Аналитика данных

Аналитика данных - это наука об анализе необработанных данных, позволяющая делать выводы об этой информации. Она включает в себя проверку, очистку, преобразование и моделирование данных для обнаружения полезной информации, обоснования выводов и поддержки принятия решений. В области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) анализ данных является основополагающим этапом, позволяющим создавать, обучать и оценивать высокоэффективные модели. Выявляя закономерности, корреляции и аномалии в наборах данных, аналитики получают критически важные сведения, необходимые для разработки модели и обеспечения ее эффективности.

Как правило, этот процесс проходит по жизненному циклу, в ходе которого необработанные данные превращаются в полезные сведения. Он включает предварительную обработку данных для устранения недостающих значений и несоответствий, исследовательский анализ данных для понимания ключевых характеристик и применение статистических методов для проверки гипотез. Полученные в результате анализа данные важны для решения таких задач, как разработка признаков, выбор подходящих архитектур моделей и настройка гиперпараметров. Как правило, существует четыре типа аналитики данных, каждый из которых предлагает различные уровни понимания, начиная от "взгляда назад" и заканчивая "взглядом вперед". К ним относятся описательная, диагностическая, предсказательная и предписывающая аналитика, как объясняют такие ресурсы, как Harvard Business School Online.

Реальные приложения AI/ML

Аналитика данных играет важную роль в развитии многочисленных приложений ИИ:

1. Анализ медицинских изображений: Прежде чем модель ИИ сможет обнаружить аномалии на медицинских снимках, широко используется анализ данных. Необработанные изображения подвергаются предварительной обработке (нормализация, изменение размера) и очистке. Эксплораторный анализ помогает понять различия в качестве изображений или демографических характеристиках пациентов в таких наборах данных, как набор данных по опухолям головного мозга. Аналитика помогает выявить значимые признаки и оценить эффективность диагностической модели(точность, чувствительность, специфичность) в сравнении с экспертными аннотациями, что позволяет усовершенствовать ее для клинического использования. Такие ресурсы, как инициатива NIH Biomedical Data Science, подчеркивают ее важность. Посмотрите, как модели YOLO могут использоваться для обнаружения опухолей в медицинской визуализации.
2. Управление запасами в розничной торговле на основе искусственного интеллекта: Ритейлеры используют аналитику данных для оптимизации запасов и сокращения потерь. Это включает в себя анализ исторических данных о продажах, выявление сезонных тенденций и понимание покупательских моделей для прогнозирования. Кроме того, системы компьютерного зрения (CV), основанные на моделях, обученных на основе проанализированных визуальных данных, позволяют отслеживать запасы на полках в режиме реального времени. Аналитика данных оценивает эффективность этих систем, анализируя точность обнаружения и связывая данные о запасах с результатами продаж, что позволяет разрабатывать более разумные стратегии пополнения запасов. Ознакомьтесь с отраслевыми решениями Google Cloud AI for Retail. Компания Ultralytics предлагает свои идеи по достижению эффективности розничной торговли с помощью ИИ.

Отличие от смежных терминов

• Визуализация данных: Визуализация данных - это графическое представление информации и данных. Это компонент аналитики данных, используемый для передачи результатов или изучения данных с помощью графиков, диаграмм и карт. В то время как аналитика охватывает весь процесс изучения данных, визуализация - это особый инструмент, используемый для того, чтобы сделать результаты понятными. Такие инструменты, как Tableau, популярны для создания убедительных визуализаций.
• Добыча данных: Это особая техника, используемая в более широкой области анализа данных. Добыча данных направлена на обнаружение ранее неизвестных закономерностей и тенденций в больших массивах данных, часто с помощью сложных алгоритмов. Как объясняет Oracle, аналитики используют эти обнаруженные закономерности для принятия обоснованных решений и проверки гипотез.
• Машинное обучение: ML - это подмножество ИИ, которое фокусируется на создании систем, обучающихся на основе данных. Аналитика данных часто участвует в жизненном цикле ML, подготавливая данные, выявляя особенности и оценивая результаты работы моделей с помощью таких показателей, как средняя точность (mAP). В то время как аналитика предоставляет человеку возможность интерпретировать данные, ML использует эти данные для того, чтобы модели могли делать автономные прогнозы.

Анализ данных позволяет получить критически важные сведения, необходимые для создания, уточнения и проверки эффективных систем искусственного интеллекта и ML в различных областях, от здравоохранения до сельского хозяйства и производства. Использование таких платформ, как Ultralytics HUB, позволяет упростить процесс от анализа данных до развертывания модели.