Como a inovação no domínio da inteligência artificial está a mudar a ciência dos dados

À medida que a tecnologia continua a crescer ao longo da linha de desenvolvimento, a inteligência artificial (IA) surgiu como uma das ferramentas mais determinantes no mundo moderno, especialmente no domínio da ciência dos dados. A integração da inteligência artificial e da ciência dos dados não só transformou a forma como os dados estão a ser analisados, como também alterou as possibilidades de novas análises.

Segue-se uma lista de alterações que foram introduzidas na indústria da ciência dos dados com a implementação dos avanços da inteligência artificial.

Aprendizagem automática de máquinas

A aprendizagem automática de máquinas (AutoML) pode ser descrita como a funcionalidade de aplicar a aprendizagem automática aos dados nas mãos do consumidor comum devido à sua capacidade de automatizar o processo. Isto significa que funções como um cálculo informático avançado construído com vários e mais distintos algoritmos e previsões, que anteriormente exigiam competências específicas, podem agora ser utilizadas por uma população mais vasta.

As ferramentas automatizadas de aprendizagem automática podem efetuar a transformação de dados, a seleção de algoritmos, a afinação de parâmetros e, por vezes, até a explicação dos resultados, o que reduz o tempo necessário para a análise de dados e aumenta a acessibilidade para os recém-chegados à área da ciência dos dados.

Análise preditiva avançada

Por outro lado, a aprendizagem automática melhorou a análise preditiva ao incluir técnicas como a aprendizagem profunda e as redes neuronais. Estas tecnologias são capazes de se adaptar e melhorar ao longo do tempo – daí a maior precisão das suas previsões. Por exemplo, no sistema de saúde, a utilização da inteligência artificial para analisar grandes volumes de dados pode prever tendências de incidência de doenças ou de ocorrência de doenças com um elevado nível de precisão, apoiando assim medidas preventivas e outras intervenções que são únicas para cada paciente.

Processamento de linguagem natural

A inteligência artificial associa a informática ao processamento de linguagem natural (PNL) e, com a sua ajuda, os cientistas de dados mudaram a forma como interagem com os dados. Podem ser utilizados para traduzir a linguagem humana ou natural em estruturas compreensíveis para os computadores, permitindo assim a extração de grandes volumes de dados a partir de publicações nas redes sociais, mensagens de correio eletrónico e outros textos. Estas aplicações deram origem a opções como a análise de sentimentos para medir a opinião da população em geral ou os chatbots, que podem gerir questões de apoio ao cliente com base nos pedidos dos utilizadores.

Visualização de dados melhorada

A inteligência artificial também contribuiu significativamente para melhorar as técnicas de visualização de dados e torná-las mais perspicazes e interactivas. O que a inteligência artificial tem feito pelas plataformas de visualização de dados é que os grandes volumes de dados anteriormente recolhidos podem agora ser analisados em busca de padrões e correlações e depois apresentados de forma clara. Também ajuda os cientistas de dados a expressar os resultados de uma forma que é fácil de compreender, mesmo para os executivos de empresas, e ao mesmo tempo permite que os executivos tomem decisões com base em informações complexas.

Inteligência artificial ética e atenuação de preconceitos

Possivelmente, a área mais importante em que a inteligência artificial está a mudar a gestão da ciência dos dados é a crescente atenção prestada à inteligência artificial ética e à minimização de preconceitos. A inteligência artificial não é intrinsecamente tendenciosa e os algoritmos só podem ser tão tendenciosos como os dados que lhes são fornecidos, pelo que se está a dar mais atenção à criação de algoritmos que possam prevenir e eliminar os preconceitos. Isto é muito importante, especialmente quando se trata de utilizar a inteligência artificial em processos de tomada de decisão que afectam diretamente a vida das pessoas, por exemplo: no emprego, na concessão de crédito e no policiamento.

Conclusão

Vale a pena admitir que o reforço da inteligência artificial como ferramenta para a ciência dos dados tem sido nada menos que revolucionário. Não só facilitou consideravelmente o processamento e a análise de dados, como também alargou os limites do que é possível descobrir com os dados.