Miten tekoälyn innovaatiot muuttavat datatiedettä

Teknologian jatkaessa kasvuaan kehityslinjalla tekoäly (AI) on noussut yhdeksi nykymaailman määrittelevimmistä työkaluista, erityisesti datatieteen alalla. Tekoälyn ja datatieteen yhdistäminen ei ole muuttanut ainoastaan sitä, miten dataa analysoidaan, vaan se on myös muuttanut uusien analyysien mahdollisuuksia.

Alla on luettelo muutoksista, joita tekoälyn edistysaskeleiden käyttöönotto on tehnyt datatieteen alalla.

Automatisoitu koneoppiminen

Automatisoitua koneoppimista (Automated Machine Learning, AutoML) voidaan kuvata niin, että se tuo koneoppimisen dataan soveltamisen toiminnallisuuden tavallisen kuluttajan käsiin, koska se pystyy automatisoimaan prosessin. Tämä tarkoittaa sitä, että sellaiset toiminnot kuin kehittynyt tietokonelaskenta, joka on rakennettu erilaisilla, selkeämmillä algoritmeilla ja ennusteilla, jotka aiemmin edellyttivät erityisiä taitoja, ovat nyt laajemman väestön käytettävissä.

Automatisoidut koneoppimisvälineet voivat suorittaa datan muuntamisen, algoritmien valinnan, parametrien virittämisen ja joskus jopa tulosten selittämisen, mikä lyhentää data-analyysiin tarvittavaa aikaa ja lisää datatieteen alalle vasta-alkajien saavutettavuutta.

Edistynyt ennakoiva analytiikka

Koneoppiminen on päinvastoin parantanut ennakoivaa analytiikkaa sisällyttämällä siihen tekniikoita, kuten syväoppimista ja neuroverkkoja. Nämä tekniikat pystyvät sopeutumaan ja paranemaan ajan myötä – siksi niiden ennustetarkkuus on kasvanut. Esimerkiksi terveydenhuoltojärjestelmässä tekoälyn käyttö suurten datamäärien analysointiin voi ennustaa sairauksien esiintymistrendejä tai sairauksien esiintymistä suurella tarkkuudella, mikä tukee ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä ja muita interventioita, jotka ovat yksilöllisiä kullekin potilaalle.

Luonnollisen kielen käsittely

Tekoäly yhdistää tietotekniikan ja luonnollisen kielen käsittelyn (NLP), ja sen avulla tietojenkäsittelytieteilijät ovat muuttaneet tapaa, jolla he ovat vuorovaikutuksessa tietojen kanssa. Niiden avulla voidaan kääntää ihmisen tai luonnollista kieltä tietokoneiden ymmärtämiksi rakenteiksi, minkä ansiosta sosiaalisen median viesteistä, sähköposteista ja muista teksteistä voidaan louhia suurta dataa. Nämä sovellukset ovat johtaneet sellaisiin vaihtoehtoihin kuin sentimenttianalyysi, jolla voidaan mitata väestön mielipiteitä, tai chat-robotit, jotka voivat hallita asiakastukikysymyksiä käyttäjien pyyntöjen perusteella.

Parannettu tietojen visualisointi

Tekoäly on myös vaikuttanut merkittävästi siihen, että tietojen visualisointitekniikoita on voitu parantaa ja tehdä niistä oivaltavampia ja vuorovaikutteisempia. Mitä tekoäly on tehnyt datan visualisointialustoille, on se, että aiemmin kerättyä suurta dataa voidaan nyt analysoida kuvioiden ja korrelaatioiden löytämiseksi ja esittää sitten selkeästi. Se auttaa myös datatieteilijöitä ilmaisemaan tulokset tavalla, joka on helposti ymmärrettävissä jopa yritysjohtajille, ja samalla se antaa johtajille mahdollisuuden tehdä päätöksiä monimutkaisten tietojen perusteella.

Eettinen tekoäly ja ennakkoluulojen lieventäminen

Mahdollisesti tärkein alue, jolla tekoäly muuttaa datatieteen hallintaa, on kasvava huomio eettiseen tekoälyyn ja ennakkoluulojen minimointiin. Tekoäly ei ole luonnostaan puolueellinen, ja algoritmit voivat olla vain yhtä puolueellisia kuin niille annettu data. Siksi on keskitytty entistä enemmän luomaan algoritmeja, joilla voidaan ehkäistä ja eliminoida ennakkoluuloja. Tämä on erittäin tärkeää erityisesti silloin, kun tekoälyä käytetään päätöksentekoprosesseissa, jotka vaikuttavat suoraan ihmisten elämään, esimerkiksi työllistymisessä, luotonannossa ja poliisitoiminnassa.

Johtopäätös

On syytä myöntää, että tekoälyn vahvistuminen datatieteen välineenä on ollut suorastaan vallankumouksellista. Se ei ole ainoastaan helpottanut huomattavasti tietojen käsittelyä ja analysointia, vaan myös sen rajat, mitä datan avulla on mahdollista selvittää, ovat laajentuneet.