Jak innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji zmieniają naukę o danych

Wraz z ciągłym rozwojem technologii, sztuczna inteligencja (AI) stała się jednym z najbardziej definiujących narzędzi we współczesnym świecie, zwłaszcza w dziedzinie nauki o danych. Integracja sztucznej inteligencji i nauki o danych nie tylko zmieniła sposób analizy danych, ale także zmieniła możliwości nowej analizy.

Poniżej znajduje się lista zmian, które zostały wprowadzone w branży nauki o danych dzięki wdrożeniu postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Zautomatyzowane uczenie maszynowe

Zautomatyzowane uczenie maszynowe (AutoML) można opisać jako udostępnienie funkcji stosowania uczenia maszynowego do danych w rękach zwykłego konsumenta ze względu na jego zdolność do automatyzacji procesu. Oznacza to, że takie funkcje jak zaawansowane obliczenia komputerowe zbudowane z różnych, bardziej wyraźnych algorytmów i prognoz, które wcześniej wymagały określonych umiejętności, mogą być teraz wykorzystywane przez szerszą populację.

Zautomatyzowane narzędzia uczenia maszynowego mogą wykonywać transformację danych, wybór algorytmów, dostrajanie parametrów, a czasem nawet objaśnianie wyników, co skraca czas potrzebny na analizę danych i zwiększa dostępność dla nowicjuszy w dziedzinie nauki o danych.

Zaawansowana analiza predykcyjna

Z kolei uczenie maszynowe ulepszyło analitykę predykcyjną poprzez włączenie technik takich jak głębokie uczenie i sieci neuronowe. Technologie te są w stanie dostosowywać się i stawać się coraz lepsze w miarę upływu czasu – stąd ich zwiększona dokładność w przewidywaniach. Na przykład w systemie opieki zdrowotnej wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy dużych zbiorów danych może z dużą dokładnością przewidywać trendy występowania chorób lub chorób, wspierając w ten sposób środki zapobiegawcze i inne interwencje, które są unikalne dla każdego pacjenta.

Przetwarzanie języka naturalnego

Sztuczna inteligencja łączy informatykę z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) i z jej pomocą naukowcy zajmujący się danymi zmienili sposób interakcji z danymi. Można je wykorzystać do tłumaczenia języka ludzkiego lub naturalnego na struktury zrozumiałe dla komputerów, umożliwiając w ten sposób wydobywanie dużych ilości danych z postów w mediach społecznościowych, e-maili i innych tekstów. Aplikacje te doprowadziły do powstania takich opcji, jak analiza nastrojów do pomiaru opinii ogółu populacji lub chatboty, które mogą zarządzać pytaniami obsługi klienta na podstawie żądań użytkowników.

Ulepszona wizualizacja danych

Sztuczna inteligencja znacząco przyczyniła się również do ulepszenia technik wizualizacji danych i uczynienia ich bardziej wnikliwymi i interaktywnymi. To, co sztuczna inteligencja zrobiła dla platform wizualizacji danych, polega na tym, że wcześniej zebrane duże zbiory danych mogą być teraz analizowane pod kątem wzorców i korelacji, a następnie prezentowane w przejrzysty sposób. Pomaga również naukowcom zajmującym się danymi w wyrażaniu wyników w sposób łatwy do zrozumienia nawet dla kadry kierowniczej, a jednocześnie umożliwia kierownictwu podejmowanie decyzji na podstawie złożonych informacji.

Etyczna sztuczna inteligencja i ograniczanie uprzedzeń

Prawdopodobnie najważniejszym obszarem, w którym sztuczna inteligencja zmienia zarządzanie nauką o danych, jest rosnąca uwaga poświęcana etycznej sztucznej inteligencji i minimalizowaniu stronniczości. Sztuczna inteligencja nie jest z natury stronnicza, a algorytmy mogą być tylko tak stronnicze, jak dane im przekazane, dlatego też coraz większy nacisk kładzie się na tworzenie algorytmów, które mogą zapobiegać i eliminować uprzedzenia. Jest to bardzo ważne, zwłaszcza jeśli chodzi o wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach decyzyjnych, które bezpośrednio wpływają na życie ludzi, na przykład: w zatrudnieniu, udzielaniu kredytów i policji.

Podsumowanie

Warto przyznać, że wzmocnienie sztucznej inteligencji jako narzędzia do nauki o danych było niczym innym jak rewolucją. Nie tylko znacznie ułatwiło to przetwarzanie i analizę danych, ale także rozszerzyło granice tego, co można dowiedzieć się z danych.