Jak inovace v oblasti umělé inteligence mění datovou vědu

S tím, jak se technologie neustále zdokonalují po vývojové linii, se umělá inteligence (AI) stala jedním z nejvíce určujících nástrojů v moderním světě, zejména v oblasti datové vědy (data science). Integrace umělé inteligence a datové vědy nejen změnila způsob analýzy dat, ale také možnosti nových analýz.

Níže je uveden seznam změn, které v odvětví datové vědy přinesla implementace pokroků umělé inteligence.

Automatizované strojové učení

Automatizované strojové učení (AutoML) lze popsat jako přenesení funkcí použití strojového učení na data do rukou běžného spotřebitele díky schopnosti automatizovat tento proces. To znamená, že takové funkce, jako je pokročilý počítačový výpočet sestavený s různými výraznějšími algoritmy a prognózami, které dříve vyžadovaly specifické dovednosti, může nyní využívat širší populace.

Nástroje automatizovaného strojového učení mohou provádět transformaci dat, výběr algoritmů, ladění parametrů a někdy i vysvětlování výsledků, což zkracuje dobu potřebnou k analýze dat a zvyšuje dostupnost pro nováčky v oblasti datové vědy.

Pokročilá prediktivní analýza

Strojové učení naopak zdokonalilo prediktivní analytiku tím, že zahrnuje techniky, jako je hluboké učení a neuronové sítě. Tyto technologie se dokáží v průběhu času přizpůsobovat a zlepšovat – tím se zvyšuje jejich přesnost při předpovědích. Například v systému zdravotní péče dokáže využití umělé inteligence k analýze velkých dat s vysokou přesností předpovídat trendy výskytu nemocí nebo onemocnění, čímž podporuje preventivní opatření a další zásahy, které jsou pro každého pacienta jedinečné.

Zpracování přirozeného jazyka

Umělá inteligence spojuje informatiku se zpracováním přirozeného jazyka (NLP) a s její pomocí datoví vědci posunuli způsob interakce s daty. Lze je použít k překladu lidského nebo přirozeného jazyka do struktur srozumitelných počítačům, a proto umožňují vytěžit velké množství dat z příspěvků na sociálních sítích, e-mailů a dalších textů. Tyto aplikace vedly k možnostem, jako je analýza sentimentu pro měření názorů široké populace nebo chatboti, kteří mohou spravovat dotazy zákaznické podpory na základě požadavků uživatelů.

Vylepšená vizualizace dat

Umělá inteligence také významně přispěla ke zdokonalení technik vizualizace dat a k tomu, že se staly přehlednějšími a interaktivnějšími. Umělá inteligence přinesla platformám pro vizualizaci dat to, že dříve shromážděná rozsáhlá data lze nyní analyzovat na základě vzorců a korelací a následně je přehledně prezentovat. Pomáhá také datovým vědcům vyjádřit výsledky způsobem, který je snadno pochopitelný i pro vedoucí pracovníky podniků, a zároveň umožňuje vedoucím pracovníkům rozhodovat se na základě komplexních informací.

Etická umělá inteligence a zmírňování zkreslení

Pravděpodobně nejdůležitější oblastí, kde umělá inteligence mění řízení datové vědy, je rostoucí pozornost věnovaná etické umělé inteligenci a minimalizaci zkreslení. Umělá inteligence není ze své podstaty neobjektivní a algoritmy mohou být tak neobjektivní, jaká data jim byla poskytnuta, existuje větší důraz na vytváření algoritmů, které mohou zabránit a eliminovat zkreslení. To je velmi důležité, zejména pokud jde o využívání umělé inteligence v rozhodovacích procesech, které přímo ovlivňují životy lidí, například: v oblasti zaměstnávání, poskytování úvěrů a činnosti policie.

Závěrem

Je třeba přiznat, že posílení umělé inteligence jako nástroje datové vědy nebylo ničím jiným než revolučním. Nejenže výrazně usnadnila zpracování a analýzu dat, ale také rozšířila hranice toho, co je možné pomocí dat zjistit.