Как инновации в области искусственного интеллекта меняют науку о данных

По мере того как технологии продолжают развиваться, искусственный интеллект (ИИ) стал одним из самых определяющих инструментов в современном мире, особенно в области науки о данных. Интеграция искусственного интеллекта и науки о данных не только изменила способы анализа данных, но и возможности нового анализа.

Ниже приведен список изменений, которые произошли в индустрии науки о данных благодаря внедрению достижений искусственного интеллекта.

Автоматизированное машинное обучение

Автоматизированное машинное обучение (AutoML) можно охарактеризовать как перенос функциональности применения машинного обучения к данным в руки обычного потребителя благодаря способности автоматизировать этот процесс. Это означает, что такие функции, как сложные компьютерные расчеты, построенные на основе различных, более четких алгоритмов и прогнозов, которые раньше требовали специальных навыков, теперь могут быть использованы более широким кругом людей.

Автоматизированные инструменты машинного обучения могут выполнять преобразование данных, выбор алгоритмов, настройку параметров, а иногда и объяснение результатов, что сокращает время, необходимое для анализа данных, и повышает доступность для новичков в области науки о данных.

Продвинутая предиктивная аналитика

Машинное обучение, наоборот, улучшило предиктивную аналитику, включив в нее такие техники, как глубокое обучение и нейронные сети. Эти технологии способны адаптироваться и становиться лучше с течением времени, что повышает точность прогнозов. Например, в системе здравоохранения использование искусственного интеллекта для анализа больших данных позволяет с высокой степенью точности предсказывать тенденции заболеваемости или возникновения болезней, поддерживая тем самым профилактические меры и другие вмешательства, уникальные для каждого пациента.

Обработка естественного языка

Искусственный интеллект объединил информатику с обработкой естественного языка (NLP), и с его помощью специалисты по обработке данных изменили способ взаимодействия с данными. С их помощью можно переводить человеческий или естественный язык в понятные компьютеру структуры, что позволяет добывать большие данные из сообщений в социальных сетях, электронных писем и других текстов. Благодаря этим приложениям появились такие возможности, как анализ настроений для определения мнения населения в целом или чат-боты, которые могут решать вопросы службы поддержки на основе запросов пользователей.

Улучшенная визуализация данных

Искусственный интеллект также внес значительный вклад в совершенствование методов визуализации данных, сделав их более проницательными и интерактивными. Искусственный интеллект повлиял на платформы визуализации данных: ранее собранные большие данные теперь можно анализировать на предмет закономерностей и корреляций, а затем наглядно представлять. Он также помогает ученым, изучающим данные, выражать результаты таким образом, чтобы их было легко понять даже руководителям компаний, и в то же время позволяет руководителям принимать решения на основе сложной информации.

Этический искусственный интеллект и снижение предвзятости

Возможно, самая важная область, в которой искусственный интеллект меняет управление наукой о данных, — это растущее внимание к этике искусственного интеллекта и минимизации предвзятости. Искусственный интеллект по своей природе не предвзят, и алгоритмы могут быть предвзятыми только в той степени, в какой им предоставляются данные, поэтому все больше внимания уделяется созданию алгоритмов, которые могут предотвращать и устранять предвзятость. Это очень важно, особенно когда речь идет об использовании искусственного интеллекта в процессах принятия решений, которые непосредственно влияют на жизнь людей, например: при трудоустройстве, выдаче кредитов и охране порядка.

Заключение

Стоит признать, что укрепление искусственного интеллекта в качестве инструмента для науки о данных было не чем иным, как революционным. Он не только значительно упростил обработку и анализ данных, но и расширил границы того, что можно узнать с помощью данных.