Hur innovation inom artificiell intelligens förändrar datavetenskapen

I takt med att tekniken fortsätter att utvecklas har artificiell intelligens (AI) kommit att bli ett av de mest avgörande verktygen i den moderna världen, särskilt inom datavetenskap. Integrationen av artificiell intelligens och datavetenskap har inte bara förändrat hur data analyseras utan också möjligheterna till nya analyser.

Nedan följer en lista över förändringar som har gjorts i datavetenskapsbranschen genom implementeringen av framsteg inom artificiell intelligens.

Automatiserad maskininlärning

Automatiserad maskininlärning (AutoML) kan beskrivas som att funktionaliteten att tillämpa maskininlärning på data kommer i händerna på den vanliga konsumenten på grund av dess kapacitet att automatisera processen. Detta innebär att funktioner som en avancerad datorberäkning byggd med olika, mer distinkta algoritmer och prognoser, som tidigare krävde specifika färdigheter, nu kan användas av en bredare befolkning.

Automatiserade maskininlärningsverktyg kan utföra datatransformation, algoritmval, parameterjustering och ibland även resultatförklaring, vilket förkortar den tid som krävs för dataanalys och ökar tillgängligheten för nykomlingar inom datavetenskap.

Avancerad prediktiv analys

Maskininlärning har omvänt förbättrat prediktiv analys genom att inkludera tekniker som djupinlärning och neurala nätverk. Dessa tekniker kan anpassa sig och bli bättre med tiden, vilket gör att deras förutsägelser blir allt mer exakta. Inom hälso- och sjukvården kan t.ex. användningen av artificiell intelligens för att analysera stora datamängder förutsäga trender för sjukdomsförekomst med hög noggrannhet och därmed stödja förebyggande åtgärder och andra insatser som är unika för varje patient.

Bearbetning av naturligt språk

Artificiell intelligens kombinerar informatik med naturlig språkbehandling (NLP) och med dess hjälp har datavetare förändrat sitt sätt att interagera med data. De kan användas för att översätta mänskligt eller naturligt språk till strukturer som är begripliga för datorer, vilket gör det möjligt att utvinna stora datamängder ur inlägg på sociala medier, e-postmeddelanden och andra texter. Dessa applikationer har lett till alternativ som sentimentanalys för att mäta den allmänna befolkningens åsikter, eller chatbots, som kan hantera kundsupportfrågor baserat på användarnas förfrågningar.

Förbättrad visualisering av data

Artificiell intelligens har också i hög grad bidragit till att förbättra datavisualiseringstekniken och göra den mer insiktsfull och interaktiv. Vad artificiell intelligens har gjort för datavisualiseringsplattformarna är att tidigare insamlad big data nu kan analyseras för mönster och korrelationer och sedan presenteras tydligt. Det hjälper också datavetare att uttrycka resultaten på ett sätt som är lätt att förstå även för företagsledare och gör det samtidigt möjligt för cheferna att fatta beslut baserat på den komplexa informationen.

Etisk artificiell intelligens och begränsning av fördomar

Det kanske viktigaste området där artificiell intelligens förändrar hanteringen av data science är den ökande uppmärksamheten på etisk artificiell intelligens och minimering av partiskhet. Artificiell intelligens är inte partisk i sig och algoritmerna kan bara vara så partiska som de data de får, men det finns ett större fokus på att skapa algoritmer som kan förhindra och eliminera partiskhet. Detta är mycket viktigt, särskilt när det gäller att använda artificiell intelligens i beslutsprocesser som direkt påverkar människors liv, t.ex. vid anställning, kreditgivning och polisarbete.

Slutsatser

Det är värt att erkänna att förstärkningen av artificiell intelligens som ett verktyg för datavetenskap har varit inget mindre än revolutionerande. Det har inte bara gjort databehandling och dataanalys betydligt enklare, utan gränserna för vad som är möjligt att ta reda på med hjälp av data har också tänjts.