Hoe innovatie op het gebied van kunstmatige intelligentie datawetenschap verandert

Naarmate technologie zich verder ontwikkelt, is kunstmatige intelligentie (AI) uitgegroeid tot een van de meest bepalende hulpmiddelen in de moderne wereld, vooral op het gebied van datawetenschap. De integratie van kunstmatige intelligentie en datawetenschap heeft niet alleen de manier waarop gegevens worden geanalyseerd veranderd, maar ook de mogelijkheden van nieuwe analyses.

Hieronder volgt een lijst met veranderingen die in de data science-industrie zijn doorgevoerd door de toepassing van kunstmatige intelligentie.

Geautomatiseerd machinaal leren

Automated Machine Learning (AutoML) kan worden omschreven als het brengen van de functionaliteit van het toepassen van machine learning op gegevens in de handen van de gewone consument vanwege de capaciteit om het proces te automatiseren. Dit betekent dat functies als een geavanceerde computerberekening met verschillende, meer onderscheidende algoritmen en voorspellingen, waarvoor voorheen specifieke vaardigheden nodig waren, nu door een bredere populatie kunnen worden gebruikt.

Geautomatiseerde tools voor machinaal leren kunnen gegevenstransformatie, algoritmeselectie, parametrering en soms zelfs uitleg van de resultaten uitvoeren, wat de tijd die nodig is voor gegevensanalyse verkort en de toegankelijkheid voor nieuwkomers op het gebied van gegevenswetenschap vergroot.

Geavanceerde voorspellende analyses

Omgekeerd heeft machine learning voorspellende analyses verbeterd door technieken als deep learning en neurale netwerken toe te voegen. Deze technologieën zijn in staat om zich aan te passen en in de loop van de tijd beter te worden, waardoor de nauwkeurigheid van hun voorspellingen toeneemt. In de gezondheidszorg bijvoorbeeld kan het gebruik van kunstmatige intelligentie om big data te analyseren trends van ziektegevallen met een hoge mate van nauwkeurigheid voorspellen en zo preventieve maatregelen en andere interventies ondersteunen die uniek zijn voor elke patiënt.

Verwerking van natuurlijke taal

Kunstmatige intelligentie vormt een team van informatici met natuurlijke taalverwerking (NLP) en met de hulp daarvan hebben datawetenschappers de manier waarop ze met gegevens omgaan veranderd. Ze kunnen worden gebruikt om menselijke of natuurlijke taal te vertalen naar structuren die begrijpelijk zijn voor computers, waardoor big data kan worden onttrokken aan posts op sociale media, e-mails en andere teksten. Deze toepassingen hebben geleid tot opties zoals sentimentanalyse voor het meten van de mening van de algemene bevolking, of chatbots, die vragen van klantenondersteuning kunnen beheren op basis van de verzoeken van gebruikers.

Verbeterde gegevensvisualisatie

Kunstmatige intelligentie heeft ook aanzienlijk bijgedragen aan het verbeteren van de technieken voor datavisualisatie en deze inzichtelijker en interactiever gemaakt. Wat kunstmatige intelligentie heeft gedaan voor de datavisualisatieplatforms is dat eerder verzamelde big data nu kunnen worden geanalyseerd op patronen en correlaties en vervolgens duidelijk worden gepresenteerd. Het helpt datawetenschappers ook om de resultaten uit te drukken op een manier die zelfs voor leidinggevenden in het bedrijfsleven gemakkelijk te begrijpen is en stelt hen tegelijkertijd in staat om beslissingen te nemen op basis van de complexe informatie.

Ethische kunstmatige intelligentie en beperking van vooroordelen

Mogelijk het belangrijkste gebied waarop kunstmatige intelligentie het beheer van data science verandert, is de groeiende aandacht voor ethische kunstmatige intelligentie en het minimaliseren van vooroordelen. Kunstmatige intelligentie is niet inherent bevooroordeeld en de algoritmen kunnen slechts zo bevooroordeeld zijn als de gegevens die ze krijgen, er is meer aandacht voor het creëren van algoritmen die vooroordelen kunnen voorkomen en elimineren. Dit is erg belangrijk, vooral als het gaat om het gebruik van kunstmatige intelligentie in besluitvormingsprocessen die direct van invloed zijn op het leven van mensen, zoals bij werkgelegenheid, kredietverlening en politie.

Conclusie

Het is de moeite waard om toe te geven dat de versterking van kunstmatige intelligentie als hulpmiddel voor datawetenschap niets minder dan revolutionair is geweest. Het heeft niet alleen de verwerking en analyse van gegevens aanzienlijk vereenvoudigd, maar ook de grenzen van wat er met gegevens mogelijk is, zijn opgerekt.