تتضمن الأساليب الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات الطبية باستخدام الرياضيات التطبيقية على سبيل المثال لا الحصر:

1- التحليل الاحصائي الوصفي.
2- الاختبارات الإحصائية للفروق بين المجموعات.
3- تحليل الانحدار والتحليل العددي.
4- تحليل التحوّل الجزئي (Partial Least Squares regression).
5- تحليل البيانات المتعددة المصادفة (Mixture Models).
6- التحليل العاملي و تحليل الارتباطية (Factor and Correlation Analysis).
7- تجميع البيانات (cluster analysis).
8- التنبؤ (Prediction) والتصنيف (Classification).
9- تحليل البيانات المتكررة (Repeated Measures Analysis).
10- التحليل الشبكي (Network Analysis).
11- تحليل الصور الطبية (Medical Image Analysis).

يمكن استخدام تقنيات النظام الخبير في تنقيب البيانات بعدة طرق، ومن أهمها:

1- استخدام النظام الخبير كأداة للتصنيف (Classification): يتم إدخال البيانات المتاحة إلى النظام الخبير لتحليلها واستخلاص معلومات محددة منها، ثم يقوم النظام بتصنيف البيانات حسب المعلومات التي تم استخلاصها.

2- استخدام النظام الخبير كأداة لاستخراج المعرفة (Knowledge Extraction): يقوم النظام الخبير بتحليل البيانات واستخلاص المعرفة منها، وذلك باستخدام مجموعة من القواعد المعرفية المبرمجة مسبقاً.

3- استخدام النظام الخبير كأداة لتوقع الأحداث المستقبلية (Prediction): يقوم النظام الخبير بتحليل البيانات المتاحة وتنبؤ الأحداث المستقبلية بناءً على الأنماط والاتجاهات التي تم استخلاصها.

4- استخدام النظام الخبير كأداة لتحسين القرارات (Decision Support): يعمل النظام الخبير كمستشار ذكي يقدم النصائح والتوصيات اللازمة للمستخدم لاتخاذ القرارات الملائمة في ظل الظروف والمتغيرات الحالية.

5- استخدام النظام الخبير في تحليل وتفسير البيانات (Data Analysis): يقوم النظام الخبير بتحليل البيانات المتاحة وتفسيرها بطريقة مبسطة يمكن فهمها واستخراج النتائج الهامة منها.

تقنيات تحليل الأداء في تنقيب البيانات تتضمن:

1- التصنيف (Classification): يستخدم هذا الأسلوب لفصل البيانات إلى مجموعات مختلفة بناءاً على بعض الخصائص المحددة، مثل العمر أو الجنس أو المكان.

2- التجميع (Clustering): يقوم هذا النمط بتجميع البيانات المشابهة في مجموعات وتجاهل البيانات التي لا تتناسب مع الخصائص المحددة.

3- التنبؤ (Prediction): يعتمد هذا النمط على موديلات رياضية وإحصائية لتوقع النتائج المتوقعة للأحداث المحتملة في المستقبل، مثل توقع الطقس أو الإصابة بمرض معين.

4- المصادفة (Association): يدرس هذا الأسلوب في تنقيب البيانات العلاقة بين البيانات بحيث يتم تحديد العلاقات الإحصائية بين العوامل المختلفة، مثل العلاقة بين العمر والإصابة بالسرطان.

5- التحليل الجغرافي (Spatial Analysis): يُستخدم هذا النمط في تحليل البيانات الجغرافية وتحديد المناطق ذات نموذج السلوك المشابه، مثل العثور على الأحياء ذات أعلى معدلات الجريمة في المدينة.

تطبيقات الحاسوب الذكية هي البرامج التي تتمتع بالقدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل وفهم البيانات الكبيرة وتقديم الخدمات والحلول المبتكرة للمستخدمين. على سبيل المثال ، تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتيح لمستخدمي الهواتف النقالة الاستفادة من التوصيات الذكية والموصى بها والحصول على خدمات مثل تعلم اللغة أو تحقيق الأهداف أو الوصول إلى المعلومات المتعلقة بالصحة واللياقة البدنية. وتندرج تحت تطبيقات الحاسوب الذكية العديد من الأنماط الحديثة مثل “التعلم الآلي” (Machine Learning) و “تحليل البيانات الضخمة” (Big Data Analytics) و”التعلم العميق” (Deep Learning) و “استنتاج الأنطمة” (Inferencing Systems) و “توليد اللغة الطبيعية” (Natural Language Generation) و “الرؤية الحاسوبية” (Computer Vision) و “توقع السلوكيات” (Behavioural Prediction).

تطبيقات الحاسوب الذكية هي البرامج التي تتمتع بالقدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل وفهم البيانات الكبيرة وتقديم الخدمات والحلول المبتكرة للمستخدمين. على سبيل المثال ، تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتيح لمستخدمي الهواتف النقالة الاستفادة من التوصيات الذكية والموصى بها والحصول على خدمات مثل تعلم اللغة أو تحقيق الأهداف أو الوصول إلى المعلومات المتعلقة بالصحة واللياقة البدنية. وتندرج تحت تطبيقات الحاسوب الذكية العديد من الأنماط الحديثة مثل “التعلم الآلي” (Machine Learning) و “تحليل البيانات الضخمة” (Big Data Analytics) و”التعلم العميق” (Deep Learning) و “استنتاج الأنطمة” (Inferencing Systems) و “توليد اللغة الطبيعية” (Natural Language Generation) و “الرؤية الحاسوبية” (Computer Vision) و “توقع السلوكيات” (Behavioural Prediction).

الإدراك الحاسوبي هو عبارة عن مجموعة من التقنيات والمنهجيات والخوارزميات التي تستخدم لتمكين الحواسيب من فهم وتفسير بيانات العالم الحقيقي، وذلك باستخدام الحسابات الرياضية والإحصائية والذكاء الاصطناعي.

وتعتمد آلية الإدراك الحاسوبي على مجموعة من التقنيات المختلفة، مثل:

1. تعلم الآلة (Machine Learning): وهي تقنية تمكن الحاسوب من التعلم من البيانات المتاحة له وإنتاج نماذج تنبؤية مناسبة.

2. معالجة الصور والفيديو (Image and Video Processing): وتتضمن هذه التقنية تحليل الصور والفيديو واستخراج المعلومات والملامح منها، مثل الأشخاص والأجسام والحركات.

3. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): وتتضمن هذه التقنية تحليل النصوص وفهمها وإنتاج تحليلات وتحديد المعاني الكامنة فيها.

4. التعرف على الكائنات والأشياء (Object and Pattern Recognition): وتتضمن هذه التقنية تمييز وتحليل الكائنات والأشياء الموجودة في الصور والفيديو، وتحديد الأنماط الموجودة فيها.

5. التصنيف والتنبؤ (Classification and Prediction): وتتضمن هذه التقنية استخدام البيانات المتوفرة لتحديد النتائج النهائية والتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

تعتمد آلية الإدراك الحاسوبي على مجموعة من الخوارزميات التي تساعد على التعرف على النماذج والأنماط المختلفة في البيانات، ويمكن استخدامها في العديد من المجالات، مثل المالية والطب والتسويق والتجارة والأمن والعلوم البيئية والمزيد.

الإدراك الحاسوبي هو عبارة عن مجموعة من التقنيات والمنهجيات والخوارزميات التي تستخدم لتمكين الحواسيب من فهم وتفسير بيانات العالم الحقيقي، وذلك باستخدام الحسابات الرياضية والإحصائية والذكاء الاصطناعي.

وتعتمد آلية الإدراك الحاسوبي على مجموعة من التقنيات المختلفة، مثل:

1. تعلم الآلة (Machine Learning): وهي تقنية تمكن الحاسوب من التعلم من البيانات المتاحة له وإنتاج نماذج تنبؤية مناسبة.

2. معالجة الصور والفيديو (Image and Video Processing): وتتضمن هذه التقنية تحليل الصور والفيديو واستخراج المعلومات والملامح منها، مثل الأشخاص والأجسام والحركات.

3. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): وتتضمن هذه التقنية تحليل النصوص وفهمها وإنتاج تحليلات وتحديد المعاني الكامنة فيها.

4. التعرف على الكائنات والأشياء (Object and Pattern Recognition): وتتضمن هذه التقنية تمييز وتحليل الكائنات والأشياء الموجودة في الصور والفيديو، وتحديد الأنماط الموجودة فيها.

5. التصنيف والتنبؤ (Classification and Prediction): وتتضمن هذه التقنية استخدام البيانات المتوفرة لتحديد النتائج النهائية والتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

تعتمد آلية الإدراك الحاسوبي على مجموعة من الخوارزميات التي تساعد على التعرف على النماذج والأنماط المختلفة في البيانات، ويمكن استخدامها في العديد من المجالات، مثل المالية والطب والتسويق والتجارة والأمن والعلوم البيئية والمزيد.

كيف يمكنني استخدام خدمات التحليل البيئي للتنبؤ بالكوارث (Environmental Analytics for Disaster Prediction) في مايكروسوفت أزور؟

يمكنك استخدام خدمات التحليل البيئي للتنبؤ بالكوارث في Microsoft Azure باستخدام خدمة Azure Machine Learning. يمكنك تحليل البيانات البيئية المتعلقة بالكوارث وإنشاء المعاملات للتنبؤ بالكوارث. يمكنك أيضًا استخدام خدمة Azure Stream Analytics لتحليل البيانات الحيوية المتعلقة بالكوارث والتنبؤ بأشكالها. بإمكانك أيضًا استخدام خدمات Microsoft Cognitive Services لتحليل البيانات الصورية المتعلقة بالكوارث والتنبؤ بأشكالها.