[{"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},112,"blog","ar-what-is-data-enrichment-with-ai-3-scenarios-and-a-case-for-proxies","ما هو إثراء البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي: 3 سيناريوهات وحجة لاستخدام البروكسيات","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/17-6-s-trusted-proxy-website-what-is-data-enrichment-with-ai-cover-600x285-0fad4baa-f467-48fa-938d-751327d444f5.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/17-6-b-trusted-proxy-website-what-is-data-enrichment-with-ai-cover-1032x491-081abe94-c203-4a0c-9755-3d691a4b3dca.webp","2023/09/12","2024/02/16","إثراء البيانات المدفوع بالذكاء الاصطناعي مع موقع بروكسي موثوق","مزايا إثراء البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي والبروكسيات المستهدفة جغرافيًا، عندما يتم تكملة المعلومات التي تم جمعها عبر مواقع بروكسي موثوقة، مثل Dexodata، بتفاصيل إضافية.","trusted proxy website, geo targeted 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\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">تعريف إثراء البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">الآثار المترتبة على مستخدمي الذكاء الاصطناعي والبروكسيات المستهدفة جغرافيًا\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>أفضل طريقة لبدء هذا المقال هي تكرار أن البيانات هي الذهب الجديد. يعمل الحصادون والمستخرجون عبر الإنترنت، ليل نهار، على \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-is-web-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">استخراج عدد لا يحصى من مجموعات البيانات على أساس البروكسيات المستهدفة جغرافيًا\u003C/a> المقدمة من مواقع البروكسي الموثوقة. يحدث ذلك لسبب. تلك الشركات التي تجد طرقًا شرعية لالتقاط ومعالجة وهيكلة تدفقات هائلة من المعلومات من مصادر مختلفة، محظوظة في اتخاذ قرارات مستنيرة وبناء توقعات ثاقبة. مثل هذا العامل يمنحهم ميزة تنافسية قوية. ولكن ماذا لو كانت الكميات العادية من البيانات غير كافية في هذه السباق نحو النجاح؟ الخيار الوحيد هو الاعتماد على المزيد من البيانات، الدقيقة والمفصلة حتى الحقيقة الأساسية، للتفوق على المنافسين. هنا يأتي إثراء البيانات لإنقاذ الموقف.\u003C/p>\n\u003Cp>تشير ظاهرة إثراء البيانات إلى تعزيز الملفات التي تم جمعها بالفعل بتفاصيل إضافية ذات صلة تنبع من أعمدة إضافية. تصوت الشركات لهذه الفرصة بالمال: بحلول عام 2030، ستصل هذه \u003Ca href=\"https://www.globenewswire.com/en/news-release/2022/12/21/2578282/0/en/Data-Enrichment-Solutions-Market-Size-Set-to-Achieve-USD-3-5-Billion-by-2030-growing-at-8-5-CAGR-Exclusive-Report-by-Acumen-Research-and-Consulting.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">القطاع إلى 3.5 مليار دولار\u003C/a> مقارنة بـ 1.7 مليار دولار في عام 2021. هذا النمو ليس مفاجئًا.\u003C/p>\n\u003Cp>تربح الفرق الكثير من إثراء البيانات المناسب، حيث يكشف آفاقًا مربحة:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>حملات تسويقية دقيقة للغاية.\u003C/li>\n\u003Cli>تسهيل تقييم العملاء المحتملين.\u003C/li>\n\u003Cli>فهم مخاطر التأمين والإقراض في مرحلة الاكتتاب الأولي.\u003C/li>\n\u003Cli>تحسين تجربة العملاء، والمزيد من حالات الاستخدام عبر الاقتصاد.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>الآن دعونا نفحص كيف يحدث سحر إثراء البيانات.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>تعريف إثراء البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي\u003C/h2>\n\u003Cp>أولاً، يتم إنشاء مجموعات البيانات الأولية. قد تكون بيانات مملوكة داخليًا، أو بيانات متاحة للجمهور لجمعها عبر \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/residential-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">البروكسيات المستهدفة جغرافيًا\u003C/a> ومواقع البروكسي الموثوقة. ثم، تصل المكملات.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/112/17-6-geo-targeted-proxies-what-is-data-enrichment-with-ai-pic-1032x491-d981e777-8adf-4020-bda3-1a8090a80b3b.png\" alt=\"إثراء البيانات المدفوع بالذكاء الاصطناعي مع موقع بروكسي موثوق\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>سابقًا، كانت نقاط التحسين المحتملة محدودة بخيارين:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>إما دمج البيانات من التخزين الداخلي مع بياناتك المساعدة الخاصة من أنظمة داخلية أخرى.\u003C/li>\n\u003Cli>أو محاولة العثور على نطاق بيانات خارجي لخلطه مع البيانات الأولى الموجودة.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>هناك الآن طريقة ثالثة، وهي إثراء البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي. لم يعد الأمر يتعلق بالتعرف الذكي والمقارنات الآلية. التقدم يتجاوز ذلك.\u003C/p>\n\u003Cp>مع توفر كمية كافية من الحقائق لتحديد الأنماط، يمكن للذكاء الاصطناعي، حرفيًا، سد الفجوات واقتراح القطع المفقودة. أي أنه ينشئ بيانات لم تكن موجودة من قبل، ولكنها قريبة عالميًا من الحقيقة. يمكن للمرء أن يطلق على هذه \u003Ca href=\"https://hbr.org/2023/03/how-machine-learning-can-improve-the-customer-experience\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الظاهرة تنبؤات التعلم الآلي\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp>على سبيل المثال، يقوم خوارزمية متقدمة بالتدريب على مجموعة بيانات موسعة في مجال معين. مهمته هي تقييم جميع الخصائص والاتجاهات المحددة. أثناء القيام بذلك، يتعرف على المنطق متعدد الطبقات الخفي وراء الأرقام الكبيرة المتنوعة.\u003C/p>\n\u003Cp>افترض أنه تم تغذيته بعد ذلك بنطاق بيانات معيب. الحلول الحديثة قادرة على العمل معه عبر ثلاثة أبعاد:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>في حال كانت هناك قطع مفقودة في مجموعة البيانات، يقوم الذكاء الاصطناعي بتعزيزها بالقيم المفقودة.\u003C/li>\n\u003Cli>طالما أن النطاق ليس طويلًا بما فيه الكفاية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستمر فيه، متوقعًا السيناريوهات الأكثر احتمالاً.\u003C/li>\n\u003Cli>أيضًا، أصبح العقل السيبراني الحديث قادرًا بالفعل على أخذ وحدة بيانات منفصلة من المجموعة، وبدرجة عالية من اليقين، إضافة خصائص إضافية لها.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>تخيل سجل معاملة دفع. عادةً، يحتوي على المرسل، المستلم، ووقت الدفع. ولكن إذا كانت هذه سطرًا من مجموعة كبيرة من المعاملات، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقترح من هم الدافعين من الناحية الاجتماعية، كم مرة يقومون بمعاملات مشابهة، وما هي عادات إنفاقهم.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>الآثار المترتبة على مستخدمي الذكاء الاصطناعي والبروكسيات المستهدفة جغرافيًا    \u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>الاستنتاج الرئيسي الذي يمكن استخلاصه من تقنيات إثراء البيانات \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/12-most-intriguing-applications-of-ai-you-need-to-know-about-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">المعتمدة على الذكاء الاصطناعي\u003C/a> هو كما يلي: قريبًا، لن تبقى أي أسرار في هذا العالم. ستكفي لغز واحد للحصول على الصورة الكاملة.\u003C/p>\n\u003Cp>للعيش في هذا العالم، ستحتاج إلى نطاقات بيانات أكبر لتدريب الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، تظل البروكسيات لجمع البيانات ضرورة. تقدم Dexodata، كموقع بروكسي موثوق، بروكسيات مستهدفة جغرافيًا لاستخراج حجم بياناتك وتدريب عقلك الحاسوبي. \u003Ca href=\"https://dashboard.dexodata.com/admin/register?lang=en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">تجربة مجانية متاحة للوافدين الجدد\u003C/a>.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936376649]