Hvordan innovation inden for kunstig intelligens ændrer datavidenskaben

Efterhånden som teknologien fortsætter med at vokse langs udviklingslinjen, er kunstig intelligens (AI) blevet et af de mest afgørende værktøjer i den moderne verden, især inden for datavidenskab. Integrationen af kunstig intelligens og datavidenskab har ikke kun forandret, hvordan data analyseres, men også mulighederne for nye analyser.

Nedenfor er en liste over de ændringer, der er sket i datavidenskabsbranchen med implementeringen af fremskridt inden for kunstig intelligens.

Automatiseret maskinlæring

Automatiseret maskinlæring (AutoML) kan beskrives som at bringe funktionaliteten ved at anvende maskinlæring på data i hænderne på den almindelige forbruger på grund af dens evne til at automatisere processen. Det betyder, at funktioner som en avanceret computerberegning bygget med forskellige, mere distinkte algoritmer og prognoser, som tidligere krævede specifikke færdigheder, nu kan bruges af en bredere befolkning.

Automatiserede maskinlæringsværktøjer kan udføre datatransformation, algoritmevalg, parameterindstilling og nogle gange endda resultatforklaring, hvilket forkorter den tid, der kræves til dataanalyse, og øger tilgængeligheden for nyankomne inden for datavidenskab.

Avanceret prædiktiv analyse

Maskinlæring har omvendt forbedret forudsigende analyser ved at inkludere teknikker som dyb læring og neurale netværk. Disse teknologier er i stand til at tilpasse sig og blive bedre over tid – og dermed øge nøjagtigheden af deres forudsigelser. I sundhedssystemet kan brugen af kunstig intelligens til at analysere big data f.eks. forudsige tendenser i sygdomsforekomster med stor nøjagtighed og dermed understøtte forebyggende foranstaltninger og andre indgreb, som er unikke for hver enkelt patient.

Behandling af naturligt sprog

Kunstig intelligens kombinerer informatik med naturlig sprogbehandling (NLP), og med dens hjælp har dataforskere ændret den måde, de interagerer med data på. De kan bruges til at oversætte menneskeligt eller naturligt sprog til strukturer, der er forståelige for computere, og gør det derfor muligt at udvinde big data fra indlæg på sociale medier, e-mails og andre tekster. Disse anvendelser har ført til muligheder som sentimentanalyse til måling af den generelle befolknings mening eller chatbots, som kan håndtere kundesupportspørgsmål baseret på brugernes anmodninger.

Forbedret datavisualisering

Kunstig intelligens har også bidraget væsentligt til at forbedre teknikkerne til datavisualisering og gøre dem mere indsigtsfulde og interaktive. Det, kunstig intelligens har gjort for datavisualiseringsplatformene, er, at tidligere indsamlede big data nu kan analyseres for mønstre og sammenhænge og derefter præsenteres tydeligt. Det hjælper også dataforskere med at udtrykke resultaterne på en måde, der er let at forstå, selv for virksomhedsledere, og som samtidig gør det muligt for lederne at træffe beslutninger baseret på de komplekse oplysninger.

Etisk kunstig intelligens og afhjælpning af bias

Det måske vigtigste område, hvor kunstig intelligens ændrer ledelsen af datavidenskab, er den voksende opmærksomhed på etisk kunstig intelligens og minimering af bias. Kunstig intelligens er ikke i sig selv forudindtaget, og algoritmerne kan kun være lige så forudindtagede som de data, de får, så der er mere fokus på at skabe algoritmer, der kan forhindre og eliminere forudindtagethed. Dette er meget vigtigt, især når det drejer sig om at bruge kunstig intelligens i beslutningsprocesser, der direkte påvirker folks liv, f.eks. i forbindelse med ansættelse, kreditgivning og politiarbejde.

Konklusion

Det er værd at indrømme, at styrkelsen af kunstig intelligens som et værktøj til datavidenskab har været intet mindre end revolutionerende. Ikke alene har det gjort databehandling og dataanalyse betydeligt lettere, men grænserne for, hvad der er muligt at finde ud af med data, er blevet udvidet.