Kako inovacije na področju umetne inteligence spreminjajo podatkovno znanost
Ker tehnologija še naprej raste po razvojni liniji, se je umetna inteligenca (UI) uveljavila kot eno od najbolj odločilnih orodij v sodobnem svetu, zlasti na področju podatkovne znanosti. Integracija umetne inteligence in podatkovne znanosti ni spremenila le načina analiziranja podatkov, temveč tudi možnosti novih analiz.
V nadaljevanju je seznam sprememb, ki so se na področju podatkovne znanosti zgodile z uvedbo napredka umetne inteligence.
Avtomatizirano strojno učenje
Avtomatizirano strojno učenje (AutoML) lahko opišemo kot prenos funkcionalnosti uporabe strojnega učenja za podatke v roke običajnega uporabnika zaradi njegove zmožnosti avtomatizacije postopka. To pomeni, da lahko funkcije, kot je napreden računalniški izračun, zgrajen z različnimi, izrazitejšimi algoritmi in napovedmi, ki so prej zahtevale specifična znanja, zdaj uporablja širši krog ljudi.
Avtomatizirana orodja za strojno učenje lahko izvajajo preoblikovanje podatkov, izbiro algoritmov, nastavitev parametrov in včasih celo razlago rezultatov, kar skrajša čas, potreben za analizo podatkov, in poveča dostopnost za novince na področju podatkovne znanosti.
Napredna napovedna analitika
Strojno učenje je nasprotno izboljšalo napovedno analitiko z vključitvijo tehnik, kot so globoko učenje in nevronske mreže. Te tehnologije se lahko sčasoma prilagajajo in izboljšujejo – s tem se povečuje njihova natančnost pri napovedovanju. Na primer, v zdravstvenem sistemu lahko uporaba umetne inteligence za analizo velikih količin podatkov z visoko stopnjo natančnosti napoveduje trende pojavljanja bolezni ali bolezni, s čimer podpira preventivne ukrepe in druge posege, ki so edinstveni za vsakega pacienta.
Obdelava naravnega jezika
Umetna inteligenca združuje informatiko z obdelavo naravnega jezika (NLP) in z njeno pomočjo so podatkovni znanstveniki spremenili način interakcije s podatki. Uporabljajo se lahko za prevajanje človeškega ali naravnega jezika v strukture, razumljive računalnikom, kar omogoča pridobivanje velikih količin podatkov iz objav v družabnih medijih, elektronskih sporočil in drugih besedil. Te aplikacije so pripeljale do možnosti, kot so analiza čustev za merjenje mnenja splošne populacije ali klepetalni roboti, ki lahko na podlagi zahtev uporabnikov upravljajo vprašanja za podporo strankam.
Izboljšana vizualizacija podatkov
Umetna inteligenca je pomembno prispevala tudi k izboljšanju tehnik vizualizacije podatkov ter k temu, da je ta postala bolj pronicljiva in interaktivna. Umetna inteligenca je za platforme za vizualizacijo podatkov naredila to, da je mogoče prej zbrane velike podatke zdaj analizirati za vzorce in korelacije ter jih nato jasno predstaviti. Podatkovnim znanstvenikom pomaga tudi pri izražanju rezultatov na način, ki je razumljiv tudi poslovnim vodjem, hkrati pa jim omogoča, da se odločajo na podlagi kompleksnih informacij.
Etična umetna inteligenca in zmanjševanje pristranskosti
Verjetno najpomembnejše področje, na katerem umetna inteligenca spreminja upravljanje podatkovne znanosti, je vse večja pozornost, namenjena etični umetni inteligenci in zmanjševanju pristranskosti. Umetna inteligenca po naravi ni pristranska in algoritmi so lahko pristranski le toliko, kolikor so pristranski podatki, ki so jim posredovani, zato je več pozornosti namenjene oblikovanju algoritmov, ki lahko preprečijo in odpravijo pristranskost. To je zelo pomembno, zlasti ko gre za uporabo umetne inteligence v procesih odločanja, ki neposredno vplivajo na življenje ljudi, na primer: pri zaposlovanju, odobravanju kreditov in policijski dejavnosti.
Zaključek
Treba je priznati, da je bila krepitev umetne inteligence kot orodja za podatkovno znanost vse prej kot revolucionarna. Ne le, da je bistveno olajšala obdelavo in analizo podatkov, temveč so se razširile tudi meje tega, kar je mogoče ugotoviti s podatki.
