يرجع أصل كشف التباين (Anomaly Detection) إلى علم الإحصاء، لاسيما في التطبيقات الصناعية في قطاع التصنيع خلال أوائل القرن العشرين.

وقد استخدم محللو الشيفرات أساليب كشف تباين يدوية لكسر الرموز من خلال مراقبة الأنماط غير المعتادة أو الانحرافات عن التوزيع الإحصائي المتوقع للحروف أو الرموز.

ومع تزايد وفرة البيانات، أصبح كشف التباين المعتمد على الحاسوب هو الأسلوب السائد في مجالات مثل كشف الاحتيال، وإدارة المخزون، وضبط الجودة.

أحدث الذكاء الاصطناعي نقلة نوعية في كشف التباين، إذ حوّل العملية من مجموعة قواعد إحصائية ثابتة إلى نموذج مرن يتم تدريبه لتكوين خط أساس يمثل الحالة «الطبيعية». ومن خلال التعلم من البيانات، يقدم النموذج تعريفاً أكثر دقة وعمقاً لما هو متوقع - وكلما زادت البيانات التي يعالجها، ازدادت قدرته على التمييز بدقة أعلى.

وتبرز قوة هذا النهج في التطبيقات المعقدة مثل مراقبة أجهزة إنترنت الأشياء والأنظمة التي تولّد كميات ضخمة من البيانات حيث لا تكون العلاقات بين النقاط واضحة دائماً.

يُعدّ الذكاء الاصطناعي التوليدي مثالاً واضحاً على أهمية كشف التباين بالذكاء الاصطناعي. فمعظم مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي أصبحت ممكنة بفضل التقدّم في جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها.

وبينما يمكن تطبيق أساليب تقليدية قائمة على القواعد، فإنها غالباً تفتقر إلى الدقة والمرونة المطلوبة للتعامل مع هذا الحجم الهائل من البيانات.

لذلك يصبح كشف التباين بالذكاء الاصطناعي ضرورياً في مراحل تحويل البيانات وتطبيعها، واكتشاف القيم المتطرفة، ورصد التحيزات، بل والمساهمة في توليد بيانات اصطناعية لتدريب الخوارزميات.

كيف يعمل كشف التباين بالذكاء الاصطناعي؟

تشبه عملية كشف التباين بالذكاء الاصطناعي دورة تطوير أي نموذج ذكاء اصطناعي من حيث جمع البيانات والتدريب والتحسين المستمر، مع اختلاف رئيسي يتمثل في التركيز على القيم الخارجة عن النمط الطبيعي. وتشمل.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة الوطن البحرينية