[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},140,"blog","ar-3-challenges-in-data-collection-with-ai-and-proxies-and-ways-to-overcome-them","3 تحديات في جمع البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي والوكلاء، وطرق التغلب عليها","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/19-6-s-trusted-proxy-website-3-challenges-in-data-collection-with-ai-and-proxies-cover-fa513efe-98e6-4c44-af1c-7fb7742e2b89.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/19-6-b-trusted-proxy-website-3-challenges-in-data-collection-with-ai-and-proxies-cover-0362fbc9-d92f-4f7f-88c4-0b9a6e69bac2.webp","2024/01/23","2024/02/16","3 تحديات رئيسية لجمع البيانات عبر الذكاء الاصطناعي والوكلاء","ما هي التحديات الثلاثة الرئيسية في جمع البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ تحيز البيانات، جودة البيانات، انحراف البيانات، وطرق التغلب عليها من خلال موقع Dexodata الوكيل.","buy residential and mobile proxies","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>محتويات المقال:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">مفارقة صعوبة جمع البيانات\u003C/a>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">تحدي جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي # 1. التحيز\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">تحدي جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي # 2. الجودة\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor4\">تحدي جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي # 3. انحراف البيانات\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>فكر في الحقيقة التالية. في عام 2023، تم إنتاج \u003Ca href=\"https://explodingtopics.com/blog/big-data-trends\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">3.5 كوينتيليون بايت من البيانات لجمعها يوميًا\u003C/a>. في عام 2015، كانت الأمور مختلفة. في ذلك الوقت، كان المستوى 2.5 كوينتيليون. كم من البيانات، بالكوينتيليون، ستكون متاحة للاكتساب، والتدقيق، والاستفادة في عام 2030؟\u003C/p>\n\u003Cp>ما هو مؤكد هو أن الأفراد والكيانات سيجمعون ويقيمون تلك المجموعات المتزايدة من البيانات. كموقع يركز على \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/data-scraping\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الوكلاء لجمع البيانات\u003C/a>، مع عروض لشراء الوكلاء السكنيين والمتحركين، لا يمكن لـ Dexodata إلا أن تراقب هذه السباق.\u003C/p>\n\u003Cp>من سيفوز، الأحجام المتزايدة من البيانات لجمعها أم القوة المتزايدة للذكاء الاصطناعي؟ دعونا نستكشف ما نعرفه.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>مفارقة صعوبة جمع البيانات\u003C/h2>\n\u003Cp>تتزايد قدرات الحوسبة الذكية بشكل كبير. تظهر الأبحاث الحديثة:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>منذ عام 2010، زادت أحجام \u003Ca href=\"https://epochai.org/blog/compute-trends\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الموارد الحاسوبية المخصصة لنماذج التعلم الآلي\u003C/a> بمعدل مذهل قدره 10 مليارات; \u003C/li>\n\u003Cli>وفقًا لـ Time، فإن الذكاء الاصطناعي فعال بالفعل مثل البشر أو يتجاوز البشر في التعامل مع الكتابة اليدوية، اللغة المنطوقة، الصور، النصوص، وحتى السياقات القائمة على الفطرة السليمة.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>يظهر سؤال منطقي: إذا كان الذكاء الاصطناعي متقدمًا جدًا في تفسير البيانات، فما الخطأ في جمع البيانات بناءً على نماذج الذكاء الاصطناعي؟ يجب أن يكون جمع البيانات أبسط من تقييم البيانات. بشكل متناقض، هناك ثلاثة عقبات بارزة، تجعل المعضلات القابلة للتطبيق أكثر تعقيدًا.  \u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>تحدي جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي # 1. التحيز \u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>تُنتج البيانات بواسطة الأشخاص، مما يعكس الطبيعة البشرية. ككيانات اجتماعية، نحمل تحيزات. وبالتالي، قد تحتوي البيانات على تحيزات أيضًا. يجلب جمع مثل هذه البيانات، مع التحيزات الكامنة، استنتاجات خاطئة منحرفة. بغض النظر عن مدى ذكاء نماذج الذكاء الاصطناعي، إذا كانت تجمع وتفسر تفاصيل خاطئة، فإنها تجمع مجموعات بيانات معيبة وتقدم أفكارًا مضللة. هذه هي تحديات شائعة في جمع البيانات. كما تظهر الأبحاث الحديثة، أفادت المنظمات بعواقب مكلفة ناتجة عن تحيز الذكاء الاصطناعي. أفاد \u003Ca href=\"https://www.informationweek.com/data-management/the-cost-of-ai-bias-lower-revenue-lost-customers\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">36%\u003C/a> بأن منظمتهم قد واجهت آثارًا سلبية بسبب حوادث تحيز الذكاء الاصطناعي في خوارزمية واحدة أو أكثر.\u003C/p>\n\u003Cp>اعتبارًا من عام 2024، لا يمكن حل المشكلات بدون الأشخاص. يجب تحليل مجموعات البيانات الناتجة يدويًا بواسطة مراجعين متنوعين على دراية بالسياق لتحديد التحيز بعد الجمع. \u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>تحدي جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي # 2. الجودة \u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>وفقًا لـ Gartner، فإن جودة البيانات تنتمي إلى \u003Ca href=\"https://www.gartner.com/smarterwithgartner/3-barriers-to-ai-adoption\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">أهم 3 عقبات أمام تفعيل واستخدام الذكاء الاصطناعي\u003C/a>. يمكن أن تكون المحافظة على الجودة المناسبة خلال تدفقات جمع البيانات مهمة شاقة، بشكل رئيسي لأن المعلومات المتاحة غالبًا ما تكون غير منظمة، مما يتطلب معالجة واسعة. هنا، يمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانيات أكبر، حيث يمكن تدريبه على تنفيذ بعض المناورات، مثل تنظيف البيانات، والتقليل، والنقل، وما إلى ذلك.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/140/19-6-geo-targeted-proxies-3-challenges-in-data-collection-with-ai-and-proxies-pic-1b41cd4a-e443-4f8b-a1bb-a3c8ac64aeaa.png\" alt=\"3 تحديات رئيسية لجمع البيانات عبر الذكاء الاصطناعي والوكلاء\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>تأكد من أن أدوات الذكاء الاصطناعي الموكلة بجمع البيانات مدعومة ومضبوطة من قبل أشخاص مؤهلين تأهيلاً عالياً على دراية بـ:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>تحديد البيانات المفقودة;\u003C/li>\n\u003Cli>إجراء فحوصات سلامة البيانات; \u003C/li>\n\u003Cli>التعرف على حالات عدم صلة البيانات; \u003C/li>\n\u003Cli>فهم مشكلات تكرار البيانات. \u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor4\">\u003C/a>تحدي جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي # 3. انحراف البيانات  \u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/top-5-trends-to-enhance-big-data-with-geo-targeted-proxies-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">تتدفق البيانات الكبيرة باستمرار\u003C/a> من أجهزة إنترنت الأشياء المتصلة، بما في ذلك المستشعرات، والأجهزة المنزلية الذكية، والأجهزة المحمولة. تؤدي مواقع الأخبار، وتغذيات وسائل التواصل الاجتماعي، بالإضافة إلى المحتوى الذي ينشئه المستخدمون، إلى تفاقم الأعباء. قد تتسبب هذه السرعة والأحجام في تحليل معيب، وزمن انتقال غير محدود، وبيانات تبقى غير مستخدمة بسبب نقص قدرة الذكاء الاصطناعي.\u003C/p>\n\u003Cp>من المحتمل وجود ثلاث عقبات من الدرجة الثانية:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>التطورات الزمنية\u003C/strong>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>تتعرض البيانات الواقعية لتغييرات مستمرة تحدث بسبب البيئات المتغيرة، أو أنماط السلوك، أو الابتكارات التكنولوجية. ما هو ذو معنى أو دقيق اليوم قد لا يكون صحيحًا في المستقبل.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>استدامة النماذج الحالية\u003C/strong>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>مع تعرض البيانات لتغيرات زمنية، يمكن أن يفقد الذكاء الاصطناعي المدرب على بيانات قديمة دقته أو يصبح قديمًا تمامًا. هذه الخاصية تؤكد على أهمية تتبع أداء النموذج بشكل مستمر وإعادة تدريبه بشكل منهجي.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>غياب البيانات التاريخية\u003C/strong>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>في بعض الحالات، خاصة مع الظواهر المتزايدة أو التحولات السياقية السريعة في اللعب، قد تكون هناك نقص في السجلات التاريخية التي تمثل بشكل صحيح الظروف الجارية أو القادمة.\u003C/p>\n\u003Cp>يمكن أن تأخذ معالجة هذه الصعوبات في جمع البيانات اتجاهين: \u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cem>تحديثات يدوية مستمرة\u003C/em> تعني إعادة تدريب النماذج ببيانات جديدة والحفاظ على صلتها. يمكن أيضًا تنفيذ خطوط أنابيب آلية لتحديث نماذج الذكاء الاصطناعي على فترات.\u003C/li>\n\u003Cli>خوارزميات \u003Cem>تقدم ذاتي مرن\u003C/em> تستخدم منهجيات التعلم النشط، مما يمكّن النماذج من التكيف في الوقت الحقيقي مع اكتساب البيانات. تمكّن هذه الاستراتيجيات التعديلات التدريجية على معلمات النموذج، مما يعزز قدراتها في التعامل مع توزيعات البيانات المتغيرة.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>تؤكد منصة Dexodata مع \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-geo-targeted-proxies-all-about\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الوكلاء المستهدفين جغرافيًا\u003C/a>، سواء السكنيين أو من شبكة المحمول، على أن: الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحريًا. كما ترى، لا يمكن أن يحل التدخل البشري سوى العيوب الموجودة. نعم، يمكن أن يسهل الذكاء الاصطناعي جمع البيانات، مما يساعد الموظفين. لكن الذكاء الاصطناعي لا يزال غير قادر على استبدالهم تمامًا.\u003C/p>\n\u003Cp>نحن دائمًا جاهزون لخدمة فريقك من البشر، كمنصة حيث يمكن لمتخصصي جمع البيانات شراء الوكلاء السكنيين والمتحركين. سيساعد ذلك في أنشطتهم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم، حيث تتوفر الوكلاء من أكثر من 100 دولة، بما في ذلك أمريكا وكندا والدول الكبرى في الاتحاد الأوروبي وتركيا وروسيا وكازاخستان وأوكرانيا وتشيلي.\u003C/p>\n\u003Cp>تجربة \u003Ca href=\"https://dashboard.dexodata.com/admin/register?lang=en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">تجريبية مجانية للوكلاء\u003C/a> متاحة للمبتدئين الذين لديهم خطط لجمع البيانات.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936375652]