أحمد دوميBTEC IT
مفهومالذكاء الاصطناعيمبني على مادة أحمد دومي

أنواع البيانات في الذكاء الاصطناعي

Types of Data in Artificial Intelligence

الجواب المختصر

بيانات الذكاء الاصطناعي هي كل المعلومات الرقمية التي يتعلم منها النظام، مثل النصوص والصور والأصوات وسجلات التعاملات. وتُصنَّف بحسب بنيتها إلى بيانات مهيكلة (Structured) في جداول وأعمدة، وشبه مهيكلة (Semi-structured) مثل JSON وXML، وغير مهيكلة (Unstructured) مثل النص الحر والصور والفيديو والصوت. وكلما كانت البيانات أوسع وأدق وأكثر تنظيمًا زادت قدرة النظام على التنبؤ.

الأنواع العشرة كما يعرضها كتاب الوحدة

النوعما هو؟مثال
مهيكلة (Structured)بيانات منظمة في جداول وصفوف وأعمدة، لكل عمود معنى محدد ولكل صف سجل واحدجداول الرواتب، سجلات الطلبة؛ تُستخدم في نماذج التنبؤ بالمبيعات
شبه مهيكلة (Semi-structured)بين المهيكلة وغير المهيكلة: ليست في جدول ثابت لكن فيها تنظيم داخلي يمكن فهمهملفات JSON وXML، رسائل البريد (مرسل، موضوع، نص)
غير مهيكلة (Unstructured)لا تتبع قالبًا ثابتًاالنص الحر والصور والفيديو والصوت ومنشورات التواصل
رقمية عدديةأعداد يمكن جمعها وحساب متوسطهادرجات الحرارة، أسعار الوقود، عدد زوار موقع
فئوية وصفيةتصف فئات أو أصنافًا بدل الأعداد؛ لا تُجمع حسابيًانوع السيارة (بنزين/كهرباء/هجين)، محافظة السكن
نصيةكل ما يُكتب بلغة البشرالمقالات، رسائل واتساب، تعليقات المستخدمين
صور وفيديوصور ثابتة ومقاطع متحركةكاميرات المراقبة، صور الأشعة الطبية، صور المنتجات
صوتيةتسجيلات كلام أو أصواتالمكالمات، رسائل الصوت؛ تدعم التعرف على الكلام
حساسات وإنترنت الأشياءبيانات تجمعها أجهزة الاستشعار وتتدفق غالبًا باستمرارحساسات الحرارة والرطوبة، عدادات الكهرباء الذكية
مكانية زمنيةبيانات تحتوي على مكان وزمان معًانقاط GPS لمسار حافلة، موقع الهاتف مع الوقت

تقول الدوسية إن هذه الأنواع المختلفة تشكّل «الوقود الحقيقي» لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وإنه كلما تنوعت البيانات وارتفعت جودتها أمكن بناء نماذج أدق.

لماذا تستخدم المؤسسات أنواعًا مختلفة؟

  • البيئة تفرض الشكل: شركات الإعلام تعتمد على ما ينشره الناس من تعليقات وصور وفيديو، وهي بيانات غير مهيكلة.
  • الحاجة إلى وصول سريع ومنظّم: الحسابات والرواتب وسجلات المخزون والموظفين تُدخَل في جداول مهيكلة يمكن البحث فيها خلال ثوانٍ وربطها بأنظمة أخرى.
  • قوة الذكاء الاصطناعي مع غير المهيكل: مع تطور معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية وتحليل الصوت أصبحت البيانات غير المهيكلة كنزًا، كصور الأشعة أو تسجيلات مراكز خدمة العملاء.
  • الخدمات المصغّرة: تتبادل بياناتها بصيغ مثل JSON (شبه مهيكلة) وتولّد سجلات أحداث نصية غير مهيكلة مفيدة لمراقبة الأداء واكتشاف الأعطال.

البيانات الكمية والنوعية

تصنّف الدوسية البيانات أيضًا إلى كمية (أرقام) ونوعية (وصفية). الكمية سهلة التخزين والمعالجة وملائمة للخوارزميات الرياضية وتتبع التغير عبر الزمن، لكنها تميل إلى الاختزال وقد تخفي التحيّز خلف أرقام تبدو علمية. أما النوعية فتقدّم العمق والسياق وتفسّر الأسباب، لكنها تحتاج إلى تجهيز معقّد وهي أكثر حساسية من حيث الخصوصية. وأقوى المشاريع تدمج النوعين.

ولأن جودة البيانات وتمثيلها يحددان عدالة النموذج، انتقل إلى التحيّز في الذكاء الاصطناعي وجودة البيانات.

المصطلحات: عربي ↔ English

البيانات المهيكلة
Structured Data
البيانات شبه المهيكلة
Semi-structured Data
البيانات غير المهيكلة
Unstructured Data
البيانات الكمية
Quantitative Data
البيانات النوعية
Qualitative Data
البيانات الوصفية
Metadata
إنترنت الأشياء
Internet of Things (IoT)

كل المصطلحات في القاموس ←

لماذا يهمّ هذا في BTEC؟

يربط كتاب الوحدة هذا الموضوع بخطوة تخطيط حل ذكاء اصطناعي: أن تتعرف على البيانات اللازمة لدعم الحل وكيف تُجمع وتُجهَّز، وهذا ما يطلبه فهم أنواعها.

أسئلة تجيب عنها هذه الصفحة

  • ما أنواع البيانات في الذكاء الاصطناعي؟
  • ما الفرق بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة؟
  • ما هي البيانات شبه المهيكلة؟
  • ما الفرق بين البيانات الكمية والنوعية؟

الدرس المصوّر

أنواع البيانات في الذكاء الاصطناعي: مهيكلة وشبه مهيكلة وغير مهيكلة · 25:40شاهد على YouTube

مفاهيم مرتبطة

عن كاتب الصفحة

أحمد دومي — Ahmad Domi

مدرّس BTEC IT · الأردن

نوع المحتوى
شرح مبني على مادة أحمد دومي — وليس نصًّا رسميًّا من Pearson
آخر مراجعة
المصدر