Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin đó. Nó bao gồm việc kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích, đưa ra kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML) , phân tích dữ liệu là bước nền tảng giúp xây dựng, huấn luyện và đánh giá các mô hình hiệu suất cao. Bằng cách khám phá các mẫu hình, mối tương quan và bất thường trong tập dữ liệu , các nhà phân tích cung cấp những hiểu biết quan trọng cần thiết để định hướng phát triển mô hình và đảm bảo hiệu quả của nó.

Quy trình này thường tuân theo một vòng đời chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết hữu ích. Điều này bao gồm tiền xử lý dữ liệu để xử lý các giá trị bị thiếu và sự không nhất quán, phân tích dữ liệu thăm dò để hiểu các đặc điểm chính và áp dụng các kỹ thuật thống kê để kiểm tra các giả thuyết. Những thông tin chi tiết thu được từ phân tích dữ liệu rất quan trọng cho các tác vụ như thiết kế tính năng , lựa chọn kiến trúc mô hình phù hợp và thực hiện điều chỉnh siêu tham số . Nhìn chung, có bốn loại phân tích dữ liệu, mỗi loại cung cấp một mức độ thông tin chi tiết khác nhau, từ nhìn lại đến nhìn về tương lai. Các loại phân tích này bao gồm phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự đoán và phân tích quy định, như được giải thích bởi các nguồn tài nguyên như Harvard Business School Online .

Ứng dụng AI/ML trong thế giới thực

Phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tiến độ của nhiều ứng dụng AI:

1. Phân tích hình ảnh y tế : Trước khi một mô hình AI có thể phát hiện bất thường trong ảnh chụp y tế, phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi. Hình ảnh thô được xử lý sơ bộ (chuẩn hóa, thay đổi kích thước) và làm sạch. Phân tích thăm dò giúp hiểu được sự khác biệt về chất lượng hình ảnh hoặc đặc điểm nhân khẩu học của bệnh nhân trong các tập dữ liệu như tập dữ liệu U não . Phân tích giúp xác định các đặc điểm liên quan và đánh giá hiệu suất của mô hình chẩn đoán ( độ chính xác , độ nhạy, độ đặc hiệu) so với chú thích của chuyên gia, từ đó hướng dẫn cải tiến cho mục đích sử dụng lâm sàng. Các nguồn lực như sáng kiến Khoa học Dữ liệu Y sinh của NIH nhấn mạnh tầm quan trọng của sáng kiến này. Xem cách các mô hình YOLO có thể được sử dụng để phát hiện khối u trong chẩn đoán hình ảnh y tế .
2. Quản lý Hàng tồn kho Bán lẻ dựa trên AI : Các nhà bán lẻ sử dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa mức tồn kho và giảm thiểu lãng phí. Điều này bao gồm việc phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, xác định xu hướng theo mùa và hiểu rõ hành vi mua hàng của khách hàng để lập mô hình dự đoán . Hơn nữa, các hệ thống thị giác máy tính (CV) , được hỗ trợ bởi các mô hình được đào tạo bằng dữ liệu trực quan đã phân tích, có thể giám sát hàng tồn kho trên kệ theo thời gian thực. Phân tích dữ liệu đánh giá hiệu quả của các hệ thống này bằng cách phân tích độ chính xác của việc phát hiện và liên kết dữ liệu hàng tồn kho với kết quả bán hàng, cho phép các chiến lược bổ sung hàng hóa thông minh hơn. Khám phá Google Cloud AI for Retail để tìm hiểu các giải pháp cho ngành. Ultralytics cung cấp thông tin chuyên sâu về cách đạt được hiệu quả bán lẻ với AI .

Phân biệt từ các thuật ngữ liên quan

• Trực quan hóa dữ liệu : Trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn đồ họa của thông tin và dữ liệu. Đây là một thành phần của phân tích dữ liệu, được sử dụng để truyền đạt kết quả hoặc khám phá dữ liệu thông qua biểu đồ, đồ thị và bản đồ. Trong khi phân tích bao gồm toàn bộ quá trình kiểm tra dữ liệu, trực quan hóa là công cụ cụ thể được sử dụng để làm cho kết quả dễ hiểu. Các công cụ như Tableau rất phổ biến để tạo ra các hình ảnh trực quan hấp dẫn.
• Khai thác dữ liệu : Đây là một kỹ thuật cụ thể được sử dụng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu rộng hơn. Khai thác dữ liệu tập trung vào việc khám phá các mô hình và xu hướng chưa từng được biết đến trước đây trong các tập dữ liệu lớn, thường sử dụng các thuật toán phức tạp. Như Oracle giải thích , phân tích dữ liệu sử dụng các mô hình đã được khám phá này để đưa ra quyết định sáng suốt và kiểm tra các giả thuyết.
• Học máy : ML là một tập hợp con của AI, tập trung vào việc xây dựng các hệ thống học hỏi từ dữ liệu. Phân tích dữ liệu thường được đưa vào vòng đời ML bằng cách chuẩn bị dữ liệu, xác định các đặc điểm và đánh giá kết quả đầu ra của mô hình bằng các số liệu như Độ chính xác trung bình (mAP) . Trong khi phân tích cung cấp thông tin chi tiết để con người diễn giải, ML sử dụng những thông tin chi tiết đó để cho phép các mô hình đưa ra dự đoán tự động.

Phân tích dữ liệu cung cấp những hiểu biết quan trọng cần thiết để xây dựng, tinh chỉnh và xác thực các hệ thống AI và ML hiệu quả trên nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe đến nông nghiệp và sản xuất . Việc sử dụng các nền tảng như Ultralytics HUB có thể hợp lý hóa quy trình từ phân tích dữ liệu đến triển khai mô hình .