Для управления информацией наука о данных и искусственный интеллект очень важны в этот современный век бизнеса. Для выполнения своих ролей специалисты по данным используют искусственный интеллект, а также машинное обучение. В этой статье мы рассмотрим, какую роль искусственный интеллект и машинное обучение играют в науке о данных?
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) — это моделирование процессов человеческого интеллекта с помощью таких машин, как компьютерные системы. Эти процессы включают обучение, рассуждение и самокоррекцию. Здесь обучение означает получение информации и правил использования информации, рассуждение означает использование правил для достижения приблизительных или определенных выводов. Приложения искусственного интеллекта в основном включают экспертные системы, распознавание речи и машинное зрение.
Что такое наука о данных?
Наука о данных в основном занимается извлечением, подготовкой, анализом, визуализацией и обслуживанием информации. Наука о данных использует научные методы для извлечения информации из данных.
В настоящее время искусственный интеллект сложен и эффективен, но далеко не человеческий интеллект. Люди используют данные, накопленные в прошлом, а также используют данные, которые присутствуют вокруг них, чтобы выяснить все и вся. Однако ИИ не может накапливать прошлые данные. У искусственного интеллекта просто есть огромные массивы данных, чтобы прояснить свои цели. Это означает, что ИИ требуется огромный пул данных, чтобы делать что-то такое простое, как редактирование писем.
Как было сказано ранее, наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используются научные методы и различные процессы для извлечения информации из данных. Это означает, что наука о данных помогает ИИ находить решения проблем, связывая аналогичные данные для будущего использования. По сути, наука о данных позволяет ИИ быстрее и эффективнее находить подходящую и значимую информацию из этих огромных пулов.
Машинное обучение — это процесс обучения на основе данных с течением времени и, вероятно, связь между наукой о данных и искусственным интеллектом. Однако это не единственное, что их связывает. Но машинное обучение — это основная ветвь искусственного интеллекта, которая лучше всего работает с наукой о данных. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта.
Чем занимается специалист по данным?
Поскольку искусственный интеллект используется во многих организациях, многие люди заинтересованы в том, чтобы стать специалистом по данным.
Исследователи данных работают в самых разных областях. Специалисты по обработке и анализу данных очень важны для поиска решений проблем и требуют специальных знаний. Разнообразие областей включает сбор данных, подготовку, добычу и моделирование, а также обслуживание моделей. Специалисты по данным берут необработанные данные, с помощью алгоритмов машинного обучения, которые отвечают на вопросы компаний, ищущих решения своих запросов, они превращают их в золотую жилу информации.
Каждое поле может быть определено следующим образом:
Сбор данных. Специалисты по обработке и анализу данных собирают данные из всех необработанных источников, таких как базы данных и плоские файлы. Они интегрируют и преобразуют его в однородный формат, собирают в хранилище данных. Это система, с помощью которой данные можно легко использовать для извлечения информации. Это также известно как ETL
Подготовка данных. Это самый важный этап, на котором они потратили максимальное количество времени на фильтрацию данных, потому что они должны быть масштабируемыми, продуктивными и содержательными. Подготовка данных состоит из пяти подэтапов.
- Очистка данных. Для повышения производительности бизнеса очистка данных очень важна, поскольку неверные данные могут привести к созданию неверных моделей. На этом этапе обрабатываются отсутствующие значения, нулевые или недействительные значения, которые могут привести к сбою моделей. В конечном счете, очистка данных улучшает бизнес-решения и производительность.
- Преобразование данных. Исследователи данных берут необработанные данные и превращают их в желаемые результаты путем их нормализации.
- Обработка выбросов. Используя исследовательский анализ, специалист по данным быстро использует графики и графики, чтобы определить, что делать с выбросами, и тщательно проверяет, почему они появляются здесь. Выбросы часто используются для обнаружения мошенничества.
- Интеграция данных. Специалист по обработке данных обеспечивает точность и надежность данных.
- Сокращение объема данных. При этом несколько источников данных объединяются в один, снижаются затраты, увеличиваются возможности хранения, устраняются дублирующиеся и избыточные данные.
Интеллектуальный анализ данных. Чтобы принимать более эффективные бизнес-решения, специалисты по обработке и анализу данных раскрывают закономерности и взаимосвязи данных. Интеллектуальный анализ данных полезен для прогнозирования будущих тенденций, распознавание образов клиентов помогает в принятии решений, обнаруживает мошенничество и выбирает правильные алгоритмы. Tableau отлично подходит для интеллектуального анализа данных.
Построение модели. Модель строится путем выбора алгоритма машинного обучения, соответствующего данным, постановке задачи и доступным ресурсам. Существует два типа алгоритмов машинного обучения, такие как алгоритмы с учителем и алгоритмы без учителя.
- Контролируемый: алгоритмы контролируемого обучения используются, когда данные помечены.
- Неконтролируемое: алгоритмы обучения без учителя используются, когда данные не помечены.
Поддержка модели: специалисты по данным должны поддерживать точность модели после сбора данных и выполнения анализа и построения модели.
