Come l’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale sta cambiando la scienza dei dati

Con la continua crescita della tecnologia, l’intelligenza artificiale (AI) si è affermata come uno degli strumenti più importanti del mondo moderno, soprattutto nel campo della scienza dei dati. L’integrazione dell’intelligenza artificiale e della scienza dei dati non solo ha trasformato il modo in cui i dati vengono analizzati, ma ha anche cambiato le possibilità di nuove analisi.

Di seguito sono elencati i cambiamenti apportati al settore della scienza dei dati dall’implementazione dei progressi dell’intelligenza artificiale.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico (Automated Machine Learning, AutoML) può essere descritto come la possibilità di applicare l’apprendimento automatico ai dati nelle mani del consumatore abituale, grazie alla sua capacità di automatizzare il processo. Ciò significa che funzioni come il calcolo avanzato al computer costruito con vari algoritmi e previsioni più distinte, che prima richiedevano competenze specifiche, ora possono essere utilizzate da una popolazione più ampia.

Gli strumenti di machine learning automatizzati possono eseguire la trasformazione dei dati, la selezione degli algoritmi, la messa a punto dei parametri e talvolta anche la spiegazione dei risultati, riducendo così il tempo necessario per l’analisi dei dati e aumentando l’accessibilità per i nuovi arrivati nel campo della scienza dei dati.

Analisi predittiva avanzata

L’apprendimento automatico ha migliorato l’analisi predittiva includendo tecniche come l’apprendimento profondo e le reti neurali. Queste tecnologie sono in grado di adattarsi e migliorare nel tempo, aumentando così l’accuratezza delle loro previsioni. Ad esempio, nel sistema sanitario, l’uso dell’intelligenza artificiale per analizzare i big data può prevedere le tendenze dell’incidenza delle malattie o l’insorgere di patologie con un alto livello di accuratezza, supportando così misure preventive e altri interventi che sono unici per ogni paziente.

Elaborazione del linguaggio naturale

L’intelligenza artificiale unisce l’informatica all’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e con il suo aiuto i data scientist hanno cambiato il modo di interagire con i dati. L’elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata per tradurre il linguaggio umano o naturale in strutture comprensibili ai computer, consentendo così di estrarre grandi dati dai post dei social media, dalle e-mail e da altri testi. Queste applicazioni hanno portato a opzioni come l’analisi del sentiment per misurare l’opinione della popolazione generale o i chatbot, che possono gestire le domande dell’assistenza clienti in base alle richieste degli utenti.

Miglioramento della visualizzazione dei dati

L’intelligenza artificiale ha anche contribuito in modo significativo a migliorare le tecniche di visualizzazione dei dati, rendendoli più perspicaci e interattivi. Ciò che l’intelligenza artificiale ha fatto per le piattaforme di visualizzazione dei dati è che i big data precedentemente raccolti possono ora essere analizzati per individuare modelli e correlazioni e quindi presentati in modo chiaro. Inoltre, aiuta gli scienziati dei dati a esprimere i risultati in modo facilmente comprensibile anche per i dirigenti d’azienda e, allo stesso tempo, consente ai dirigenti di decidere sulla base di informazioni complesse.

Intelligenza artificiale etica e mitigazione dei pregiudizi

Forse l’area più importante in cui l’intelligenza artificiale sta cambiando la gestione della scienza dei dati è la crescente attenzione prestata all’intelligenza artificiale etica e alla minimizzazione dei pregiudizi. L’intelligenza artificiale non è intrinsecamente distorta e gli algoritmi possono essere tali solo in base ai dati che vengono loro forniti. Ciò è molto importante soprattutto quando si tratta di utilizzare l’intelligenza artificiale in processi decisionali che influiscono direttamente sulla vita delle persone, ad esempio in materia di occupazione, concessione di crediti e polizia.

Conclusione

Vale la pena ammettere che il rafforzamento dell’intelligenza artificiale come strumento per la scienza dei dati è stato a dir poco rivoluzionario. Non solo ha facilitato notevolmente l’elaborazione e l’analisi dei dati, ma ha anche ampliato i confini di ciò che è possibile scoprire con i dati.