データ分析が、データ品質を最適化し、洞察を発見し、スマートな意思決定を可能にすることで、AIとMLの成功をどのように推進するかを解説します。
データ分析とは、有用な情報を発見し、結論に導き、意思決定を支援するために、データを検査し、クレンジングし、変換し、モデル化する体系的なプロセスである。 結論に情報を提供し、意思決定を支援する。人工知能（AI）や 人工知能（AI）と 機械学習（ML）の領域では、データ分析が重要な基盤となる。 生情報を高性能モデルに変換するための重要な基盤です。学習データを厳密に検証することで 開発者は学習データを厳密に検証することで 隠れたパターンを発見し、データセットのバイアスを特定し トレーニングに最も効果的な特徴を特定することができます。
生データから実用的な洞察に至るまでには、通常、いくつかの重要な段階がある。それは以下から始まる。 データの前処理。 のようなライブラリを使用して、欠損値や不整合を処理する。 Pandasのようなライブラリを使用することが多い。続いて フィーチャーエンジニアリング モデルのための意味のある入力に変換する。
この文脈でのアナリティクスは、次のような機関によって概説されているように、4つのタイプに分類されることが多い。 ハーバード・ビジネス・スクール
について コンピュータビジョン 具体的には、アナリティクス
は、エンジニアがクラスの分布やオブジェクトのプロパティを理解するのに役立ちます。アナリティクスは ultralytics ライブラリ
を使えば、データセットの統計情報を素早く調べることができる。
from ultralytics.data.explorer import Explorer
# Initialize Explorer with a standard dataset like COCO8
exp = Explorer(data="coco8.yaml")
# Generate and print statistics to understand class distribution
stats = exp.stats()
print(stats["class_distribution"])
データ分析は、インテリジェント・システムの開発に情報を提供することで、多くの産業でイノベーションを推進している：
医療画像解析:ヘルスケアでは、脳腫瘍データセットのような複雑な画像データセットの処理に解析が不可欠です。 脳腫瘍データセット研究者は 画像の特徴と患者の転帰を関連付け、診断ツールを強化するために使用します。米国 米国国立衛生研究所（NIH）は、データサイエンスの役割を強調しています。 の役割を強調している。これらのデータセットを分析することで YOLO11モデルは、以下のようなタスクを実行するように訓練することができる。 腫瘍検出 を高感度で実行できるようになる。
小売業におけるAI:小売業はアナリティクスを活用し 分析によってサプライチェーンを最適化し、顧客体験をパーソナライズします。ビデオフィードに ビデオフィードにオブジェクト検出を適用することで 在庫レベルをリアルタイムでtrack できます。次のようなプラットフォームがあります。 Google Cloud for Retail のようなプラットフォームは、これらのアナリティクスを統合し 需要を予測し、無駄を省きます。このデータ主導のアプローチにより、よりスマートな在庫管理と業務効率の向上が可能になります。 業務効率の向上が可能になります。
