Як інновації в галузі штучного інтелекту змінюють науку про дані
Оскільки технології продовжують розвиватися, штучний інтелект (ШІ) став одним з найбільш визначальних інструментів у сучасному світі, особливо в галузі науки про дані. Інтеграція штучного інтелекту та науки про дані не тільки трансформувала спосіб аналізу даних, але й змінила можливості нового аналізу.
Нижче наведено перелік змін, які відбулися в галузі науки про дані завдяки впровадженню досягнень штучного інтелекту.
Автоматизоване машинне навчання
Автоматизоване машинне навчання (AutoML) можна описати як передачу функціональності застосування машинного навчання до даних в руки звичайного споживача завдяки його здатності автоматизувати процес. Це означає, що такі функції, як просунуті комп’ютерні розрахунки, побудовані на різних, більш чітких алгоритмах і прогнозах, які раніше вимагали специфічних навичок, тепер можуть бути використані більш широкими верствами населення.
Автоматизовані інструменти машинного навчання можуть виконувати перетворення даних, вибір алгоритму, налаштування параметрів, а іноді навіть пояснення результатів, що скорочує час, необхідний для аналізу даних, і підвищує доступність для новачків у галузі науки про дані.
Прогресивна предиктивна аналітика
Машинне навчання, навпаки, покращило предиктивну аналітику, включивши такі методи, як глибоке навчання та нейронні мережі. Ці технології здатні адаптуватися та вдосконалюватися з часом – таким чином підвищується точність їхніх прогнозів. Наприклад, у системі охорони здоров’я використання штучного інтелекту для аналізу великих даних дозволяє з високим рівнем точності прогнозувати тенденції захворюваності або виникнення хвороб, підтримуючи таким чином профілактичні заходи та інші втручання, які є унікальними для кожного пацієнта.
Обробка природної мови
Штучний інтелект об’єднує інформатику з обробкою природної мови (NLP), і з його допомогою аналітики даних змінили спосіб взаємодії з даними. Вони можуть бути використані для перекладу людської або природної мови в структури, зрозумілі комп’ютерам, що дозволяє видобувати великі дані з постів у соціальних мережах, електронних листів та інших текстів. Ці програми призвели до появи таких опцій, як аналіз настроїв для вимірювання думки населення в цілому або чат-боти, які можуть відповідати на запитання клієнтів на основі запитів користувачів.
Покращена візуалізація даних
Штучний інтелект також зробив значний внесок у вдосконалення методів візуалізації даних, зробивши їх більш глибокими та інтерактивними. Штучний інтелект зробив для платформ візуалізації даних те, що раніше зібрані великі дані тепер можна аналізувати на предмет закономірностей і кореляцій, а потім чітко представляти. Це також допомагає аналітикам даних висловлювати результати у спосіб, який легко зрозуміти навіть керівникам підприємств, і водночас дозволяє їм приймати рішення на основі складної інформації.
Етичний штучний інтелект і зменшення упередженості
Можливо, найважливішою сферою, де штучний інтелект змінює управління наукою про дані, є зростаюча увага до етики штучного інтелекту та мінімізації упередженості. Штучний інтелект не є упередженим за своєю природою, і алгоритми можуть бути настільки упередженими, наскільки упередженими є дані, які їм надаються, тому все більше уваги приділяється створенню алгоритмів, які можуть запобігати та усувати упередження. Це дуже важливо, особливо коли йдеться про використання штучного інтелекту в процесах прийняття рішень, які безпосередньо впливають на життя людей, наприклад, при працевлаштуванні, наданні кредитів та охороні правопорядку.
Висновок
Варто визнати, що посилення штучного інтелекту як інструменту для науки про дані було не що інше, як революційним. Це не лише значно полегшило обробку та аналіз даних, але й розширило межі того, що можна дізнатися за допомогою даних.
