معالجة اللغة الطبيعية

A data analyst working at a computer displaying complex graphs and charts, with an overlay of AI icons and neural network diagrams, illustrating the integration of artificial intelligence in big data analysis.

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حيويًا في تحليل البيانات الضخمة، حيث يُمكِّن المؤسسات من استخراج رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة. فيما يلي أبرز الطرق التي يُعزز بها الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الضخمة: 1. معالجة كميات هائلة من البيانات بكفاءة: يُتيح الذكاء الاصطناعي، من خلال تقنيات مثل التعلم الآلي والتعلم العميق، تحليل كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة، مما يُمكِّن المؤسسات من اكتشاف الأنماط والاتجاهات المخفية التي قد لا تكون واضحة بالتحليل

A high-tech laboratory where researchers develop AI systems capable of analyzing facial expressions and voice tones. Large screens display physiological data and emotion recognition analytics, highlighting the integration of various technologies to understand and interact with human emotions

شهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورات ملحوظة في فهم المشاعر البشرية والتفاعل معها، مما أدى إلى ظهور ما يُعرف بـ”الذكاء الاصطناعي العاطفي” أو “الحوسبة العاطفية”. يهدف هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي إلى تمكين الآلات من التعرف على العواطف البشرية، تحليلها، والاستجابة لها بطرق تحاكي التفاعل البشري. التقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي العاطفي: معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تُستخدم لتحليل النصوص وتحديد المشاعر المعبر عنها، مثل السعادة أو الحزن، من خلال تحليل الكلمات