Yapay zeka alanındaki yenilikler veri bilimini nasıl değiştiriyor

Teknoloji gelişim çizgisi boyunca büyümeye devam ederken, yapay zeka (AI) modern dünyada, özellikle veri bilimi alanında en belirleyici araçlardan biri olarak ortaya çıkmıştır. Yapay zeka ve veri biliminin entegrasyonu sadece verilerin analiz edilme şeklini dönüştürmekle kalmadı, aynı zamanda yeni analiz olanaklarını da değiştirdi.

Aşağıda, yapay zeka gelişmelerinin uygulanmasıyla veri bilimi endüstrisinde yapılan değişikliklerin listesi yer almaktadır.

Otomatik Makine Öğrenimi

Otomatik makine öğrenimi (AutoML), süreci otomatikleştirme kapasitesi nedeniyle verilere makine öğrenimi uygulama işlevselliğini normal tüketicinin ellerine getirmek olarak tanımlanabilir. Bu, daha önce özel beceriler gerektiren çeşitli, daha farklı algoritmalar ve tahminlerle oluşturulmuş gelişmiş bir bilgisayar hesaplaması gibi işlevlerin artık daha geniş bir kitle tarafından kullanılabileceği anlamına gelir.

Otomatik makine öğrenimi araçlarının veri dönüşümü, algoritma seçimi, parametre ayarlaması ve hatta bazen sonuç açıklaması yapabilmesi, veri analizi için gereken süreyi kısaltmakta ve veri bilimi alanına yeni başlayanlar için erişilebilirliği artırmaktadır.

Gelişmiş Tahmine Dayalı Analitik

Buna karşılık makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları gibi teknikleri dahil ederek tahmine dayalı analitiği geliştirmiştir. Bu teknolojiler zaman içinde adapte olabilmekte ve daha iyi hale gelebilmektedir – böylece tahminlerindeki doğruluk oranı artmaktadır. Örneğin, sağlık sisteminde, büyük verileri analiz etmek için yapay zeka kullanımı, hastalık vakalarının eğilimlerini veya hastalık oluşumunu yüksek düzeyde doğrulukla tahmin edebilir, böylece önleyici tedbirleri ve her hasta için benzersiz olan diğer müdahaleleri destekleyebilir.

Doğal Dil İşleme

Yapay zeka, doğal dil işleme (NLP) ile bilişimi bir araya getiriyor ve onun yardımıyla veri bilimcilerin verilerle etkileşim kurma biçimleri değişti. İnsan dilini ya da doğal dili bilgisayarlar tarafından anlaşılabilir yapılara çevirmek için kullanılabilirler, böylece sosyal medya gönderilerinden, e-postalardan ve diğer metinlerden büyük verilerin çıkarılmasını sağlarlar. Bu uygulamalar, genel nüfusun görüşünü ölçmek için duygu analizi veya kullanıcıların isteklerine göre müşteri destek sorularını yönetebilen sohbet robotları gibi seçeneklere yol açmıştır.

Gelişmiş Veri Görselleştirme

Yapay zeka, veri görselleştirme tekniklerinin geliştirilmesine ve daha anlayışlı ve etkileşimli hale getirilmesine de önemli ölçüde katkıda bulunmuştur. Yapay zekanın veri görselleştirme platformları için yaptığı şey, önceden toplanan büyük verilerin artık kalıplar ve korelasyonlar için analiz edilebilmesi ve ardından net bir şekilde sunulabilmesidir. Ayrıca, veri bilimcilerin sonuçları işletme yöneticileri tarafından bile anlaşılması kolay bir şekilde ifade etmelerine yardımcı olur ve aynı zamanda yöneticilerin karmaşık bilgilere dayanarak karar vermelerini sağlar.

Etik yapay zeka ve önyargıların azaltılması

Yapay zekânın veri bilimi yönetimini değiştirdiği belki de en önemli alan, etik yapay zekâya ve önyargıları en aza indirmeye verilen önemin artmasıdır. Yapay zeka doğası gereği önyargılı değildir ve algoritmalar ancak kendilerine verilen veriler kadar önyargılı olabilirler, önyargıları önleyebilecek ve ortadan kaldırabilecek algoritmalar oluşturmaya daha fazla odaklanılmaktadır. Bu, özellikle istihdam, kredi verme ve polislik gibi insanların hayatlarını doğrudan etkileyen karar alma süreçlerinde yapay zeka kullanımı söz konusu olduğunda çok önemlidir.

Sonuç

Yapay zekanın veri bilimi için bir araç olarak güçlendirilmesinin devrim niteliğinde olduğunu kabul etmek gerekir. Sadece veri işleme ve veri analizini önemli ölçüde kolaylaştırmakla kalmadı, aynı zamanda verilerle neyin bulunabileceğinin sınırları da esnetildi.