Hvordan innovasjon innen kunstig intelligens endrer datavitenskapen

Etter hvert som teknologien fortsetter å utvikle seg, har kunstig intelligens (AI) blitt et av de mest definerende verktøyene i den moderne verden, spesielt innen datavitenskap. Integreringen av kunstig intelligens og datavitenskap har ikke bare endret hvordan data analyseres, men også mulighetene for nye analyser.

Nedenfor finner du en liste over endringene som har skjedd i datavitenskapsbransjen som følge av implementeringen av kunstig intelligens.

Automatisert maskinlæring

Automatisert maskinlæring (AutoML) kan beskrives som å bringe funksjonaliteten ved å bruke maskinlæring på data inn i hendene på den vanlige forbrukeren på grunn av dens evne til å automatisere prosessen. Det betyr at funksjoner som avanserte datamaskinberegninger med ulike, mer distinkte algoritmer og prognoser, som tidligere krevde spesifikk kompetanse, nå kan brukes av et bredere lag av befolkningen.

Automatiserte maskinlæringsverktøy kan utføre datatransformasjon, algoritmevalg, parameterinnstilling og noen ganger til og med resultatforklaring, noe som forkorter tiden som kreves for dataanalyse og øker tilgjengeligheten for nykommere innen datavitenskap.

Avansert prediktiv analyse

Maskinlæring har på sin side forbedret prediktiv analyse ved å inkludere teknikker som dyp læring og nevrale nettverk. Disse teknologiene er i stand til å tilpasse seg og bli bedre over tid – og dermed øke nøyaktigheten i prediksjonene. I helsevesenet kan for eksempel bruk av kunstig intelligens til å analysere stordata forutsi trender i sykdomsforekomster med stor nøyaktighet, og dermed støtte forebyggende tiltak og andre intervensjoner som er unike for hver enkelt pasient.

Naturlig språkbehandling

Kunstig intelligens kombinerer informatikk med naturlig språkbehandling (NLP), og med hjelp av dette har dataforskere endret måten de samhandler med data på. De kan brukes til å oversette menneskelig eller naturlig språk til strukturer som er forståelige for datamaskiner, noe som gjør det mulig å utvinne store datamengder fra innlegg i sosiale medier, e-poster og andre tekster. Disse bruksområdene har ført til muligheter som sentimentanalyse for å måle befolkningens meninger, eller chatbots, som kan håndtere kundesupportspørsmål basert på brukernes forespørsler.

Forbedret datavisualisering

Kunstig intelligens har også bidratt betydelig til å forbedre teknikkene for datavisualisering og gjøre dem mer innsiktsfulle og interaktive. Det kunstig intelligens har gjort for datavisualiseringsplattformene, er at tidligere innsamlede stordata nå kan analyseres for å finne mønstre og sammenhenger, og deretter presenteres på en tydelig måte. Det hjelper også dataforskerne med å uttrykke resultatene på en måte som er lett å forstå, selv for bedriftsledere, og som samtidig gjør det mulig for lederne å ta beslutninger basert på kompleks informasjon.

Etisk kunstig intelligens og reduksjon av skjevheter

Det kanskje viktigste området der kunstig intelligens er i ferd med å endre forvaltningen av datavitenskap, er den økende oppmerksomheten rundt etisk kunstig intelligens og minimering av skjevheter. Kunstig intelligens er ikke forutinntatt i seg selv, og algoritmene kan ikke være mer forutinntatt enn dataene de får, og det er derfor mer fokus på å lage algoritmer som kan forhindre og eliminere skjevheter. Dette er svært viktig, særlig når det gjelder bruk av kunstig intelligens i beslutningsprosesser som direkte påvirker folks liv, for eksempel i forbindelse med ansettelser, kredittgivning og politiarbeid.

Konklusjon

Det er verdt å innrømme at styrkingen av kunstig intelligens som et verktøy for datavitenskap har vært intet mindre enn revolusjonerende. Ikke bare har det gjort databehandling og dataanalyse betydelig enklere, men grensene for hva som er mulig å finne ut av med data, har blitt utvidet.