Ako inovácie v oblasti umelej inteligencie menia dátovú vedu

S pokračujúcim vývojom technológií sa umelá inteligencia (AI) stala jedným z najviac určujúcich nástrojov v modernom svete, najmä v oblasti dátovej vedy. Integrácia umelej inteligencie a dátovej vedy nielenže zmenila spôsob analýzy údajov, ale zmenila aj možnosti nových analýz.

Nižšie uvádzame zoznam zmien, ktoré sa v odvetví vedy o údajoch uskutočnili vďaka implementácii pokrokov umelej inteligencie.

Automatizované strojové učenie

Automatizované strojové učenie (Automated machine learning, AutoML) možno opísať ako prenesenie funkčnosti aplikácie strojového učenia na údaje do rúk bežného spotrebiteľa vďaka schopnosti automatizovať tento proces. To znamená, že také funkcie, ako je pokročilý počítačový výpočet zostavený s rôznymi, výraznejšími algoritmami a prognózami, ktoré si predtým vyžadovali špecifické zručnosti, môže teraz využívať širšia populácia.

Automatizované nástroje strojového učenia môžu vykonávať transformáciu údajov, výber algoritmov, ladenie parametrov a niekedy aj vysvetľovanie výsledkov, čo skracuje čas potrebný na analýzu údajov a zvyšuje dostupnosť pre nováčikov v oblasti dátovej vedy.

Pokročilá prediktívna analýza

Strojové učenie naopak zdokonalilo prediktívnu analýzu tým, že zahŕňa techniky, ako sú hlboké učenie a neurónové siete. Tieto technológie sa dokážu časom prispôsobovať a zlepšovať – tým sa zvyšuje ich presnosť pri predpovediach. Napríklad v systéme zdravotnej starostlivosti dokáže využitie umelej inteligencie na analýzu veľkých objemov údajov predpovedať trendy výskytu chorôb alebo ochorení s vysokou presnosťou, čím podporuje preventívne opatrenia a iné intervencie, ktoré sú jedinečné pre každého pacienta.

Spracovanie prirodzeného jazyka

Umelá inteligencia spája informatiku so spracovaním prirodzeného jazyka (NLP) a s jej pomocou dátoví vedci zmenili spôsob interakcie s údajmi. Možno ich použiť na preklad ľudského alebo prirodzeného jazyka do štruktúr zrozumiteľných pre počítače, a preto umožňujú získavať veľké množstvo údajov z príspevkov na sociálnych sieťach, e-mailov a iných textov. Tieto aplikácie viedli k možnostiam, ako je analýza sentimentu na meranie všeobecného názoru obyvateľstva alebo chatboty, ktoré dokážu spravovať otázky zákazníckej podpory na základe požiadaviek používateľov.

Rozšírená vizualizácia údajov

Umelá inteligencia významne prispela aj k zlepšeniu techník vizualizácie údajov a k tomu, aby boli prehľadnejšie a interaktívnejšie. Umelá inteligencia priniesla platformám na vizualizáciu údajov to, že predtým zozbierané veľké objemy údajov možno teraz analyzovať z hľadiska vzorcov a korelácií a následne ich prehľadne prezentovať. Pomáha tiež dátovým vedcom vyjadriť výsledky spôsobom, ktorý je zrozumiteľný aj pre vedúcich pracovníkov podnikov, a zároveň umožňuje vedúcim pracovníkom rozhodovať sa na základe komplexných informácií.

Etická umelá inteligencia a zmierňovanie zaujatosti

Pravdepodobne najdôležitejšou oblasťou, v ktorej umelá inteligencia mení riadenie dátovej vedy, je rastúca pozornosť venovaná etickej umelej inteligencii a minimalizácii zaujatosti. Umelá inteligencia nie je vo svojej podstate zaujatá a algoritmy môžu byť len také zaujaté, aké sú údaje, ktoré im boli poskytnuté, existuje väčší dôraz na vytváranie algoritmov, ktoré môžu predchádzať zaujatosti a eliminovať ju. Je to veľmi dôležité, najmä pokiaľ ide o používanie umelej inteligencie v rozhodovacích procesoch, ktoré priamo ovplyvňujú životy ľudí, napríklad: v oblasti zamestnávania, poskytovania úverov a policajnej činnosti.

Záver

Treba priznať, že posilnenie umelej inteligencie ako nástroja dátovej vedy nebolo ničím iným ako revolučným. Nielenže výrazne uľahčila spracovanie a analýzu údajov, ale rozšírili sa aj hranice toho, čo je možné pomocou údajov zistiť.