Wie KI die Datenanalyse erweitern und effizienter machen kann
In der heutigen datengesteuerten Welt verändert KI ganze Branchen. KI beschleunigt die Analyse umfangreicher Daten, verbessert die Genauigkeit und liefert schnell umsetzbare Erkenntnisse – was einen enormen Mehrwert für Unternehmen erschließt. Durch die Automatisierung verschiedener Analyseaufgaben und die Optimierung des Analyselebenszyklus minimiert KI Fehler, setzt Personalressourcen für strategische Arbeit frei und senkt die Betriebskosten. In dieser symbiotischen Beziehung zwischen KI und Daten finden Unternehmen einen leistungsstarken Wegbereiter, um Analysen zu erweitern und datengesteuerte Entscheidungen voranzutreiben.
Verstehen Sie den Analytics-Lebenszyklus
Der Analytics-Lebenszyklus besteht aus sechs Phasen. Lassen Sie uns diese nacheinander in einfachen Worten analysieren:
- Erkennungsphase: In dieser Phase definieren wir zunächst die Geschäftsziele, sammeln die erforderlichen Informationen und wählen die geeignete Analyse aus Methoden und klären den Arbeitsumfang.
- Datenverständnisphase: Hier sammeln wir erste Daten basierend auf Datenbedarf und -verfügbarkeit. Wir schließen diese Phase ab, indem wir die Daten untersuchen und ihre Eigenschaften verstehen.
- Datenvorbereitungsphase: Wir sammeln Daten aus mehreren Quellen und bereinigen, mischen und formatieren sie, um sie für die Analyse nutzbar zu machen.
- Phase der explorativen Analyse und Modellierung: In dieser Phase entwickeln wir unseren Ansatz, identifizieren wichtige Variablen, erstellen das Modell und bewerten seine Leistung.
- Validierungsphase: In dieser Phase geht es darum, die Ergebnisse auszuwerten, den Prozess zu überprüfen und auf der Grundlage der Ergebnisse die nächsten Schritte festzulegen.
- Visualisierungs- und Präsentationsphasen: In diesen Phasen geht es darum, Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Dazu gehört die Bestimmung der besten Art und Weise, Erkenntnisse auf der Grundlage von Analysen zu präsentieren, das Verständnis des Publikums, das Zusammenstellen von Geschichten und das Aussprechen von Empfehlungen.
Wie KI Analysen über den gesamten Lebenszyklus hinweg verbessern kann
KI ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Skalierung von Analysen über den gesamten Lebenszyklus hinweg. Sie kann Muster lernen, sich an gegebene Parameter anpassen und Aufgaben ausführen, die Menschen möglicherweise nicht effektiv erledigen können. Hier sind vier wichtige Möglichkeiten, wie KI Aufgaben in jeder Phase des Analyseprozesses verbessern und automatisieren kann:
Datendokumentation automatisieren
Aufgaben, die den meisten Zeit- und körperlichen Aufwand erfordern, werden oft weggenommen, und die Datendokumentation ist ein Paradebeispiel dafür. Mit Hilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz können wir Tabellendokumente erstellen, indem sie Datentypen erkennt, mögliche Beziehungen zwischen Datensätzen findet und Spaltenbeschreibungen generiert. Darüber hinaus können Beschreibungen in natürlicher Sprache und Code-Snippet-Zusammenfassungen in verschiedenen Programmiersprachen generiert werden, was Entwicklern hilft, ihren Code effizienter zu verstehen und zu dokumentieren. Wenn wir Dokumente bereit haben, ersparen wir uns Nacharbeit und vermeiden Verwirrung. KI-Systeme können auch den Text in diesen Dokumenten lesen und verstehen, um relevante Informationen schnell und genau zu extrahieren. Die KI-basierte Dokumentenverarbeitung kann Unternehmen dabei helfen, die Branchenvorschriften einzuhalten. Durch die Automatisierung der Überprüfung und Analyse von Dokumenten können Unternehmen schnell alle Bereiche der Nichteinhaltung oder des Risikos identifizieren, die behoben werden müssen, bevor schwerwiegende Probleme auftreten, wie beispielsweise die Identifizierung veralteter Verträge, die aus Compliance-Gründen aktualisiert werden müssen.
Automatische Codeabfrage
Bei der Analyse müssen wir oft viel Zeit damit verbringen, den Code und seinen Zweck zu verstehen und zu entwickeln. Aber wir können KI nutzen, um automatisierte Abfragen zu konfigurieren und zu skalieren, um Informationen basierend auf spezifischen Anforderungen zu finden.
Eine Reihe von KI-gestützten Daten-Apps und Query Explainer können eine SQL-Anweisung lesen und sofort über den Zweck und die Verwendung dieser Abfrage schreiben. Eine kurze Beschreibung der Methode. Mit Query Optimizer kann die KI eine Abfrage eingeben und eine Liste vorgeschlagener Verbesserungen erstellen. Sie kann automatisch Bereiche identifizieren, in denen die Abfrage optimiert werden kann, z. B. Vorschläge für Indizes und Join-Typen sowie Aufgaben wie das Korrigieren von SQL-Abfragen.
Das Schreiben von Abfragen erfordert möglicherweise mehr Fachwissen und Zeit, aber KI kann so konzipiert werden, dass sie komplexe Probleme versteht, Code generiert und Probleme schnell löst. KI kann SQL-Abfragen mithilfe gewöhnlicher englischer Anweisungen in SQL-Code umwandeln. Außerdem wandelt sie die SQL-Syntax in prägnante logische Anweisungen um, die die Datenbank verstehen kann, und schlägt Fragen vor, die die Datenbanktabellen beantworten können.
Datenexploration und -verständnis
Die explorative Datenanalyse ist einer der wichtigen und zeitaufwändigen ersten Schritte, um den Datensatz und die zugrunde liegenden Daten besser zu verstehen. Wenn wir jedoch große Datenmengen mit mehreren Spalten und Zeilen betrachten, ist es mehr Es ist einfach, herauszufinden, was wir sehen, und es wird noch komplizierter, wenn wir nicht sicher sind, welche Art von Informationen in der Tabelle verborgen sind.
In den meisten Fällen sind die Daten chaotisch. Es wird typischerweise von einer Vielzahl von Personen, Prozessen und Anwendungen erstellt, verarbeitet und gespeichert. Daher kann es sein, dass im Datensatz einige Felder fehlen, Fehler bei der manuellen Eingabe vorliegen, doppelte Daten vorhanden sind oder sogar unterschiedliche Namen verwendet werden, um dasselbe zu beschreiben. Menschen sind oft in der Lage, diese Probleme in ihren eigenen Daten zu erkennen und zu beheben, aber Daten, die zum Trainieren von maschinellen Lern- oder Deep-Learning-Algorithmen verwendet werden, erfordern eine automatisierte Vorverarbeitung. KI kann Tabelleninhalte prägnant interpretieren, Muster und Trends erkennen und Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Daten erkennen Daten. Es kann häufige menschliche Fehlermuster erlernen und gleichzeitig potenzielle Informationsfehler erkennen und beheben. Darüber hinaus können damit Datenvorbereitungsaufgaben, einschließlich Datenmodellierung und Datenexploration, automatisiert und beschleunigt werden
KI kann dazu beitragen, die Datenexploration zu verbessern, indem sie fundierte Vorschläge, Empfehlungen und Erkenntnisse auf der Grundlage von Daten und Zielen bereitstellt. Sie kann auch dabei helfen, Abfragen, Zusammenfassungen und Erklärungen in natürlicher Sprache zu erstellen und so die Interaktion mit und die Interpretation zu erleichtern.
Datenvisualisierung und Storytelling
Datenvisualisierung und die Erstellung von Dashboards sind für ein besseres Verständnis von Daten und die Kommunikation von Erkenntnissen von entscheidender Bedeutung. Dieser mehrstufige Prozess kann aufgrund der Datenvorbereitung, Analyse, Erzählung usw. Tage dauern.
KI kann einen erheblichen Einfluss haben, indem sie das Geschichtenerzählen und die Analyse verbessert, indem sie Muster und Trends in Daten erkennt, und sie kann den Prozess automatisieren und verbessern, indem sie Datenqualitätsprobleme erkennt und korrigiert. Mit der KI-gestützten Datenvisualisierung können Unternehmen ihre Daten in Vermögenswerte umwandeln und Erkenntnisse gewinnen, die zuvor möglicherweise nicht bemerkt wurden. Sie können beispielsweise Muster im Kundenverhalten aufdecken und Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingstrategien effektiver anzupassen.
Darüber hinaus kann die Echtzeitvisualisierung Unternehmen dabei helfen, schnell auf Änderungen zu reagieren, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Reaktionsfähigkeiten zu verbessern. KI kann auch Kontext und Erklärungen bereitstellen und dynamische Geschichten erstellen, die sich in Echtzeit entwickeln, wenn sich Daten ändern. Es kann Daten interpretieren, indem es Zusammenfassungen, Anmerkungen und Erklärungen in natürlicher Sprache generiert, Daten zugänglicher und wertvoller macht und neue Möglichkeiten für Unternehmen und Entscheidungsträger eröffnet.
Die symbiotische Beziehung zwischen KI und Daten
Künstliche Intelligenz ist eine leistungsstarke erweiterte Analyse Tool, aber ohne Daten funktioniert es nicht. Ohne künstliche Intelligenz ist auch das Datenmanagement nicht möglich. Künstliche Intelligenz und Datenmanagement ergänzen einander und bilden zusammen eine symbiotische Beziehung, die für die Ausschöpfung des vollen Potenzials der Datenanalyse von entscheidender Bedeutung ist.
KI revolutioniert die Analyse, macht sie effizienter, genauer und für Unternehmen zugänglicher und hilft ihnen letztendlich dabei, bessere Daten zu erstellen. getriebene Entscheidungen. Von der automatisierten Dokumentation bis hin zu optimierten Abfragen, Datenexploration und dynamischer Datenvisualisierung ist KI eine starke Kraft in der Datenanalyse. Da die Industrie weiterhin die Leistungsfähigkeit der KI nutzt, können wir mit weiteren innovativen Anwendungen und weiteren Fortschritten auf diesem Gebiet rechnen
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
