인공지능 분야의 혁신이 데이터 과학을 변화시키는 방법

기술이 계속 발전함에 따라 인공지능(AI)은 현대 사회, 특히 데이터 과학 분야에서 가장 중요한 도구 중 하나로 부상했습니다. 인공지능과 데이터 과학의 통합은 데이터를 분석하는 방식을 변화시켰을 뿐만 아니라 새로운 분석의 가능성도 변화시켰습니다.

다음은 인공지능의 발전으로 인해 데이터 과학 산업에 일어난 변화의 목록입니다.

자동화된 머신 러닝

자동화된 머신 러닝(AutoML)은 프로세스를 자동화할 수 있기 때문에 데이터에 머신 러닝을 적용하는 기능을 일반 소비자에게도 제공한다고 설명할 수 있습니다. 즉, 이전에는 특정 기술이 필요했던 다양하고 고유한 알고리즘으로 구축된 고급 컴퓨터 계산 및 예측과 같은 기능을 이제 더 많은 사람들이 사용할 수 있게 되었습니다.

자동화된 머신러닝 도구는 데이터 변환, 알고리즘 선택, 매개변수 튜닝, 때로는 결과 설명까지 수행할 수 있어 데이터 분석에 필요한 시간을 단축하고 데이터 과학 분야의 초보자도 쉽게 접근할 수 있습니다.

고급 예측 분석

반대로 머신러닝은 딥러닝과 신경망과 같은 기술을 포함함으로써 예측 분석을 향상시켰습니다. 이러한 기술은 시간이 지남에 따라 적응하고 개선될 수 있으므로 예측의 정확도가 높아집니다. 예를 들어, 의료 시스템에서 인공 지능을 사용하여 빅데이터를 분석하면 질병 발생률이나 질병 발생의 추세를 높은 정확도로 예측하여 각 환자마다 고유한 예방 조치 및 기타 개입을 지원할 수 있습니다.

자연어 처리

인공 지능은 자연어 처리(NLP)를 통해 정보학 팀에 도움을 주며, 데이터 과학자들이 데이터와 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다. 인간 또는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조로 번역하는 데 사용할 수 있으므로 소셜 미디어 게시물, 이메일 및 기타 텍스트에서 빅 데이터를 채굴할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 일반 대중의 의견을 측정하기 위한 감정 분석이나 사용자의 요청에 따라 고객 지원 질문을 관리할 수 있는 챗봇과 같은 옵션으로 이어졌습니다.

향상된 데이터 시각화

인공지능은 데이터 시각화 기술을 개선하고 보다 통찰력 있고 인터랙티브하게 만드는 데도 크게 기여했습니다. 인공지능이 데이터 시각화 플랫폼에 가져온 변화는 이전에 수집된 빅데이터를 패턴과 상관관계를 분석하여 명확하게 제시할 수 있게 되었다는 점입니다. 또한 데이터 과학자가 비즈니스 경영진도 이해하기 쉬운 방식으로 결과를 표현하는 동시에 경영진이 복잡한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

윤리적 인공 지능 및 편향성 완화

인공지능이 데이터 과학 관리에 변화를 가져오고 있는 가장 중요한 분야는 아마도 윤리적 인공지능과 편견 최소화에 대한 관심이 높아지고 있다는 점일 것입니다. 인공 지능은 본질적으로 편향되어 있지 않으며 알고리즘은 주어진 데이터만큼만 편향될 수 있기 때문에 편향을 방지하고 제거할 수 있는 알고리즘을 만드는 데 더 많은 관심이 집중되고 있습니다. 이는 특히 고용, 학점 부여, 치안 등 사람들의 삶에 직접적인 영향을 미치는 의사결정 과정에서 인공지능을 사용할 때 매우 중요합니다.

결론

데이터 과학을 위한 도구로서 인공 지능의 강화는 혁명적이라는 점을 인정할 가치가 있습니다. 데이터 처리와 데이터 분석이 훨씬 쉬워졌을 뿐만 아니라 데이터로 알아낼 수 있는 것의 경계가 확장되었습니다.