AI 혁신이 데이터 과학을 영구적으로 변화시킨 방법

Ai 기술의 발달

기술이 발전을 따라 계속 성장함에 따라 인공 지능(AI)은 현대 세계, 특히 데이터 과학 분야에서 가장 정의적인 도구 중 하나로 등장했습니다. AI와 데이터 과학의 통합은 데이터 분석 방식을 변화시켰을 뿐만 아니라 새로운 분석의 가능성도 변화시켰습니다.

다음은 인공지능 발전으로 인해 데이터 과학 산업에 일어난 변화 목록입니다.

 

AutoML은 프로세스를 자동화할 수 있는 능력 덕분에 데이터에 기계 학습을 적용하는 기능을 일반 소비자의 손에 제공하는 것으로 설명할 수 있습니다. 이는 이전에는 특정 기술이 필요했던 다양하고 보다 명확한 알고리즘과 예측으로 구축된 고급 컴퓨터 계산과 같은 기능을 이제 더 많은 사람들이 사용할 수 있음을 의미합니다.

AutoML 도구는 데이터 변환, 알고리즘 선택, 매개변수 조정은 물론 때로는 결과 설명까지 수행할 수 있으므로 데이터 분석에 필요한 시간이 단축되고 데이터 과학 분야의 신규 사용자에 대한 접근성이 높아집니다.

 

고급 예측 분석

반대로 기계 학습은 딥 러닝 및 신경망과 같은 기술을 포함하여 예측 분석을 향상시켰습니다. 이러한 기술은 시간이 지남에 따라 적응하고 개선될 수 있습니다. 따라서 예측의 정확성이 높아집니다. 예를 들어, 의료 시스템에서 AI를 사용하여 빅 데이터를 분석하면 질병 발생 또는 질병 발생 추세를 높은 정확도로 예측하여 각 환자에게 고유한 예방 조치 및 기타 개입을 지원할 수 있습니다.

 

자연어 처리(NLP)

AI 팀의 정보학은 NLP와 그 도움을 받아 데이터 과학자들이 데이터와 상호 작용하는 방식을 바꾸었습니다. 이는 인간 또는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조로 번역하는 데 사용될 수 있으므로 소셜 미디어 게시물, 이메일 및 기타 텍스트에서 빅데이터를 채굴할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션을 통해 일반 대중의 의견을 측정하기 위한 감정 분석이나 사용자 요청에 따라 고객 지원 질문을 관리할 수 있는 챗봇과 같은 옵션이 탄생했습니다.

 

향상된 데이터 시각화

AI는 또한 데이터 시각화 기술을 개선하고 이를 더욱 통찰력 있고 대화형으로 만드는 데 크게 기여했습니다. AI가 데이터 시각화 플랫폼을 위해 한 일은 이전에 수집된 빅데이터를 이제 패턴과 상관관계를 분석하여 명확하게 제시할 수 있다는 것입니다. 또한 데이터 사이언티스트가 결과를 비즈니스 임원도 쉽게 이해할 수 있도록 표현하는 동시에 경영진이 복잡한 사항을 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

 

윤리적 AI 및 편견 완화

AI가 데이터 과학의 관리를 변화시키는 가장 중요한 영역은 아마도 윤리적인 AI에 대한 관심이 높아지고 편견을 최소화하는 것일 것입니다. AI는 본질적으로 편향되지 않으며 알고리즘은 제공된 데이터만큼만 편향될 수 있습니다. 따라서 편향을 예방하고 제거할 수 있는 알고리즘을 만드는 데 더 중점을 둡니다. 이는 특히 고용, 신용 부여, 치안 등 사람들의 삶에 직접적으로 영향을 미치는 의사 결정 프로세스에 AI를 사용할 때 매우 중요합니다.

 

결론

데이터 과학을 위한 도구로서 AI의 강화가 혁명적이었다는 점은 인정할 가치가 있습니다. 데이터 처리와 데이터 분석이 훨씬 쉬워졌을 뿐만 아니라, 데이터로 알아낼 수 있는 것의 경계가 넓어졌습니다.