ظهور هوش مصنوعی یا AI یک دوره‌ی دگرگونی را برای تجزیهوتحلیل داده و رفع خطای انسانی به ارمغان آورده است که میتواند دقت و قابلیت اطمینان را افزایش دهد. در این مقاله بررسی می‌کنیم که هوش مصنوعی چطور تجزیهوتحلیل داده را دگرگون کرده و در چند مرحله مشکلات این عرصه را مرتفع کرده است:
1. ورود داده
فرایند ورود داده به‌صورت دستی نسبت به عدم دقت آسیب‌پذیر است و ریسک فشردن کلید اشتباه یا خواندن اطلاعات به‌صورت اشتباه وجود دارد که به‌شدت در دقت داده‌ها مؤثر است. خوشبختانه، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با شناسایی خطا در مجموعه داده‌هایی که ممکن است انسان‌ها را به خطا بیندازند، در حال حل این مشکل هستند. AI میتواند به‌طور کارآمدی مقادیر اشتباه، اشتباهات تایپی و خطاهای فرمتی را شناسایی کرده و نیاز به بررسی خطا به‌صورت دستی و خسته‌کننده را از بین ببرد.
هوش مصنوعی علاوه بر شناسایی خطا، به‌طور مداوم از داده‌ها یاد می‌گیرد و در طول زمان قابلیت شناسایی خطا را بهبود می‌بخشد؛ نقش یک ویراستار قدرتمند و خستگی‌ناپذیر را ایفا می‌کند که با ورود داده‌های بیشتر، بهبود و اصلاحات مداومی را فراهم می‌نماید. با هوش مصنوعی، فرایند ورود داده که قبلاً زمان‌بر و خسته‌کننده بود، خودکارسازی می‌شود و به کاربر اجازه می‌دهد تمرکز خود را روی کارهای مهم‌تری مثل تجزیهوتحلیل داده و تصمیم‌گیری آگاهانه قرار دهد.
2. نمونه‌گیری
انتخاب دستی نمونه داده برای تجزیهوتحلیل به دلیل سوگیری‌ها و محدودیت در پردازش مجموعه داده‌ها احتمال خطای انسانی را افزایش می‌دهد. خوشبختانه، AI با خودکارسازی فرایند، در حال دگرگونی انتخاب داده است. الگوریتم‌های AI به‌طور دقیق و سریع مرتبط‌ترین نقاط داده را شناسایی کرده و در مقایسه با تلاش‌های انسانی به‌طور قابل‌توجهی زمان لازم را کاهش می‌دهد. به‌علاوه، AI به دموکراتیک کردن داده درون سازمان‌ها کمک می‌کند. فرایندهای انتخاب خودکار که با بهبود دسترس‌پذیری AI تسهیل می‌شوند به انسان‌ها این توانایی را می‌دهند که به‌طور یکپارچه‌ای از داده استفاده کنند تا تصمیمات آگاهانه‌ای در سازمان اتخاذ نمایند.
3. تجزیهوتحلیل
در دنیای تجزیهوتحلیل داده، خطای انسانی از فاکتورهای مختلفی ناشی می‌شوند. از جمله تفسیر و تصورات اشتباه به دلیل اطلاعات ناکامل. داده‌ی بدون ساختار به این چالش‌ها می‌افزاید، زیرا در فرمت‌هایی به غیر از ردیف‌ها و ستون‌های ساده وجود دارند؛ مثلاً ویدیو و PDF. به‌طور قابل‌توجهی International Data Corporation یا IDC پیش‌بینی می‌کند که 80 درصد از داده‌های سراسری در سال 2025 بدون ساختار خواهند بود.
ناهماهنگی‌های بررسی نشده، ریسک دارند و منجر می‌شوند به نتیجه‌گیری‌ها و تصمیم‌گیری‌های اشتباه. اما الگوریتم‌های یادگیری ماشینی سرعت قابل‌توجهی در بررسی مجموعه داده‌های دارند. این الگوریتم‌ها که توانایی تجزیه الگوها و پیش‌بینی بر اساس نقاط داده‌ی گسترده‌ای را دارند، بینش‌ها و پیشنهادها دقیقی را ارائه می‌دهند و فراتر از قابلیت‌های تجزیهوتحلیل انسانی تنها کار می‌کنند.
4. بررسی داده‌ها
انسان‌ها در تحلیل داده نسبت به سوگیری و نظر شخصی آسیب‌پذیر هستند و حتی با تجزیهوتحلیل دقیق، معمولاً پیش از موعد نتیجه‌گیری می‌کنند. AI با تجزیهوتحلیل بی‌طرفانه‌ی داده دچار چنین خطاهایی نمی‌شود. می‌توان نظرات کاربران را تجزیهوتحلیل کرد: تمایل انسان‌ها ممکن است این باشد که روی نظراتی تمرکز کنند که سوگیری‌های پیشین خودشان را تایید کنند. از طرف مقابل، AI بی‌طرفانه تمام داده‌ها را بررسی می‌کند و بینش‌های مخفی را آشکار می‌سازد. به‌علاوه، AI با ارائه‌ی تصویرهای واضح و قابل‌درک، تفسیر داده را بهبود می‌بخشد. گرافیک‌های ایجاد شده توسط AI با استفاده از طبیعت بصری انسان‌ها بینش‌هایی را فراهم می‌کند و به‌طور قابل‌توجهی دقت در تفسیر داده را بهبود می‌بخشد.
5. Overfitting
Overfitting زمانی رخ می‌دهد که افراد در زمان آموزش مدل تعداد پارامترهای بیش از حدی را مورد استفاده قرار می‌دهند که منجر به مدلی می‌شود که بیش از حد پیچیده است و نمی‌تواند نسبت به داده‌های دیده نشده به‌طور کارآمدی تعمیم انجام دهد. از سمت مقابل، استفاده از پارامترهای اندک ممکن است توانایی مدل را در ثبت جزئیات و پیچیدگی‌های داده دچار مشکل کند.
AI با استفاده از تکنیک‌های منظم سازی مثل Dropout و Weight Decay به این چالش‌ها پاسخ می‌دهد. این تکنیک‌ها به‌طور کارآمدی پیچیدگی مدل را کاهش داده و از Overfitting پیشگیری می‌کنند. به‌علاوه، AI از فرایندهای اعتبار سنجی متقابل و بهینه‌سازی بهره می‌برد تا مجموعه بهینه‌ای از پارامترها را برای یک مدل به‌خصوص شناسایی نماید. AI میتواند از طریق این روش‌ها احتمال بیش‌برازش را کاهش دهد و دقت مدل را بالا ببرد.
آینده AI در تجزیهوتحلیل داده
آینده AI در تجزیهوتحلیل داده به‌شدت روشن است. تعداد زیادی از شرکت‌ها از AI بهره می‌برند تامجموعه داده‌های وسیعی را غربال نمایند که در بین پیچیدگی داده‌ها به انسان‌ها توانایی شناسایی الگوهای معنادار را می‌دهند. طبق گفته‌ی گارتنر، در پایان سال 2024، هفتادوپنج درصد از سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از افزایش پنج‌جانبه در استریمینگ داده و زیرساخت تجزیهوتحلیل، AI را عملیاتی کنند.
در آینده، AI نقشی اساسی را در تکمیل تجزیهوتحلیل اطلاعات، افشای الگوها، ترندها و بینش‌هایی که از دید انسان پنهان است بازی می‌کند. درحالی‌که تجزیهوتحلیل داده خودکارسازی می‌شود، فرایندها تسهیل می‌گردند و منجر به تجزیهوتحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر می‌شوند. آینده هوش مصنوعی در تجزیهوتحلیل داده بسیار درخشان است و همراه با فرایند تکامل تکنولوژی، کارآمدی و دقت را افزایش می‌دهد.
AI نقش مهمی را در تجزیهوتحلیل داده ایفا می‌کند
AI نقشی محوری را در تجزیهوتحلیل داده ایفا می‌کند و میتواند به‌طور بی‌چون‌وچرایی خطای انسانی را از بین ببرد. توانایی AI در حذف و پیشگیری از مشکلات مختلف فراتر از توانایی انسان‌ها است و میتواند از یک فرایند تجزیهوتحلیل داده‌ی دقیق‌تر اطمینان حاصل کند.
درنتیجه، درحالی‌که وارد دوره‌ی جدیدی می‌شویم که اهمیت تجزیهوتحلیل داده در آن حیاتی است، AI یک عامل ضروری محسوب می‌شود.
