Методы искусственного интеллекта — особенности каждого подхода

Интеллектуальное обнаружение данных

Поскольку хранилища данных становятся все более сложными, интеллектуальное обнаружение данных (IDD) станет важнейшей тенденцией в бизнес-аналитике. Благодаря способности автоматически выявлять закономерности, тенденции и взаимосвязи в больших наборах данных системы IDD предлагают анализ данных в реальном времени, предоставляя мгновенную информацию, которая может помочь компаниям принимать обоснованные решения.

Благодаря тому, что ИИ решает задачи низкого уровня, инженеры по обработке данных могут сосредоточиться на задачах более высокого уровня, таких как проектирование моделей данных, обучение алгоритмов машинного обучения и создание визуализации данных. Например, Coca-Cola использует инструменты ETL на базе искусственного интеллекта для автоматизации задач интеграции данных в своей глобальной цепочке поставок, чтобы оптимизировать процессы закупок и снабжения.

По сути ИИ — это программа с набором алгоритмов (кодов, баз знаний), которая может обучаться. Принцип работы искусственного интеллекта схож с работой любой другой компьютерной программы -— принятие данных, это может быть например: просто речь, текст или изображение, их анализ и выдача результата. От обычной программы ИИ отличается структурой — искусственная нейросеть, после её создания программистом на компьютере, проходит стадию обучения. Искусственный интеллект включает в себя не только IT-технологии, но и другие науки, например: математику, биологию, психологию, кибернетику.

Семантические сети ИИ — эта модель зародилась ещё в годы ранней стадии развития компьютерной технологии. Она описывает набор сущностей и связей между ними, всё это изображается в виде графа. СС дают информацию и могут её интерпретировать. Программа использует правило формальной логики. Связи бывают разных типов, например: является, является часть, содержит и т.д.

Например, компания электронной коммерции может использовать инструмент проектирования схемы на базе искусственного интеллекта, чтобы оптимизировать схему своего хранилища данных для различных типов продуктов, что позволит им легко добавлять новые категории продуктов по мере расширения своих предложений.

Например, Airbnb внедрила инструменты мониторинга качества данных на базе искусственного интеллекта для выявления и устранения проблем с качеством данных в режиме реального времени, что приводит к более точным результатам поиска и алгоритмам ценообразования.

Интеллектуальное моделирование данных

Например, Walmart использует методы интеллектуального моделирования данных на базе искусственного интеллекта для конкретных случаев использования, таких как управление цепочками поставок и аналитика клиентов. Оптимизация хранилища данных позволяет Walmart быстро и точно выявлять тенденции в поведении клиентов, а также прогнозировать спрос на конкретные продукты, чтобы обеспечить удобство покупок для клиентов.

ИИ будет играть все более важную роль в будущем хранилищ данных. Использование моделей машинного обучения, обработки естественного языка и других передовых методов обработки данных позволит системам хранилищ данных стать более интеллектуальными. и эффективен при анализе сложных наборов данных.

Чаще этот метод ИИ узкой направленности. Эволюционное моделирование применяется, когда поисковое пространство большое, сложноустроенное. То есть, простые программы на компьютере не способны решить данную проблему. Например, робот-медработник, там применяется алгоритм искусственного интеллекта с медицинской спецификой. Эта методика используется с группой нечётной логики или экспертной.

Метод машинного обучения считается направлением искусственного интеллекта и информатики, в котором используются данные и алгоритмы, чтобы имитировать человеческое обучение. При использовании этого подхода ИИ не требуется записывать все правила. Нужно создавать систему, которая способна сама учиться и совершенствоваться, выводить внутренние правила после изучения большого количества примеров без специального программирования. Этот вид ИИ хорошо может генерировать, управлять и хранить больше данных.

С помощью использования ИИ фреймового подхода можно производить выбор при наличии множества значений, которые невозможно просчитать другими вариантами. Этот метод ИИ применяется, чтобы извлечь закономерности из избыточной информации, на основании этого принять решение о необходимости применять другие вычисления.

Непрерывный мониторинг качества данных — это новая тенденция в хранении данных, которая в будущем изменит способы управления данными предприятиями. В отличие от традиционных подходов к управлению данными, которые включают периодические проверки качества данных, непрерывный мониторинг предполагает мониторинг качества данных в реальном времени.

ИИ — мощный инструмент, выходящий за рамки традиционного анализа данных. Он выявляет закономерности и тенденции, которые часто упускаются при использовании ручных методов, что приводит к повышению эффективности и точности. Нынешнее использование ИИ в хранилищах данных — это только начало, и возможности для новых приложений безграничны.

Методы, которые входят в эту группу ИИ, применяют «коллективный интеллект». Данные системы используют, когда нужно сделать анализ большого количества информации о компании, а простые модели с этим не могут хорошо справиться или им на это требуется много времени.