طبق گزارش DigitalOcean Currents در سال 2023، توسعه نرم افزار و تحلیل داده ها جزو امیدوارکننده ترین کاربردهای هوش مصنوعی هستند. این گزارش نشان می دهد که 43% از پاسخ دهندگان در حال حاضر از ابزارهای AI/ML برای اهداف شخصی و تجاری استفاده می کنند. علاوه بر این، 78% از افرادی که مورد بررسی قرار گرفتند، انتظار دارند که استفاده از AI/ML توسط آنها نسبت به سال گذشته افزایش یابد.

با افزایش حجم داده های جمع آوری شده توسط سازمان ها، روش های تحلیلی سنتی اغلب در شناسایی الگوها و روندهای مهم مشکل دارند. هوش مصنوعی تحلیلی با استفاده از الگوریتم های پیشرفته و قابلیت های پردازش داده قدرتمندتر، چالش های تصمیم گیری مبتنی بر داده را حل می کند. ابزارهای هوش مصنوعی تحلیلی با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می توانند بینش هایی را از داده های ساخت یافته و بدون ساختار استخراج کنند و به کسب و کارها اجازه می دهند تصمیمات مبتنی بر داده دقیق تر و کارآمدتری اتخاذ کنند.

 هوش مصنوعی تحلیلی چیست؟

هوش مصنوعی تحلیلی از تکنیک ها و الگوریتم های هوش مصنوعی برای خودکارسازی تحلیل داده ها، تفسیر اطلاعات، تولید بینش ها و ارائه پیش بینی ها یا توصیه ها استفاده می کند. این رویکرد شامل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تجسم داده ها برای بهبود فرآیندهای تصمیم گیری می شود. سازمان ها می توانند با استفاده از هوش مصنوعی تحلیلی، هزینه ها را کاهش دهند، خطاها را به حداقل برسانند، دقت را بهبود بخشند و منابع انسانی را به فعالیت های استراتژیک تر اختصاص دهند. هوش مصنوعی تحلیلی می تواند پردازش داده ها را ساده کند و آن را کارآمدتر و موثرتر کند.

تحلیل سنتی در مقابل تحلیل هوش مصنوعی

تحلیل سنتی بر پردازش دستی داده ها و روش های آماری برای کشف بینش ها متکی است. تحلیلگران از پرس و جوها و مدل های از پیش تعریف شده برای بررسی داده های تاریخی، شناسایی روندها و تولید گزارش استفاده می کنند. در حالی که این روش برای داده های ساخت یافته موثر است، می تواند زمان بر باشد و در مدیریت داده های پیچیده و بدون ساختار محدودیت داشته باشد. این اغلب به مداخله انسانی وابسته است که می تواند باعث ایجاد تعصبات یا اصطلاحا بایاس سیستم شود.

در مقابل، هوش مصنوعی تحلیلی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خودکارسازی و بهبود تحلیل داده ها استفاده می کند. هوش مصنوعی می تواند حجم عظیمی از داده ها را از منابع مختلف، از جمله داده های بدون ساختار مانند متن و تصاویر پردازش کند. الگوریتم های یادگیری ماشین بدون برنامه نویسی صریح، الگوها و همبستگی ها را شناسایی می کنند و امکان بینش های بلادرنگ و تحلیل پیش بینی را فراهم می کنند. این به کسب و کارها اجازه می دهد تا فرصت های پنهان را کشف کنند و تصمیمات مبتنی بر داده را با دقت و سرعت بیشتر اتخاذ کنند.

هوش مصنوعی تحلیلی به طور مداوم بهبود می یابد، از داده های جدید یاد می گیرد و مدل های خود را اصلاح می کند و آن را در محیط های پویا که پاسخ های سریع حیاتی هستند ارزشمند می کند. در حالی که تحلیل سنتی پایه محکمی را فراهم می کند، هوش مصنوعی تحلیلی یک رویکرد تحول آمیز را ارائه می دهد و نوآوری و مزیت رقابتی را در دنیای مبتنی بر داده امروز هدایت می کند.

اجزای کلیدی هوش مصنوعی در تحلیل داده

تحلیل هوش مصنوعی، که با نام تحلیل تقویت‌شده نیز شناخته می‌شود، با خودکارسازی فرآیندها، تحلیل داده‌ها را بهبود می‌بخشد. این بهبود شامل افزایش دقت و کارایی، امکان استفاده از تکنیک‌های پیشرفته و ارائه بینش‌های خاص و اقدامات پیشنهادی است. برخی از عناصر کلیدی تحلیل هوش مصنوعی عبارتند از:

۱. گردآوری و آماده‌سازی داده

هوش مصنوعی با خودکارسازی جمع‌آوری، پاکسازی و ادغام داده‌ها از منابع مختلف، این فرآیند را ساده می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به طور مؤثر مجموعه داده‌های بزرگ، از جمله داده‌های جریانی و لحظه‌ای را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا خطاها یا ناسازگاری‌ها را شناسایی کنند و روش‌های مناسب برای پاکسازی داده‌ها را پیشنهاد دهند.

۲. استقرار مدل و یکپارچگی سیستم

فناوری‌هایی مانند سرویس‌های ابری، استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های کاری را تسهیل می‌کنند. فریم‌ورک‌های هوش مصنوعی از یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود پشتیبانی می‌کنند و با ارائه رابط‌های برنامه‌نویسی (API) امکان اتصال بدون دردسر به سایر برنامه‌ها را فراهم می‌آورند. این قابلیت یکپارچه‌سازی تضمین می‌کند که مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند به طور مؤثر از زیرساخت فناوری سازمان استفاده کنند.

۳. تحلیل و تجسم داده

الگوریتم‌های پیشرفته تحلیل و تجسم داده، فرآیندهای کشف، استخراج و نمایش داده‌ها را بهبود می‌بخشند. تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری به شناسایی الگوهای پنهان و داده‌های پرت در مجموعه داده‌ها کمک می‌کند. ابزارهای تجسم مبتنی بر هوش مصنوعی، نمایش‌های بصری تعاملی و شهودی را ارائه می‌دهند که کاوش در داده‌های پیچیده و استخراج بینش‌های معنادار را آسان‌تر می‌کند.

۴. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل داده

پردازش زبان طبیعی با رفع ابهامات زبانی و ساختارمند کردن داده‌ها، تحلیل داده‌ها را تقویت می‌کند. این امر به رایانه‌ها امکان پردازش زبان انسان برای کارهایی مانند خواندن، تشخیص گفتار و تحلیل احساسات را می‌دهد. بر اساس نظرسنجی سال ۲۰۲۳ توسط expert.ai، ۷۷ درصد از شرکت‌ها قصد دارند سرمایه‌گذاری خود را در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی طی ۱۲ تا ۱۸ ماه آینده افزایش دهند. پردازش زبان طبیعی با استفاده از تولید زبان طبیعی (NLG) پاسخ‌های فوری و قابل درک ارائه می‌دهد. همچنین، NLP با تحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی به استخراج حقایق کلیدی، روابط و خلاصه‌ها کمک می‌کند و در عین حال با انجام تحلیل احساسات، لحن متن را ارزیابی می‌کند.

۵. تولید خروجی‌های زبان طبیعی

تولید زبان طبیعی (NLG) به ابزارهای تحلیل کسب‌وکار امکان می‌دهد تا پاسخ‌های قابل فهم و گزارش‌های نوشتاری را به زبان طبیعی تولید کنند، تحلیل‌های معمول را خودکار کنند و در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنند. این امر به تیم‌های انطباق کمک می‌کند تا اطلاعات حیاتی را از داده‌های ساختارمند شناسایی کنند و زمینه، توضیحات و اقدامات احتمالی بعدی را ارائه دهند. ابزارهای پیشرفته NLG که از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد بهره می‌برند، می‌توانند بینش‌های نوظهور را روشن کنند و پاسخ‌های دقیقی به سوالات پیچیده ارائه دهند.

۶. تکنیک‌های یادگیری ماشین و آماری

یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، ایجاد مدل‌های پیش‌بینی را با توانایی نرم‌افزار برای یادگیری از داده‌های تاریخی، شناسایی الگوها و انجام پیش‌بینی‌ها با حداقل دخالت انسانی، خودکار می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین ستون فقرات بسیاری از کاربردهای تحلیل داده‌های هوش مصنوعی، مانند توصیه‌های بینش و تحلیل مبتنی بر زبان طبیعی، جستجو هستند. مؤثرترین ابزارهای هوش تجاری دارای قابلیت‌های AutoML هستند که به کاربران اجازه می‌دهند بدون آموزش گسترده، مدل‌های ML سفارشی بسازند. الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مانند شبکه‌های عصبی، تکنیک‌ها و مدل‌های آماری پیچیده‌ای را امکان‌پذیر می‌کنند، از جمله یادگیری عمیق که دقت و پیچیدگی مدل‌ها را بهبود می‌بخشد.

۷. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها

هوش مصنوعی با خودکارسازی ارزیابی عملکرد با استفاده از معیارهای مختلف، انجام تنظیم هایپرپارامتر و بهینه‌سازی معماری مدل، ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌ها را تسریع می‌کند. تکنیک‌هایی مانند بهینه‌سازی بزی و الگوریتم‌های ژنتیکی به طور کارآمد فضای هایپرپارامتر را جستجو می‌کنند تا عملکرد مدل را بهبود بخشند.

۸. مدل‌سازی پیش‌بینی و تجویزی

هوش مصنوعی با امکان توسعه مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر و قدرتمندتر، مدل‌سازی پیش‌بینی و تجویزی را بهبود می‌بخشد. طبق گفته گارتنر، ۶۰ درصد از داده‌های استفاده شده در کاربردهای هوش مصنوعی مصنوعی خواهند بود که برای تکرار سناریوهای دنیای واقعی، پیش‌بینی نتایج آینده و کاهش خطرات مرتبط با هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و متنوع را تسهیل می‌کنند، روابط غیرخطی را ثبت می‌کنند و ویژگی‌های پیچیده را به طور مؤثر مدیریت می‌کنند. تکنیک‌هایی مانند یادگیری گروهی و شبکه‌های عصبی عمیق، دقت و استحکام تحلیل‌های پیش‌بینی را بهبود می‌بخشند و منجر به پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بهتر می‌شوند.