالي

يلعب التصنيف الدلالي دورًا محوريًا في دمج البيانات مع سياقها، مما يتيح إنشاء روابط من العلاقات الأوسع. هذه العملية أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مختلفة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والدردشات الآلية وخوارزميات البحث المتقدمة.

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP). في معالجة اللغة الطبيعية، يساعد التصنيف الدلالي الآلات على تحليل النية الكامنة وراء الكلمات والعبارات. على سبيل المثال، يسمح لمحادثة آلية بالتمييز بين مستخدم يستفسر عن "سعر سهم آبل" و"وصفات فطيرة التفاح"، على الرغم من وجود كلمة "تفاح" المشتركة.
• التجزئة الدلالية. في الرؤية الحاسوبية، تمتد التجزئة الدلالية إلى فهم العلاقات بين الكائنات. على سبيل المثال، في صورة لقطة جالسة على أريكة، تساعد التجزئة الدلالية النظام على العمل مع العلاقة المكانية للقطة "على" الأريكة.
• خوارزميات البحث المتقدمة. يعزز التصنيف الدلالي خوارزميات البحث من خلال تمكينها من توفير نتائج ذات صلة بالسياق بدلاً من مجرد مطابقة الكلمات الرئيسية. يساعد على تحسين نتائج البحث لتتوافق بشكل أوثق مع نية المستخدم.
• البيانات الوصفية. تحسن البيانات الوصفية، جنبًا إلى جنب مع التصنيف الدلالي، من تفسير البيانات. على سبيل المثال، في محركات البحث، يمكن للبيانات الوصفية توفير دلائل سياقية إضافية تساعد على توقع استعلامات المستخدم وتوفير نتائج بحث أكثر دقة.

ساعد بياناتك على تحقيق كامل إمكاناتها

تحول خدمات التصنيف البيانات غير المكررة إلى معلومات دقيقة وقابلة للتنفيذ. سواء كانت صورًا أو نصوصًا أو صوتًا أو فيديو، يساعد عملهم أدوات الذكاء الاصطناعي - من الدردشات الآلية إلى المركبات ذاتية القيادة - على تحقيق كامل إمكاناتها.

هل تبحث عن استغلال هذه القوة؟ سواء كنت تبحث عن مصنفي بيانات لتعزيز مشروع التعلم الآلي الخاص بك أو تنظر في مهنة تصنيف البيانات، يمكن لـ Mawahib مساعدتك.

تتوفر لدى Mawahib العديد من الموارد لمساعدتك على التعرف على كل ما يمكن أن يقدمه هذا القطاع النامي وتحقيق أهدافك.

استأجر متخصصًا في تصنيف البيانات أو استكشف وظائف تصنيف البيانات اليوم.