Modul în care inovarea în domeniul inteligenței artificiale schimbă știința datelor

Pe măsură ce tehnologia continuă să crească pe linia dezvoltării, inteligența artificială (AI) a apărut ca unul dintre cele mai definitorii instrumente în lumea modernă, în special în domeniul științei datelor. Integrarea inteligenței artificiale și a științei datelor nu numai că a transformat modul în care datele sunt analizate, dar a schimbat și posibilitățile de noi analize.

Mai jos este prezentată lista de schimbări care au fost aduse industriei științei datelor prin implementarea progreselor inteligenței artificiale.

Învățarea automatizată a mașinilor

Învățarea automată a mașinilor (AutoML) poate fi descrisă ca aducerea funcționalității de aplicare a învățării automate la date în mâinile consumatorului obișnuit datorită capacității sale de a automatiza procesul. Aceasta înseamnă că funcții precum un calcul computerizat avansat construit cu diverși algoritmi și previziuni mai distincte, care anterior necesitau competențe specifice, pot fi acum utilizate de o populație mai largă.

Instrumentele automatizate de învățare automată pot efectua transformarea datelor, selectarea algoritmilor, reglarea parametrilor și, uneori, chiar explicarea rezultatelor, ceea ce scurtează timpul necesar pentru analiza datelor și crește accesibilitatea pentru noii veniți în domeniul științei datelor.

Analiză predictivă avansată

Învățarea automată a îmbunătățit invers analiza predictivă prin includerea unor tehnici precum învățarea profundă și rețelele neuronale. Aceste tehnologii sunt capabile să se adapteze și să se îmbunătățească în timp – de aici și acuratețea sporită a predicțiilor lor. De exemplu, în sistemul de sănătate, utilizarea inteligenței artificiale pentru analiza datelor mari poate prezice tendințele de incidență a bolilor sau de apariție a afecțiunilor cu un nivel ridicat de precizie, sprijinind astfel măsurile preventive și alte intervenții care sunt unice pentru fiecare pacient.

Prelucrarea limbajului natural

Inteligența artificială echipează informatica cu procesarea limbajului natural (NLP) și, cu ajutorul acesteia, cercetătorii de date au schimbat modul în care interacționează cu datele. Acestea pot fi utilizate pentru a traduce limbajul uman sau natural în structuri ușor de înțeles de către computere, permițând astfel extragerea de date mari din postările din rețelele de socializare, e-mailuri și alte texte. Aceste aplicații au condus la opțiuni precum analiza sentimentelor pentru măsurarea opiniei populației generale sau roboții de chat, care pot gestiona întrebările de asistență pentru clienți pe baza solicitărilor utilizatorilor.

Vizualizarea îmbunătățită a datelor

Inteligența artificială a contribuit, de asemenea, în mod semnificativ la îmbunătățirea tehnicilor de vizualizare a datelor, făcând-o mai perspicace și mai interactivă. Ceea ce a făcut inteligența artificială pentru platformele de vizualizare a datelor este că datele mari colectate anterior pot fi acum analizate pentru a găsi modele și corelații și apoi prezentate în mod clar. De asemenea, ajută oamenii de știință din domeniul datelor să exprime rezultatele într-un mod ușor de înțeles chiar și de către directorii de întreprinderi și, în același timp, permite directorilor să ia decizii pe baza informațiilor complexe.

Inteligența artificială etică și atenuarea prejudecăților

Probabil cel mai important domeniu în care inteligența artificială schimbă gestionarea științei datelor este atenția tot mai mare acordată inteligenței artificiale etice și minimizării prejudecăților. Inteligența artificială nu este părtinitoare în mod inerent, iar algoritmii nu pot fi părtinitori decât în măsura datelor care le sunt furnizate; se acordă mai multă atenție creării de algoritmi care pot preveni și elimina părtinirea. Acest lucru este foarte important, în special atunci când vine vorba de utilizarea inteligenței artificiale în procesele decizionale care afectează în mod direct viața oamenilor, de exemplu: ocuparea forței de muncă, acordarea creditelor și poliția.

Concluzie

Merită să recunoaștem că consolidarea inteligenței artificiale ca instrument pentru știința datelor a fost de-a dreptul revoluționară. Nu numai că a facilitat considerabil prelucrarea și analiza datelor, dar au fost extinse și limitele a ceea ce este posibil să se afle cu ajutorul datelor.