Bagaimana inovasi di bidang kecerdasan buatan mengubah ilmu data

Seiring dengan perkembangan teknologi, kecerdasan buatan (AI) telah muncul sebagai salah satu alat yang paling menentukan di dunia modern, terutama di bidang ilmu data. Integrasi kecerdasan buatan dan ilmu data tidak hanya mengubah cara analisis data, tetapi juga mengubah kemungkinan analisis baru.

Di bawah ini adalah daftar perubahan yang telah dilakukan pada industri sains data dengan penerapan kemajuan kecerdasan buatan.

Pembelajaran Mesin Otomatis

Pembelajaran mesin otomatis (Automated Machine Learning/AML) dapat digambarkan sebagai membawa fungsionalitas penerapan pembelajaran mesin ke data ke tangan konsumen biasa karena kapasitasnya untuk mengotomatisasi proses. Ini berarti bahwa fungsi-fungsi seperti perhitungan komputer tingkat lanjut yang dibangun dengan berbagai algoritme dan prakiraan yang lebih berbeda, yang sebelumnya membutuhkan keterampilan khusus, sekarang dapat digunakan oleh populasi yang lebih luas.

Alat pembelajaran mesin otomatis dapat melakukan transformasi data, pemilihan algoritme, penyetelan parameter, dan terkadang bahkan penjelasan hasil, yang mempersingkat waktu yang diperlukan untuk analisis data dan meningkatkan aksesibilitas bagi pendatang baru di bidang ilmu data.

Analisis Prediktif Tingkat Lanjut

Sebaliknya, pembelajaran mesin telah meningkatkan analisis prediktif dengan memasukkan teknik-teknik seperti pembelajaran mendalam dan jaringan saraf. Teknologi-teknologi ini dapat beradaptasi dan menjadi lebih baik dari waktu ke waktu – sehingga meningkatkan akurasi dalam prediksi mereka. Misalnya, dalam sistem perawatan kesehatan, penggunaan kecerdasan buatan untuk menganalisis data besar dapat memprediksi tren insiden penyakit atau kejadian penyakit dengan tingkat akurasi yang tinggi sehingga mendukung tindakan pencegahan dan intervensi lain yang unik untuk setiap pasien.

Pemrosesan Bahasa Alami

Kecerdasan buatan memadukan informatika dengan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan dengan bantuannya, para ilmuwan data telah mengubah cara mereka berinteraksi dengan data. Mereka dapat digunakan untuk menerjemahkan bahasa manusia atau bahasa alami ke dalam struktur yang dapat dimengerti oleh komputer sehingga memungkinkan data besar untuk ditambang dari postingan media sosial, email, dan teks lainnya. Aplikasi-aplikasi ini telah menghasilkan opsi seperti analisis sentimen untuk mengukur opini masyarakat umum, atau chatbots, yang dapat mengelola pertanyaan dukungan pelanggan berdasarkan permintaan pengguna.

Visualisasi Data yang Ditingkatkan

Kecerdasan buatan juga telah berkontribusi secara signifikan dalam meningkatkan teknik visualisasi data dan membuatnya lebih berwawasan dan interaktif. Apa yang telah dilakukan oleh kecerdasan buatan untuk platform visualisasi data adalah bahwa data besar yang sebelumnya dikumpulkan sekarang dapat dianalisis untuk pola dan korelasi dan kemudian disajikan dengan jelas. Hal ini juga membantu para ilmuwan data untuk mengekspresikan hasil dengan cara yang mudah dimengerti bahkan oleh para eksekutif bisnis dan pada saat yang sama memungkinkan para eksekutif untuk mengambil keputusan berdasarkan informasi yang kompleks.

Kecerdasan buatan yang etis dan mitigasi bias

Mungkin area yang paling penting di mana kecerdasan buatan mengubah manajemen ilmu data adalah meningkatnya perhatian yang diberikan pada kecerdasan buatan yang etis dan meminimalkan bias. Kecerdasan buatan tidak secara inheren bias dan algoritmanya hanya dapat menjadi bias seperti data yang diberikan kepadanya, sehingga ada lebih banyak fokus untuk menciptakan algoritme yang dapat mencegah dan menghilangkan bias. Hal ini sangat penting terutama dalam hal penggunaan kecerdasan buatan dalam proses pengambilan keputusan yang secara langsung memengaruhi kehidupan masyarakat, misalnya: dalam pekerjaan, pemberian kredit, dan kepolisian.

Kesimpulan

Harus diakui bahwa penguatan kecerdasan buatan sebagai alat untuk ilmu data telah menjadi sesuatu yang revolusioner. Tidak hanya membuat pemrosesan data dan analisis data menjadi jauh lebih mudah, tetapi juga batas-batas dari apa yang dapat diketahui dengan data telah diperluas.