تُعتبر البيانات هي المصدر الرئيسي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وبالتالي، تلعب دورًا حاسمًا في تحسين كفاءة ودقة الموديلات والخوارزميات الذكية.
في عملية التعلم الآلي، يتعلم الكمبيوتر من خلال تحليل البيانات واستخراج النماذج والاستدلالات منها. وبما أن الكمبيوتر غير قادر على إجراء تحليلات دقيقة على بيانات كبيرة جدًا بمفرده، فإن الفريق المسؤول عن التعلم الآلي يستخدم التقنيات المختلفة للتحليل والتصفية وتدوير البيانات. كما يقوم الفريق بتنظيف وتحسين البيانات التي تم جمعها حتى يتسنى للكمبيوتر الاستفادة الكاملة منها.
ومن أمثلة استخدام البيانات في الذكاء الاصطناعي، يمكن أن نذكر استخدام البيانات في تدريب نماذج الشبكات العصبونية. فعندما يتم تدريب العصب الاصطناعي على مجموعة كبيرة من البيانات المتنوعة، يتعلم هذا العصب الاصطناعي كيفية التعرف على الأنماط والخصائص المميزة في هذه البيانات، مما يتيح له الاستدلال على بيانات جديدة بدقة ومرونة.
باختصار، فإن البيانات تلعب دورًا حاسمًا في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، حيث تعتبر الأساس الأساسي لتحسين الدقة والفعالية في الموديلات والخوارزميات الذكية.