Kaip inovacijos dirbtinio intelekto srityje keičia duomenų mokslą
Technologijoms toliau tobulėjant, dirbtinis intelektas (DI) tapo viena iš labiausiai šiuolaikinį pasaulį apibrėžiančių priemonių, ypač duomenų mokslo srityje. Dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo integracija ne tik pakeitė duomenų analizės būdus, bet ir naujos analizės galimybes.
Toliau pateikiame sąrašą pokyčių, kurie duomenų mokslo srityje įvyko įdiegus dirbtinio intelekto pasiekimus.
Automatizuotas mašininis mokymasis
Automatizuotą mašininį mokymąsi (AutoML) galima apibūdinti kaip mašininio mokymosi taikymo duomenims funkcionalumo perkėlimą į paprasto vartotojo rankas, nes šis procesas gali būti automatizuotas. Tai reiškia, kad tokiomis funkcijomis, kaip pažangus kompiuterinis skaičiavimas, sudarytas naudojant įvairius, aiškesnius algoritmus ir prognozes, kurioms anksčiau reikėjo specifinių įgūdžių, dabar gali naudotis platesnis gyventojų ratas.
Automatizuotos mašininio mokymosi priemonės gali atlikti duomenų transformavimą, algoritmo parinkimą, parametrų derinimą, o kartais net rezultatų paaiškinimą, todėl sutrumpėja duomenų analizei reikalingas laikas ir padidėja duomenų mokslo srities naujokų prieinamumas.
Pažangi prognozavimo analizė
Mašininis mokymasis, atvirkščiai, patobulino prognozavimo analizę, įtraukdamas tokius metodus kaip gilusis mokymasis ir neuroniniai tinklai. Šios technologijos laikui bėgant geba prisitaikyti ir tobulėti – taip didėja jų prognozių tikslumas. Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros sistemoje, naudojant dirbtinį intelektą dideliems duomenims analizuoti, galima labai tiksliai prognozuoti ligų paplitimo ar ligų pasireiškimo tendencijas, taip remiant prevencines priemones ir kitas intervencijas, kurios yra unikalios kiekvienam pacientui.
Natūralios kalbos apdorojimas
Dirbtinis intelektas sujungia informatiką su natūraliosios kalbos apdorojimu (NLP), o jo padedami duomenų mokslininkai pakeitė sąveikos su duomenimis būdą. Jais galima versti žmogaus arba natūralią kalbą į kompiuteriams suprantamas struktūras, todėl iš socialinės žiniasklaidos pranešimų, el. laiškų ir kitų tekstų galima išgauti didelės apimties duomenis. Dėl šių taikymų atsirado tokios galimybės, kaip sentimentų analizė, skirta gyventojų nuomonei įvertinti, arba pokalbių robotai, kurie gali valdyti klientų aptarnavimo klausimus pagal naudotojų užklausas.
Patobulintas duomenų vizualizavimas
Dirbtinis intelektas taip pat labai prisidėjo prie duomenų vizualizavimo metodų tobulinimo ir padarė juos įžvalgesnius bei interaktyvesnius. Dirbtinis intelektas duomenų vizualizavimo platformoms suteikė tai, kad anksčiau surinktus didelius duomenis dabar galima analizuoti ieškant dėsningumų ir sąsajų, o tada juos aiškiai pateikti. Jis taip pat padeda duomenų mokslininkams išreikšti rezultatus taip, kad juos lengvai suprastų net verslo vadovai, ir kartu leidžia vadovams priimti sprendimus remiantis sudėtinga informacija.
Etiškas dirbtinis intelektas ir šališkumo mažinimas
Bene svarbiausia sritis, kurioje dirbtinis intelektas keičia duomenų mokslo valdymą, yra didėjantis dėmesys, skiriamas etiškam dirbtiniam intelektui ir šališkumo mažinimui. Dirbtinis intelektas iš prigimties nėra šališkas, o algoritmai gali būti tik tiek šališki, kiek šališki yra jiems pateikti duomenys, todėl daugiau dėmesio skiriama algoritmų, galinčių užkirsti kelią šališkumui ir jį pašalinti, kūrimui. Tai labai svarbu, ypač kai dirbtinis intelektas naudojamas sprendimų priėmimo procesuose, kurie turi tiesioginės įtakos žmonių gyvenimui, pavyzdžiui: įsidarbinant, suteikiant kreditus ir vykdant policijos veiklą.
Išvada
Verta pripažinti, kad dirbtinio intelekto, kaip duomenų mokslo priemonės, stiprėjimas buvo ne kas kita, kaip revoliucija. Jis ne tik gerokai palengvino duomenų apdorojimą ir analizę, bet ir praplėtė ribas to, ką galima sužinoti naudojant duomenis.
