人工知能分野のイノベーションがデータサイエンスをどう変えるか

テクノロジーが発展ラインに沿って成長し続ける中、人工知能（AI）は現代世界、特にデータサイエンスの分野で最も決定的なツールの1つとして登場した。人工知能とデータサイエンスの統合は、データの分析方法を変えただけでなく、新たな分析の可能性も変えた。

以下は、人工知能の進歩がデータサイエンス業界にもたらした変化のリストである。

自動機械学習

自動機械学習（AutoML）は、プロセスを自動化する能力を持つため、データに機械学習を適用する機能を一般消費者の手にもたらすと表現できる。これは、これまで特定のスキルが必要であった、より明確なアルゴリズムや予測によって構築された高度なコンピュータ計算などの機能を、より多くの人々が利用できるようになったことを意味する。

自動化された機械学習ツールは、データの変換、アルゴリズムの選択、パラメーターの調整、時には結果の説明まで行うことができるため、データ分析に必要な時間が短縮され、データサイエンス分野の初心者にとっても利用しやすくなっている。

高度な予測分析

機械学習は逆に、ディープラーニングやニューラルネットワークのような技術を含むことで、予測分析を向上させている。これらの技術は、時間の経過とともに適応し、より良くなることができるため、予測の精度が向上する。例えば医療システムでは、ビッグデータを分析するために人工知能を使用することで、疾病の発生や疾病の発生傾向を高い精度で予測することができるため、予防措置や各患者に固有のその他の介入をサポートすることができる。

自然言語処理

人工知能は、自然言語処理（NLP）を備えた情報学チームであり、その助けを借りてデータ科学者はデータとの関わり方を変えてきた。NLPは、人間や自然言語をコンピュータが理解できる構造に翻訳するために使用され、ソーシャルメディアの投稿、電子メール、その他のテキストからビッグデータをマイニングすることを可能にする。これらのアプリケーションは、一般的な人々の意見を測定するセンチメント分析や、ユーザーのリクエストに基づいてカスタマーサポートの質問を管理できるチャットボットなどのオプションにつながっている。

データの可視化の強化

人工知能は、データ可視化の技術を向上させ、より洞察的でインタラクティブなものにすることにも大きく貢献している。人工知能がデータ可視化プラットフォームにもたらしたのは、これまで収集されていたビッグデータのパターンや相関関係を分析し、明確に提示できるようになったことだ。また、データ・サイエンティストが結果を経営幹部にも理解しやすい形で表現し、同時に経営幹部が複雑な情報に基づいて意思決定できるよう支援する。

倫理的な人工知能とバイアスの緩和

人工知能がデータサイエンスのマネジメントを変えつつある最も重要な分野は、倫理的な人工知能とバイアスの最小化に注目が集まっていることだろう。人工知能は本質的にバイアスがかかっているわけではなく、アルゴリズムは与えられたデータと同じくらいしかバイアスをかけることができない。これは特に、例えば雇用、信用供与、取り締まりなど、人々の生活に直接影響を与える意思決定プロセスで人工知能を使用する場合、非常に重要である。

結論

データサイエンスのツールとして人工知能が強化されたことは、革命的というほかない。データ処理とデータ分析がかなり容易になっただけでなく、データで何がわかるかという境界線が引き伸ばされた。