Анализ данных

Анализ данных — это наука об анализе необработанных данных для получения выводов об этой информации. Он включает в себя проверку, очистку, преобразование и моделирование данных для обнаружения полезной информации, обоснования выводов и поддержки принятия решений. В областях искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) анализ данных является основополагающим шагом, который позволяет создавать, обучать и оценивать высокопроизводительные модели. Выявляя закономерности, корреляции и аномалии в наборах данных, аналитики предоставляют важные сведения, необходимые для управления разработкой модели и обеспечения ее эффективности.

Процесс обычно следует жизненному циклу, который преобразует необработанные данные в действенные идеи. Это включает в себя предварительную обработку данных для обработки отсутствующих значений и несоответствий, разведочный анализ данных для понимания ключевых характеристик и применение статистических методов для проверки гипотез. Идеи, полученные в результате аналитики, имеют решающее значение для таких задач, как разработка признаков, выбор подходящих архитектур моделей и выполнение настройки гиперпараметров. Существует, как правило, четыре типа анализа данных, каждый из которых предлагает различный уровень понимания, от взгляда в прошлое до взгляда в будущее. К ним относятся описательная, диагностическая, прогнозная и предписывающая аналитика, как объясняется в таких ресурсах, как Harvard Business School Online.

Реальные приложения AI/ML

Анализ данных играет важную роль в стимулировании прогресса во многих приложениях ИИ:

1. Анализ медицинских изображений: Прежде чем модель ИИ сможет обнаруживать аномалии на медицинских снимках, широко используется анализ данных. Необработанные изображения предварительно обрабатываются (нормализуются, изменяются размеры) и очищаются. Разведочный анализ помогает понять вариации в качестве изображений или демографических данных пациентов в наборах данных, таких как набор данных об опухолях головного мозга. Аналитика помогает выявить релевантные признаки и оценить эффективность диагностической модели (точность, чувствительность, специфичность) по сравнению с экспертными аннотациями, направляя улучшения для клинического использования. Такие ресурсы, как инициатива NIH в области биомедицинской науки о данных, подчеркивают ее важность. Узнайте, как модели YOLO можно использовать для обнаружения опухолей в медицинской визуализации.
2. Управление запасами в розничной торговле на основе ИИ: Ритейлеры используют анализ данных для оптимизации уровня запасов и сокращения отходов. Это включает в себя анализ исторических данных о продажах, выявление сезонных тенденций и понимание моделей покупок клиентов для прогнозного моделирования. Кроме того, системы компьютерного зрения (CV), основанные на моделях, обученных с использованием проанализированных визуальных данных, могут отслеживать запасы на полках в режиме реального времени. Анализ данных оценивает эффективность этих систем, анализируя точность обнаружения и связывая данные об инвентаризации с результатами продаж, что позволяет разрабатывать более эффективные стратегии пополнения запасов. Узнайте больше о решениях Google Cloud AI для розничной торговли. Ultralytics предлагает информацию о том, как добиться эффективности розничной торговли с помощью ИИ.

Отличия от смежных терминов

• Data Visualization / Визуализация данных: Визуализация данных — это графическое представление информации и данных. Это компонент анализа данных, используемый для передачи результатов или изучения данных с помощью диаграмм, графиков и карт. В то время как аналитика охватывает весь процесс изучения данных, визуализация — это конкретный инструмент, используемый для того, чтобы сделать результаты понятными. Такие инструменты, как Tableau, популярны для создания убедительных визуализаций.
• Data Mining / Интеллектуальный анализ данных: Это конкретный метод, используемый в более широкой области анализа данных. Интеллектуальный анализ данных фокусируется на обнаружении ранее неизвестных закономерностей и тенденций в больших наборах данных, часто с использованием сложных алгоритмов. Как объясняет Oracle, аналитика использует эти обнаруженные закономерности для принятия обоснованных решений и проверки гипотез.
• Машинное обучение: ML — это подмножество ИИ, которое фокусируется на создании систем, которые учатся на данных. Анализ данных часто влияет на жизненный цикл ML, подготавливая данные, определяя признаки и оценивая выходные данные модели с помощью таких метрик, как средняя точность (mAP). В то время как аналитика предоставляет информацию для интерпретации людьми, ML использует эту информацию, чтобы позволить моделям делать автономные прогнозы.

Анализ данных предоставляет важную информацию, необходимую для создания, совершенствования и проверки эффективных систем ИИ и машинного обучения в различных областях, от здравоохранения до сельского хозяйства и производства. Использование таких платформ, как Ultralytics HUB, может упростить процесс от анализа данных до развертывания моделей.