.png){kind=small}
الفرق بين البيانات والمعلومات؟
البيانات هي حقائق وأرقام أولية تم جمعها من مصادر متنوعة او يمكن تعريفها بانها عبارة عن بيانات خام مثل صور ،ارقام ،فيديو وقواعد بيانات.المعلومات هي البيانات التي تمت معالجتها في شكل أكثر وضوحًا ، وغالبًا ما تستخدم في اتخاذ القرارات أو حل المشكلات.
خصائص البيانات والمعلومات؟
البيانات والمعلومات لها خصائص مختلفة يمكن تلخيصها كالتالي:
- البيانات:
- خام: البيانات أولية وغير معالجة ، وغالبًا ما يتم جمعها من مصادر مختلفة.
- ضخمة: غالبًا ما تكون البيانات كبيرة ومعقدة ، وتتطلب المعالجة والتنظيم لتكون مفيدة ومن هنا جاءت تسميتها بالبيانات الضخمة.
- رقمية أو فئوية: يمكن تمثيل البيانات بالأرقام ، مثل القياسات ، أو بالفئات ، مثل الملصقات.
- المعلومات:
- المعالجة: المعلومات هي البيانات تمت معالجتها وتنظيمها لتوفير معنى وسياق مترابط لتتكمن من خلالها اتخاذ قرارت.
- ذات قيمة: للمعلومات قيمة ، سواء من حيث محتواها أو الأفكار التي تقدمها
- ذات مغزى: المعلومات مفيدة للناس ، وتوفر المعرفة والفهم.
من خلال تحويل البيانات إلى معلومات ، يمكن للمؤسسات فهم بياناتها واستخدامها لاتخاذ قرارات مستنيرة وحل المشكلات واكتساب ميزة تنافسية.
ما هوالذكاء الاصطناعي؟
ما هي أهم الفروق بين المعلومات والبيانات؟
تشير المعلومات إلى البيانات المعالجة التي لها معنى ومفيدة للأشخاص ، بينما تشير البيانات إلى الحقائق والأرقام الأولية. المعلومات هي بيانات محولة ، تعطي السياق والملاءمة للبيانات. يمكن النظر إلى الفرق بين المعلومات والبيانات على أنه الفرق بين المعرفة والمواد الخامالبيانات والمعلومات ذات الأهمية؟
البيانات ذات الأهمية تشير إلى حقائق وأرقام وقياسات أولية ذات صلة بهدف أو مشكلة معينة. من ناحية أخرى ، تشير المعلومات ذات الأهمية إلى البيانات المعالجة التي تم تحويلها إلى شكل مفيد ومفيد ، غالبًا عن طريق تنظيمها أو تحليلها أو تقديمها بطريقة معينة. يمكن أن توفر المعلومات ذات الأهمية رؤى وفهمًا ومعرفة تدعم اتخاذ القرار وحل المشكلات والأنشطة الأخرىهل البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي بالتفصيل؟
نعم ، تلعب البيانات دورًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي(AI) وتعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات لتدريب النماذج وإجراء التنبؤات. تؤثر جودة وكمية البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على دقة وفعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي الناتجة.
بشكل عام ، تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات لتعلم الأنماط والعلاقات في البيانات ، ثم تستخدم هذا التعلم لعمل تنبؤات أو قرارات. على سبيل المثال ، في حالة التعلم الخاضع للإشراف ، يتم إعطاء خوارزمية الذكاء الاصطناعي بيانات معنونه وتتعلم كيفية تعيين بيانات الإدخال لتسمية الإخراج الصحيحة. في التعلم غير الخاضع للإشراف ، تُعطى خوارزمية الذكاء الاصطناعي بيانات غير مسماة ويجب أن تجد أنماطًا وبنية في البيانات بمفردها.
هناك أنواع مختلفة من البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك البيانات الرقمية والبيانات الفئوية وبيانات الصورة والبيانات الصوتية والبيانات النصية وغيرها. سيعتمد النوع المحدد من البيانات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي على المشكلة التي يتم استخدام نظام الذكاء الاصطناعي لحلها.
بالإضافة إلى جودة البيانات وكميتها ، تشمل العوامل المهمة الأخرى التي يمكن أن تؤثر على أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي المعالجة المسبقة للبيانات وتنظيفها وهندسة الميزات واختيار النموذج.
الذكاء الاصطناعيفي الدول العربية
أمثلة على مواقع الذكاء الاصطناعي التي تستخدم البيانات؟
هناك العديد من المواقع والتطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي وتعتمد على البيانات. وهنا بعض الأمثلة:
- أنظمة التوصية المخصصة: تستخدم مواقع مثلNetflixوAmazonوSpotifyالذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات مخصصة بناءً على سجل مشاهدة المستخدم أو الاستماع إليه أو الشراء.
- كشف الاحتيال: تستخدم المؤسسات المالية ومواقع التجارة الإلكترونية الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال من خلال تحليل الأنماط في بيانات المعاملات.
- روبوتات المحادثة لخدمة العملاء: تستخدم العديد من الشركات روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتوفير خدمة العملاء على مواقع الويب الخاصة بهم ، والإجابة على الأسئلة الشائعة وحل المشكلات.
- التعرف على الصور: تستخدم مواقع مثل صورGoogle AIلتحديد الصور وتصنيفها بناءً على محتوياتها.
- المساعد الصوتي: تستخدم أجهزة مثلAmazon EchoوGoogle Homeالذكاء الاصطناعي لفهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها.
- ترجمة اللغة: تستخدم تطبيقات مثلGoogle Translate AI لترجمة النص من لغة إلى أخرى.
- الصيانة التنبؤية: تستخدم شركات التصنيع الذكاء الاصطناعي للتنبؤ المحتمل أن تتعطل المعدات ، مما يسمح بالصيانة الاستباقية ويقلل من وقت التوقف عن العمل.