هوش مصنوعی و داده کاوی

یکی از شاخه های علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی در واقع شامل سه مبحث : الگوریتم های تکاملی، سیستم های فازی و شبکه های عصبی می باشد. اگر بخواهیم هوش مصنوعی را با هوش انسان مقایسه کنیم، باید بگوئیم که انسان قادر به تجزیه و تحلیل و قدرت تصمیم گیری است، در حالی که هوش مصنوعی بر اساس یکسری داده و قوانین از پیش تعیین شده و برنامه ریزی شده، کار می کند. هدف از علم هوش مصنوعی، ایجاد سیستمی است که دارای الگوهای رفتاری و تصمیم گیری شبیه به انسان باشد. یکی از مهم ترین کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه ی دیجیتال مارکتینگ می باشد. این تکنولوژی جدید که به سرعت در حال پیشرفت است، فرصت های بسیاری را برای پیشرفت کسب و کار شما در اختیارتان قرار خواهد داد. در ادامه راه هایی که از طریق آن ها، یک کسب و کار می تواند از هوش مصنوعی بهره ببرد و مزایای هوش مصنوعی در کسب و کار ها را برای شما عزیزان بیان خواهیم کرد.

هنگامی که صحبت از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌شود، فکر ما به سمت تعامل کامپیوتر‌ها و ربات‌ها با انسان‌ و قدرت تصمیم گیری و درک آن‌ها می‌رود. شاید بتوان گفت در ذهنیت اکثر ما، اطلاعات تقریبا نادرستی از اعمالی که یک کامپیوتر می‌تواند انجام دهد وجود دارد. متاسفانه برخلاف ذهنیت ما، هوش مصنوعی به آن اندازه که ما فکر می‌کنیم شاید هیجان انگیز نباشد و فقط یک واژه‌ی جذاب است.

در میان این سه حوزه (هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده کاوی) تا حدودی همپوشانی وجود دارد؛ اما با این حال دارای تفاوت‌هایی با یکدیگر نیز می‌باشند. در این بخش قصد داریم روابط این سه حوزه را با یکدیگر بررسی نماییم و همچنین یاد بگیریم که اگر از آن‌ها به درستی در کنار یکدیگر استفاده کنیم، می‌توانیم نتایج بسیار قابل قبول و جذابی را استخراج کنیم.

 هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

در واقع هوش مصنوعی به مطالعه‌ی چگونگی تولید یک عامل هوشمند مربوط می‌شود. به عبارت دیگر، نحوه‌ی برنامه نویسی یک کامپیوتر به صورتی که مانند یک عامل هوشمند (انسان) رفتار کرده و وظایفی را انجام دهد. هوش مصنوعی قدرت یادگیری و تحلیل وقایع را ندارد. یک سیستم هوش مصنوعی به این صورت کار می‌کند که ابتدا اطلاعات مورد نیاز برای رفع مشکلات احتمالی، برنامه نویسی شده و سپس در اختیار سیستم قرار می‌گیرد. پس از آن برنامه‌ی هوش مصنوعی با استفاده از این داده‌ها و محاسبات تعیین شده بر روی آن‌ها، مسائل و مشکلات را حل می‌کند. (برای مثال، سیستمی برای افزایش دمای اتاق در صورتی که دما زیر ۲۵ درجه باشد).

 یادگیری ماشین (Machine Learning)

به مرور زمان بسیاری از سیستم‌ها نیاز به یک هوش و توانایی دارند تا بتوانند با استفاده از تجربیات بدست آمده‌ی گذشته، دانش جدیدی را استنتاج کنند. بنابراین می‌توان گفت هوش مصنوعی بسیار رابطه‌ی نزدیکی با یادگیری ماشین دارد. در واقع یک برنامه‌ی نوشته شده، به سیستم می‌گوید که در طول زمان تجربیات و دانش جدیدی را از عملکرد و خروجی‌های گذشته‌ی خود یاد بگیرد تا باعث بهبود عملکرد و تصمیم گیری سیستم در آینده شود. یادگیری ماشین قادر به تعمیم اطلاعات از داده‌های وسیع است و می‌توانند با به کار گیری الگوریتم‌هایی، الگو‌ها و روابط میان داده‌ها را تشخیص دهد و در نهایت با استفاده از نتایج مفید بدست آمده اقدامات جدیدی را انجام دهد. همانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین نیز بسیار وسیع بوده و به کمک قدرت استنتاج خود می‌تواند کاربردهای فراوانی داشته باشد.

 داده کاوی (Data Mining)

این حوزه بیشتر از تکنیک‌های یادگیری ماشین (و تا حدودی آمار) الهام می‌گیرد. داده کاوی توسط یک فرد، با یک هدف خاص و همراه با یک مجموعه‌ی داده (Data Set) صورت می‌گیرد. در واقع این فرد با بکار گیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین، قصد دارد الگوی مورد نیاز خود را از یک مجموعه داده دریافت کند. اکثر اوقات این مجموعه داده بسیار حجیم و پیچیده است و همچنین ممکن است نواقص و اشکالاتی نیز درون آن وجود داشته باشد. معمولا هدف از داده کاوی کشف و یا تولید روابط موجود میان این مشاهدات اولیه بوده؛ و در ادامه پیش بینی مشاهدات و نتایج آینده به کمک الگوهای بدست آمده است. دو روش مرسوم داده کاوی، «بدون نظارت» (unsupervised) و «با نظارت» (supervised) است. در روش بدون نظارت، ما پاسخ را نمی‌دانیم و باید به کشف آن بپردازیم؛ اما در روش با نظارت، پاسخ مشخص شده است و ما باید پاسخ مشاهدات آینده را پیش بینی نماییم. تکنیک‌های رایج و مرسوم داده کاوی شامل خوشه بندی، طبقه بندی، رگرسیون و شبکه‌های عصبی می‌باشد که از هرکدام بسته به نیاز فرد در شرایط مختلف استفاده می‌شود.

 به طور کلی هریک از این سه زمینه به نوعی به دیگری وابسته بوده و همپوشانی‌های غیر قابل انکاری با هم دارند. با به کارگیری هریک از این حوزه‌ها در کنار یکدیگر، می‌توان به سوالات نهفته‌ی زیادی در داده های موجود پاسخ داد، به اثبات فرضیه‌های مختلفی پرداخت و همچنین به بینش و پیش بینی بهتری در زمینه‌های مختلف و تجارت دست یافت.

راه های بهره گیری از هوش مصنوعی در کسب و کار

داشتن تعاملات خودکار با مشتری

امروزه بیشتر تعاملات با مشتری به تعاملات انسانی نیازمند است تعاملاتی از قبیل ارسال ایمیل، گفتگو در رسانه های اجتماعی، تماس تلفنی، چت آنلاین و.. با این وجود با استفاده از هوش مصنوعی (AI)، شرکت ها و صاحبان کسب و کار می توانند بسیاری از این ارتباطات را به صورت خودکار انجام دهند. به طور مثال از طریق تجزیه و تحلیل داده هایی که در ارتباطات قبلی با مشتریان به دست آمده است، رایانه ها می توانند برنامه ریزی شوند تا بتوانند پاسخ دقیقی در مورد نیازهای مشتریان به آن ها بدهند و به مشکلات مطرح شده از سوی آنان رسیدگی کنند. علاوه بر این، زمانی که هوش مصنوعی (AI) با مباحث یادگیری ماشین ترکیب شود، پلتفرم های ایجاد شده قادر به برقراری ارتباط بیشتر و موثرتری ی با مشتریان خواهند بود.

بهبود تجربیات خرید شخصی

با بهره گیری شرکت ها از مزایای هوش مصنوعی (AI) ،  آنها قادر خواهند بود تا برای مشتریان به صورت خصوصی  به بازاریابی شخصی بپردازند.که این به نوبه خود باعث افزایش تعامل با مشتریان شده و به افزایش وفاداری مشتری و بهبود فروش کمک می کند. یکی دیگر از مزیت های هوش مصنوعی (AI)  این است که صاحبان کسب و کار را قادر می سازد تا یکسری الگوها را در عادات و رفتار مشتریان خود شناسایی کنند و به این ترتیب بتوانند به مشتریان خود بسیار دقیق تر حصولات و خدمات خود را ارائه دهند.

داده کاوی

با استفاده از داده کاوی و پردازش داد های بزرگ، صاحبان کسب و کار می توانند به سرعت، اطلاعات مم و مرتبط با مشتریان را کشف کرد. به این ترتیب این امکان برای آن ها فراهم می شود تا یک دید تازه نسبت به آنچه در مورد مشتریان نمی دانستند به دست آورند. که این می تواند مزیت بزرگی برای آن ها باشد.

همکاری و یاری رساندن در زمان واقعی

هوش مصنوعی برای کسب و کارهایی که نیاز به پیوستن به حجم زیادی از مشتریان در طی هر روز دارند، بسیار عالی است. به عنوان مثال، در صنعت حمل و نقل، هوایی زمینی و ریلی، می توانند از برنامه های هوش مصنوعی برای ارتباط با مشتریان در زمان واقعی استفاده کنند، اطلاعات سفر را به طور شخصی برای آن ها ارسال کنند و مسافران را با اطلاعات مربوط به حمل و نقل در زمان واقعی آگاه سازند. به طور مثال : مشخص کردن جایی که در حال حاضر مسافران در آن واقع شده اند و یا زمان ورود و خروج به محلی خاص.

هوش مصنوعی در کسب و کار

از دیگر مزایای هوش مصنوعی در کسب و کار می توان گفت که ، با استفاده از هوش مصنوعی می توان نتایج هر فرایند را بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها پیش بینی کرد. به عنوان مثال، بنا بر آن الگوهای داده های مشتریان که استخراج می شود، می توان میزان فروش، محصولات موجود در فروش گاه و حتی احتمال به فروش رفتن محصول خاصی را پیش بینی کرد. همچنین می تواند پیش بینی کند که تقاضا برای محصول خاصی کاهش می یابد یا افزایش. چنین اطلاعاتی می تواند کمک شایانی نیز در زمینه ی میزان سرمایه گذاری به شرکت ها و صاحبان کسب و کار بنماید.

حال که با مزایای هوش مصنوعی در کسب و کار های مختلف آشنا شدید، یک سوال برای شما عزیزان مطرح می کنیم. دوستان گرامی، کسب و کار شما چقدر بر پایه استفاده از هوش مصنوعی و به کار گیری مزایای آن بنا شده است؟ اگر هنوز در کسب و کار خود از امکانات هوش مصنوعی بهره نگرفته اید، اما علاقه مند به انجام این کار هستید، هم اکنون برای انجام این کار اقدام نمائید.

نوشته : حامد نژادقربان – 1398

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *