Wie Innovationen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz die Datenwissenschaft verändern

Im Zuge der fortschreitenden technologischen Entwicklung hat sich die künstliche Intelligenz (KI) als eines der wichtigsten Werkzeuge in der modernen Welt erwiesen, insbesondere im Bereich der Datenwissenschaft. Die Integration von künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft hat nicht nur die Art und Weise, wie Daten analysiert werden, sondern auch die Möglichkeiten neuer Analysen verändert.

Im Folgenden finden Sie eine Liste der Veränderungen, die sich durch die Einführung von künstlicher Intelligenz in der Datenwissenschaft ergeben haben.

Automatisiertes maschinelles Lernen

Automatisiertes maschinelles Lernen (Automated Machine Learning, AutoML) bedeutet, dass die Funktionalität der Anwendung von maschinellem Lernen auf Daten aufgrund der Fähigkeit, den Prozess zu automatisieren, in die Hände des normalen Verbrauchers gelangt. Dies bedeutet, dass Funktionen wie eine fortgeschrittene Computerberechnung mit verschiedenen, ausgeprägteren Algorithmen und Prognosen, die früher spezifische Fähigkeiten erforderten, nun von einer breiteren Bevölkerung genutzt werden können.

Automatisierte Tools für maschinelles Lernen können die Datenumwandlung, die Auswahl von Algorithmen, die Parameterabstimmung und manchmal sogar die Erläuterung der Ergebnisse übernehmen, was die für die Datenanalyse benötigte Zeit verkürzt und die Zugänglichkeit für Neulinge auf dem Gebiet der Datenwissenschaft erhöht.

Erweiterte prädiktive Analysen

Umgekehrt hat das maschinelle Lernen die prädiktive Analytik durch Techniken wie Deep Learning und neuronale Netze verbessert. Diese Technologien sind in der Lage, sich anzupassen und im Laufe der Zeit besser zu werden – daher ihre höhere Genauigkeit bei den Vorhersagen. Im Gesundheitswesen beispielsweise kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Analyse von Big Data Trends beim Auftreten von Krankheiten mit hoher Genauigkeit vorhersagen und so Präventivmaßnahmen und andere Interventionen unterstützen, die für jeden Patienten individuell sind.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Künstliche Intelligenz verbindet die Informatik mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), und mit ihrer Hilfe haben Datenwissenschaftler die Art und Weise, wie sie mit Daten umgehen, verändert. Sie können eingesetzt werden, um menschliche oder natürliche Sprache in für Computer verständliche Strukturen zu übersetzen, so dass große Datenmengen aus Beiträgen in sozialen Medien, E-Mails und anderen Texten ausgewertet werden können. Diese Anwendungen haben zu Optionen wie der Stimmungsanalyse geführt, mit der die Meinung der Bevölkerung gemessen werden kann, oder zu Chatbots, die Fragen des Kundensupports auf der Grundlage von Nutzeranfragen bearbeiten können.

Verbesserte Datenvisualisierung

Künstliche Intelligenz hat auch wesentlich dazu beigetragen, die Techniken der Datenvisualisierung zu verbessern und sie aufschlussreicher und interaktiver zu machen. Künstliche Intelligenz hat sich auf die Datenvisualisierungsplattformen dahingehend ausgewirkt, dass zuvor gesammelte Big Data nun auf Muster und Korrelationen hin analysiert und anschließend übersichtlich dargestellt werden können. Außerdem hilft sie Datenwissenschaftlern, die Ergebnisse so auszudrücken, dass sie auch für Führungskräfte leicht verständlich sind, und ermöglicht ihnen gleichzeitig, Entscheidungen auf der Grundlage der komplexen Informationen zu treffen.

Ethische künstliche Intelligenz und Entschärfung von Vorurteilen

Der vielleicht wichtigste Bereich, in dem die künstliche Intelligenz das Management der Datenwissenschaft verändert, ist die wachsende Aufmerksamkeit, die der ethischen künstlichen Intelligenz und der Minimierung von Verzerrungen gewidmet wird. Künstliche Intelligenz ist nicht von Natur aus voreingenommen, und die Algorithmen können nur so voreingenommen sein wie die Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden, daher liegt der Schwerpunkt verstärkt auf der Entwicklung von Algorithmen, die Voreingenommenheit verhindern und beseitigen können. Dies ist besonders wichtig, wenn künstliche Intelligenz in Entscheidungsprozessen eingesetzt wird, die sich direkt auf das Leben der Menschen auswirken, z. B. bei der Beschäftigung, der Kreditvergabe und der Polizeiarbeit.

Schlussfolgerung

Man muss zugeben, dass die Verstärkung der künstlichen Intelligenz als Werkzeug für die Datenwissenschaft geradezu revolutionär ist. Sie hat nicht nur die Datenverarbeitung und -analyse erheblich erleichtert, sondern auch die Grenzen dessen, was man mit Daten herausfinden kann, erweitert.