Не всегда легко проследить текущие тенденции в Data Analytics: восемь многообещающих тенденций в Data Analytics кратко описаны ниже.
1. Автоматизированное машинное обучение (AutoML)
AutoML пользуется постоянно растущей популярностью. Не в последнюю очередь благодаря многочисленным успехам в практическом анализе. В мире, где все больше и больше устройств производят данные и связаны друг с другом в сети, объем «производимых» данных непропорционально растет. Следовательно, AutoML крайне необходим, чтобы вовремя получать знания из этих быстро растущих данных. Мы предполагаем, что в ближайшие годы AutoML станет еще более критичным и что методы анализа будут давать еще более точные и быстрые результаты. Сфера деятельности специалиста по данным не исчезнет, но его внимание будет сосредоточено на более конкретных или сложных методах анализа. Вкратце: AutoML экономит время и деньги (вам не нужна большая команда специалистов по науке о данных и машинному обучению). Это также самый простой и дешевый способ войти в мир искусственного интеллекта или машинного обучения.
2. Объясняемый ИИ (XAI)
Объясняемый искусственный интеллект (XAI) - это попытка сделать получение результатов нелинейно запрограммированных систем прозрачным, чтобы избежать так называемых процессов черного ящика. Основная задача XAI - сделать нелинейные программные системы прозрачными. Он предлагает практические методы для объяснения моделей искусственного интеллекта, которые, например, соответствуют регулированию законов о защите данных Европейского Союза.
3. Блокчейн-аналитика
Анализ цепочки блоков - это процесс проверки, идентификации, кластеризации, моделирования и визуального представления данных в криптографическом распределенном реестре, известном как цепочка блоков. Цель анализа блокчейна - найти полезную информацию о различных участниках транзакций с криптовалютой. Частные компании часто проводят анализ публичных блокчейнов, таких как биткойн и Ethereum.
4. Расширенное управление данными (ADM)
Расширенное управление данными (ADM) предполагает использование механизмов машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) для автоматизации некоторых ручных задач, связанных с управлением данными. Это означает, что проверка качества данных, управление метаданными и основными данными, а также интеграция данных «самонастраиваются» и «самонастраиваются».
5. Аналитика данных графиков
Графические алгоритмы или графовая аналитика - это аналитические инструменты, используемые для определения силы и направления взаимосвязей между объектами на графике. Основное внимание в графической аналитике уделяется парным отношениям между двумя объектами и структурными характеристиками диаграммы в целом.
6. Дизайн Data Fabric
Проще говоря, фабрика данных - это единая среда, состоящая из унифицированной архитектуры и служб или технологий, работающих на этой архитектуре, которая помогает организациям управлять своими данными. Конечная цель фабрики данных - максимизировать ценность ваших данных и ускорить цифровую трансформацию.
7. Непрерывный интеллект (CI)
Непрерывный интеллект (CI) на основе всех ваших данных - это не еще одна фраза для описания реального времени, скорости или пропускной способности. Речь идет о беспроблемном времени цикла, позволяющем извлекать непрерывную пользу для бизнеса из всех данных. Это современный машинный подход к аналитике, который позволяет быстро получить доступ ко всем вашим данным и ускорить необходимый анализ. Независимо от того, насколько это далеко, независимо от того, сколько существует источников данных или насколько велики объемы. Речь идет о том, чтобы не делать это один раз, а позволить машине автоматизировать это, чтобы это было непрерывно и без трения.
8. Расширенная аналитика
Расширенная аналитика использует искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для улучшения интуиции человека на всех этапах жизненного цикла аналитики - от способа создания и подготовки данных до способа предоставления и обмена информацией. Сочетание науки о данных и расширенной аналитики с искусственным интеллектом делает аналитику доступной для большего числа людей, которые могут извлекать пользу из данных, позволяя им задавать вопросы и автоматически генерировать идеи в простой разговорной манере.
Это тоже может быть интересно (моя новая книга по Mindful AI):
(Amazon): КНИГА МЫСЛИ ИИ: вдохновляющие мысли и цитаты об искусственном интеллекте
