احتمالا در پروسه کار‌های آماری و دانشگاهی، پایان‌نامه‌ها و جمع‌آوری داده‌ها، نام نرم‌افزار اس پی اس اس (SPSS) را شنیده‌اید. در این مطلب سعی می‌کنیم کاربرد این نرم افزار کاربردی را به‌طور ساده برای شما شرح دهیم تا بدانید spss چیست و بتوانید در کارهای تحقیقاتی خود از آن استفاده کنید.

SPSS چیست؟

نرم افزار SPSS یک نرم افزار مخصوص ویندوز است و در واقع مخفف عبارت "Statistical Package for the Social Sciences " به معنای بسته آماری برای علوم اجتماعی است. به زبان ساده، spss اطلاعات جمع‌آوری شده را دریافت می‌کند‌، تحلیل، بررسی ومقایسه می‌کند و در نهایت، جدول و نمودار آن‌ را ارائه می‌دهد.

اس پی اس اس، امروزه به‌دلیل سادگی استفاده از آن، کاربرد زیادی در زمینه‌های روانشناسی، علوم اجتماعی، صنایع و کشاورزی دارد. این نرم افزار توسط کمپانی IBM امریکا ساخته شده است و حدود ۱۰۹ سال از زمان تاسیس آن می‌گذرد‌. Spss دارای سه مرحله اصلی است که شامل وارد کردن اطلاعات به نرم افزار، انتخاب نوع تحلیل و گرفتن خروجی می‌شود. برای اینکه راحت‌تر با کاربردهای این نرم افزار آشنا شوید، بهتر است اول با تحلیل آماری اشنا شوید.

تحلیل آماری چیست؟

تحلیل آماری به دو دسته تقسیم می‌شود، آمار توصیفی و آمار استنباطی.

در آمار توصیفی، به توصیف خصوصیات یا امکانات داده‌ها پرداخته می‌شود و از آن در توصیف مشاهدات کمی فردی و توصیف کل جمعیت یک نمونه خاص استفاده می‌شود. در آمارهای توصیفی، مبحث تفاوت‌های داده‌ها مطرح نیست.

آمار استنباطی، برخلاف آمار توصیفی بر پیش بینی متمرکز است، تا حد زیادی به صحت نمونه‌های بزرگ جمعیتی بستگی دارد و نتایج آن، بیشتر به‌صورت احتمال است.

انواع spss چیست؟

به‌طور کلی دو نوع SPSS وجود دارد:

نمای متغیر

 نمای متغیر شامل نام، برچسب، نوع، عرض، اعشاری، ارزش، گم شده، تراز کردن و انداره گیری می‌شود که در ادامه هرکدام را جداگانه توصیح خواهیم داد.

نام: این ستون به مرتب سازی داده‌ها کمک می‌کند و پارامترهای جنسیت، نقش و میزان تحصیل را در نظر دارد.

برچسب: با این برچسب‌ها می‌توانید کارکترهای خاص را اضافه کنید.

نوع: این قسمت، داده‌ها را از هم متمایز می‌کند.

عرض: طول کارکترها را با این قسمت اندازه‌گیری می‌کنند.

اعشاری: این بخش در تعریف ارقام مورد نیاز بعد از اعشار به ما کمک می‌کند.

ارزش: در این قسمت می‌توانید ارقام را وارد کنید.

گم شده: در این قسمت داده‌های غیرضروری را نادیده می‌گیرند.

تراز کردن: برای تراز کردن به چپ و راست استفاده می‌شود.

اندازه گیری: داده‌های وارد شده را اندازه‌گیری می‌کند.

نمای داده

 این نما به صورت سطر و ستون نمایش داده می‌شود و شما قادرید فایل مورد نظر را import کنید یا می‌توانید داده‌ها را به صورت دستی وارد کنید.

کاربردهای SPSS کدام است؟

تقریبا همه شما با کاربرد اصلی spss یعنی تحلیل و مقایسه داده‌ها آشنا هستید. بیشترین استفاده از نرم افزار spss در تحلیل آماری داده‌های علوم اجتماعی است. اما این نرم افزار توسط پژوهشگران بازارهای معاملاتی، پژوهشگران سلامتی، شرکت‌های دولتی، نقشه برداری، سازمان‌های بازاریابی و ‌... کاربرد دارد. در اینجا یک مثال می‌زنیم تا بیشتر با مفهوم spss آشنا شوید.

فرض کنید تحقیقاتی در مورد میزان رضایت دانش آموزان از سیستم آموزش مجازی انجام می‌دهید، روش جمع آوری اطلاعات شما، پرسشنامه است و این پرسشنامه را بین ۱۰۰ دانش آموز توزیع کرده‌اید و اطلاعات حاصل از پرسشنامه را وارد نرم‌ افزار SPSS می‌کنید. این نرم افزار، داده‌های وارد شده را تحلیل می‌کند و به شما نتیجه کلی مانند میزان رضایت یا درصد نارضایتی دانش آموزان را ارائه می‌دهد. همچنین این نرم افزار امکان اینکه نتایج را به‌صورت جدول در بیاورید و راحت‌تر بررسی کنید را هم به شما می‌دهد. اما کاربردهای این نرم افزار به داده‌های علوم اجتماعی محدود نمی‌شود و کاربردهای دیگری نیز دارد که برخی از آن‌ها عبارتند از:

چه کسانی از SPSS استفاده می‌کنند؟

نرم‌ افزار spss طرفداران زیادی در بین دانشجویان و محققان دارد. اغلب دانش‌آموزان دوره کارشناسی ارشد، برای انجام فعالیت‌های کلاسی و تحقیقاتی خود به نرم افزار spss نیاز دارند. دانشجویان رشته‌های روانشناسی، علوم اجتماعی، مشاوره، تربیت بدنی، پزشکی و ... هنگام تهیه پایان نامه کارشناسی ارشد یا دکتری هنگام روش تحقیق از این نرم افزار استفاده می‌کنند. همچنین محققان و پژوهشگران هنگام تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش بینی روند پژوهشی دست به دامن spss می‌شوند. اغلب کسانی که از این نرم افزار استفاده می‌کنند مهارت‌های اکسل را نیز دارند و شما نیز لازم است بدانید که اکسل چیست و با آن اشنا شوید.

مزایا و معایب استفاده از SPSS چیست؟

نرم افزار spss امکانات و مزایای زیادی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد و کار تحلیل داده‌های آماری را بسیار راحت‌تر کرده است. از جمله مزایای این نرم‌ افزار می‌توان به پاسخ‌های قابل اعتماد و مطمئن، جداول و نمونه‌های نموداری، مدیریت موثر داده‌ها، استفاده آسان و در دسترس، کم بودن احتمال خطا و مناسب بودن برای داده‌های کمی و کیفی اشاره کرد. همچنین کاربران این نرم افزار می‌توانند نوع نمودار مورد نیاز خود را انتخاب کنند.

تا اینجا به مزایای نرم افزار SPSS اشاره کردیم؛ اما خوب است بدانید یکی از بزرگ‌ترین معایب این نرم افزار، این است که نمی‌توانید آن را در مورد داده‌های وسیع به‌کار ببرید.

آخرین ورژن‌ها و بهترین ورژن SPSS چیست؟

شرکت ibm  که سازنده نرم افزار spss است، به طور میانگین، هر دوسال یک‌ بار، اپدیت جدیدی برای spss ارائه می‌دهد. با بررسی‌هایی که انجام داده‌ایم، نتیجه گرفتیم که ورژن‌های جدید و قدیمی spss تغییر چندانی با یکدیگر نداشتند و تنها تفاوت آن‌ها این بود که ورژن‌های جدیدتر نسبت به ورژن‌های قدیمی‌تر، سنگین‌تر شده‌اند. کاربرد اصلی spss در‌تمام نسخه‌ها یکسان است اما در ورژن‌های جدیدتر، آپشن‌های جزئی نرم‌افزار بیشتر شده است.

نتیجه گیری

 همانطور که گفتیم، نرم افزار SPSS جزو جامع‌ترین نرم افزار‌های تحلیل داده‌های آماری است و در زمینه‌های متعددی کاربرد دارد. در این مطلب سعی کردیم اطلاعات جامعی در رابطه با نرم افزار پرطرفدار spss ارائه دهیم تا بتوانید در کارهای تحقیقاتی خود از مزایای آن استفاده کنید. امیدواریم مطالب گفته شده برای شما مفید باشد. همچنین خوب است بدانید که بعضی شرکت‌ها اقدام به استخدام تحلیلگر آماری می‌کنند که شما می‌توانید با بالا بردن مهارت آماری خود، وارد بازار این رشته شوید و یا به طور فریلنسر به عنوان تحلیلگر آماری فعالیت کنید.

امروزه در فضای اینترنت و دیجیتال مارکتینگ، داده­‌ها نقش بسیار مهمی را ایفا می‌کنند. این داده‌­ها مانند نفت خام نیاز به استخراج دارند که پس از تجزیه و تحلیل، مورد استفاده قرار گیرند. هر سایت یا وبلاگی با توجه به ورودی­‌های کاربران خود، باید داده­‌های آن­ها را دریافت کند. این داده‌­ها شامل تعداد بازدید از هر صفحه، مدت زمان حضور در سایت، نوع ورود به سایت و ... است که صاحبان سایت می‌­توانند با توجه به نیاز کاربرانشان، از این داده‌­های اولیه استفاده بهینه به عمل آورند و بهره‌­وری سایت خود را افزایش دهند. اگر شما هم از آن دسته از افراد هستید که اهمیت استفاده از گوگل آنالیتیکس را نمی‌­دانید، در ادامه این مقاله با ما همرا باشید تا برای شما شرح دهیم که گوگل آنالیتیکس چیست و چرا Google Analytics یک ابزار مهم برای صاحبان سایت است؟

گوگل آنالیتیکس (Google Analytics) چیست؟

گوگل آنالیتیکس (Google Analytics) یک برنامه تجزیه و تحلیل ترافیک وب­سایت است که آمار لحظه‌­ای تعامل کاربران با وب­سایت را ارائه می‌­دهد. این برنامه که سال 2005 توسط گوگل معرفی شد، به صاحبان وب­سایت این امکان را می‌­دهد تا بازدیدکنندگان را تفسیر و با هدف بهینه­‌سازی عملکرد وب­سایت، تجزیه و تحلیل کنند. ابزار گوگل آنالیتیکس می­‌تواند مسیر ورود کاربران به سایت و نوع ورود آن‌­ها را نیز مورد بررسی قرار دهد. این پلتفرم برای هر کسی که اکانت گوگل دارد، در نسخه­‌های پولی و رایگان و حتی در گوشی‌­های اندروید و IOS در دسترس است.

گوگل آنالیتیکس علاوه بر ردیابی تعداد بازدیدکنندگان، راهکارهای کلیدی در مورد نحوه عملکرد وب­سایت شما و کارهایی که می­‌توانید برای افزایش بازدید سایت خود و رسیدن به اهدافتان انجام دهید، ارائه می‌­کند. می‌­توانید همه چیز، از میزان ترافیک دریافتی وب­سایت­تان گرفته تا این که این کاربران از کجا وارد سایت شدند را مورد بررسی قرار دهید. برای مثال، اگر در بخش تبلیغات سایت­تان، آمار نشان می‌­دهد که ورودی‌­های سایت شما از اینستاگرام بیشتر از دیگر موارد است، پس نتیجه می­‌گیرید که بهترین مکان برای تبلیغات اینستاگرام است.

تفاوت گوگل آنالیتیکس با گوگل سرچ کنسول چیست؟

برای بهبود وضعیت سایت و دیجیتال مارکتینگ کسب و کار خود، باید از ابزارهای تجزیه و تحلیل استفاده کنید. گوگل آنالیتیکس و گوگل سرچ کنسول دو تا از بهترین این ابزارها در این زمینه هستند که بیشتر مورد استفاده قرار می‌­گیرند. گوگل سرچ کنسول، داده‌­های کاربر قبل از ورود به سایت را مورد بررسی قرار می‌­دهد و در اختیار شما می­‌گذارد که این داده­‌ها مربوط به موتورهای جستجو است. اما گوگل آنالیتیکس نسبت به سرچ کنسول گوگل، دیتاهای بیشتر و جزئی­‌تری را در اختیارتان می‌­گذارد. این داده‌­ها مربوط به ردیابی، حضور کاربران و فعالیت آن­ها در سایت می‌­شود.

چرا همه صاحبان سایت ها به گوگل آنالیتیکس نیاز دارند؟

شما به عنوان صاحب یک سایت، می­‌توانید در ماه هزاران بازدید کننده داشته باشید، اما اگر چیزی در مورد آن‌­ها ندانید، داشتن این حجم بازدیدکننده بی‌­فایده است. اگر صاحب یا مدیر یک وب­سایت، وبلاگ و یا شبکه اجتماعی هستید، استفاده از این ابزار برای کسب ­وکار و فعالیت دیجیتال مارکتینگ شما الزامی است.

گوگل آنالیتیکس به صاحبان وب­سایت این امکان را می­‌دهد تا بدانند بازدیدکنندگانی که به سایت می‌­آیند، چه کار می‌­کنند، در کدام بخش سایت فعالیت بیشتری دارند، روی چه چیزهایی کلیک می‌­کنند، چه چیزهایی را به سبد خرید خود اضافه یا حذف می­‌کنند، چه زمانی در سایت حضور دارند و بسیاری موارد دیگر که این امکان را فراهم می‌­کنند تا برای بازاریابی، فروش و افزایش بازدید سایت، تمرکز بیشتری داشته باشند و عملکرد خود را بهبود ببخشند.

با استفاده از داده‌­های دریافتی از گوگل آنالیتیکس و یا دیگر ابزارهای کاربردی تجزیه و تحلیل، می‌­توان در برنامه گوگل دیتا استودیو، نمودار­های بصری برای گزارشات تهیه کرد. این کار مدیریت داده­‌ها را آسان­‌تر و همچنین داده­‌ها را قابل فهم می­‌کند.

گوگل آنالیتیکس چه گزارش هایی را در اختیار کاربرانش می گذارد؟

گوگل آنالیتیکس گزارش­‌هایی را در اختیار کاربرانش قرار می‌­دهد که در بحث فروش، افزایش بازدید سایت و حتی سئو مورد استفاده قرار می­‌گیرند که به شرح زیر است:

مخاطبان

گوگل آنالیتیکس به شما کمک می‌کند تا دریابید که مشتریان شما چه کسانی هستند. اطلاعاتی مانند تعداد افراد، مکان ورودشان به سایت و دلیل ورودشان را به شما ارائه می‌کند. با توجه به این اطلاعات، می­‌توانید بازاریابی خود را تحلیل کنید.

فراگیری بازدیدکنندگان

گوگل آنالیتیکس به شما نشان می‌­دهد که کاربران چگونه و از چه مسیری به سایتتان وارد شده­‌اند. می­‌توانید به بررسی کانال‌­هایی بپردازید که مخاطبان را به سایت شما راهنمایی می­‌کنند. بازدیدکنندگان ورودی از اینستاگرام را با فیسبوک یا وب مقایسه کنید، تاثیر خدمات سئو و خدمات دیجیتال مارکتینگ را بسنجید و ببینید که آیا به درستی انجام شده‌­اند یا نه.

رفتار کاربران

گوگل آنالیتیکس توضیح می‌­دهد که کاربران در ­وب­سایت و وبلاگ شما چه فعالیت‌­هایی انجام می‌­دهند، چه صفحاتی را بازدید می­‌کنند و چقدر در سایت می­‌مانند. می­‌توانید این موارد را بررسی کنید تا تجربه کلی کاربران و تاثیرات سایت خود بر روی عملکرد آن­ها را بررسی کنید.

ارزیابی عملکرد

گوگل آنالیتیکس ارزیابی می­کند که آیا کاربران سایت، کارهایی را که شما می­خواهید انجام دهند را انجام می­دهند یا خیر. به عنوان مثال می‌توانید بررسی کنید که آیا CTA (کال تو اکشن) شما تاثیر گذار است و کاربران روی آن کلیک می‌کنند یا خیر.

کاربردهای گوگل آنالیتیکس چیست؟

گوگل آنالیتیکس موارد گسترده­‌ای از داده‌­های مربوط به وب­سایت و بازدیدکنندگان سایت را شناسایی و جدا می­‌کند. داده‌هایی مانند شهر و مرورگری که بازدیدکنندگان از آن وارد سایت شما شده‌­اند؛ که این داده­‌ها کاربردهای بسیار زیادی در طبقه‌بندی مخاطبان شما دارند و نسبت به سایت و فعالیت شما مورد استفاده قرار می­‌گیرند. در زیر چند مورد از آن­ها را بیان می­‌کنیم:

• تعداد بازدیدکنندگان سایت
• متوسط زمان حضور بازدیدکنندگان در سایت
• رفع یا عدم رفع نیاز مخاطب از سایت
• میزان علاقه‌ی بازدیدکنندگان و کاربران به بخش‌های مختلف سایت
• شهر بازدیدکنندگان
• مرورگر یا نوع گوشی و لپتاپ بازدیدکنندگان (شناسایی این کار باعث می‌شود تا تشخیص دهید که آیا سایت شما نیاز به نسخه مناسب برای موبایل دارد یا خیر)
• لینک‌های ورودی به سایت
• مقدار بازدیدکنندگانی که به کاربر یا مشتری تبدیل شده­‌اند
• صفحات محبوب و پربازدید سایت
• درصد مخاطبینی که برای اولین بار وارد سایت شده­‌اند
• و ...

روش کار گوگل آنالیتیکس و تضمین امنیت کاربران

تا اینجا می‌­دانید که کار گوگل آنالیتیکس، جمع آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات در مورد عملکرد بازدیدکنندگان سایت است. اما شاید این سوال برایتان پیش آماده باشد که این ابزار چگونه این کار را انجام می­‌دهد و آیا امنیت کاربران را در نظر می‌­گیرد؟

گوگل آنالیتیکس از یک زبان برنامه­ نویسی به نام جاوا اسکریپت برای انتقال اطلاعات به سرور اصلی گوگل در مورد بازدیدکنندگان سایت­‌ها و عملکرد آن­‌ها استفاده می­‌کند. جاوا اسکریپت یک زبان برنامه­‌نویسی جهانی است که به برنامه‌نویسان اجازه می‌­دهد تا در طراحی و مدیریت وب­سایت­‌ها از آن استفاده کنند. زمانی که شما وارد یک سایت می‌شوید، متن، تصاویر و سایر اطلاعات موجود آن صفحه در قالب HTML از آن سایت دریافت شده و مرورگر شما آن را رمزگشایی و به سپس به نمایش در می‌­آورد. HTML یک نوع فرمت فایل است که به مانند فرمت­‌های دیگر مثل JPG  و Doc عمل می­کند. HTML  اطلاعاتی را به مرورگر شما انتقال می­‌دهد که چه متنی را نمایش بدهد، کجا تصاویر را قرار دهد و چه قالبی داشته باشد. یک نکته در مورد HTML این است که بدون کمک جاوا اسکریپت و دریافت HTML نمی‌­توانید یک وب­سایت را مشاهده کنید.

کاربرد مهم این زبان برنامه­‌نویسی برای گوگل آنالیتیکس، این است که جاوا اسکریپت به رایانه و مرورگر شما اجازه می­‌دهد تا اطلاعاتی را به سرورهای متصل به آن ارسال و دریافت کند. زمانی که از سایتی بازدید کنید که گوگل آنالیتیکس را مورد استفاده قرار داده است، سایت از رایانه شما می­‌خواهد تا از طریق گوگل آنالیتیکس و به کمک جاوا اسکریپت، اطلاعات موقتی را دریافت کند. این اطلاعات می‌­تواند شامل رایانه­ و مرورگری که از آن استفاده می­‌کنید، نحوه و راه ورود شما به سایت و آی پی شما باشد.

حال این سوال مطرح است که با این وجود، امنیت کاربران و حتی سایت­‌ها به چه صورت است؟ گوگل آنالیتیکس در همان ابتدا این نگرانی را برطرف کرده است. به این صورت که به جای جمع‌­آوری اطلاعات با نام کاربر، این اطلاعات به صورت IDهای ناشناس جمع‌­آوری شده و در اختیار کاربران گوگل آنالیتیکس و صاحبان سایت­‌ها قرار می­‌گیرد تا از حریم خصوصی افراد حفاظت شود.

نکات مهم در مورد گوگل آنالیتیکس

برای استفاده­ از ابزار گوگل آنالیتیکس، نکاتی حائز اهمیت است تا بتوانید از این ابزار نهایت استفاده را ببرید و به ارتقای وب­سایت خود بپردازید. در ادامه چند مورد از این نکات را توضیح داده‌­ایم:

• به دلیل تحریم بودن ایران در پرداخت‌­های بین‌­المللی، گوگل آنالیتیکس در ایران و با آی پی ایران از سمت گوگل فیلتر است. برای استفاده از این ابزار باید با استفاده از نرم‌­افزارهای مربوطه، IP خود را تغییر دهید.
• گوگل آنالیتیکس از سیستم‌­ها و رایانه­‌هایی که به جاوا اسکریپت متصل نیستند پشتیبانی نمی­‌کند.
• برای استفاده از گوگل آنالیتیکس باید تا حدودی به زبان انگلیسی تسلط داشته باشید و یا حداقل اصطلاحات مخصوص این ابزار را بشناسید. متاسفانه به دلیل تحریم بودن آی پی ایران در این ابزار، گوگل آنالیتیکس از زبان فارسی پشتیبانی نمی‌­کند.

جمع بندی

در این مقاله، ابزار گوگل آنالیتیکس را برای شما معرفی کردیم و به ویژگی‌­ها و کاربردهای آن پرداختیم. گوگل آنالیتیکس داده­‌های وب­سایت و مخاطبین شما را به یک سری منابع آماری قابل استفاده تبدیل می‌­کند تا در استراتژی­‌های فروش، بازاریابی، افزایش بازدید سایت و خدمات سئو مورد استفاده قرار گیرند. اگر تا به امروز از این ابزار در تجزیه و تحلیل آماری سایت خود استفاده نمی‌­کردید، فرصت را از دست ندهید و جمع‌­آوری داده­‌های خود را به گوگل آنالیتیکس بسپارید. اگر در این حوزه تخصص ندارید نیز، می‌توانید با استفاده از خدمات دیجیتال مارکتینگ در پونیشا، از افراد متخصص در این زمینه بهره ببرید.

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که با کمترین دخالت انسانی، تنها با استفاده از حسگرها و داروخانه به فضای ابری به توان اطلاعات را جابجا و حتی طبقه‌بندی کرد؟ اتصال دنیای فیزیکی و دنیای دیجیتال بدون دخالت بشر، هیجان انگیز و جالب به نظر می‌رسد، اینطور نیست؟ 

اینترنت اشیا (IoT) این شرایط را برای بشر قرن ۲۱ فراهم کرده است. در این مقاله کاربردهای اینترنت اشیا و همچنین آینده پیش روی آن را مورد بررسی قرار داده‌ایم. مطالعه این مطلب به شما کمک می‌کند تا با یکی از نوآورانه‌ترین فناوری‌های دیجیتال یعنی Internet of Things آشنا شوید. تا پایان این مقاله با ما همراه باشید تا توضیح دهیم که اینترنت اشیا یا IOT چیست و کاربردهای آن را به شما معرفی کنیم.

اینترنت اشیا چیست؟

اینترنت اشیا یا IOT که مخفف اصطلاح Internet of Things است، یک سیستم منظم از اتصال اشیا به یکدیگر از طریق اینترنت است و کاربرد اصلی آن جمع آوری، پردازش و انتقال داده‌ها است. در واقع، فرایند اتصال اشیا فیزیکی به اینترنت و ارتباط آن‌ها از این طریق با یکدیگر را می‌توان یک فناوری نوین تحت عنوان اینترنت اشیا در نظر گرفت. این اتصال می‌تواند شامل تعداد خارق‌العاده‌ای از اشیا در شکل و اندازه‌های متفاوت و با کاربردهای مختلف باشد. انواع خودروها، ساعت‌های هوشمند، وسایل گرمایشی و سرمایشی، تجهیزات پزشکی و حتی وسایل ورزشی را می‌توان با استفاده از این فناوری به یکدیگر متصل کرد.

اینترنت اشیا به هر سیستم و مجموعه‌ای از دستگاه‌های فیزیکی اطلاق می‌شود که از طریق شبکه و با دخالت محدوده انسان می‌تواند داده‌ها را پردازش و منتقل کند. این فرآیند از طریق اتصال اشیا به اینترنت از طریق حسگرهای مختلف امکان‌پذیر می‌شود. در یک مثال واضح تصور کنید که به یک مسافرت چند روزه می‌روید و نگران دمای خانه در هنگام بازگشت هستید. در این شرایط فناوری IoT به شما کمک می‌کند که از طریق اتصال سیستم گرمایشی منزل خود به حسگر خاص، بتوانید در جهت تعدیل دما اقدامات لازم را انجام دهید. 

به صورت کلی، هر شیئی که بتوان برای آن یک IP خاص در نظر گرفت و از طریق آن داده‌هایی را انتقال داد، در سیستم اینترنت اشیاء جای می‌گیرد. امروزه سازمان‌ها در صنایع مختلف به طور فزاینده‌ای از اینترنت اشیاء به منظور افزایش بهره وری و عملکرد بهتر استفاده می‌کنند.

تاریخچه اینترنت اشیا

اولین بار اصطلاح اینترنت اشیا توسط کوین اشتون مطرح شد. با این حال، در اوایل دهه نود و پیش از مطرح شدن این اصطلاح توسط اشتون، شاهد اتصال اشیایی مانند تستر، دوربین و حتی قهوه ساز به به اینترنت بودیم. پیش از آن نیز در دهه ۱۹۸۰ اولین دستگاه IoT در دانشگاه کارنگی ملون توسط دانشجویان اختراع شد. هدف اصلی دانشجویان این بود که بتوانند از این طریق، اطلاعات مربوط به تعداد و دمای بطری‌های نوشابه را با نصب میکروسوئیچ‌هایی در دستگاه مربوطه به دست آورند.

 از زمان ظهور این فناوری یعنی ۱۹۹۹ تا سال ۲۰۱۱ که به عنوان یک فناوری نوظهور ثبت شد، شتاب فزاینده‌ای را در رشد آن شاهد هستیم. امروزه بیش از ۵۰ درصد از دستگاه‌ها و اشیای جهان به فناوری IoT متصلند.

اینترنت اشیا چگونه کار می کند؟

معمولاً نحوه کار دستگاه‌های IoT علیرغم عملکرد متفاوت، به هم شبیه است. اتصال چندین شی فیزیکی به یکدیگر از طریق اپلیکیشن‌ها و حسگرهای مخصوص و انتقال و پردازش تصویر و اطلاعات در فضای ابری، کارکرد اصلی دستگاه‌های مجهز به این فناوری است. همه این دستگاه‌ها به صورت مجزا دارای CPU یکپارچه، آداپتور شبکه و یک آدرس IP  هستند و معمولاً با اتصال به یک سرور پیکر بندی می‌شوند.

مراحل کار در یک دستگاه IoT به شکل زیر است:

• در ابتدا دستگاه‌ها به منظور جمع آوری اطلاعات به حسگر مخصوصی مجهز می‌شوند.
• سپس داده‌های جمع آوری شده توسط حسگرها در فضای ابری پردازش می‌شوند.
• در آخر اطلاعات پردازش شده از طریق اپلیکیشن یا وب سایت به اشیای دیگر منتقل می‌شود.

جالب بود؛ نه؟ اگر تجربه‌ای از کاربرد اینترنت اشیا در زندگی روزمره خود دارید با ما به اشتراک بگذارید.

کاربردهای اینترنت اشیا

تا اینجا متوجه شدید که از طریق اتصال دستگاه‌ها به یکدیگر، می‌توانیم بستن، جمع آوری و پردازش اطلاعات را در آن‌ها فراهم کنیم. این دستگاه‌ها ممکن است از طریق یادگیری ماشینی Machine learnning و مکانیسم‌های پیچیده و جالب برای انتقال داده‌ها، فرآیندهای مختلفی را طی کنند.  اگر نمی‌دانید سیستم یادگیری ماشینی چیست، پیشنهاد می‌کنیم مقاله ماشین لرنینگ چیست را از پونیشا بلاگ مطالعه کنید.

در حال حاضر میلیاردها دستگاه متصل به اینترنت در سراسر جهان وجود دارد که روزانه حجم عظیمی از اطلاعات را جمع آوری و پردازش می‌کنند.

کاربرد اینترنت اشیا در زندگی روزمره

حتی در حال حاضر نیز ممکن است در زندگی روزمره، شاهد استفاده از فناوری اینترنت اشیا باشید. درب‌هایی که به صورت خودکار باز و بسته می‌شوند، شیرهای آب‌ هوشمند در مراکز مختلف، سیستم روشنایی خودکار و سیستم قفل پیشرفته تنها نمونه‌هایی از کاربرد اینترنت اشیا در زندگی روزمره است که علاوه بر کمک به صرفه جویی در زمان و هزینه، در مصرف بهینه انواع انرژی، تاثیر مثبت آن قابل مشاهده است. علاوه بر این‌ها تلاش برای افزایش استفاده از این فناوری در سطح شهرها به منظور مدیریت ترافیک شهری، مدیریت زباله و پسماند و حتی کنترل برق شهری از کاربردهای تحقق یافته این فناوری است. مثال ملموس اینترنت اشیا برای ما خاموش و روشن شدن خودکار چراغ برق در فواصل زمانی مشخص است.

کاربرد اینترنت اشیا در صنایع

با توجه به اینکه روزانه حجم عظیمی از اطلاعات زیاد در صنایع مختلف جابه‌جا می‌شوند، اینترنت اشیا با تمرکز بالا بر ارتباطات ماشین به ماشین (M2M) می‌تواند پردازش و طبقه بندی این اطلاعات را برعهده بگیرد. اینترنت اشیا در صنایع با عنوان IIoT شناخته می‌شود و در صنایع مختلفی مفید است.

اینترنت اشیا در صنعت کشاورزی

یکی از صنایعی که پتانسیل بالایی برای رشد و پیشرفت از طریق اینترنت اشیا دارد، صنعت کشاورزی است. مجهز کردن تجهیزات کشاورزی به اینترنت اشیا و هوشمند سازی آن‌ها، می‌تواند کمک شایانی در بهینه سازی مصرف آب و صرفه جویی در زمان و هزینه برای کشاورزان داشته باشد. یکی از مثال‌های واضح کاربرد اینترنت اشیا در کشاورزی، صنعتی هوشمند سازی آبدهی قطره‌ای است که امروزه در کشورهای پیشرفته دنیا شاهد آن هستیم.

استفاده از IOT در حمل و نقل شهری

صنعت حمل و نقل شهری نیز  از دیگر صنایعی است که با استفاده از اینترنت اشیا می‌تواند متحول شود. مشاهده رفتار شهروندان در هنگام ترافیک و همچنین بررسی عوامل ایجاد آن در ساعات مختلف شبانه روز، به مدیریت بهینه ترافیک کمک می‌کند. علاوه بر این هوشمندسازی خودروها و استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در آن‌ها به شهروندان کمک می‌کند تا با اطلاع از مسیرها، مسافت و مدت زمان باقیمانده، برای رانندگی بهینه برنامه ریزی کنند. مثال بارز و ملموس استفاده از IoT در حمل و نقل، اپلکیشن‌های تاکسی اینترنتی هستند.

کاربرد اینترنت اشیا در پزشکی

در صنعت پزشکی و سلامتی نیز می‌توانید از مزایای اینترنت اشیا بهره مند شوید. پزشکان می‌توانند بدون نیاز به حضور در بیمارستان، با استفاده از دستگاه‌های مجهز به حسگر، علائم حیاتی بیمار خود را چک کنند. علاوه بر این به کارگیری این فناوری در اتاق‌های مراقبت ویژه در بیمارستان می‌تواند به نجات جان بیماران بدحال منجر شود. این موارد تنها مثال‌هایی از کاربرد IoT  در صنعت سلامت انسان است.

توسعه شهر پایدار و هوشمندسازی، آموزش و پرورش هوشمند، اختراع خودروهای خودکار، بهینه سازی مدیریت آب و پسماند و زباله از دیگر کاربردهای IoT است.

تفاوت های اینترنت اشیا (IoT) و اینترنت همه چیز (IoE)

با وجود اینکه اصطلاح اینترنت اشیا همچنان نوآورانه و نوین به نظر می‌رسد، در دنیای بزرگ دیجیتال با مفهوم بزرگ‌تری نیز روبرو هستیم که تحت عنوان فناوری IoE به ما معرفی می‌شود. اما این مفاهیم چه تفاوت‌هایی دارند و چگونه از یکدیگر مجزا می‌شوند؟ 

ایده اصلی فناوری اینترنت اشیا، استفاده روزمره از محصولات و اشیای متصل به اینترنت است به گونه‌ای که بتوانند کاربردی‌تر باشند. در واقع اینترنت اشیا یک اصطلاح کامپیوتری است  که به ارتباط اینترنتی دو جسم فیزیکی از طریق اینترنت اشاره دارد.

اما اینترنت همه چیز یا Internet of Everything چارچوب ارتباطی گسترده‌تری را دربرمی‌گیرد که اینترنت اشیا را می‌توان بخش عمده و اصلی آن دانست. در واقع می‌توان گفت مفهوم IoT در ادامه روند تکاملی اینترنت اشیا به وجود آمده است و می‌تواند در آینده به عنوان جایگزین آن به شمار رود.

در اینترنت اشیا فرایند پردازش و انتقال داده‌ها از طریق اشیا با کمترین دخالت انسانی صورت می‌گیرد و فرایند آن را می‌توان نوعی اتوماسیون دانست. در اینترنت همه چیز اما، داده‌ها معمولاً در هنگام پردازش طبقه بندی می‌شوند. این شرایط معمولاً مربوط به زمانی است که کسب و کارهای بزرگ با Big data یا همان ابر داده ‌روبه‌رو هستند. اگر دوست دارید اطلاعات بیشتری در این باره به دست آورید، مقاله Big data چیست را مطالعه کنید.

اما اینترنت اشیا در چه جهتی حرکت می‌کند و چه آینده‌ای دارد؟

آینده اینترنت اشیا

تنها در همین چند سال اخیر شاهد تغییرات چشمگیری در قابلیت‌ها و امکانات ارائه شده در اینترنت اشیا بوده‌ایم. فکر کردن به این موضوع که آینده اینترنت اشیا چگونه خواهد بود هیجان انگیز است. پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ بیش از ۲۴ میلیارد دستگاه به فناوری اینترنت اشیا مجهز باشند.

فرصت‌های شغلی فراوانی که همزمان با گسترش این فناوری ایجاد می‌شوند، بی‌شمار خواهد بود. در حال حاضر بیش از ۱۳ درصد از کسب و کارها در جهان از اینترنت اشیا استفاده می‌کنند. قطعاً یکی از چشم اندازهای مربوط به استفاده از IoT بهبود وضعیت کاری در جوامع خواهد بود.

شهرهایی را تصور کنید که در آن‌ها، خودروها به صورت خودکار رفت و آمد می‌کنند. هوشمند سازی شهرها و نوعی پذیرش این فناوری توسط شهرداری‌ها می‌تواند چشم‌انداز جالبی از جوامع انسانی در چند سال آینده برای ما خلق کند.

گسترش استفاده از هوش مصنوعی که به طور ویژه‌ای با اینترنت اشیا در ارتباط است، می‌تواند داده‌های انبوهی را در اختیار افراد حقیقی و حقوقی قرار دهد. تجزیه و تحلیل پیشرفته این داده‌ها از طریق یادگیری ماشینی بینش جالبی را به کسب و کارها ارائه می‌دهد که می‌توانند از آن برای سودآوری و ایجاد فرصت های توسعه استفاده کنند. بنابراین رشد کسب و کارها در صورت استفاده بهینه از فناوری IoT یکی دیگر از چشم اندازهای آن برای آینده است.

به نظر شما این فناوری چه چشم انداز متفاوتی را به زندگی بشر اضافه خواهد کرد؟

جمع بندی

همانطور که متوجه شدید، اینترنت اشیا همواره در حال تکامل است و دانشمندان این حوزه با روش‌های مختلف در حال آزمایش و به‌کارگیری آن هستند. مطابق آمار، ارزش بازار جهانی اینترنت اشیا در ۲۰۱۹ به بیش از ۲۵۰ میلیارد دلار رسید و پیش‌بینی می‌شود تا پایان سال ۲۰۲۷ این مقدار با نرخ ۲۵ درصدی پیشرفت کند. با این استناد اینترنت اشیاء را می‌توان یکی از تکنولوژی‌هایی دانست که از پتانسیل‌های شغلی و درآمدی بالایی برخوردار است؛ مشروط بر اینکه برای آن برنامه‌ریزی و هدف داشته باشید.

آیا دوست دارید شغل آینده خود را در این حوزه انتخاب کنید؟ برای آن برنامه ریزی کرده‌اید؟ تجربیات خود را در این زمینه با ما و کاربران در میان بگذارید. از این که تا پایان این مطلب با ما همراه بودید سپاسگزاریم. امیدواریم این که پاسخگوی سوالات شما بوده باشد.

در سال‌های اخیر با توسعه دیجیتال مارکتینگ، کسب‌وکارها برای شناخت بهتر مشتریان خود، به گردآوری اطلاعات مختلف درباره آن‌ها می‌پردازند. روش‌های داده کاوی با استفاده از الگوریتم‌های مختلفی مانند هوش مصنوعی، اطلاعات لازم را به سهولت به صاحبان کسب‌وکارها ارائه می‌دهند. بنابراین این افراد می‌توانند بهتر و موفق‌تر بازاریابی کنند. اما سؤال اینجاست که داده کاوی (Data Mining) چیست و چه مزایا و معایبی دارد؟ در ادامه به پاسخ دقیق‌تر این سؤالات می‌پردازیم.

تفاوت داده (Data) و اطلاعات (Information)

داده و اطلاعات دو کلمه‌ای است که مردم آنها را اشتباهاً جای هم استفاده می‌کنند. در تعریف صحیح، داده همان مواد خام، تجزیه و تحلیل نشده، سازمان نیافته و غیرمرتبط محسوب می‌شود؛ اما اطلاعات، داده‌های سازمان یافته و تحلیل شده‌اند که برای کاربران معنا و مفهوم مشخصی دارند.

برای مثال وقتی در وب‌سایت خود با اعدادی برای تعداد کامنت، لایک یا اشتراک‌گذاری برخورد می‌کنید، با داده‌ مواجه هستید. اما وقتی آن‌ها را در پنل گوگل آنالیتیکس یا گوگل ادز مشاهده می‌کنید، با اطلاعات دقیقی مواجه هستید که شما را برای تصمیم‌گیری یاری می‌دهند.

داده کاوی چیست؟

گستردگی فضای اینترنت باعث مواجه شدن صاحبان کسب‌وکارها با انبوهی از داده‌های خام شده است. الگوریتم‌های مختلف و سیستم‌های برنامه‌نویسی مانند برنامه نویسی پایتون در خدمت صاحبان کسب‌وکارها قرار گرفتند تا داده‌های خام مورد نیاز را استخراج و ارتباط میان آن‌ها را پیدا کنند. در نهایت، دستیابی به اطلاعات با ارائه راهکارهایی برای چالش‌های پیش رو همراه می‌شود که صاحبان کسب‌وکارها را به موفقیت نزدیک خواهد کرد.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یادگیری زبان ماشینی و علم برنامه ریزی عصبی کلامی (NLP) در اجرای فرآیندهای داده کاوی استفاده می‌شوند. بنابراین پیش از اینکه به داده‌کاوی بپردازید باید بدانید که هوش مصنوعی چیست و یادگیری ماشینی چه ارتباطی با داده‌کاوی دارد؟ علاوه بر این، باید با اصول علم داده (Data Science) هم آشنایی داشته باشید. زیرا همین مفاهیم هستند که شما را در اجرای دقیق فرآیند داده‌کاوی و به‌دست آوردن اطلاعات لازم یاری خواهند داد.

کاربردهای داده کاوی

وقتی که می‌دانید علم داده چیست و کدام الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در فرآیند داده‌کاوی استفاده می‌شود، می‌توانید اطلاعات لازم را به‌دست آورید. در این شرایط، هوش مصنوعی نیز کمک می‌کند که اطلاعات به‌دست آمده هوشمندسازی شوند. صاحبان کسب‌وکارها با تمرکز بر روی داده‌های بزرگ و کشف الگوی میان داده‌ها می‌توانند نتایج احتمالی تصمیمات خود را پیش‌بینی کنند.

در نتیجه، اطلاعات کاربردی به‌دست ‌آورده و تصمیمات بعدی را با اطمینان بیشتری انجام می‌دهند. به‌طور کلی، داده‌کاوی در هر حوزه‌ای که به اطلاعات سازمان‌یافته نیاز داشته باشد، استفاده می‎شود. برای مثال می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

بهداشت و سلامت عمومی

برای اینکه روند بهبود سلامت مردم به‌درستی پیش رود و داروها و خدمات درمانی به مقدار کافی و در مسیر درست استفاده شوند، به داده‌کاوی نیاز داریم.

تحقیقات بازار

تحقیقاتی که درباره رفتار خرید مشتریان انجام می‌شود، با داده‌های متنوع و زیادی همراه است. داده‌کاوی در این مسیر به موفقیت در اصول مارکتینگ و افزایش خرید مشتریان کمک می‌کند.

مدیریت امور مشتریان (CRM)

این سیستم با کمک داده‌کاوی شرایطی بهتر برای مدیریت فروشگاه‌های اینترنتی و ارائه خدمات به مشتریان فراهم می‌کند.

ارتقای امنیت بانکداری الکترونیکی

تمام اموری که در بانکداری الکترونیکی و در بستر اینترنت انجام می‌شوند، با کمک داده‌کاوی با امنیت بالاتری صورت می‌گیرند.

این موارد تنها چند کاربرد مهم داده‌کاوی به‌شمار می‌رود. هر فعالیتی برای مدیریت بهتر و اصولی تمام جوانب به داده‌ها و اطلاعات سازماندهی‌شده نیاز دارد. بنابراین استفاده از داده‌کاوی در هر زمینه‌ای امکان‌پذیر است.

اهمیت داده کاوی

اکنون می‌دانید که داده‌کاوی به چه معنایی است، چه الگوریتم‌هایی در داده‌کاوی بیشترین استفاده را دارند و با داده‌کاوی چه فعالیت‌هایی را می‌توان انجام داد. اما برای درک جامع‌تر دیتا ماینینگ، بهتر است با اهمیت داده‌کاوی بیشتر آشنا شوید.

در عصر حاضر که با سیل عظیمی از داده‌های خام روبه‌رو هستیم، درک شرایط و تصمیم‌گیری برای آینده با داده‌کاوی به‌سهولت انجام می‌شود. بیشتر داده‌های موجود در فضای مجازی ساختار نیافته هستند. وقتی بدانید که یادگیری ماشین چیست، علم هوش مصنوعی و علم داده چگونه به شما کمک می‌کنند تا راه به‌دست آوردن اطلاعات ساختاریافته و منظمی را پیدا کرده و درباره اهمیت داده‌کاوی مطلع می‌شوید.

درنتیجه بدون توجه به کسب‌وکار شما، جدول‌ها، نمودارها و هر نوع اطلاعات کاربردی می‌توانند راهکارهای مناسب را برای پیشبرد اهداف‌تان فراهم کنند. کارشناسان در بیمه، آموزش، بانکداری و خرده‌فروشان افرادی هستند که اهمیت داده‌های ساختاریافته و سازماندهی‌شده را به‌خوبی می‌دانند.

مزایا و معایب استفاده از داده کاوی

درست است که داده‌کاوی در امور مختلف از اهمیت بالایی برخوردار است. اما استفاده از آن با مزایا و معایبی همراه است که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم.

مزایا

ابتدا مزایای وجود داده کاوی یا دیتاماینینگ را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

بهبود عملکرد کسب و کارها

خرده‌فروشان و بازاریابان، دو گروهی هستند که از داده‌کاوی بیشترین بهره را می‌برند. درواقع داده‌کاوی به متخصصان بازاریابی کمک می‌کند که مدل‌های بازاریابی را براساس داده‌های موجود بسازند. سپس با توجه به شرایط موجود و شناخت رفتار مشتریان، از انواع تبلیغات و کمپین‌های مختلف استفاده کنند. بنابراین سودآوری در روند دیجیتال مارکتینگ را تجربه خواهند کرد.

خرده‌فروشان هم با کمک داده‌کاوی می‌توانند شرایط بازار را به‌خوبی تحلیل کرده و بهترین محصولات و خدمات را برای مشتریان خود فراهم کنند. درضمن با اطلاعات به‌دست آمده، می‌توانند تخفیف‌های متنوع را به مناسبت‌های مختلف به مشتریان خود ارائه دهند.

بانکداری با دقت کافی

بانک‌ها یکی از سازمان‌هایی هستند که با انبوهی از داده‌ها سروکار دارند. وقتی داده‌ها با فرآیند داده‌کاوی به اطلاعات ساختاریافته تبدیل می‌شوند، امور بانکی با دقت و سهولت بیشتری انجام می‌شود. این موضوع باعث کاهش احتمال جعل اطلاعات، جلب اعتماد مشتریان و اجرای امن‌تر کارهای بانکی در بستر فضای مجازی می‌شود.

امور مهندسی و عملیاتی

یکی دیگر از مزایای مهم داده‌کاوی، بهبود کارهای مهندسی و کاهش نرخ خطا در امور مهم می‌شود. در این مسیر، مهندسان با اطلاعات موجود می‌توانند تجهیزات را بررسی و موارد معیوب را از چرخه کاری خارج کنند. درنتیجه عملیات مهندسی بهینه‌تر و با دقت بالاتری انجام می‌شود.

مدیریت کارهای دولتی

علاوه‌بر موارد فوق، امور مختلف دولت‌ها با آمار و ارقام معناداری می‌توانند برای انجام فعالیت سازمان‌های مختلف، به‌درستی تصمیم‌گیری کنند. علاوه بر این، دولت‌ها با داده‌کاوی از جرم و جنایات و تخلفاتی مانند پولشویی جلوگیری می‌کنند.

معایب

تا اینجا از مزایای داده کاوی گفتیم. اما استفاده از داده‌کاوی می‌تواند معایبی نیز داشته باشد که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم.

نقض حریم خصوصی

گردآوری و پردازش داده‌هایی درباره افراد مختلف و بررسی اطلاعات به‌دست آمده، میزان نقض حریم خصوصی و کم‌شدن امنیت مردم را افزایش می‌دهد که این موضوع باعث نگرانی بسیاری از مردم می‌شود. وبلاگ‌ها، صفحات شبکه‌های اجتماعی و ایمیل‌ها بسترهایی برای گردآوری اطلاعات خصوصی افراد هستند. بنابراین توجه به تنظیمات حریم خصوصی و امنیت آن‌ها اهمیت زیادی دارد.

کسب‌وکارهای اینترنتی برای آگاهی از رفتار مشتریان و رفتار خرید آن‌ها، اطلاعات پروفایل مشتریان را ذخیره و استفاده می‌کنند. اگر سیستم امنیتی پایگاه اطلاعاتی این کسب‌وکارها قدرت و دقت کافی را نداشته باشد، اطلاعات به راحتی هک شده و مورد سوء استفاده قرار خواهند گرفت.

بروز مشکلات امنیتی

با توسعه سیستم‌های اتوماسیون و استفاده از اینترنت برای رد و بدل کردن اطلاعات شخصی کارمندان و مشتریان، توجه به مسائل امنیتی مهم‌تر شده است. هکرها و دزدان اینترنتی با داده‌کاوی می‌توانند اطلاعات مختلف را از سامانه‌های هوشمندی که امنیت ضعیفی دارند، به‌دست آورند. درنتیجه امنیت مردم خدشه‌دار خواهد شد.

سوء استفاده از اطلاعات

داده‌کاوی در راستای تأمین اطلاعات برای افراد یا گروه‌های مختلف، می‌تواند زندگی افراد یا حتی دولت‌ها را به خطر بیندازند. استفاده از اطلاعات درست و نادرست سرنوشت مردم را در اجتماعات بزرگ و کوچک تهدید خواهند کرد.

فرایند داده کاوی

اکنون می‌دانید که داده کاوی (ِData Mining) چیست و با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چه فعالیت‌های سازنده و مخربی می‌توان انجام داد. در ادامه به این موضوع می‌پردازیم که فرآیند داده‌کاوی چگونه انجام می‌شود.

پاکسازی داده ها

همانطور که گفتیم، انبوهی از داده‌های خام وجود دارد. برای اینکه بتوان اطلاعات معناداری برای تصمیم‌گیری به‌دست آورد، باید داده‌های مورد نیاز را تشخیص، موارد اضافی و نادرست را حذف و اصلاح کرد.

یکپارچه سازی داده ها

یکپارچه‌سازی داده‌ها به متخصصان بازاریابی اطلاعات دقیقی می‌دهد که بتوانند مواردی مانند مشتریان، محصولات و کانال‌های بازاریابی را به‌درستی مدیریت کنند.

انتخاب داده ها

داده‌های یکپارچه‌سازی شده که برای کسب‌وکار مشخصی مورد استفاده است، باید انتخاب شود. انتخاب درست داده‌ها در برداشتن گام‌های درست و اصولی بعدی اهمیت بسیاری دارد. بنابراین این مرحله باید با دقت بالایی انجام شود.

تبدیل داده

گام بعدی در فرآیند داده‌کاوی، تبدیل داده به اطلاعات مورد نیاز است. اگر بدانید که علم داده چیست، به‌طور کامل می‌دانید که اصول ریاضی به‌کار رفته در تجزیه‌وتحلیل و آماده‌سازی اطلاعات چگونه انجام می‌شوند. درنهایت هم اطلاعاتی مانند نمودار و جدول در اختیار شما قرار خواهند گرفت.

داده کاوی

در مرحله داده‌کاوی، الگوهای مهم و اثرگذار از میان داده‌ها استخراج می‌شوند. هوش مصنوعی برای هوشمندسازی اطلاعات موجود استفاده می‌شود. برنامه نویسی پایتون هم با الگوریتم‌های کاربردی از ایجاد الگوهای تکراری در این مرحله جلوگیری می‌کند.

ارزیابی الگو

در این مرحله نیز الگوهای استخراج شده در مرحله داده‌کاوی، از نظر دقت، صحت و قابلیت تعمیم و مواردی دیگر ارزیابی می‌شوند.

ارائه دانش

در آخرین مرحله نیز دانشی تولید می‌شود که با روش‌های قابل درک، مورد استفاده قرار می‌گیرد. شما به این واسطه، در کسب‌وکار خود فرآیند داده‌کاوی را مرحله به مرحله اجرا خواهید کرد.

جمع بندی

اگر بخواهیم بگوییم داده کاوی چیست، باید بگوییم داده‌کاوی یا دیتا ماینینگ، روشی است که داده‌های مورد نیاز را استخراج، انتقال و در پایگاه‌های اطلاعاتی ذخیره می‌کند. نرم‌افزارهای موجود می‌توانند امکان مشاهده و ارزیابی داده‌های پردازش‌شده را فراهم کرده و منجربه تصمیم نهایی برای بهبود عملکرد کسب‌وکار شوند.

اگر شما هم به دنبال راهی آسان برای تحلیل روند کسب‌وکار و پیشگویی آینده آن هستید، باید سراغ حوزه بیگ دیتا بروید. اگر می‌خواهید بدانید بیگ دیتا( Big Data) چیست، تا پایان این مقاله همراه ما باشید تا به پاسخ جامعی به این پرسش برسیم.

تحلیل و بررسی حجم انبوهی از داده‌های سازمانی با روش‎‌های سنتی، قطعا کار آسانی نخواهد بود. از همین رو در اوایل دهه 2000، گارتنر تعریف جدیدی به نام بیگ دیتا را برای آنالیز داده‌های بزرگ اعلام کرد. اکثر مدیران سازمان‌ها برای بینش بهتر در کسب وکار، نیازمند آنالیز داده‌ها هستند. بیگ دیتا یا همان کلان داده، مسیر حرکت کسب وکار و فرآیند چرخش سازمان‌ها را مشخص کرده و امکان آنالیز اطلاعات را فراهم می‌کند.

در ادامه، مفهوم بیگ دیتا و ویژگی‌های آن را را برایتان شرح می‌دهیم. هم‌چنین شما را با مزایای بیگ دیتا برای کسب‌وکارهای مختلف و ابزارهای تحلیل بیگ دیتا آشنا می‌کنیم.

بیگ دیتا (Big Data) چیست؟

به طور کلی، روزانه حجم انبوهی از داده‌ها وارد هر سازمانی می‌شود. این اطلاعات به قدری بزرگ، سریع و پیچیده هستند که با روش‌های سنتی نمی‌توان آن‌ها را پردازش کرد. در حالی که از این اطلاعات بزرگ می‌توان برای رسیدگی به مشکلات تجاری سازمان استفاده کرد.

در واقع به حجم عظیمی از اطلاعات داده محور یا ویژگی‌های مشخص که برای هدف خاصی جمع آوری شده است، بیگ دیتا یا داده کلان می‌گویند. داده خام داده‌ای است که بدون نظم و طبقه‌بندی جمع آوری شده و عملا کاربرد خاصی ندارد. اما اگر روی این داده‌های خام پردازش انجام شود، به اطلاعات مفهومی و کاربردی تبدیل می‌شود. وظیفه اصلی بیگ دیتا، پردازش این حجم عظیم از اطلاعات و تبدیل آن‌ها به داده‌های طبقه‌بندی شده است.

اهمیت کلان‌داده‌ها آن‌جا مشخص می‌شود که می‌توانند نتیجه انتخابات یک کشور را هم حتی تغییر دهند. مثلا تحقیقی روی نتایج جستجوی  گوگل و تاثیر آن روی انتخابات سال 2017 آمریکا انجام شد و مشخص شد که به کمک داده‌های کلان به دست آمده از ایالت‌های مختلف آمریکا و جستجوهای مردم روی گوگل، ترامپ سخنرانی‌هایی را در برخی ایالت‌ها انجام داده که خوشایند حال مردم آن منطقه باشد و بدین ترتیب توانسته با کسب رای بیشتر، رئیس جمهور شود.

ویژگی های بیگ دیتا

در تعریف داده کلان، برای شناسایی  بیگ دیتا، از اصطلاح 3V استفاده می‌شود؛ چرا که این الگو بیان‌کننده ویژگی‌های اصلی بیگ دیتا است. البته امروزه موارد دیگری به این لیست سه گانه اضافه شده است. مهمترین ویژگی های بیگ دیتا یا پنج V بیگ دیتا به شرح زیر است:

حجم (Volume)

زمانی که از بیگ دیتا صحبت می‌کنیم، منظورمان داده‌هایی است که قابل شمارش نباشند. هر شخصی تعریف خاصی برای داده‌های بزرگ دارد. مثلا شاید یک فرد چند صد هزار داده را به عنوان بیگ دیتا نام‌گذاری کند. در حالی که اطلاعات کلان داده، خیلی بیش‌تر از تصورات شما است.

تنوع (Variety)

اطلاعات موجود در سازمان‌ها به شکل‌های مختلفی از جمله متن، فیلم، عکس، اعداد، ایمیل و لینک ذخیره می‌شود. اما به دلیل یکسان نبودن تمام اطلاعات، بیگ دیتا می‌تواند تمامی این داده‌ها را در دسته‌های مختلفی طبقه بندی کند.

سرعت (Velocity)

روزانه داده‌های بسیاری در حال تولید و حجم اطلاعات با سرعت زیادی در حال افزایش هستند. از همین رو، جمع‌آوری تمامی اطلاعات با سرعت زیاد، کار آسانی نیست. اما به لطف فناوری‌های جمع آوری داده مانند بیگ دیتا، حجم زیاد اطلاعات به آسانی ذخیره و به روزرسانی می‌شود.

غیر قابل پیش‌بینی (Variability)

داده‌هایی که وارد سازمان می‌شود، نتایج مختلفی را در طول زمان نشان می‌دهد. از طرفی بیگ دیتا داده‌هایی را ذخیره می‌کند که از صحت آن مطمئن باشد. 

صداقت و اعتبار (Veracity)

روزانه داده‌های زیادی وارد سازمان می‌شود که ممکن است بسیاری از آن‌ها هرز باشد. از همین رو با توجه به این اطلاعات نادرست، مهم است که منبع جمع آوری بیگ دیتا قابل اعتماد باشد.

استفاده از بیگ دیتا چه اهمیتی دارد؟

حتما برای شما این سوال پیش آمده است که داده کاوی چیست و چرا باید از بیگ دیتا استفاده کنیم؟ از همین رو در ادامه مهم‌ترین دلایل اهمیت بیگ دیتا و کاربرد آن را برایتان شرح می‌دهیم:

صرفه‌جویی در زمان و هزینه

سازمان در برخی از اوقات، نیازمند تصمیم‌های بزرگ در زمان‌های کوتاه است. امروزه بر خلاف گذشته، ابزارهای هوش مصنوعی و ماشین‌ها، تمام وظایف جمع آوری و تحلیل اطلاعات را انجام می‌دهند. از همین رو بهتر است که صاحبان کسب‌وکار بدانند هوش مصنوعی چیست و تحلیل اطلاعات را به ابزارهایی هم‌چون بیگ دیتا بسپارند.

تحلیل دقیق مشتری و نیازهایش

بیگ دیتا تمامی انتظارات مشتریان را به شما نشان داده و با تحلیل اطلاعات بازدید و خریدهای مشتریان، رفتار آن‌ها را شناسایی می‌کند.

شناخت بازار و رقبا

شما با استفاده از بیگ دیتا می‌توانید با تحلیل اطلاعات موجود در بازارهای بیرونی، رقیب‌ها و رفتارهای آنها را تحلیل کنید. سپس فعالیت‌های مفید آن‌ها را وارد سازمان خود کرده و استفاده از نیروی انسانی را به حداقل برسانید.

افزایش بازدهی بازاریابی

بیگ دیتا در تصمیم گیری‌های بهتر به شما کمک کرده و این کار سبب بازدهی بیش‌تر کار می‌شود.

مزایای بیگ دیتا برای کسب وکارها

از مزایای اصلی بیگ دیتا در کسب‌وکارها، می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم:

• استفاده از هوش مصنوعی در تصمیم گیری‌های سازمانی
• بهبود خدمات مشتریان
• شناسایی زود هنگام خطر برای محصول یا خدمات
• کارایی بهتر عملیاتی
• محرک نوآوری و توسعه محصول با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها
• توانایی مطابقت با انتظارات مشتری، تغییر خط تولید شرکت و اطمینان از قدرتمند بودن بازاریابی
• کمک به شرکت‌ها برای توسعه مجدد و نوآوری محصولات
• رفع مشکلات تبلیغ کنندگان و ارائه بینش بازاریابی
• تقویت جذب و نگهداری مشتری

کاربرد بیگ دیتا در سازمان های مختلف

بیگ دیتا کاربردهای متفاوتی در سازمان‌های مختلف داشته که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

آموزش

یکی از بهترین کاربردهای بیگ دیتا در حوزه آموزشی است. با استفاده از بیگ دیتا می‌توان انتخاب رشته و کاریابی را برای دانشجویان بسیار آسان‌تر از قبل کرد. هم‌چنین به جای آموزش‌های قدیمی و یکسان برای همه دانشجویان، راه‌های آموزشی متفاوتی را ارائه کرد. شخصی سازی آموزش برای هر دانش آموز و یا دانشجو، سبب شکوفایی استعداد هر کدام از آن‌ها می‌شود.

بهداشت و درمان

استفاده از بیگ دیتا در زمینه بهداشت، سبب خدمات بهتر به بیماران می‌شود. شخصی‌سازی بیماران سبب بهبود درمان و در نتیجه افزایش سلامت جامعه می‌شود. همچنین می‌توان با استفاده از داده‌های کلان هر بیمار مانند شناسایی الگوی تغییرات ضربان قلب افراد، از بروز بیماری‌هایی هم‌چون سکته پیشگیری کرد.

تولید

استفاده از بیگ دیتا در صنعت تولید، سبب ساخت محصولات بر اساس نیاز و علایق مشتری می‌شود. از طرفی با استفاده از داده‌های کلان، می‌توان ایرادها و عیوب کالا و خط تولید را هم شناسایی کرد.

شبکه های اجتماعی

یکی از مهم‌ترین کاربردهای بیگ دیتا را می‌توان در بازاریابی شبکه‌های اجتماعی مشاهده کرد. شخصی سازی اطلاعاتی هم‌چون پروفایل، شناسایی چهره و یا اکانت شخصی سبب طبقه بندی اطلاعات افراد در شبکه‌های مجازی می‌شود.

بازاریابی

امروزه اکثر خریدهای مردم با استفاده تلفن همراه و اینترنتی شده است. بیگ دیتا با جمع آوری اطلاعات مشتریان و مشاهده سابقه خریدهای آن، پیشنهادهای مربوط به هر شخصی را ارائه کرده و به بازاریابی کمک بزرگی خواهد کرد.

بانک

روزانه اطلاعات انبوهی وارد سیستم بانکی و امور مالی می‌شود. از همین رو، استفاده از کلان داده برای تصمیم گیری‌های تجاری واجب است. با استفاده از بیگ دیتا می‌توانید داده‌ها را جمع آوری کرده و برای سرمایه گذاری‌های بزرگ تصمیم گیری کنید.

ابزارهای تحلیل بیگ دیتا

امروزه ابزارهای مختلفی برای تحلیل داده‌های کلان وجود دارد که در ادامه برخی از آن‌ها را معرفی می‌کنیم:

تابلو(Tableau)

تابلو(Tableau) ابزار بسیار قدرتمندی برای تحلیل داده کلان است. با این که یادگیری این سیستم عامل کمی دشوار است؛ اما ارزش استفاده را دارد. سیستم عامل تابلو، ویژگی‌های جامعی را ارائه می‌دهد. هم‌چنین هر مقدار داده را بدون توجه به اندازه کنترل می‌کند.

این سیستم عامل دارای چند ویژگی هوشمند بوده و سرعت فوق‌العاده‌ای دارد. هم‌چنین سیستم تعاملی داشته و در دستگاه‌های تلفن همراه هم کار می‌کند.

Splunk

سیستم عامل Splunk داده‌های بنگاه های اقتصادی کوچک تا بزرگ و همچنین ادارات دولتی و غیر انتفاعی را مدیریت می‌کند. این سیستم عامل، داده‌ها را جمع آوری کرده و پس از فهرست‌بندی، امکان جستجو و مرتب کردن را هم فراهم می‌کند. هم‌چنین امکان نظارت درست را فراهم کرده و الگوهای غیر طبیعی را هم شناسایی می‌کند. سیستم عامل Splunk قابلیت گزارش و تجزیه و تحلیل بصری را هم فراهم کرده و رابط‌های کاربری قابل برنامه‌ریزی را ایجاد می‌کند.

Sas visual analytics

این سیستم عامل، تجزیه و تحلیل و به اشتراک‌گذاری داده‌ها را آسان کرده است و در ایجاد نمایشگرهای تصویری و نمایش داده‌ها گزینه مناسبی است. این برنامه قادر به داده کاوی مدل‌سازی آماری است. هم‌چنین با ساخت این مدل‌ها، در پیش‌بینی و براورد ریسک و پاداش برای کمپین‌های مختلف بازاریابی کمک بزرگی می‌کند.

Ploty

یکی از جذاب‌ترین ابزارهای تحلیل داده‌های بزرگ، Ploty است. این برنامه به شما امکان ذخیره و توزیع اطلاعات گرافیکی را هم می‌دهد. هم‌چنین قابلیت ترسیم نمودارها در گزارش، برنامه، محصولات و تجزیه و تحلیل‌ها را بدون نیاز به هیچ دانش خاصی در اختیارتان قرار می‌دهد. از طرفی از داده‌ها پشتیبان‌گیری کرده و آنها را در حساب شما ذخیره می‌کند.

نتیجه گیری

با توجه به آمار متخخصین علوم، هر انسانی که با لوازم دیجیتالی سرو کار دارند، در هر ثانیه 5.1 مگابایت داده تولید می‌کند. این داده‌ها کم کم زیاد شده و به حجم انبوهی تبدیل می‌شود. از طرفی بسیاری از کسب‌وکار‌ها یا افراد عادی به این اطلاعات نیاز دارند؛ چرا که با آنالیز و تحلیل آن‌ها، می‌توانند برای بهبود کسب‌وکارشان قدم بزرگی بردارند.

بیگ دیتا، برای طبقه‌بندی این اطلاعات ابداع شده است. بسیاری از افراد تا به حال نمی‌دانستند که بیگ دیتا( Big Data) چیست؛ در حالی که اکثر آن‌ها به بیگ دیتا نیاز دارند.

بیگ دیتا برای تشخیص ارتباط بیش‌تر بین پدیده‌های مختلف و تجزیه و تحلیل آن‌ها گزینه مناسبی است. به همین خاطر، اگر شما هم سازمانی را اداره می‌کنید، ولی نمی‎دانید که بیگ دیتا( Big Data) چیست، پیشنهاد می‌کنیم که حتما کارشناس بیگ دیتا را برای سازمان‌تان استخدام کنید.

البته توجه داشته باشید که هر کسی از عهده برون سپاری پروژه‌ها بر نمی‌آید. در نتیجه به دنبال شخصی با مهارت‌های مخصوص به بیگ دیتا از جمله تسلط به ساختار و الگوریتم‌های داده،و داشتن تفکر تحلیلی باشید. شخص متخصص باید  تسلط کافی به علوم داده داشته و بداند هوش مصنوعی چیست.

اما اگر وقت و تخصص کافی برای پیدا کردن این شخص را ندارید، پیشنهاد می‌کنیم که به فریلنسرهای پونیشا اعتماد کنید. چرا که در سایت پونیشا، متخصصان کاربلدی برای انجام پروژه بیگ دیتا اعلام آمادگی کرده و خیال‌تان را از بابت کیفیت کار راحت می‌کنند.

در دنیای امروز، تصاویر اهمیت بسیار زیادی دارند. در واقع، این تصاویر هستند که جهان را تعریف می‌کنند. کاربران شبکه‌های اجتماعی، روزانه تا 350 میلیون تصویر جدید را در این فضاها آپلود می‌کنند، اما تصاویر فقط برای شبکه‌های اجتماعی مهم نیستند؛ بلکه برای هر کسب‌وکاری به همان اندازه اهمیت دارند. در واقع با تجزیه‌وتحلیل مناسب و استفاده از داده‌های تصویری یا در یک کلام، پردازش تصویر، کسب‌وکارها می‌توانند بهره‌وری و رشد خود را بهبود بخشند.

هر تصویر حاوی اطلاعات بسیار مهمی است که می‌تواند از بسیاری جهات مفید باشد. این اطلاعات را می‌توان با کمک تکنیکی به نام پردازش تصویر به دست آورد. در این مقاله می‌خواهیم به طور دقیق‌تر و علمی بگوییم پردازش تصویر چیست؛ سپس در مورد اهمیت و مزایای آن صحبت می‌کنیم و در پایان روش‌های پردازش تصویر و کاربردهای آن در کسب‌وکار را معرفی می‌کنیم.

تعریف پردازش تصویر

پردازش تصویر، فرایند تبدیل یک تصویر به شکل دیجیتال و انجام عملیات خاصی بر روی آن، برای به دست آوردن اطلاعات مفید از تصویر یا به دست آوردن یک تصویر پیشرفته است. در واقع، پردازش تصویر به مجموعه‌ای از تکنیک‌های محاسباتی برای تجزیه‌وتحلیل، تقویت، فشرده‌سازی و بازسازی تصاویر گفته می‌شود.

پردازش تصویر در واقع یک نوع پردازش سیگنال است که در آن، ورودی، یک تصویر است و خروجی، ممکن است تصویر یا ویژگی‌های مرتبط با آن تصویر باشد. امروزه پردازش تصویر یکی از فناوری‌هایی است که به‌سرعت در حال رشد است و حوزه تحقیقاتی اصلی را در بسیاری از رشته‌های مهندسی و علوم کامپیوتر تشکیل می‌دهد.

مراحل پردازش تصویر

پردازش تصویر اساساً شامل سه مرحله زیر است:

• وارد کردن تصویر از طریق ابزارهای دریافت تصویر
• تجزیه‌وتحلیل و دست‌کاری تصویر
• دریافت خروجی (که می‌تواند تصویر یا گزارشی بر اساس تجزیه‌وتحلیل تصویر باشد)

روش های پردازش تصویر

دو روش برای پردازش تصویر وجود دارد که عبارت‌اند از:

• پردازش تصویر آنالوگ
• پردازش تصویر دیجیتال

پردازش تصویر آنالوگ را می‌توان برای نسخه‌های چاپی (hard copy) مانند عکس استفاده کرد. تحلیل‌گران تصویر، در حین استفاده از این تکنیک‌های بصری از اصول مختلف تفسیر استفاده می‌کنند.

در تکنیک‌های پردازش تصویر دیجیتال می‌توان تصاویر دیجیتال را با استفاده از رایانه دست‌کاری کرد. سه مرحله کلی که همه انواع داده‌ها هنگام استفاده از تکنیک دیجیتال باید طی کنند، شامل پیش‌پردازش، بهبود، استخراج و نمایش اطلاعات است.

پردازش تصویر بخش اصلی بینایی کامپیوتر (computer vision) است که در بسیاری از نمونه‌های دنیای واقعی مانند روباتیک، ماشین‌های خودران و تشخیص اشیا، نقش مهمی دارد. پردازش تصویر به ما امکان می‌دهد هزاران تصویر را در یک زمان تغییر دهیم، دست‌کاری کنیم و بینش مفیدی را از آن‌ها استخراج کنیم. به‌جرئت می‌توان گفت پردازش تصویر، طیف گسترده‌ای از کاربردها را تقریباً در هر زمینه‌ای دربرمی‌گیرد.

هدف و اهمیت پردازش تصویر

هدف و اهمیت پردازش تصویر در پنج زمینه مختلف به صورت زیر خلاصه می‌شود:

• تجسم (Visualization) - یافتن اشیایی که در تصویر قابل مشاهده نیستند.
• تشخیص (Recognition) - تشخیص یا شناسایی اشیاء در تصویر
• شارپ کردن و بازیابی (Sharpening and restoration) - ایجاد یک تصویر پیشرفته از تصویر اصلی
• تشخیص الگو (Pattern recognition) - تشخیص و اندازه‌گیری الگوهای مختلف اطراف اشیاء در تصویر
• بازیابی (Retrieval) - مرور و جستجوی تصاویر از پایگاه‌داده بزرگی از تصاویر دیجیتالی که مشابه تصویر اصلی هستند.

یکی از کاربردی‌ترین حوزه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)، تشخیص تصویر (Image recognition) است. همان‌طور که از نام آن پیداست، شامل تشخیص اشیاء در یک تصویر با استفاده از برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌شود. تشخیص تصویر کاربردهای گسترده‌ای در صنایع مختلف، از صنعت خودرو گرفته تا بخش تجارت الکترونیک دارد.

شرکت‌هایی مانند گوگل، تسلا و اوبر که پیشگامان فناوری بدون راننده به شمار می‌آیند، با استفاده از تکنولوژی تشخیص تصویر، خودروهای بدون راننده‌ای ساخته‌اند که می‌توانند علائم راهنمایی و رانندگی را درک کنند و حتی از طریق حسگرها با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.

مزایای پردازش تصویر 

پیاده‌سازی تکنیک‌های پردازش تصویر، تأثیر زیادی بر بسیاری از سازمان‌های فناوری داشته است. برخی از مفیدترین مزایای پردازش تصویر، صرف نظر از زمینه عملیاتی آن، به صورت زیر است:

• تصاویر دیجیتال را می‌توان در هر فرمت دلخواه (تصویر بهبودیافته، اشعه ایکس، عکس نگاتیو و ...) در دسترس قرار داد.
• به بهبود تصاویر برای تفسیر انسان کمک می‌کند.
• اطلاعات را می‌توان از تصاویر استخراج و پردازش کرد و برای تفسیر ماشین به کار برد.
• پیکسل‌های تصویر را می‌توان با هر چگالی و کنتراست دلخواهی دست‌کاری کرد.
• تصاویر را می‌توان به‌راحتی ذخیره و بازیابی کرد.
• می‌توان تصاویر را به‌راحتی به‌صورت الکترونیکی انتقال داد.

روش های پردازش تصویر

پردازش سیگنال با پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و یادگیری ماشین (Machine Learning) بسیار قدرتمند شده است و ابزارهای جدیدی برای تخمین، طبقه‌بندی، پیش‌بینی و دست‌کاری سیگنال به وجود آمده است.

اما هوش مصنوعی چیست؟ هوش مصنوعی رشته‌ای از علوم کامپیوتر است که با آن یک سیستم کامپیوتری که می‌تواند هوش انسان را تقلید کند، ساخته می‌شود. یادگیری ماشین نیز بخشی از هوش مصنوعی است. ماشین لرنینگ یک سیستم کامپیوتری را قادر می‌سازد تا با استفاده از داده‌های تاریخی بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند.

پردازش تصویر و به‌ویژه تشخیص تصویر، یکی از حوزه‌های پرکاربرد یادگیری ماشین است که امروزه مورد استفاده بسیار زیادی قرار می‌گیرد. از جمله کاربردهای تشخیص تصویر، در بیومتریک و مسائل امنیتی است.

زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در پردازش تصویر

 پردازش تصویر یک حوزه بزرگ است. واضح است که زبان‌های برنامه‌نویسی زیادی وجود دارند که می‌توان از آن‌ها استفاده کرد؛ مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

پایتون (Python)

پایتون، به دلیل سادگی یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در زمینه هوش مصنوعی و پردازش تصویر است. می‌توان آن را به طور یکپارچه با ساختارهای داده و سایر الگوریتم‌های متداول AI مورد استفاده قرار داد. اما آیا می‌دانید پایتون چیست؟

انتخاب پایتون برای پروژه‌های هوش مصنوعی از این واقعیت ناشی می‌شود که کتابخانه‌های مفید زیادی در پایتون وجود دارد که می‌توانند در هوش مصنوعی استفاده شوند. به عنوان مثال، کتابخانه Numpy قابلیت محاسبات علمی، Scypy محاسبات پیشرفته و Pybrain یادگیری ماشین در پایتون را ارائه می‌دهند. با استخدام برنامه نویس پایتون می‌توانید پروژه‌های پردازش تصویر خود را در هر زمینه‌ای که باشد، انجام دهید.

R

R یک زبان برنامه‌نویسی آماری است و در حال حاضر، یکی از پربازده‌ترین زبان‌ها و محیط‌ها برای تحلیل و دست‌کاری داده‌ها برای مقاصد تحلیلی مانند پردازش تصویر است زیرا همان‌طور که گفته شد، یک زبان برنامه‌نویسی آماری است.

R شامل کتابخانه‌های بسیاری است که از آمار، علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و ... پشتیبانی می‌کنند. همچنین شامل بسیاری از توابع از پیش تعریف‌شده برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) است. واضح است که استخدام برنامه نویس R برای پروژه‌های مربوط به پردازش تصویر بسیار منطقی است.

از دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی برای پروژه‌های هوش مصنوعی می‌توان به جاوا (Java)، لیسپ (Lisp) و پرولوگ (Prolog) اشاره کرد. استخدام متخصص هوش مصنوعی در این زمینه به شما کمک می‌کند که اهداف خود را برای گسترش و پیشرفت کسب‌وکارتان محقق کنید.

کاربردهای پردازش تصویر برای کسب‌وکارها

امروزه کسب‌وکارهای زیادی به پردازش تصویر متکی هستند. برخی از مهم‌ترین کاربردهای پردازش تصویر عبارت‌اند از:

فناوری‌های سنجش ترافیک

در مورد سنسورهای ترافیک، از سیستم پردازش تصویر ویدیویی یا VIPS استفاده می‌شود. این سیستم، خود شامل یک سیستم تصویربرداری، یک سیستم مخابراتی و یک سیستم پردازش تصویر است. یک VIPS دارای چند منطقه تشخیص است که هر زمان که وسیله نقلیه وارد منطقه می‌شود، سیگنال «روشن» و سپس هر زمان که وسیله نقلیه از منطقه تشخیص خارج می‌شود، سیگنال «خاموش» می‌دهد.

این مناطق تشخیص را می‌توان برای خطوط متعددی تنظیم کرد و می‌توان از آن‌ها برای تشخیص ترافیک در یک ایستگاه خاص استفاده کرد. علاوه بر این، VIPS می‌تواند به طور خودکار، پلاک خودرو را ضبط کند، نوع وسیله نقلیه را تشخیص دهد، سرعت راننده را در بزرگراه کنترل کرده و بسیاری کارهای دیگر را انجام دهد.

مدیریت فرایند

مدیریت فرایند، یک بخش اساسی از هر کسب‌وکاری است که اجرای روان کسب‌وکار را تضمین می‌کند. یکی از ضروری‌ترین جنبه‌های مدیریت فرایند، فرایند شناسایی در طول عملیات تجاری است. در اکثر مشاغل سنتی، از شناسایی دستی استفاده می‌شود که شامل استفاده از کارت شناسایی برای اجازه ورود و خروج است. اما اکثر شرکت‌ها به‌تدرفیج از تشخیص تصویر برای مدیریت فرایند و شناسایی استفاده می‌کنند. در این حالت برای شناسایی کارکنان و اجازه ورود به آن‌ها، به جای استفاده از سیستم کارت شناسایی سنتی، ورودی با تشخیص چهره انجام می‌شود. این امر، امکان تقلب را کاهش داده و فرایند را بسیار کارآمدتر می‌کند.

بازسازی تصویر

از پردازش تصویر می‌توان برای بازیابی و پر کردن قسمت‌های گم شده یا خراب یک تصویر نیز استفاده کرد.

شناسایی چهره

یکی از رایج‌ترین کاربردهای پردازش تصویر که امروزه از آن استفاده زیادی می‌شود، تشخیص چهره است. در شناسایی چهره، از الگوریتم‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود که در آن، ماشین ابتدا با ویژگی‌های خاص صورت انسان مانند شکل صورت، فاصله بین چشم‌ها و غیره تعلیم داده می‌شود.

بعد از اینکه ماشین ویژگی‌های صورت انسان را یاد گرفت، شروع به پذیرفتن تمام اشیاء در یک تصویر که شبیه چهره انسان است، می‌کند. تشخیص چهره، ابزاری حیاتی است که امروزه در کاربردهای امنیتی، بیومتریک و حتی فیلترهای موجود در اکثر اپلیکیشن‌های شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌شود.

بازیابی تصاویر پزشکی

پردازش تصویر به طور گسترده‌ای در تحقیقات پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرد و برنامه‌های درمانی کارآمدتر و دقیق‌تری را ممکن کرده است. به عنوان مثال، می‌توان از آن برای تشخیص زودهنگام سرطان سینه با استفاده از یک الگوریتم پیچیده تشخیص گره در اسکن پستان استفاده کرد.

سخن پایانی

پردازش تصویر مجموعه‌ای از تکنیک‌های محاسباتی برای تجزیه‌وتحلیل، تقویت، فشرده‌سازی و بازسازی تصاویر است که اجزای اصلی آن، شامل یک ورودی است که در آن یک تصویر از طریق اسکن یا عکاسی دیجیتال گرفته می‌شود و به سیستم پردازش داده می‌شود؛ سپس تجزیه‌وتحلیل و دست‌کاری تصویر با استفاده از نرم‌افزارهای تخصصی مختلف انجام می‌شود و در نهایت خروجی گرفته می‌شود.

پردازش تصویر در بسیاری از زمینه‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارد که از جمله آن‌ها می‌توان به نجوم، پزشکی، رباتیک صنعتی و سنجش از راه دور اشاره کرد. شما می‌توانید از متخصصان و برنامه‌نویسان مجرب و حرفه‌ای همکار پونیشا استفاده کنید و برنامه‌های مربوط به پردازش تصویر و هوش مصنوعی کسب‌وکار خود را پیش ببرید.

آیا می‌دانید در سال‌های اخیر، یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) چه تحولات عظیمی در تشخیص‌های پزشکی پدید آورده است؟ حتما برایتان سؤال پیش آمده که یادگیری ماشین چیست و چه تفاوتی با هوش مصنوعی دارد؟ یادگیری ماشین از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی (AI) است و بر استفاده از تکنیک‌های آماری تمرکز دارد. فناوری مدرنی که انسان توانسته به کمک آن بسیاری از فرایندهای صنعتی و بیزنسی را به شیوه‌ای بهتر مدیریت کند.

یادگیری ماشین از تکنیک‌های آماری برای ساختن سیستم‌های کامپیوتری هوشمند استفاده می‌کند. این سیستم‌های کامپیوتری در اصطلاح از پایگاه‌های داده موجود و در دسترس خود یاد می‌گیرند.

در این مطلب با مفهوم ساده شده یادگیری ماشین، انواع آن، تفاوت آن با هوش مصنوعی، مزایا و معایب و کاربردهای این فناوری در زندگی و صنایع مختلف آشنا می‌شوید؛ پس تا انتها با این مطلب کاربردی از پونیشا همراه باشید.

یادگیری ماشین چیست؟

ابتدا بیایید بررسی کنیم که ماشین لرنینگ چیست. یادگیری ماشینی فرآیند استفاده از کامپیوتر برای شناسایی الگوها در پایگاه داده‌های بزرگ یا به عبارتی بیگ دیتا است. اگر دوست دارید بدانید بیگ دیتا چیست، می‌توانید در پونیشا بلاگ درباره‌ی آن مطالعه کنید. بعد از شناسایی الگوها، از آنها برای پیش‌بینی استفاده می‌شود. به همین دلیل است که یادگیری ماشین را نوعی خاص و محدود شده از هوش مصنوعی به شمار می‌آورند.

یادگیری ماشین بر پایه الگوریتم‌ها بنا نهاده شده است. به طور کلی الگوریتم‌ها، مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های خاص هستند که یک کامپیوتر برای حل مسائل از آنها استفاده می‌کند. در یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها، قوانینی برای نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از آمار هستند.

سیستم‌های یادگیری ماشین از این قوانین برای شناسایی روابط بین داده‌های ورودی و خروجی‌های مورد نظر (پیش‌بینی‌ها) استفاده می‌کنند. برای شروع، دانشمندان مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی را به سیستم‌های یادگیری ماشین می‌دهند. سیستم‌ها، الگوریتم‌های خود را روی این داده‌ها اعمال می‌کنند تا به خود آموزش دهند که چگونه ورودی‌های مشابه را در آینده تجزیه و تحلیل کنند.

سیر تکاملی ماشین لرنینگ

احتمالا برای شما عزیزان نیز این سؤال مطرح شده که از ابتدا چگونه ماشین لرنینگ به وجود آمده است و در طول این سال‌ها چه مراحلی را طی کرده تا به این نقطه رسیده است. در این قسمت به صورت خلاصه چگونگی تکامل یافتن یادگیری ماشین را از ابتدا تاکنون برای شما شرح داده‌ایم.

1642: بلز پاسکال (Blaise Pascal) ماشینی مکانیکی اختراع کرد که می‌توانست جمع، تفریق، ضرب و تقسیم کند.

1679: گوتفرید ویل هلم (Gottfried Wilhelm)، سیستم کد دو دویی را ابداع کرد.

1834: چارلز بابیج (Charles Babbage) ایده یک دستگاه همه منظوره عمومی را ارائه کرد که با کا‌رت‌های پانچ شده برنامه‌ریزی می‌شد.

1842: آدا لاولیس ( Ada Lovelace) دنباله‌ای از عملیات را برای حل مسائل ریاضی با استفاده از دستگاه تئوری پانچ کارت چارلز بابیج توصیف کرد و اولین برنامه نویس لقب گرفت.

1847: جورج بول (George Boole) منطق بولی را ایجاد کرد، شکلی از جبر که در آن همه مقادیر را می‌توان با مقادیر دودویی true یا false نشان داد.

1936: آلن تورینگ (Alan Turing)، منطق‌دان و رمزنگار انگلیسی، ماشینی جهانی را پیشنهاد کرد که می‌توانست مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را رمزگشایی و اجرا کند. ایده ثبت شده او اساس علم کامپیوتر محسوب می‌شود.

1952: آرتور ساموئل (Arthur Samuel) برنامه‌ای را ایجاد کرد که به رایانه آی بی ام (IBM) کمک کند تا در صورت انجام تعداد بازی‌های بیشتر، در بازی چکرز بهتر ظاهر شود.

1959: ماندالین (Arthur Samuel) اولین شبکه عصبی مصنوعی است که برای یک مشکل واقعی استفاده شد و در نهایت توانست پژواک را از خطوط تلفن حذف کند.

1985: شبکه عصبی مصنوعی‌ تری سجنوفسکی (Terry Sejnowski) و چارلز روزنبرگ (Charles Rosenberg) توانست تلفظ 20 هزار کلمه را به درستی در یک هفته به خود بیاموزد.

1997: دیپ بلو (Deep Blue) از IBM، گری کاسپاروف، استاد بزرگ شطرنج را شکست داد.

1999: یک ایستگاه کاری هوشمند نمونه اولیه CAD 22000 ماموگرافی را بررسی کرد و سرطان را 52 درصد دقیق‌تر از رادیولوژیست‌ها تشخیص داد.

2006: جفری هینتون (Geoffrey Hinton)، دانشمند کامپیوتر، اصطلاح یادگیری عمیق (Deep Learning) را برای توصیف تحقیقات شبکه عصبی اختراع کرد.

2012: شبکه‌ای عصبی توانست یاد بگیرد که گربه‌ها را در ویدئوهای یوتیوب با دقت 74.8 درصد تشخیص دهد.

2014: یک چت بات توانست تست تورینگ (Turing Test) را با متقاعد کردن 33٪ از افراد با موفقیت پشت سر بگذارد و آنها را متقاعد کند که یک نوجوان اوکراینی به نام یوجین گوستمن (Eugene Goostman) است.

2014: AlphaGo Google توانست قهرمان Go (دشوارترین بازی رومیزی در جهان) را شکست دهد.

2016: LipNet، سیستم هوش مصنوعی DeepMind، کلمات لب خوانی شده را در ویدئو با دقت 93.4 درصد شناسایی کرد.

2019: آمازون هم اکنون با استفاده از ماشین لرنینگ، 70 درصد از سهم بازار دستیاران مجازی را در ایالات متحده کنترل می‌کند.

دلایل اهمیت یادگیری ماشین

یادگیری ماشین از این لحاظ دارای اهمیت است که به شرکت‌ها دید خوبی از روند رفتار مشتری و الگوهای عملیاتی تجاری می‌دهد. همچنین ماشین لرنینگ از توسعه محصولات جدید پشتیبانی می‌کند. بسیاری از شرکت‌های پیشرو امروزی، مانند فیس‌بوک، گوگل و اوبر، یادگیری ماشین را به بخش مرکزی عملیات خود تبدیل کرده‌اند. در واقع یادگیری ماشین به تمایز رقابتی مهمی برای بسیاری از شرکت‌ها تبدیل شده است.

کاربردهای یادگیری ماشین در زندگی و صنایع مختلف

یادگیری ماشین امروزه به جایی رسیده که در جنبه های مختلفی از زندگی و صنایع، علم پزشکی و کسب‌وکارهای مختلف، کاربردهای باورنکردنی دارد. در این قسمت مواردی از کاربردهای مهم یادگیری ماشین را برای آشنایی بیشتر شما با این تکنولوژی مدرن شرح داده‌ایم.

تشخیص تصویر

تشخیص تصویر یکی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. از یادگیری ماشین می‌توان برای تشخیص چهره در یک تصویر نیز استفاده کرد. از ماشین لرنینگ همچنین برای تشخیص کاراکترها در تشخیص حروف دست‌نویس و چاپ شده استفاده می‌شود.

تشخیص صدا

تشخیص صدا، برای ترجمه صوت به متن کاربرد دارد. این تکنولوژی همچنین به عنوان تشخیص صدای کامپیوتری یا تشخیص صدای اتوماتیک نیز شناخته می‌شود. در این‌جا، یک برنامه نرم‌افزاری می‌تواند کلمات گفته شده در یک کلیپ یا فایل صوتی را تشخیص دهد و سپس صدا را به یک فایل متنی تبدیل کند.

تشخیص پزشکی

از یادگیری ماشین می‌توان در تکنیک‌ها و ابزارهای مربوط به تشخیص بیماری‌ها کمک گرفت. از این تکنیک‌ها برای تجزیه و تحلیل پارامترهای بالینی و ترکیب آن‌ها برای پیش‌بینی و درصد پیشرفت بیماری در تحقیقات و نتایج آزمایشات، برنامه‌ریزی درمانی و نظارت بر بیمار استفاده می‌شود.

آربیتراژ آماری (Statistical Arbitrage)

در امور مالی، به استراتژی‌های معاملاتی اتوماتیک، آربیتراژ گفته می‌شود. این استراتژی‌ها کوتاه مدت و حاوی تعداد زیادی اوراق بهادار هستند. در این استراتژی‌ها، کاربر روی پیاده‌سازی الگوریتم معاملاتی برای مجموعه‌ای از اوراق بهادار بر اساس مقادیری مانند همبستگی‌های تاریخی و متغیرهای کلی اقتصادی تمرکز می‌کند. در این فرایند از روش‌های یادگیری ماشین برای به‌دست آوردن شاخص استراتژی آربیتراژ استفاده می‌شود.

یادگیری روابط (Learning associations)

یادگیری روابط، فرآیندهای کشف ارتباط‌های مختلف بین محصولات است. یک مثال خوب در این مورد، چگونگی مرتبط شدن محصولات دور از ذهن با یکدیگر است. یکی از کاربردهای یادگیری ماشین، مطالعه ارتباط بین محصولاتی است که افراد خریداری می‌کنند. اگر شخصی محصولی را خریداری کند، محصولات مشابه طبق الگوریتم یادگیری ماشین به او نشان داده می‌شوند، زیرا الگوریتم رابطه‌ای را بین این دو محصول کشف کرده است.

پیش بینی (Prediction)

یادگیری ماشین در سیستم‌های پیش‌بینی نیز استفاده می‌شود. در مثالی مانند وام، برای محاسبه احتمال خطا، باید ابتدا داده‌های موجود توسط سیستم طبقه‌بندی شوند. پس از انجام طبقه‌بندی، می‌توان احتمال خطا را محاسبه کرد. این محاسبات می‌تواند در تمام بخش‌ها برای اهداف مختلف به‌کار گرفته شود.

استخراج (Extraction)

فرآیند استخراج اطلاعات ساختاریافته از داده‌های بدون ساختار یکی از بهترین کاربردهای یادگیری ماشینی است. به عنوان مثال، استخراج اطلاعات از صفحات وب، مقالات، وبلاگ‌ها، گزارش‌های تجاری و ایمیل‌ها را می‌توان نام برد. در فرآیند استخراج، مجموعه‌ای از اسناد به عنوان ورودی گرفته می‌شوند و داده‌های ساخت‌یافته به عنوان خروجی تحویل داده می‌شوند.

خدمات مالی (Financial Services)

یادگیری ماشین دارای پتانسیل زیادی در بخش مالی و بانکی است. ماشین لرنینگ می‌تواند به بانک‌ها و مؤسسات مالی کمک کند تا تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند. مثلا می‌تواند الگوی هزینه‌های مشتریان را ردیابی کند. یادگیری ماشین همچنین می‌تواند تجزیه و تحلیل بازار را نیز به‌خوبی انجام دهد.

انواع یادگیری ماشین

یادگیری ماشین کلاسیک، اغلب بر اساس نحوه یادگیری پیش‌بینی‌ها توسط الگوریتم طبقه‌بندی می‌شود. چهار رویکرد اساسی در ماشین لرنینگ وجود دارد. این چهار رویکرد یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی هستند. نوع الگوریتمی که دانشمندان داده‌های الگوریتمی انتخاب می‌کنند، بستگی به نوع داده‌هایی دارد که می‌خواهند آنها را پیش‌بینی کنند.

یادگیری نظارت شده

دانشمندان داده در این نوع از ماشین لرنینگ، داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده را به الگوریتم می‌دهند. سپس متغیرهایی را تعریف می‌کنند که می‌خواهند توسط الگوریتم ارزیابی شوند. در این نوع از یادگیری ماشین، هم ورودی و هم خروجی الگوریتم مشخص است. لازم به ذکر است که معمولا برای پیاده سازی الگوریتم‌های ماشین لرنینگ از برنامه نویسی پایتون استفاده می‌شود.

یادگیری بدون نظارت

این نوع یادگیری ماشین، شامل الگوریتم‌هایی است که روی داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند. الگوریتم، مجموعه داده‌ها را به دنبال هر گونه ارتباط معنی دار، اسکن می‌کند. داده‌هایی که الگوریتم‌ها روی آنها کار می‌کنند و همچنین پیش‌بینی‌ها یا توصیه‌های نهایی از قبل تعیین شده‌اند.

یادگیری نیمه نظارت شده

این نوع از یادگیری ماشین، شامل ترکیبی از دو نوع قبلی است. دانشمندان داده ممکن است الگوریتمی را با داده‌های آموزشی تغذیه کنند، اما این مدل آزاد است که داده‌ها را به تنهایی کشف کند و درک خود را از مجموعه داده توسعه دهد. برای اطلاعات بیشتر در این زمینه، پیشنهاد می‌کنیم مطالعه کنید دیتا ساینس چیست؟

یادگیری تقویتی

دانشمندان داده، معمولا از این نوع ماشین لرنینگ برای آموزش به ماشین به‌منظور تکمیل فرآیندی چند مرحله‌ای استفاده می‌کنند که قوانین مشخصی برای آن وجود دارد. دانشمندان داده، الگوریتمی را برای تکمیل یک کار برنامه‌ریزی می‌کنند و به آن سرنخ‌های مثبت یا منفی از نحوه تکمیل کار می‌دهند. اما در بیشتر موارد، الگوریتم به تنهایی تصمیم می‌گیرد که چه مراحلی را باید در طول مسیر طی کند.

مزایا و معایب یادگیری ماشین

یادگیری ماشین موارد استفاده فراوانی، از پیش‌بینی رفتار مشتری گرفته تا ساخت سیستم عامل برای خودروهای اتوماتیک دارد. در این بخش به چند مورد از مزایا و معایب یادگیری ماشین اشاره می‌کنیم.

مزایای یادگیری ماشین

• ماشین لرنینگ به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان خود را به‌صورت عمیق‌تری درک کنند.
• ·        با جمع‌آوری داده‌های مشتری و ارتباط آن با رفتارهای آن‌ها در طول زمان، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند از این داده‌ها نکته‌های زیادی را آموخته و به تیم‌ها کمک کنند تا ابتکارات توسعه محصول و بازاریابی را مطابق با تقاضای مشتری تنظیم کنند.
• برخی از شرکت‌ها از یادگیری ماشین به عنوان محرک اصلی در مدل‌های تجاری خود استفاده می‌کنند. برای مثال، اوبر از الگوریتم‌هایی برای سازگاری بیشتر رانندگان با مشتریان استفاده می‌کند. گوگل نیز از یادگیری ماشین برای نمایش تبلیغات در جستجوها بهره می‌برد.

معایب یادگیری ماشین

• این فناوری بسیار گران و پر‌هزینه است و پروژه‌های یادگیری ماشین معمولا توسط دانشمندان داده با حقوق بالا مدیریت می‌شوند.
• این پروژه‌ها نیازمند زیرساخت‌های نرم افزاری با هزینه بالا هستند.
• مشکلی نیز تحت عنوان جهت‌گیری یادگیری ماشین وجود دارد. الگوریتم‌هایی که طبق مجموعه‌های داده‌ای آموزش داده شده‌اند که جمعیت‌های خاصی را حذف می‌کنند و همچنین الگوریتم‌هایی که دارای خطا هستند، می‌توانند به مدل‌های نادرستی منجر شوند که در بهترین حالت، ناموفق و در بدترین حالت، تبعیض‌آمیز هستند. در نتیجه هنگامی که یک شرکت فرآیندهای اصلی کسب‌و‌کار را بر اساس مدل‌های مغرضانه قرار می‌دهد، ممکن است با آسیب قانونی و آسیب به اعتبار خود مواجه شود.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

اکثر افراد معمولا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را دو واژه مترادف می‌دانند و خبر از تفاوت آنها ندارند. با وجود این‌که یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی به حساب می‌آید، اما این دو، مفهوم‌هایی جدا از هم هستند. بنابراین ابتدا لازم است بدانید هوش مصنوعی چیست؛ در واقع هوش مصنوعی حوزه وسیعی از موضوعات است و یادگیری ماشین بخش کوچکی از آن را تشکیل می‌دهد.

در واقع هوش مصنوعی می‌تواند هوش انسان را تقلید کند. دو کلمه «هوش» و «مصنوعی» به معنای «یک قدرت تفکر ساخته دست بشر» هستند. سیستم هوش مصنوعی نیازی به برنامه‌ریزی قبلی ندارد. اما در عوض از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که می‌توانند با هوش خود، کار کنند. این الگوریتم‌ها شامل الگوریتم‌های ماشین لرنینگی مانند الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و همچنین دیپ لرنینگ هستند.

آینده یادگیری ماشین

در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای دهه‌ها وجود داشته‌اند، اما اخیرا با توجه به رشد هوش مصنوعی، محبوب‌تر، کاربردی‌تر و معروف‌تر شده‌اند. به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) که پیشرفته‌ترین برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی امروزی را تقویت می‌کنند.

پلتفرم‌های یادگیری ماشین، از رقابتی‌ترین حوزه‌های فناوری سازمانی هستند. اکثر فروشندگان بزرگ، از جمله آمازون، گوگل، مایکروسافت، آی‌بی‌ام و دیگران برای ثبت نام مشتریان از طیف وسیعی از فعالیت‌های یادگیری ماشین (از جمله جمع‌آوری داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، طبقه بندی داده‌ها، ساخت مدل، آموزش و استقرار برنامه) از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند و روز‌به‌روز نیز تکنولوژی‌های خود را پیشرفته‌تر می‌کنند.

به‌طور کلی در آینده، با افزایش اهمیت یادگیری ماشین برای عملیات تجاری و کاربردی‌تر شدن هوش مصنوعی در تنظیمات سازمانی، پلتفرم یادگیری ماشین از اهمیت فوق‌العاده‌ای برخوردار خواهد شد.

نتیجه گیری

در این مطلب آموختید که یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست و با مزایا، اهمیت و کاربردهای آن در صنایع گوناگون آشنا شدید. به‌صورت خلاصه، یادگیری ماشین پیشرفتی باورنکردنی در زمینه هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین می‌تواند پیامدهای ترسناکی نیز داشته باشد اما برنامه‌های کاربردی توسعه یافته توسط این فناوری می‌توانند زندگی ما را به شیوه‌های گوناگون بهبود بخشند. به نظر شما پونیشا در چه بخش‌هایی از ماشین لرنینگ استفاده می‌کند؟ آیا در آینده، بشر می‌تواند استفاده‌های مفیدتری از این تکنولوژی مفید داشته باشد؟ نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید.

این روزها، فناوری دیجیتال جزئی جدانشدنی از زندگی روزمره ما شده است. علاوه بر این، در اکثر کسب‌وکارها فناوری دیجیتال به‌عنوان یکی از ارکان اصلی محسوب می‌شود؛ بنابراین از مهم‌ترین مهارت‌ها، شناخت زبان‌های برنامه‌نویسی همچون زبان پایتون است.

زبان‌های برنامه‌نویسی بسیاری وجود دارد و هر یک از آن‌ها در طراحی و ساخت وب‌سایت، اپلیکیشن‌ها، ساخت بازی‌ها و... مورد استفاده قرار می‌گیرند. البته هر یک از زبان‌ها در جایی از صنعت و فناوری کاربردی مجزا دارند. در این میان دانستن زبان‌های آینده‌دار ضروری است. این زبان‌ها شامل آن دسته‌ای هستند که کارایی بیشتری دارند و در بازار کار حرفی برای گفتن دارند. از جمله این زبان‌ها می‌توان به زبان پایتون (Python) اشاره کرد. اما زبان پایتون چیست و چه ویژگی‌هایی دارد که آن را به زبانی آینده‌دار تبدیل کرده است؟ تا انتها همراه ما باشید تا به تمام سوالات شما درباره پایتون پاسخ دهیم.

پایتون چیست و از کجا به وجود آمد؟

زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python Programming Language) در چند سال اخیر، به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی تبدیل شده است. خالق این زبان، خیدو فان روسوم، برنامه‌نویس هلندی است که در سال ۱۹۹۰ این زبان جدید را در اختیار همگان قرار داد. در واقع، روسوم در حال کار و ارتقا زبان برنامه‌نویسی ABC بود که با تکمیل آن به زبان جدید پایتون دست یافت.

چند سال بعد با پشتیبانی از مفاهیمی چون Filter, Lambda map, List, Class, String سبب شد تا این زبان مورد توجه همگان قرار گیرد. در سال 2000 میلادی با ارائه نسخه جدید پایتون 2 تحولی عظیم در زبان کدنویسی رخ داد؛ چراکه این نسخه از یونی‌کد پشتیبانی می‌کرد. به این معنا که نسخه پیشین این زبان از نمایش ۸ بیتی پشتیبانی می‌کرد؛ درحالی‌که نسخه جدید برای نمایش کاراکترها از ۱۶ بیتی نیز پشتیبانی آماده شده بود.

با وجود اینکه پایتون 2 نسخه قابل قبولی برای کدنویسان بود، پایتون 3 در سال 2008 منتشر شد و به‌نظر می‌رسید مشکلات نسخه‌های قبلی را حل کرده است. اگرچه در سال‌های اول، این نسخه با مقاومت افراد برای استفاده مواجه شد، اما رفته‌رفته مزیت‌ها و آسانی کار با این نسخه باعث شد تا برنامه‌نویسان به استفاده از این زبان ترغیب شوند.

زبان پایتون، یک زبان شیءگرا (Object-Oriented) به‌حساب می‌آید که برای ساخت و توسعه نرم‌افزارهای کاربردی به کار می‌رود. پایتون، زبانی عمومی و سطح بالاست و قابلیت خوانایی کد را دارد؛ به‌واسطه این سه ویژگی، این زبان به زبانی همگانی برای آموزش و حتی سرگرمی تبدیل شده است.

ویژگی‌های زبان برنامه‌نویسی پایتون

هر زبانی ویژگی‌های متفاوتی نسبت به سایر زبان‌ها دارد که به نحوی آن زبان را نسبت به سایر زبان‌ها متفاوت می‌کند. این ویژگی‌ها گاهی برای برخی از پروژه‌ها مثبت و در برخی از پروژه‌ها منفی خواهد بود. در ادامه به تعدادی از ویژگی‌های منحصربه‌فرد زبان برنامه‌نویسی پایتون اشاره خواهیم کرد:

قابلیت استفاده از کدها در پروژه‌های مختلف

یکی از ویژگی‌های جالب زبان پایتون که این زبان را به زبانی آسان و محبوب تبدیل می‌کند، این است که از ماژول‌ها (modules) و بسته‌ها (packages)  استفاده می‌کند. به این معنا که کدهای نوشته شده در حین انجام پروژه پایتون می‌تواند برای پروژه‌های دیگر هم قابلیت استفاده داشته باشد.

این زبان جذاب برای کسانی که بابت هزینه‌های بالای توسعه نگرانی دارند، با در اختیار قرار دادن کتابخانه و مفسرهای استاندارد و منابع رایگان برای همگان، هزینه‌های توسعه را پایین می‌آورد و آن را از جنبه اقتصادی هم برای بسیاری از افراد جذاب می‌کند.

در پروژه‌های حساس و بزرگ می‌توان روی پایتون حساب باز کرد؛ چراکه زبانی منعطف و قدرتمند به‌حساب می‌آید. این زبان برنامه‌نویسی علاوه بر روش شیءگرایی از شیوه‌های تابعی و پروسه‌ای نیز پشتیبانی می‌کند.

مفسری بودن زبان پایتون

یکی از ویژگی‌های مثبت این زبان، مفسری بودن آن است. به این معنا که شما برای خواندن کدهای نوشته شده به اطلاعات زیادی نیاز ندارید؛ چراکه مفسر این زبان به‌صورت خط به خط ترجمه می‌کند و این مفسر در سیستم‌عامل‌های گوناگون هم به‌درستی عمل می‌کند و شما بدون نیاز به انجام کار خاصی می‌توانید کدنویسی خود را آغاز کنید. شما می‌توانید فایل نصبی نسخه‌های سیستم‌عامل مک و ویندوز را از سایت پایتون دانلود کنید.

هوش مصنوعی و زبان پایتون

یکی از بسته‌های نرم‌افزاری کاربردی پایتون، هوش مصنوعی است که همچون الگوریتم مغز انسان عمل می‌کند. ما در این مقاله قصد نداریم بگوییم هوش مصنوعی چیست؛ اما لازم است بدانید به عقیده فان روسوم، پایتون زبان ویژه برنامه‌نویسان در حوزه هوش مصنوعی است که در جهت ساخت نرم‌افزارها کمک به سزایی کرده است.

این زبان ساده نه فقط در حین انجام پروژه هوش مصنوعی که بخش اساسی کدنویسی محسوب می‌شود، بلکه در کاربردهای آسان‌تر دیگر نیز کارایی دارد؛ همچون ساخت مدل‌های آماری توسط بازاریابان و یا بررسی توزیع نمرات توسط دانشجویان یا جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها توسط روزنامه‌نگاران که همگی آن‌ها با برنامه‌نویسی به زبان پایتون قابل انجام است. برای اینکه بیشتر بدانید تحلیل داده چیست، می‌توانید در پونیشا بلاگ درباره این حوزه مطالعه کنید.

فریم‌ورک‌های پایتون

برنامه‌نویسان برای سهولت در روند کدنویسی خود نیاز به فریم‌ورک‌هایی دارند که کار آن‌ها را تسریع کند. فریم‌ورک‌ها با خودکارسازی وظایف اضافی باعث می‌شوند تا زمان توسعه کاهش پیدا کند و کیفیت کار بالا رود؛ زیرا به‌جای تمرکز بر عناصر پیش پا افتاده، برنامه‌نویسان می‌توانند بر روی منطق برنامه تمرکز کافی داشته باشند و باعث ارتقای سطح کیفی کار خود شوند.

به طور کلی می‌توان گفت که با کدنویسی کمتر و مؤثرتر، ضرورت فریم‌ورک‌ها در زبان پایتون آشکار می‌شود. در پایتون سه نوع فریم‌ورک وجود دارد که به طور خلاصه به هر یک از آن‌ها اشاره خواهیم کرد:

چارچوب فول‌استک (Full-Stack)

فول‌استک، چارچوب‌های یکپارچه‌ای برای اغلب نیازهای توسعه‌دهندگان محسوب می‌شود. طرح قالب‌ها، ژنراتورهای فرم و  اعتبارسنجی فرم عموماً با چارچوبی معمولی در دسترس قرار می‌گیرند.

میکرو فریم‌ورک (Micro-Framework)

ازآنجایی‌که این نوع از فریم‌ورک‌ها سبک هستند، اعتبارسنجی فرم، کتابخانه‌های اختصاصی و ویژگی‌های دیگر همانند لایه انتزاعی پایگاه‌داده، در اختیار برنامه‌نویسان قرار نمی‌گیرد. به همین خاطر است که با این نوع از فریم‌ورک‌ها، برنامه‌نویسان مجبورند حجم زیادی کدنویسی کنند و تمام آن‌ها را به‌صورت دستی وارد کنند که کار را بسیار کند و زمان‌بر می‌کند.

چارچوب ناهم‌زمان (Asynchronous)

فریم‌ورک ناهم‌زمان مدیریت طیف گسترده‌ای از اتصالات هم‌زمان را ممکن می‌سازد؛ به همین خاطر است که این نوع از فریم‌ورک‌ها محبوبیت گسترده‌ای پیدا کرده اند. در این نوع از چارچوب‌ها برای پایتون از کتابخانه asyncio استفاده شده است.

مزایا و معایب زبان پایتون

قانون نسبیت برای تمام زبان‌ها صدق می‌کند. حقیقت این است که زبان پایتون نیز همانند هر زبان دیگری معایب و مزایایی دارد. به لطف همین مزایا و معایب است که هر زبانی برای موقعیت‌ها و پروژه‌های گوناگون مناسب می‌شود.

مزایای زبان پایتون

مزایای این زبان هم برای تازه‌کارها و هم برای باتجربه‌ها در برنامه‌نویسی آن‌قدر زیاد است که در یک مقاله گنجانده نمی‌شود؛ اما به فراخور این مقاله سعی می‌کنیم به اصلی‌ترین مزایای این زبان اشاره کنیم:

یادگیری آسان

زبان برنامه‌نویسی پایتون، زبانی است که معمولاً تازه‌کارها برای شروع کدنویسی‌های خود از آن استفاده می‌کنند؛ زیرا یادگیری آن بسیار آسان است. یادگیری آسان آن به معنی کاربرد کم یا ضعیف آن نیست. در حقیقت پایتون مثل یک آچار فرانسه، عمل می‌کند. در ادامه مقاله کاربردهای بسیار این زبان شما را شگفت‌زده خواهد کرد.  

کدنویسی کوتاه

به لطف فریم‌ورک‌های پایتون و خودکارسازی وظایف اضافی، کدنویسی‌های برنامه‌نویسان کم می‌شود و زمان وقت گذاشتن برای آن کاهش پیدا می‌کند و در نتیجه  کیفیت کار بالا می‌رود. این مزیت پایتون سبب می‌شود کیفیت کار بالا رود و برنامه‌نویسان به‌جای تمرکز بر موارد پیش‌پاافتاده در برنامه‌نویسی، بر منطق برنامه تمرکز کنند.

کتابخانه‌های وسیع

زبان پایتون کتابخانه‌های وسیع و گسترده‌ای دارد؛ بنابراین انجام هر کاری و هر تابعی با زبان پایتون امکان‌پذیر خواهد بود. از طرفی، شما با کتابخانه‌های خارجی سروکاری نخواهید داشت. به بیان بهتر، با زبان پایتون مراجعه به کتابخانه‌های خارجی در پروژه‌های مختلف برای شما به حداقل خواهد رسید.

قابلیت انتقال کدها

در اکثر برنامه‌ها و سیستم‌های مختلف برای اجرای یک برنامه باید تغییراتی اساسی در کدها صورت گیرد. از جذابیت‌های زبان پایتون همین بس که شما با منبعی که دانلود کرده‌اید، کدها را اصلاح می‌کنید و نسخه خود را توزیع می‌کنید.

به‌عبارت‌دیگر، شما می‌توانید برای ساخت اپلیکیشن‌های جدید از بسیاری از کدهای قبلی خود در پروژه‌های مختلف خود استفاده کنید و تا حد زیادی در زمان و هزینه‌های خود صرفه‌جویی کنید. بی‌جهت نیست که جمله مشهور یک‌بار کدنویسی کن و همه‌جا استفاده کن، در مورد زبان پایتون رواج پیدا کرده است. 

معایب زبان پایتون

هیچ گل بی‌عیبی در دنیا وجود ندارد! زبان‌های برنامه‌نویسی، در دنیای کامپیوتر نیز از این قاعده مستثنی نیستند. در مورد زبان پایتون هم این مورد صدق می‌کند؛ درعین‌حال که پایتون مزایای بسیاری دارد، معایبی هم دارد که در ادامه آن‌ها را بیان خواهیم کرد:

سرعت پایین

اگرچه پایتون خط به خط ترجمه و تفسیر می‌شود، اما لازم است بگوییم همین امر سبب می‌شود تا سرعت اجرا در این زبان پایین بیاید. از طرفی، تایپ خودکار در این زبان علت دیگری از پایین بودن سرعت است.

استفاده زیاد از حافظه

پایتون از زبان‌هایی است که به دلیل تفسیر و ترجمه کدها، حجم زیادی از حافظه را درگیر می‌کند که این نقطه ضعفی برای یک زبان برنامه‌نویسی محسوب می‌شود.

عدم امکان استفاده از گوشی

اگرچه امکان استفاده از گوشی هم برای زبان پایتون وجود دارد، اما به علت کند بودن سرعت پردازش و پایین بودن سرعت زبان پایتون عملاً استفاده از گوشی برای برنامه‌نویسی این زبان امکان‌پذیر نخواهد بود.

دسترسی به پایگاه‌داده

حقیقت این است که دسترسی به دیتابیس پایتون نسبت به سایر زبان‌ها، پیش پا افتاده به‌نظر می‌رسد. از طرفی، شرکت‌های بزرگ در پی استخراج داده‌های گسترده و پیچیده هستند؛ بنابراین صرفاً دانستن زبان پایتون ممکن است باعث شود تا شما فرصت کار در این شرکت‌ها را از دست دهید. برای اطلاعات بیشتر در زمینه بخوانید: استخراج داده چیست؟

خطاهای زیاد

زبان پایتون ممکن است در زمان اجرا با خطاهای بسیاری مواجه شود. تایپ خودکار در پایتون محدودیت‌های زیادی در طراحی به همراه دارد؛ اما نوع داده یک متغیر را در هر زمانی تغییر می‌دهد و این امر باعث افزایش خطا می‌شود.

یادگیری زبان پایتون

طبق آنچه گفته شد می‌توان نتیجه گرفت زبان پایتون برای کسانی که در اول راه هستند و می‌خواهند بدانند که برنامه نویسی چیست، انتخابی بسیار مناسب است. فراگیری یک زبان آسان برنامه‌نویسی در عین جذاب بودن ممکن است آسیب‌هایی هم داشته باشد. عموماً برنامه‌نویسان در این شرایط نحوه استفاده از آن زبان را فرا می‌گیرند؛ اما نمی‌دانند قسمت‌های داخلی آن به چه شکلی کار می‌کند و همین امر سبب می‌شود تا به خروجی مطلوبی که مدنظر کارفرما است، دست پیدا نکنند.

یادگیری زبان پایتون هم نیازمند گذراندن دوره‌های آموزشی است و نمی‌توان به خودآموزی اکتفا کرد. یکی از راه‌حل‌های پیش رو این است که تمام زمینه‌ها و جوانب زبان پایتون به افراد آموزش داده شود.

در ایران نیز آموزش مقدماتی تا پیشرفته پایتون، چه به‌صورت آنلاین و چه به‌صورت حضوری رواج پیدا کرده است. به عقیده بسیاری آموزش پایتون بسیار آسان است. افرادی که در حال یادگیری این زبان هستند، می‌توانند بدون دانش قبلی هم در این کلاس‌ها شرکت کنند؛ بنابراین متقاضیان یادگیری این زبان، بسیار بیشتر از سایر زبان‌ها خواهد بود؛ چراکه هم مناسب افراد تازه‌کار است و هم افراد باتجربه که درصدد افزایش مهارت‌های خود هستند. به همین علت، فریلنسرهای زیادی نیز در این زمینه فعال هستند که می‌توانید آن‌ها را در پونیشا پیدا کنید.

کاربردهای زبان برنامه‌نویسی پایتون

زبان پایتون می‌تواند با سایر زبان‌ها ادغام شود. در واقع نه‌تنها امکان ادغام با کتابخانه‌هایی مثل سیتون و جیتون در پایتون وجود دارد، بلکه ادغام آن با زبان‌های دیگری مثل جاوا و C از مزیت‌های این زبان به‌حساب می‌آید. از آنجایی‌که هیچ زبانی کامل به‌نظر نمی‌رسد، استفاده از یک زبان برنامه‌نویسی توصیه نمی‌شود؛ بنابراین امکان ادغام زبان‌های مختلف با یکدیگر در زبان پایتون، یکی از نکات مثبتی است که سبب ارتقا کیفیت ساخت برنامه می‌شود. در واقع، همین امر سبب می‌شود تا کاربرد این زبان در پروژه‌های بزرگ نرم‌افزاری بیش از سایر زبان‌ها باشد.

کاربرد دیگر پایتون در استارتاپ‌ها مشهود است. روسوم، خالق زبان پایتون، هدف از خلق این زبان را توسعه سریع نرم‌افزار بیان کرده است. از طرفی همه‌منظوره بودن این زبان در طی انجام پروژه، توسعه‌دهنده را از دیگر زبان‌ها بی‌نیاز می‌کند. در واقع، پشتیبانی از پارادایم‌های مختلف برنامه‌نویسی، پایتون را به زبانی مناسب برای ساخت نمونه اولیه تبدیل می‌کند. معمولاً در استارتاپ‌ها ساخت پیش‌نمونه سریع ضروری است و از این جهت پایتون به‌خوبی پاسخگوی این نیاز است.

کاربرد دیگر پایتون در ساخت بازی‌های کامپیوتری است. این روزها بازی‌های کامپیوتری سن‌وسال نمی‌شناسند و افراد کوچک و بزرگ علاقه‌مند به بازی‌های کامپیوتری هستند. در طراحی بازی‌های پیشرفته از موتورهای اختصاصی همچون Unity یا Unreal استفاده می‌شود. برای ساخت بازی‌ها با هزینه پایین‌تر، از برنامه‌نویسی با زبان C یا پایتون استفاده می‌شود. در نهایت با قابلیت‌ها و ویژگی‌های ذکر شده، می‌توان گفت پایتون برای ساخت وب‌سایت‌ها، ساخت بازی‌های سبک و ساخت اپلیکیشن‌های موبایل مناسب است. 

بازار کار زبان برنامه‌نویسی پایتون

استخدام برنامه‌نویس پایتون در سال‌های اخیر بسیار باب شده است. پایتون در عین سادگی به استفاده‌های آموزشی و پایه محدود نمی‌شود. پایتون زبانی عمومی و اپن‌سورس است که بسیاری از برنامه‌های کاربردی را می‌توان با آن نوشت. برای بیان قدرت این زبان همین بس که سایت‌های بزرگی مانند اینستاگرام و یوتیوب برای افزایش قدرت خود در بخش بک‌اند از این زبان استفاده می‌کنند. به تبع آن، سایر سایت‌ها هم نمی‌خواهند از غافله عقب بمانند؛ بنابراین استفاده از پایتون را در دستور کار خود قرار می‌دهند و فرصت‌های شغلی این زبان افزایش می‌یابد.

از طرفی همان‌طور که در بالا اشاره کردیم، پایتون زبانی همه‌منظوره است و در حوزه‌های متفاوت همچون هوش مصنوعی، اسکریپت، دیتا ساینس و... کاربرد دارد. دانستن هر کدام از آن‌ها، فرصت‌های شغلی را به وجود می‌آورد که درخور توجه است.

اگر بخواهیم شرکت‌های کوچک‌تر را مورد بررسی قرار دهیم به دلیل دسترسی آسان به کتابخانه‌های وسیع و اپن‌سورس بودن این زبان، برخی از هزینه‌های شرکت کاهش پیدا می‌کند و باز هم برگ برنده در دست زبان پایتون قرار می‌گیرد.

در نهایت آمار دقیقی از فرصت‌های شغلی زبان‌های برنامه‌نویسی به‌صورت مجزا وجود ندارد؛ اما با مراجعه به سایت‌های کاریابی و تعداد فریلنسرهای فعال در این زمینه می‌توان گفت که بازار خوبی دارد.

کلام آخر

تمام آنچه در این مقاله در خصوص زبان پایتون گفته شد، تنها بخشی از اطلاعاتی است که لازم است بدانید. داشتن اطلاعات جامع و شناخت زبان‌های برنامه‌نویسی پیش از یادگیری آن، برای کسانی فایده دارد که سعی می‌کنند از وقت و سرمایه خود نهایت استفاده را داشته باشند.

اگر شما نیز به یک برنامه نویس پایتون نیاز دارید، می‌توانید همین حالا پروژه خود را در پونیشا ثبت کنید تا بهترین فریلنسرهای پایتون به انجام پروژه شما بپردازند.

آیا می‌دانید هوش مصنوعی چیست و در چند سال اخیر چه انقلابی در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، آموزش، حمل و نقل و دیگر زمینه‌ها به‌وجود آورده است؟ همان‌طور که می‌دانید کاربردهای هوش مصنوعی روزبه‌روز در حال افزایش است و این موضوع باعث کارآمد‌تر شدن فعالیت‌های انسانی و متحول شدن شیوه‌های کسب‌و‌کار شده است. کسب‌و‌کارهای گوناگون در مواردی همچون پیش‌بینی رفتار مشتری گرفته تا تحلیل دستی داده‌ها از هوش مصنوعی کمک می‌گیرند. در این مطلب به تعریف هوش مصنوعی، اهمیت، کاربردها، مزایا و معایب و انواع هوش مصنوعی می‌پردازیم. در ادامه بحث، چند کاربرد فعلی هوش مصنوعی در کسب‌و‌کارهای مختلف را بررسی و همچنین دیدگاهی راجع‌به آینده هوش مصنوعی مطرح می‌‌کنیم. پس با این موضوع جذاب از پونیشا با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟

هوش مصنوعی (AI)، توانایی یک کامپیوتر دیجیتالی یا ربات کنترل شده توسط کامپیوتر برای انجام وظایفی است که معمولا توسط موجودات هوشمند انجام می‌شوند. این اصطلاح غالبا در پروژه‌های مربوط به توسعه سیستم‌هایی به‌کار برده می‌شود که دارای فرآیندهای فکری مخصوص انسان‌ها هستند؛ مانند توانایی استدلال، کشف معنا، تعمیم یا یادگیری از تجربیات گذشته.

از زمان توسعه کامپیوتر دیجیتال در دهه 1940، توسعه‌دهندگان به این نتیجه رسیده‌اند که کامپیوترها را می‌توان برای انجام کارهای بسیار پیچیده (مانند کشف برهان‌های قضایای ریاضی یا بازی شطرنج) با مهارت زیادی برنامه‌ریزی کرد. با این حال، با وجود پیشرفت‌های مداوم در سرعت پردازش کامپیوتر و ظرفیت حافظه، هنوز هیچ برنامه‌ای وجود ندارد که بتواند انعطاف‌پذیری انسان را در حوزه‌های وسیع‌تر یا در کارهایی که نیاز به دانش روزانه زیادی دارد، به‌صورت کامل و جامع انجام دهد.

 البته لازم به ذکر است که بعضی از این پروژه‌ها در انجام برخی وظایف خاص به سطح کارایی متخصصان انسانی رسیده‌اند، به طوری که این روزها از ترکیب هوش مصنوعی و انجام پروژه پایتون، می‌توان در کاربردهای متنوعی مانند تشخیص پزشکی، موتورهای جستجو و تشخیص صدا یا دست خط نیز استفاده کرد.

چرا هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد؟

فناوری هوش مصنوعی به این دلیل مهم است که توانایی‌های انسان (درک، استدلال، برنامه‌ریزی، ارتباط و ادراک) را توسط نرم‌افزارها و به‌صورتی مؤثر، کارآمد و با هزینه کم انجام می‌دهد.

کارهای تحلیلی عمومی، از جمله یافتن الگوها در داده‌ها، که برای سال‌ها توسط نرم‌افزار انجام شده‌اند نیز می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی به طور مؤثرتری انجام شوند. اتوماتیک‌‌سازی این توانایی‌ها فرصت‌های جدیدی را در بیشتر بخش‌های تجاری و اپلیکیشن‌های مخصوص مصرف‌کنندگان ایجاد می‌کند.

محصولات، خدمات و قابلیت‌های جدید قابل‌توجهی که توسط هوش مصنوعی قابل انجام هستند، شامل وسایل نقلیه اتوماتیک، تشخیص‌های پزشکی خودکار، ورودی صوتی برای تعامل انسان و کامپیوتر، ترکیب خودکار داده‌ها و تصمیم‌گیری پیشرفته هستند.

اهمیت هوش مصنوعی مخصوصا در بخش هایی که در آنها زمان زیادی باید صرف جمع‌آوری و ترکیب داده‌ها (داده کاوی چیست؟) شود، بسیار زیاد است و در سال‌های آتی بیشتر نیز می‌شود (مانند  خدمات مالی، خرده‌فروشی و معاملات، خدمات حرفه‌ای، تولید و مراقبت‌های بهداشتی).

از آنجایی‌که میزان داده‌ها روز‌به روز در حال افزایش است و با اصطلاحی به نام بیگ دیتا روبرو هستیم. همچنین اهمیت هوش مصنوعی در تحلیل داده ها و در علم داده روزبه‌روز افزایش پیدا می‌کند. همچنین کاربردهای بینایی کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی به ویژه در بخش حمل و نقل در آینده بسیار قابل توجه خواهد بود. در واقع با گذر زمان  و با درک پتانسیل هوش مصنوعی، موارد استفاده از این تکنولوژی هر روز در حال افزایش است.

6 کاربرد مهم هوش مصنوعی

تا این جا گفتیم هوش مصنوعی چیست و درمورد اهمیت آن توضیح دادیم. حال زمان آن است که با کاربردهای مهم این تخصص آشنا شویم.

کاربرد هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک

خرید شخصی: با استفاده از این فناوری، می‌توانید موتورهایی داشته باشید که از طریق آنها تعامل بهتری با مشتریان خود داشته باشید. این موضوع به بهبود رابطه شما با مشتریان و وفاداری آنها نسبت به برند شما منجر می‌شود.

دستیاران مجهز به هوش مصنوعی: دستیارهای خرید مجازی و چت بات‌ها به بهبود تجربه کاربر در هنگام خرید آنلاین کمک می‌کنند. آیا می‌دانستید که به زودی در amazon.com خدمات مشتری توسط ربات‌های چت انجام می‌شود؟

جلوگیری از کلاه برداری: کارت اعتباری تقلبی و کامنت‌های جعلی، دو مورد از مهم‌ترین مسائلی هستند که شرکت‌های تجارت الکترونیک با آن سروکار دارند. هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش احتمال تقلب در کارت اعتباری کمک کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش

اگرچه بخش آموزش بیشترین تأثیر را از انسان می‌پذیرد، اما هوش مصنوعی تأثیر خود را بر آموزش نیز گذاشته است. برخی از این کاربردها در این بخش عبارتند از:

انجام وظایف اداری به‌صورت خودکار برای کمک به مربیان: هوش مصنوعی می‌تواند به مربیان در انجام وظایف غیرآموزشی مانند تسهیل و خودکارسازی پیام‌های شخصی به دانش‌آموزان، کارهای پشتیبانی مانند دسته‌بندی مدارک، تنظیم و تسهیل تعاملات والدین و مدیریت ثبت‌نام کمک کند.

تولید محتوای هوشمند: دیجیتالی کردن محتوا مانند سخنرانی‌های ویدئویی، کنفرانس‌ها و راهنمای کتاب‌های درسی را می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی انجام داد.

دستیارهای صوتی: حتی بدون دخالت مستقیم مدرس یا معلم، دانش‌آموز می‌تواند از طریق دستیاران صوتی به موارد آموزشی اضافی یا کمک درسی دسترسی پیدا کند.

یادگیری شخصی: با استفاده از فناوری هوش مصنوعی، می‌توان از تکنیک‌های شخصی‌سازی برای نظارت کامل بر داده‌های دانش‌آموزان استفاده کرد و عادت‌ها، طرح‌های درسی، یادآوری‌ها، راهنمای مطالعه و سایر موارد را تولید کرد.

کاربرد هوش مصنوعی در منابع انسانی

آیا می‌دانستید که شرکت‌ها از نرم افزارهای هوشمند برای تسهیل فرآیند استخدام استفاده می‌کنند؟ هوش مصنوعی به‌خوبی می‌تواند به استخدام افراد دارای ناتوانی جسمی کمک کند. همچنین شما با استفاده از نرم افزار یادگیری ماشین، می‌توانید برنامه‌ها را بر اساس پارامترهای خاص بررسی کنید. در مطلبی تحت عنوان یادگیری ماشین چیست؟ می‌توانید بیشتر با این حوزه آشنا شوید.

کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت‌های پزشکی

به‌زودی هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در بخش مراقبت‌های پزشکی پیدا می‌کند. اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی برای ساخت ماشین‌های پیچیده‌ای در مراقبت‌های پزشکی استفاده می‌شوند که می‌توانند بیماری‌ها را تشخیص دهند و سلول‌های سرطانی را شناسایی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های آزمایشگاهی و سایر داده‌های پزشکی، به تجزیه و تحلیل شرایط مزمن برای اطمینان از تشخیص زودهنگام کمک کند. این فناوری از ترکیب داده‌های تاریخی و هوش پزشکی برای کشف داروهای جدید استفاده می‌کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی

از هوش مصنوعی برای شناسایی عیوب و کمبود مواد مغذی در خاک نیز استفاده می‌شود. این کار با استفاده از برنامه‌های بینایی کامپیوتر، رباتیک و یادگیری ماشین انجام می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند محل رشد علف های هرز را تجزیه و تحلیل کند. ربات‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به برداشت محصولات با حجم بالاتر و سرعت سریع‌تر نسبت به کارگران انسانی کمک کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بازی

یکی دیگر از بخش‌هایی که کاربردهای هوش مصنوعی در آن برجسته شده‌است، بازی و گیمینگ است. از هوش مصنوعی می‌توان برای ایجاد NPCهای هوشمند و شبیه انسان برای تعامل با بازیکنان استفاده کرد. همچنین می‌توان از آن برای پیش‌بینی رفتار انسان با استفاده از طراحی و آزمایش بازی‌ها استفاده کرد.

انوع هوش مصنوعی

حال بیایید بررسی کنیم که انواع هوش مصنوعی چیست. هر نوعی از هوش مصنوعی برای اهداف متفاوتی ساخته می‌شود و به همین دلیل است که موجودیت‌های مختلف هوش مصنوعی با هم تفاوت دارند. هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس عملکردها در سه دسته طبقه بندی کرد.

• هوش مصنوعی باریک (ANI)
• هوش مصنوعی عمومی (AGI)
• ابر هوش مصنوعی (ASI)

هوش مصنوعی باریک (Artificial Narrow Intelligence) چیست؟

رایج ترین شکل هوش مصنوعی که اکنون در بازار پیدا می‌شود، در این نوع قرار می‌گیرد. این سیستم‌های هوش مصنوعی برای حل یک مشکل طراحی شده‌اند و می‌توانند یک کار واحد را به خوبی انجام دهند. طبق تعریف، آنها قابلیت‌های محدودی دارند، مانند توصیه یک محصول به یک کاربر تجارت الکترونیک یا پیش بینی آب و هوا.

 هوش عمومی مصنوعی (Artificial General Intelligence) چیست؟

AGI هنوز یک مفهوم نظری است. این نوع از هوش مصنوعی که دارای عملکرد شناختی در سطح انسانی است، در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها مانند پردازش زبان، پردازش تصویر، عملکرد محاسباتی و استدلال و ... استفاده می‌شود اما هنوز با ساخت یک سیستم AGI فاصله زیادی وجود دارد.

ابر هوش مصنوعی (Artificial Super Intelligence) چیست؟

ASI به عنوان نوعی پیشرفت منطقی از AGI در نظر گرفته می‌شود. یک سیستم ابر هوش مصنوعی می‌تواند از تمام قابلیت‌های انسانی پیشی بگیرد (مانند تصمیم گیری، تصمیم گیری منطقی و حتی در مواردی مثل هنر و ایجاد روابط عاطفی)

مزایا و معایب هوش مصنوعی

در این بخش مزایا و معایب هوش مصنوعی را در قالب یک جدول با هم مقایسه می‌کنیم.

آیا هوش مصنوعی به کسب و کارها کمک می‌کند؟

اتوماسیون، تجزیه و تحلیل داده‌ها و پردازش زبان طبیعی (NLP) از جمله کاربردهای برتر هوش مصنوعی هستند. اما این سه حوزه چگونه فرآیندها را ساده کرده و کارایی عملیاتی را افزایش می دهند؟ در اینجا نحوه تأثیر آنها بر طیف گسترده‌ای از مشاغل آورده شده است:

• اتوماسیون: افراد دیگر نیازی به انجام فعالیت های تکراری ندارند.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: تجزیه و تحلیل داده‌ها به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا با کشف الگوها و همبستگی‌های جدید در داده‌ها، بینش های جدیدی را به‌دست آورند.
• پردازش زبان طبیعی: پردازش زبان طبیعی از آن جهت مفید است که موتورهای جستجو را باهوش‌تر می‌کند، چت‌بات‌ها را مفیدتر می‌سازد و دسترسی افراد دارای ناتوانی‌هایی مانند آسیب‌های شنوایی را افزایش می‌دهد.

سایر کاربردهای فعلی هوش مصنوعی برای کسب‌و‌کارها عبارتند از:

• انتقال داده، ارجاع متقابل، و به روز رسانی فایل‌ها
• پیش بینی رفتار مصرف کننده و پیشنهادات محصول
• تشخیص تقلب
• طراحی پیام‌های تبلیغاتی و بازاریابی مخصوص هر فرد
• خدمات مشتری با استفاده از تلفن یا ربات چت

دنیای آینده با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال حاضر در زندگی دیجیتال ما در همه جا حاضر است، از تلفن‌های هوشمند گرفته تا ربات‌های چت. این شتاب زیاد و پیشرفت هوش مصنوعی تا حد زیادی به لطف حجم عظیمی از داده‌هایی است که رایانه‌ها می‌توانند هر روز درباره موارد مشابه، خریدها و حرکات ما جمع‌آوری کنند. متخصصان در تحقیقات هوش مصنوعی از همه این داده‌ها برای آموزش ماشین‌ها برای یادگیری و پیش‌بینی استفاده می‌کنند. در ادامه آینده هوش مصنوعی را با توجه به پیش‌بینی‌های محققان USC مشاهده می‌کنید:

نقش هوش مصنوعی در آینده سرگرمی

در آینده، می‌توانید روی مبل بنشینید و یک فیلم سفارشی با حضور بازیگران مجازی به انتخاب خود سفارش دهید. در همین حال، استودیوهای فیلمسازی ممکن است آینده‌ای بسیار درخشان داشته باشند، زیرا می‌توانند برنامه‌هایی بسازند که در آن‌ها بیننده ادامه داستان را تعیین کند و خط داستانی را پیش ببرند.

نقش هوش مصنوعی در آینده پزشکی

در آینده می‌توان داروها را دقیقا مطابق با ژنوم هر فرد تنظیم کرد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی، پزشکان و بیمارستان‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را بهتر تجزیه و تحلیل کنند و مراقبت‌های بهداشتی خود را با ژن‌ها، محیط و سبک زندگی هر بیمار شخصی‌سازی کنند. از تشخیص تومورهای مغزی گرفته تا تصمیم گیری در مورد اینکه کدام درمان سرطان برای یک فرد بهتر جواب می دهد، هوش مصنوعی انقلابی در تشخیص‌های پزشکی به‌وجود خواهد آورد.

نتیجه گیری

در این مطلب دریافتیم که هوش مصنوعی چیست و با کاربردها، اهمیت، مزایا و معایب، انواع آن و همچنین موارد استفاده از آن در کسب‌و‌کارهای گوناگون آشنا شدیم. در انتها با توجه به وضعیت فعلی، آینده هوش مصنوعی مورد بررسی قرار گرفت. از شما می‌خواهیم که نظر خود را راجع‌به آینده هوش مصنوعی مخصوصا در کشور ما و در کسب‌و‌کارهای گوناگون با ما به اشتراک بگذارید. به نظر شما چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای بهبود خدمات فریلنسری استفاده کرد؟ ما مشتاق شنیدن دیدگاه و نظرات شما در این زمینه هستیم.

در صورتی که تخصصی در زمینه هوش مصنوعی دارید و یا در پی استخدام متخصص هوش مصنوعی هستید، لطفا به بخش استخدام متخصص هوش مصنوعی مراجعه کنید.

امروزه تقریباً هر کسب‌وکاری به یک وب‌سایت نیاز دارد که به‌عنوان نوعی کارت ویزیت عمل می‌کند و لازمه بهره‌مندی از مزایای وب‌سایت و پلتفرم‌های مختلف در فضای دیجیتال این است که وب‌سایت شما کارآمد و پویا باشد. تقریباً همه سایت‌های فروشگاهی و غیرفروشگاهی، از بخش‌های یکسانی ساخته‌شده‌اند و هنگام ساخت و طراحی سایت، معمولاً باید مجموعه‌ای از امکانات اصلی مانند راهی برای مدیریت احراز هویت کاربران، پنل مدیریت، فرم‌ها، راهی برای آپلود فایل‌ها، پشتیبانی و ...را در نظر داشته باشید.

برنامه‌نویس‌ها و طراحان توسعه وب برای راه‌اندازی یک سایت هر بار باید مراحل مشابهی را برای کدنویسی طی کنند. از همین رو، برای صرفه‌جویی در وقت و هزینه، فریم‌ورک‌هایی را طراحی کردند که در واقع مجموعه‌ای از کدهای موردنیاز برای تسهیل و ساده‌سازی فرایند ایجاد وب‌سایت و پلتفرم‌های دیجیتال است و به‌صورت آماده در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌گیرد. فریم‌ورک‌ها مقدار کدی که توسعه‌دهندگان وب باید بنویسند را کاهش می‌دهند. امروز فریم‌ورک جنگو (Django) یکی از محبوب‌ترین فریم‌ورک‌هایی است که شرکت‌های معروف مانند اینستاگرام و ناسا از آن برای طراحی و مدیریت سایت خود استفاده می‌کنند. اما فریم‌ورک جنگو واقعاً چیست و چه چیزی باعث شده است تا این اندازه محبوب شود؟

فریم ورک جنگو (Django) چیست؟

جنگو یک فریم‌ورک سطح بالا و مبتنی بر زبان برنامه‌نویسی پایتون است که امکان توسعه سریع وب‌سایت‌های امن را فراهم می‌کند. جنگو بسیاری از دردسرهای توسعه وب را برطرف می‌کند؛ بنابراین حتی وب‌سایت‌های ساده می‌توانند دارای عملکردهای پیشرفته‌ای مانند پشتیبانی از احراز هویت، پنل‌های مدیریت، فرم‌های تماس، بخش نظرات، پشتیبانی آپلود فایل و موارد دیگر باشند. به‌عبارت‌دیگر، طراحی سایت با استفاده از فریم‌ورک جنگو، هر آن چیزی را که سایت یک کسب‌وکار نیاز دارد برایتان فراهم می‌کند.

چرا فریم‌ورک جنگو محبوب شده است؟

فریم‌ورک جنگو مبتنی بر پایتون است. احتمالاً می‌پرسید پایتون چیست؟ پایتون یکی از ساده‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است به طوری‌که سادگی و قابلیت استفاده مجدد از کدها، سنگ بنای اصلی پایتون است. فریم‌ورک جنگو هم که مبتنی بر پایتون است، در عین سادگی به برنامه‌نویس‌ها کمک می‌کند تا نرم‌افزارها و سایت‌هایی را کدنویسی کنند که کسب‌وکارها شیفته آن هستند. کدهای فریم‌ورک جنگو با استفاده از اصول و الگوهایی طراحی و نوشته‌ شده است که کدها را قابل نگهداری و قابل‌استفادۀ مجدد می‌کند و زمان موردنیاز برای طراحی سایت را کاهش می‌دهد؛ بنابراین اگر برای راه‌اندازی سایت کسب‌وکارتان عجله دارید، روی استخدام برنامه نویس پایتون یا جنگو سرمایه‌گذاری کنید؛ او با استفاده از فریم‌ورک جنگو در کوتاه‌ترین زمان ممکن سایتی با ویژگی‌های زیر به شما تحویل خواهد داد که داشتن آن آرزوی هر کسب‌وکاری است:

دارای امکانات کامل

فریم‌ورک جنگو مجموعه‌ای کامل از امکانات را ارائه می‌دهد که بسته به نیاز کسب‌وکار خود می‌توانید از همه یا برخی از آن‌ها در طراحی سایت خود استفاده کنید. کدهای موردنیاز برای طراحی امکانات مختلفی از جمله احراز هویت کاربر، پنل مدیریت سایت، پنل مدیریت محتوا، ابزار تست و بررسی سایت، ابزارهای ویرایش کد و ... بخشی از فریم‌ورک جنگو است و با استفاده از آن‌ها می‌توانید از وب‌سایتی با امکانات کامل و بی‌نظیر برخوردار شوید.

ایمن

فریم‌ورک جنگو به توسعه‌دهندگان سایت کمک می‌کند تا سایتی کاملاً ایمن برای کسب‌وکار شما طراحی کنند. به‌عنوان‌مثال، فریم‌ورک جنگو (Django) روشی امن برای مدیریت حساب‌های کاربری و رمزهای عبور ارائه می‌کند. همچنین از اشتباهات رایج مانند ذخیره مستقیم گذرواژه‌ها، جلوگیری می‌کند. جنگو به طور پیش‌فرض، محافظت در برابر بسیاری از حملات سایبری ازجمله تزریق SQL، اسکریپت‌نویسی متقابل سایت، جعل درخواست‌های بین سایتی و کلیک جک را امکان‌پذیر می‌کند که نتیجه آن طراحی و راه‌اندازی سایتی کاملاً ایمن است. به‌عنوان صاحب یک کسب‌وکار چه چیزی برایتان مهم‌تر از حفظ امنیت اطلاعات کاربران و داده‌های کسب‌وکارتان است؟

مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر

همان‌طور که نیازها و استراتژی‌های کسب‌وکارها در طول زمان تغییر و تکامل پیدا می‌کنند، وب‌سایت کسب‌وکار شما هم باید مطابق با استراتژی‌های کلی تغییر کند. هیچ کسب‌وکاری نمی‌خواهد تنها برای تغییر جزئیات یک صفحه از سایت، مجبور به طراحی یک سایت جدید باشد. خوشبختانه در فریم‌ورک جنگو، طراحی و کدنویسی هر بخش از سایت مستقل از بخش دیگر است؛ بنابراین جزئیات و امکانات سایت کسب‌وکار شما می‌تواند در صورت نیاز، به‌راحتی جایگزین شود یا تغییر کند.

قابل حمل

فریم‌ورک جنگو به زبان پایتون نوشته‌شده است که روی پلتفرم‌های زیادی اجرا می‌شود. این بدان معناست که وب‌سایت و برنامه‌های کسب‌وکار شما به هیچ پلتفرم و سرور خاصی وابسته نیستند و شما می‌توانید برنامه‌های خود را بر روی انواع مختلفی از سیستم‌عامل‌ها و سرورها اجرا کنید و هر زمان که اراده کردید از یک سرور به سرور دیگر کوچ کنید!

قابل توسعه

فریم‌ورک جنگو را می‌توان با استفاده از افزونه‌ها گسترش داد. افزونه یا پلاگین، اجزای نرم‌افزاری هستند که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند تا یک ویژگی خاص را به یک برنامه اضافه کنند و فضای زیادی برای سفارشی‌سازی باقی بگذارند. اگر وب‌سایت شما با استفاده از فریم‌ورک جنگو کدنویسی شده باشد، شما امکان این را دارید تا با استفاده از افزونه‌ها، کسب‌وکار خود را گستری دهید مقلا آن را در گوگل‌مپ اضافه کنید یا به‌راحتی وب‌سایت خود را به درگاه‌های پرداخت متصل کنید.

3 ویژگی فوق‌العاده فریم‌ورک جنگو که آن را از سایرین مجزا می‌کند

فریم‌ورک جنگو، امکاناتی را در اختیار مدیران سایت‌ها قرار می‌دهد و خیال آن‌ها را راحت می‌کند تا به نحو احسن از آن برای بهبود کسب‌وکار خود بهره ببرند. 3 ویژگی زیر، فریم‌ورک جنگو را از سایر فریم‌ورک‌ها، مجزا می‌کند:

دائمی بودن فریم‌ورک جنگو

جامعه دوستداران این فریم‌ورک آن‌قدر بزرگ است که یک وب‌سایت جداگانه به آن اختصاص داده ‌شده است که در آن توسعه‌دهندگان وب، سال‌هاست روی توسعه امکانات و ویژگی‌های این فریم‌ورک فعالیت می‌کنند. به دلیل پشتیبانی از این فریم‌ورک، این احتمال وجود دارد تا هر کدی که به آن نیاز دارید، قبلاً نوشته‌شده باشد. این پشتیبانی باعث شده است فریم‌ورک جنگو همچنان پس از 15 سال محبوب باشد و بسیاری از کسب‌وکارها برای صرفه‌جویی در وقت و هزینه خود از آن استفاده کنند.

پنل مدیریت

فریم‌ورک جنگو دارای یک پنل مدیریت داخلی است که به شما امکان می‌دهد مدل‌ها، مجوزهای کاربران، محتوای سایت و به‌طورکلی همه امکانات سایت کسب‌وکار خود را بدون نیاز به پایگاه دیگری برای مدیریت داده‌ها، مدیریت و سفارشی‌سازی کنید.

قابلیت تست خودکار

جنگو مجموعه‌ای از ابزارهای تست و رفع اشکال را ارائه می‌دهد که فرایند تست بخش‌های مختلف سایت را خودکار می‌کند. رویکرد عملی جنگو برای انجام کارها آن را از بقیه فریم‌ورک‌ها متمایز کرده است.

فریم‌ورک جنگو برای چه کسب‌وکارهایی مناسب است؟

فریم‌ورک جنگو یک راه‌حل عالی هم برای استارت‌آپ‌ها و هم برای شرکت‌های بزرگی است که قصد دارند محصولات خود را در سریع‌ترین زمان ممکن و با هزینه کارامد ارائه دهند. جنگو را می‌توان برای ساختن تقریباً هر نوع وب‌سایتی از سیستم‌های مدیریت محتوا و ویکی‌ها گرفته تا شبکه‌های اجتماعی و سایت‌های خبری مورداستفاده قرار داد. در ادامه می‌توانید نمونه‌های بیشتری از پروژه‌های موفق ساخته‌شده با جنگو را بیابید. با کمک این فریم‌ورک، نه‌تنها می‌توانید یک وب‌سایت ایجاد کنید، بلکه می‌توانید آن را با ویژگی‌ها و امکانات جدید غنی کنید.

7 نمونه موفق از کاربرد جنگو در سطح جهانی

جنگو یکی از انتخاب‌های برتر برای بسیاری از غول‌های تجاری و یک فریم‌ورک همه‌کاره است که برای هر نوع پروژه توسعه وب مناسب است. با مزایا و امکانات منحصربه‌فرد جنگو که به آن اشاره کردیم، تعجب‌آور نیست که انتخاب شرکت‌های نام‌آشنا باشد. برخی از سایت‌های معروف که به طور کامل یا جزئی بر اساس جنگو ساخته‌شده‌اند، عبارت‌اند از:

اینستاگرام

اینستاگرام یکی از معروف‌ترین شبکه‌های اجتماعی است که وب‌سایت آن با پایتون و فریم‌ورک جنگو ساخته‌شده است. چرا؟ اینستاگرام حجم عظیمی از داده‌ها و تعاملات کاربران مانند لایک و کامنت و اشتراک‌گذاری را پردازش می‌کند. با جنگو، تیم اینستاگرام می‌تواند همه این تعاملات را مدیریت کند.

موزیلا فایرفاکس

دومین مرورگر پرکاربرد جهان بعد از گوگل‌کروم، مرورگر موزیلا است که هر ماه باید پاسخگوی صدها میلیون جستجو باشد. با توجه به تعداد پرس‌وجوهایی که آن‌ها دریافت می‌کنند، به‌راحتی می‌توان فهمید که چرا اکنون، وب‌سایت پشتیبانی موزیلا و تمامی افزونه‌های مرورگر آن‌ها توسط جنگو پشتیبانی می‌شوند.

پینترست

میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان ایده‌های جدید خود را از Pinterest کشف می‌کنند و الهام می‌گیرند. به لطف فریم‌ورک جنگو، کاربران می‌توانند در پینترست عضو شوند و ایده‌های خود را به اشتراک بگذارند.

یوتیوب

سایتی که نیاز به معرفی ندارد! این سایت اولین‌بار با PHP ساخته شد، اما رشد سریع مخاطبان و لزوم پیاده‌سازی سریع ویژگی‌های جدید باعث شد این تیم به جامعه علاقه‌مندان فریم‌ورک جنگو بپیوندد.

ناسا

وب‌سایت رسمی اداره ملی هوانوردی و فضایی محلی، مرجعی برای میلیون‌ها کاربر برای بازدید و بررسی اخبار، تصاویر، ویدئوها و پادکست‌ها است. جنگو بخش‌های خاصی از وب‌سایت رسمی ناسا را ​​توسعه می‌دهد.

واشنگتن پست

اگر یک روزنامه تأثیرگذار در جهان وجود داشته باشد، قطعاً واشنگتن‌پست است. وب‌سایت واشنگتن‌پست یک منبع خبری آنلاین بسیار محبوب است و حجم عظیم بازدید و ترافیک آن توسط فریم‌ورک جنگو مدیریت می‌شود.

دراپ باکس

معروف‌ترین و محبوب‌ترین برنامه ذخیره‌سازی اسناد، ویدئو و تصاویر که با استفاده از آن می‌توانید از هرکجا و از هر دستگاهی به فایل‌های خود دسترسی داشته باشید. به لطف جنگو است که توسعه‌دهندگان وب این فرصت را داشتند تا گزینه تاریخچه کاربری را به این برنامه اضافه کنند، یک حساب کاربری را در دستگاه‌های مختلف همگام کنند و مهم‌تر از همه، گزینه اشتراک‌گذاری فایل را اضافه کنند.

سخن نهایی

فریم‌ورک جنگو مزایای زیادی دارد و برای انواع کسب‌وکارها مناسب است؛ با این‌حال تعیین اینکه کدام پروژه باید به چه زبانی نوشته شود ممکن است دشوار باشد. زیرا اغلب این مورد پیش می‌آید که برای راه‌اندازی و طراحی سایت، ترکیبی از گزینه‌های مختلف می‌توانند پروژه را با موفقیت اجرا کنند. آنچه مهم است پیدا کردن برنامه‌نویس حرفه‌ای است که بتواند ایده کسب‌وکار شما را به بهترین شکل ممکن و در کمترین زمان برایتان اجرا کند. ما رابط بسیاری از نیروهای متخصص و صاحبان کسب‌وکارها بوده‌ایم؛ زیرا روند سپردن پروژه به فریلنسران با پونیشا بسیار شفاف، ساده و قابل‌اعتماد است. پس اگر قصد استخدام برنامه نویس جنگو را دارید، کافی است از طریق پونیشا با بهترین فریلنسرها همکاری خود را شروع کنید.