در دنیای کنونی، هوش مصنوعی و دانش داده دو زمینه بسیار مهم در دگرگونی دیجیتال به شمار می‌روند. این فناوری‌ها نه تنها شیوه کار شرکت‌ها را دگرگون کرده‌اند، بلکه بر جنبه‌های گوناگون زندگی روزمره ما نیز اثر گذاشته‌اند. از بررسی حجم انبوهی از اطلاعات برای بهبود فرآیندهای کاری تا به کارگیری ماشین‌های یادگیر برای پیش‌بینی رویدادهای آینده، هوش مصنوعی و دانش داده به ابزارهایی توانمند برای تصمیم‌گیری دقیق و خودکار تبدیل شده‌اند. درهم‌آمیختن این دو زمینه باعث شده تا نهادها و سازمان‌ها بتوانند از داده‌ها به بهترین شکل بهره برده و راهکارهای هوشمندانه‌تری را انتخاب کنند.
با رشد روزافزون حجم داده‌ها و پیچیدگی تحلیل آن‌ها، دانش داده به یاری هوش مصنوعی روش‌های تازه‌ای برای پردازش، بررسی و کشف بینش‌های سودمند ارائه می‌دهد. روش‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و مدل‌های پیش‌بینی، نقش کلیدی در پردازش داده‌های حجیم و بدون ساختار مشخص ایفا می‌کنند. این همکاری نزدیک میان هوش مصنوعی و دانش داده، آینده‌ای را نشان می‌دهد که در آن تصمیم‌گیری‌های هوشمند و خودکار، جایگزین روش‌های قدیمی می‌شوند و بهره‌گیری بهینه از داده‌ها را ممکن می‌سازند.
آنچه در این مطلب خواهید آموخت نمایش سرفصل ها
Toggle
شباهت بین علم داده و هوش مصنوعی
تفاوت علم داده و هوش مصنوعی
ترکیب هوش مصنوعی و علم داده
چگونه هوش مصنوعی و علم داده یکدیگر را تکمیل می‌کنند؟
آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین دانشمندان علم داده شود؟
چرا هوش مصنوعی نمی‌تواند کاملاً جایگزین دانشمندان علم داده شود؟
فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی و علم داده
چگونه وارد این حوزه شویم؟
هوش مصنوعی یا علم داده: کدام یک بهتر است؟
چه کسانی باید به هوش مصنوعی بپردازند؟
مهم ترین ورودی برای استفاده از هوش مصنوعی
شباهت بین علم داده و هوش مصنوعی
رابطه بین علم داده و هوش مصنوعی چیست؟ برای فهم این موضوع، باید نگاهی به کارکرد هر دو حوزه در تجزیه و تحلیل اطلاعات بیندازیم. هر دو زمینه بر اساس کار با داده‌ها شکل گرفته‌اند و هدفشان استخراج دانش و کشف الگوهای سودمند از انبوه اطلاعات است. به بیان دیگر، هوش مصنوعی برای انجام دادن بسیاری از کارهایش به داده‌هایی نیاز دارد که توسط علم داده آماده شده‌اند. در مقابل، علم داده هم از روش‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل دقیق‌تر و عمیق‌تر داده‌ها استفاده می‌کند.
یکی از نقاط مشترک مهم این دو حوزه، استفاده از یادگیری ماشین است که در هر دو نقش اساسی دارد. در علم داده، یادگیری ماشین به بررسی داده‌ها و ساختن مدل‌هایی برای پیش‌بینی آینده کمک می‌کند. اما در هوش مصنوعی، از همین مدل‌ها برای انجام خودکار کارها، تصمیم‌گیری و بهتر کردن عملکرد سیستم‌ها بهره‌گیری می‌شود.
همچنین هر دو حوزه از روش‌های داده‌کاوی، پردازش زبان طبیعی و تحلیل‌های آماری برای کسب دانش از داده‌ها و ارتقای کیفیت مدل‌ها استفاده می‌کنند. این اشتراک‌ها نشان می‌دهد که مرز بین علم داده و هوش مصنوعی بسیار کمرنگ است و این دو حوزه در عمل مکمل یکدیگر بوده و همدیگر را تقویت می‌کنند.
تفاوت علم داده و هوش مصنوعی
اگرچه علم داده و هوش مصنوعی نقاط مشترک زیادی دارند، اما در اصل دو زمینه متفاوت هستند. علم داده به بررسی، پردازش و درک داده‌ها می‌پردازد، در حالی که هوش مصنوعی سعی دارد با کمک داده‌ها، سیستم‌هایی بسازد که به صورت خودکار یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. در ادامه به مهم‌ترین تفاوت‌های این دو حوزه اشاره می‌شود.
۱. هدف اصلی
علم داده از روش‌های آماری و مدل‌های یادگیری ماشین برای کشف الگوها و روندهای موجود در داده‌ها استفاده می‌کند. هدف آن، دریافت بینش و دانش از داده‌ها و کمک به تصمیم‌گیری بهتر است. این حوزه معمولاً برای تهیه گزارش‌های تحلیلی، پیش‌بینی‌های عددی و شناسایی ارتباطات بین اطلاعات به کار می‌رود.
هوش مصنوعی اما بر ساخت سیستم‌های خودکار و هوشمند تمرکز دارد که شبیه انسان فکر کنند و عمل کنند. هدف آن طراحی الگوریتم‌هایی است که بتوانند کارهای پیچیده را بدون نیاز به دخالت انسان انجام دهند.
۲. محوریت داده در برابر محوریت خودکارسازی
در علم داده، بخش عمده‌ای از کار مربوط به جمع‌آوری، پاکسازی و تحلیل داده‌هاست. متخصصان این حوزه از داده‌ها برای پاسخ به پرسش‌های کاری و حل مشکلات استفاده می‌کنند.
در هوش مصنوعی، تمرکز اصلی بر طراحی مدل‌هایی است که از داده‌ها یاد می‌گیرند و سپس به طور مستقل تصمیم می‌گیرند. هدف هوش مصنوعی، خودکارسازی فرآیندها و بالا بردن کارایی سیستم‌هاست.
۳. ابزارها و روش‌ها
علم داده معمولاً از ابزارهایی مانند SQL، Pandas، NumPy و همچنین ابزارهای نمایش داده مثل Matplotlib، Power BI و Tableau استفاده می‌کند. از روش‌های آماری و یادگیری ماشین مانند رگرسیون، تحلیل سری زمانی و خوشه‌بندی نیز بهره می‌برد.
هوش مصنوعی بیشتر بر تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی متکی است. ابزارهای رایج در این حوزه شامل TensorFlow، PyTorch و Keras می‌شوند.
۴. نقش داده‌ها
علم داده بدون داده، عملاً معنا ندارد. تمام فرآیندهای آن بر پایه تحلیل داده‌ها شکل می‌گیرد و بدون اطلاعات کافی و مناسب، نمی‌تواند خروجی ارزشمندی ارائه دهد.
هوش مصنوعی علاوه بر داده‌های واقعی، می‌تواند از محیط‌های شبیه‌سازی شده و تجربیات قبلی نیز یاد بگیرد. برخی سیستم‌های هوش مصنوعی حتی با داده‌های کم یا ساختگی هم قادر به عملکرد مناسب هستند.
۵. نتیجه کار
خروجی علم داده معمولاً شامل گزارش‌های تحلیلی، نمودارها و مدل‌های پیش‌بینی است که به تصمیم‌گیران کمک می‌کند. این نتایج معمولاً به شکل بینش‌های آماری یا اعداد پیش‌بینی شده ارائه می‌شوند.
هوش مصنوعی اما خروجی‌های عملی و اجرایی تولید می‌کند؛ مانند سیستم‌های پیشنهاددهنده، ربات‌های هوشمند، فناوری تشخیص چهره و خودروهای خودران. این سیستم‌ها به طور مستقل عمل کرده و توانایی تصمیم‌گیری دارند.
ترکیب هوش مصنوعی و علم داده
همکاری بین هوش مصنوعی و دانش داده، یکی از پیشرفتهای کلیدی در دنیای فناوری امروز به شمار می‌رود. این همکاری باعث شده تا تحلیل اطلاعات بهتر شود، تصمیم‌ها هوشمندانه‌تر گرفته شوند و بسیاری از کارها به صورت خودکار انجام شوند. دانش داده به دنبال کشف الگوها و بینش‌های ارزشمند از دل داده‌هاست، در حالی که هوش مصنوعی از این بینش‌ها برای ساخت سامانه‌های باهوش و یادگیرنده استفاده می‌کند. این پیوند قدرتمند در حوزه‌های گوناگونی مانند سلامت، فروش اینترنتی، بانکداری و صنعت، تغییرات چشمگیری به وجود آورده است.
چگونه هوش مصنوعی و علم داده یکدیگر را تکمیل می‌کنند؟
علم داده و هوش مصنوعی با هم ارتباط نزدیکی دارند و هر کدام به قوی‌تر شدن دیگری کمک می‌کنند:
**نقش علم داده در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی:**
مدل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری و پیش‌بینی دقیق، به داده‌های خوب و تمیز نیاز دارند. علم داده کار جمع‌آوری، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها را انجام می‌دهد تا برای استفاده در هوش مصنوعی مناسب شوند.
مثلاً در یک سیستم تشخیص بیماری، اطلاعات پزشکی بیماران ابتدا توسط متخصصان علم داده بررسی و آماده می‌شود و بعد برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی به کار می‌رود تا بیماری‌ها را تشخیص دهد.
**نقش هوش مصنوعی در تحلیل بهتر داده‌ها:**
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بسیاری از کارهای علم داده را خودکار کنند، مخصوصاً وقتی با حجم زیادی از داده روبرو هستیم که تحلیل دستی آن سخت و زمان‌بر است.
به عنوان مثال، در بررسی احساسات کاربران در فضای مجازی، مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) که بر پایه هوش مصنوعی ساخته شده‌اند، می‌توانند به سرعت تعداد زیادی نظر را تحلیل کنند و الگوهای رفتاری افراد را پیدا کنند.
**ساخت سیستم‌های پیشرفته با ترکیب این دو:**
وقتی علم داده و هوش مصنوعی در کنار هم قرار می‌گیرند، می‌توان سیستم‌های هوشمند و پیشرفتهای ساخت؛ مثل مدل‌های پیش‌بینی، سیستم‌های پیشنهاددهنده، تشخیص چهره، تحلیل عکس‌های پزشکی و بهبود فرآیندهای صنعتی.
مثلاً در حوزه مالی، داده‌های بازار سرمایه توسط علم داده تحلیل می‌شود و سپس هوش مصنوعی از این نتایج برای پیش‌بینی روند بازار و پیدا کردن فرصت‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کند.
آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین دانشمندان علم داده شود؟
با رشد و پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، این سؤال برای بسیاری پیش می‌آید که آیا روزی ربات‌ها و برنامه‌های هوشمند می‌توانند جای دانشمندان داده را بگیرند یا نه.
هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از کارهای تکراری و محاسباتی را به صورت خودکار انجام دهد، اما هنوز هم نقص‌ها و محدودیت‌هایی دارد که نمی‌گذارد به طور کامل جای انسان‌های متخصص در این زمینه را پر کند.
چرا هوش مصنوعی نمی‌تواند کاملاً جایگزین دانشمندان علم داده شود؟
درک شرایط کسب‌وکار و نگاه دقیق به مسائل: هوش مصنوعی نمی‌تواند اهداف یک شرکت را به طور کامل درک کند یا مسائل را از نگاه راهبردی تحلیل کند. در مقابل، متخصصان داده علاوه بر دانش فنی، توانایی تفکر نقادانه و درک نیازهای سازمان را دارند.
توضیح و تفسیر خروجی مدل‌ها: بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی، خصوصاً انواع پیچیده‌تر، مانند یک جعبه سیاه عمل می‌کنند. این وظیفه متخصصان داده است که نتایج به دست‌آمده را بررسی کنند و آن‌ها را به زبانی ساده برای مدیران توضیح دهند.
خلاقیت و ایده‌پردازی در تحلیل داده: متخصصان داده راه‌حل‌های نوآورانه‌ای برای مسائل مرتبط با داده ارائه می‌دهند که هوش مصنوعی قادر به خلق آن‌ها نیست. انتخاب داده‌های کلیدی و طراحی روش‌های تحلیل نیز همچنان نیازمند ذهن و خلاقیت انسان است.
کار با داده‌های نامرتب و پیچیده: با وجود پیشرفتهای هوش مصنوعی در پردازش داده، این سیستم‌ها هنوز در برخورد با داده‌های ناقص، نامرتب و مبهم با مشکل مواجه می‌شوند.
فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی و علم داده
با پیشرفت سریع هوش مصنوعی و دانش داده، نیاز به متخصصان این زمینه‌ها در دنیا روزبه‌روز بیشتر می‌شود. سازمان‌ها و شرکت‌ها به دنبال افرادی هستند که بتوانند داده‌ها را بررسی کنند، مدل‌های هوشمند طراحی کنند و راه‌حل‌های نوآورانه برای بهبود کسب‌وکارها ارائه دهند. در ادامه، برخی از مهم‌ترین موقعیت‌های شغلی مرتبط با این حوزه‌ها معرفی می‌شود.
فرصت‌های شغلی در حوزه دانش داده
– دانشمند داده (Data Scientist)
– تحلیل‌گر داده (Data Analyst)
– مهندس داده (Data Engineer)
۲. فرصت‌های شغلی در حوزه هوش مصنوعی
– مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)
– مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer)
– متخصص پردازش زبان طبیعی (NLP Engineer)
– پژوهشگر هوش مصنوعی (AI Research Scientist)
۳. فرصت‌های شغلی تلفیقی هوش مصنوعی و دانش داده
– مهندس داده مبتنی بر هوش مصنوعی (AI Data Engineer)
ترکیبی از توانایی‌های مهندسی داده و هوش مصنوعی برای کار با حجم زیاد داده و آماده‌سازی آن برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
– تحلیل‌گر داده‌های هوشمند (AI Data Analyst)
تحلیل داده‌ها با کمک مدل‌های هوش مصنوعی برای تهیه گزارش‌های دقیق و کمک به تصمیم‌گیری‌های مؤثر.
– مهندس سیستم پیشنهاددهنده (Recommendation System Engineer)
طراحی الگوریتم‌هایی برای پیشنهاد محصولات، نوشته‌ها، فیلم‌ها و دیگر محتواهای دیجیتال به کاربران.
۴. چشم‌انداز آینده و میزان درخواست شغلی
با گسترش روزافزون داده‌های حجیم، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تقاضا برای این مشاغل همچنان رو به افزایش است. براساس بررسی‌ها، شغل‌هایی مانند دانشمند داده و مهندس یادگیری ماشین در سال‌های آینده جزو پرطرفدارترین و با درآمدترین مشاغل حوزه فناوری خواهند بود.
چگونه وارد این حوزه شویم؟
برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و علم داده، این مراحل را دنبال کنید:
**یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی ضروری**
شروع کنید با یادگیری زبان‌هایی مثل پایتون، آر و اس‌کیو‌ال. این زبان‌ها پایه اصلی کار با داده‌ها و هوش مصنوعی هستند.
**آشنایی با ابزارهای تخصصی**
با ابزارهای تحلیل داده و یادگیری ماشین مانند تنسورفلو و اسکی‌لرن کار کنید. این ابزارها به شما کمک می‌کنند مدل‌های هوشمند بسازید.
**درک الگوریتم‌های هوش مصنوعی**
روش‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی را به خوبی یاد بگیرید و نحوه تحلیل داده‌ها را تمرین کنید.
**شرکت در دوره‌های معتبر**
در دوره‌های آنلاین مؤسسات معتبر مانند کورسرا، یوداسیتی و اِدِکس ثبت‌نام کنید تا دانش خود را به‌روز نگه دارید.
**تمرین عملی و کار تیمی**
با انجام پروژه‌های واقعی و همکاری با گروه‌هایی که در حوزه داده فعالیت می‌کنند، تجربه عملی به دست آورید.
هوش مصنوعی یا علم داده: کدام یک بهتر است؟
پاسخ به این پرسش به هدف‌های کاری شما، چیزهایی که به آن‌ها علاقه دارید و توانایی‌هایتان بستگی دارد. هر دو زمینه هوش مصنوعی و علم داده، از اهمیت زیادی برخوردارند و بازار کار خوبی دارند، اما در شیوه اجرا و فرصت‌های شغلی با هم تفاوت دارند. در ادامه این دو را مقایسه می‌کنیم تا شما راحت‌تر بتوانید انتخاب کنید.
**۱. علم داده چیست؟**
علم داده در درجه اول به بررسی اطلاعات و کشف نکات سودمند از دل داده‌ها می‌پردازد.
متخصصان این حوزه، داده‌ها را جمع‌آوری، پالایش، بررسی و تفسیر می‌کنند تا الگوها و بینش‌هایی پیدا کنند که در تصمیم‌گیری‌های مهم به کار بیایند.
این رشته از ابزارهایی مانند آمار، نمایش تصویری داده‌ها، یادگیری ماشین (برای ساخت مدل) و سیستم‌های ذخیره‌سازی داده استفاده می‌کند.
**مهارت‌های لازم**
– آمار و ریاضی
– برنامه‌نویسی با زبان‌هایی مثل پایتون، R و SQL
– کار با پایگاه داده و ابزارهای پردازش اطلاعات مانند Excel، Tableau و Power BI
– آشنایی با یادگیری ماشین برای تحلیل و ساخت مدل‌های داده
**موقعیت‌های شغلی**
– دانشمند داده
– تحلیل‌گر داده
– مهندس داده
– مشاور تحلیل داده
**علم داده مناسب چه کسانی است؟**
– افرادی که از کاوش در داده‌ها و پیدا کردن الگوهای پنهان در آن‌ها لذت می‌برند.
– کسانی که دوست دارند در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و برنامه‌ریزی‌های تجاری نقش داشته باشند.
– علاقه‌مندان به همکاری با تیم‌های مختلف و کار روی داده‌های مربوط به صنایع گوناگون.
۲. زمینه هوش مصنوعی
ویژگی‌ها و اهداف اصلی
هدف هوش مصنوعی، ایجاد سامانه‌هایی است که بتوانند مانند انسان یاد بگیرند و کارهای مختلف را به شکل هوشمندانه انجام دهند.
در این حوزه، از روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شود تا سیستم‌ها بتوانند بر اساس داده‌ها، تصمیم‌گیری کنند، رویدادها را پیش‌بینی نمایند و کارها را به صورت خودکار انجام دهند.
تمرکز اصلی هوش مصنوعی بر ساخت مدل‌هایی است که با دریافت اطلاعات تازه، عملکرد بهتری پیدا می‌کنند.
مهارت‌های لازم
– یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
– برنامه‌نویسی (زبان‌هایی مانند Python و ++C)
– آمار و ریاضیات در سطح پیشرفته
– طراحی و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی (با ابزارهایی مانند TensorFlow و PyTorch)
موقعیت‌های شغلی
– مهندس یادگیری ماشین
– مهندس هوش مصنوعی
– پژوهشگر در زمینه هوش مصنوعی
– مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP)
– برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده رباتیک
چه کسانی باید به هوش مصنوعی بپردازند؟
اگر شما به ساختن سیستم‌های هوشمند و حل مسائل پیچیده با کمک روش‌های یادگیری ماشین علاقه دارید،
یا دوست دارید در ساخت ربات‌ها، خودروهای بدون راننده، تشخیص تصویر و سیستم‌هایی که خودشان یاد می‌گیرند نقش داشته باشید،
یا اگر به حل چالش‌های فنی و مهندسی و نوآوری در فناوری‌های مدرن تمایل دارید،
این حوزه‌ها می‌توانند برای شما مناسب باشند.
انتخاب بین هوش مصنوعی و علم داده در نهایت به هدف‌های شغلی و علاقه شخصی شما بستگی دارد:
اگر بیشتر دوست دارید داده‌ها را تحلیل کنید، اطلاعات مفید از آن‌ها استخراج کنید و از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری‌های مهم استفاده کنید، احتمالاً علم داده گزینه بهتری برای شماست.
اما اگر می‌خواهید سیستم‌های هوشمند طراحی کنید و به دنیای فناوری‌های نو و خلاقانه قدم بگذارید، هوش مصنوعی انتخاب مناسب‌تری خواهد بود.
با این حال، این دو حوزه ارتباط نزدیکی با هم دارند و مهارت‌های مشترک زیادی بین آن‌ها وجود دارد. بنابراین اگر در یکی از این زمینه‌ها آموزش ببینید، در آینده می‌توانید در هر دو حوزه فعالیت کنید.
**مرحله بعد از پیش‌بینی در هوش مصنوعی**
بعد از این که مدل هوش مصنوعی پیش‌بینی خود را انجام داد، نوبت به ارزیابی و بهبود مدل می‌رسد. پیش‌بینی در واقع مرحله‌ای است که مدل آموزش‌دیده بر اساس داده‌های تازه، نتایج یا تصمیم‌های جدیدی ارائه می‌دهد. پس از آن، باید بررسی کنیم که مدل چقدر دقیق عمل کرده و سپس آن را برای استفاده عملی آماده کنیم. این مراحل عبارت‌اند از:
۱. **سنجش عملکرد مدل**
بعد از پیش‌بینی باید ببینیم مدل چقدر خوب جواب داده و آیا پیش‌بینی‌هایش قابل اعتماد هستند یا نه.
۲. **بهبود مدل**
اگر مدل خطاهای زیادی دارد یا نیاز به تقویت دارد، در این مرحله آن را بهینه و بهتر می‌کنیم تا دقتش افزایش یابد.
۳. **آزمایش در شرایط واقعی**
وقتی مدل ارزیابی و بهینه شد، باید در محیط واقعی مورد استفاده قرار گیرد تا عملکردش در عمل سنجیده شود.
۴. **به‌روزرسانی و نگهداری مدل**
مدل‌های هوش مصنوعی همیشه نیاز به نگهداری دارند، چون داده‌ها و شرایط محیط تغییر می‌کنند. در این مرحله، مدل به طور منظم بازآموزی و به‌روز می‌شود تا بهترین نتیجه را ارائه دهد.
۵. **تحلیل نتایج و اقدام عملی**
بعد از انجام پیش‌بینی، باید نتایج به دست آمده را تحلیل کنیم و بر اساس آن‌ها اقدامات لازم را انجام دهیم. این کار می‌تواند شامل ارزیابی ریسک‌ها، ارائه پیشنهاد برای بهبود یا تغییر در راهبردها باشد. مدل‌های پیش‌بینی به مدیران کمک می‌کنند تا تصمیم‌های بهتری بگیرند.
مهم ترین ورودی برای استفاده از هوش مصنوعی
برای اینکه یک سامانه هوشمند مصنوعی (هوش مصنوعی) بتواند کار کند، به چیزهای مهمی نیاز دارد. این چیزها در واقع مواد اولیه و ابزارهای لازم برای یادگیری و تصمیم‌گیری هوش مصنوعی هستند. در ادامه، این نیازهای اصلی را با هم مرور می‌کنیم:
**۱. داده‌ها (Data)**
داده‌ها مهم‌ترین چیز برای هر هوش مصنوعی هستند. یک مدل هوش مصنوعی برای اینکه یاد بگیرد و بتواند حدس‌های درستی بزند، به حجم زیادی از اطلاعات خوب و مرتبط نیاز دارد. این اطلاعات می‌توانند از جاهای مختلفی جمع‌آوری شوند و انواع گوناگونی داشته باشند.
**۲. ویژگی‌ها (Features)**
وقتی یک مدل هوش مصنوعی در حال یادگیری است، به مشخصه‌هایی نیاز دارد که بر اساس آن‌ها تصمیم بگیرد. به این مشخصه‌ها “ویژگی” می‌گویند. مثلاً برای پیش‌بینی قیمت یک خانه، مدل به ویژگی‌هایی مثل متراژ، تعداد اتاق‌ها، سال ساخت و محلۀ آن خانه نگاه می‌کند.
**۳. روش‌های یادگیری (Algorithms and Models)**
هوش مصنوعی برای فهمیدن الگوهای موجود در داده‌ها، به روش‌های خاصی نیاز دارد. این روش‌ها که به آن‌ها الگوریتم می‌گویند، به ماشین یاد می‌دهند که چگونه از اطلاعات استفاده کند. برخی از این روش‌ها شامل “یادگیری ماشین”، “یادگیری عمیق” و “شبکه‌های عصبی” هستند.
**۴. قدرت پردازش (Computational Resources)**
کار کردن با حجم عظیمی از داده و انجام محاسبات پیچیده، به کامپیوترهای بسیار قوی نیاز دارد. این قدرت پردازش معمولاً با استفاده از سخت‌افزارهای خاصی مانند پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و پردازنده‌های مرکزی (CPU) تأمین می‌شود.
**۵. تعریف هدف (Problem Definition or Goal)**
قبل از هر کاری، باید دقیقاً مشخص کنیم که می‌خواهیم هوش مصنوعی چه مشکلی را برای ما حل کند. اینکه هدف ما چیست، به ما کمک می‌کند تا داده‌های درست، ویژگی‌های مناسب و بهترین روش یادگیری را انتخاب کنیم.
**۶. تخصص و دانش (Expertise and Knowledge)**
استفاده درست از هوش مصنوعی نیازمند دانش فنی است. افرادی که در زمینه‌هایی مانند علم داده، برنامه‌نویسی و همچنین در حوزۀ خاص مسئله (مثلاً پزشکی یا بانکداری) تخصص دارند، می‌توانند مدل‌های بهتری طراحی و از آن‌ها استفاده کنند.
**۷. ابزارهای نرم‌افزاری (Tools and Software)**
برای ساختن و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، به برنامه‌های کامپیوتری ویژه‌ای نیاز است. ابزارهایی مانند TensorFlow، PyTorch و Scikit-learn از جمله نرم‌افزارهایی هستند که این کار را برای برنامه‌نویسان و متخصصان بسیار آسان‌تر می‌کنند.