AI がデータ分析をどのように拡張し、より効率的にできるか
今日のデータ主導の世界では、AI が業界全体を再構築しています。 AI は大規模なデータ分析を加速し、精度を向上させ、実用的な洞察を迅速に提供することで、ビジネスに多大な価値をもたらします。 AI は、さまざまな分析タスクを自動化し、分析ライフサイクルを合理化することで、エラーを最小限に抑え、戦略的な作業に人的リソースを解放し、運用コストを削減します。 AI とデータのこの共生関係において、企業は分析を拡張し、データ主導の意思決定を推進するための強力な実現手段を見つけます。
分析ライフ サイクルを理解する
分析ライフ サイクルは 6 つのフェーズで構成されています。簡単に 1 つずつ分析してみましょう:
- 検出フェーズ:フェーズでは、まず事業目標を定義し、必要な情報を収集し、適切な分析手法を選択し、作業範囲を明確にします。
- データ理解フェーズ: ここでは、データのニーズと可用性に基づいて初期データを収集します。このフェーズは、データを調査してその特性を理解することで終了します。
- データ準備フェーズ: 複数のソースからデータを収集し、分析に使用できるようにデータをクリーンアップ、ブレンド、フォーマットします。
- 探索的分析およびモデリングフェーズ: このフェーズでは、アプローチを開発し、重要な変数を特定し、モデルを構築し、そのパフォーマンスを評価します。
- 検証フェーズ: このフェーズでは、結果を評価し、プロセスをレビューし、結果に基づいて次のステップを決定します。
- 視覚化とプレゼンテーションのフェーズ: これらのフェーズはすべて、結果を効果的に伝えるためのものであり、分析に基づいて洞察を提示する最適な方法の決定、聴衆の理解、ストーリーの編集、推奨事項の作成が含まれます。
AI がライフサイクル全体の分析をどのように強化できるか
AI は、ライフサイクル全体に分析を拡張するための強力なツールであり、パターンを学習し、指定されたパラメーターに適応し、人間が行うタスクを実行できます。効果的なパフォーマンスが発揮できない可能性があります。 AI が分析プロセスのあらゆる段階でタスクを強化および自動化できる 4 つの主な方法を次に示します。 文書化はその典型的な例の 1 つです。人工知能テクノロジーの助けを借りて、データ型を認識し、データセット間の可能な関係を見つけて、列の説明を生成するため、テーブルドキュメントを作成できます。さらに、さまざまなプログラミング言語で自然言語の説明とコード スニペットの概要を生成できるため、開発者はコードをより効率的に理解して文書化できます。ドキュメントを準備しておくと、やり直しが減り、混乱が避けられます。
AI システムは、これらのドキュメントのテキストを読んで理解して、関連情報を迅速かつ正確に抽出することもできます。 AI ベースの文書処理は、企業が業界規制に準拠し続けるのに役立ちます。文書のレビューと分析を自動化することで、企業は、コンプライアンス上の理由で更新が必要な古い契約の特定など、重大な問題が発生する前に対処する必要があるコンプライアンス違反やリスクの領域を迅速に特定できます。
自動コード クエリ
分析を行うとき、コードとその目的の理解と開発に多くの時間を費やす必要があることがよくあります。しかし、AI を使用して自動クエリを構成および拡張し、特定のニーズに基づいて情報を見つけることはできます。
AI 支援のさまざまなデータ アプリとクエリ エクスプローラーは、SQL ステートメントを読み取り、それに関するクエリを即座に作成できます。その目的と使用方法の説明。クエリ オプティマイザーを使用すると、AI がクエリを入力して改善提案のリストを生成し、インデックスや結合タイプの提案、SQL クエリの修正などのタスクなど、クエリを最適化できる領域を自動的に特定できます。
クエリの作成にはより多くの専門知識と時間が必要になる場合がありますが、AI は複雑な問題を理解し、コードを生成し、問題を迅速に解決できるように設計できます。 AI は、通常の英語ステートメントを使用した SQL クエリを SQL コードに変換でき、また SQL 構文をデータベースが理解できる簡潔な論理ステートメントに変換し、データベース テーブルで回答できる質問を提案します。
データの探索と理解
探索的データ分析は、データセットと基礎となるデータをより深く理解するための重要で時間のかかる最初のステップの 1 つですが、複数のデータが含まれるデータを検討する場合、多くの行を含む大きなデータがある場合は、何を見ているのかを理解するのは簡単ですが、テーブルにどのような種類の情報が隠されているかがわからない場合は、さらに複雑になります。
ほとんどの場合、データは乱雑です。通常、さまざまな人々、プロセス、アプリケーションによって作成、処理、保存されます。したがって、データセットには一部のフィールドが欠落していたり、手動入力エラーが含まれたり、データが重複していたり、同じものを説明するのに異なる名前が使用されている可能性があります。人間は多くの場合、自分のデータでこれらの問題を特定して修正できますが、機械学習または深層学習アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータには自動前処理が必要です。人工知能はテーブルの内容を簡潔に解釈し、パターンや傾向を認識し、類似点と相違点を記録できます。データ。情報内の潜在的な欠陥を検出して解決しながら、一般的な人的エラーのパターンを学習できます。さらに、データモデリングやデータ探索などのデータ準備タスクを自動化および高速化するために使用できます。
AI は、データと目標に基づいて、情報に基づいた推奨事項、推奨事項、洞察を提供することで、データ探索を強化するのに役立ちます。また、データの自然言語クエリ、要約、説明を生成して、対話と解釈を容易にすることもできます。
データの視覚化とストーリーテリング
データの視覚化とダッシュボードの作成は、データをより深く理解し、洞察を伝えるために重要です。この複数のステップからなるプロセスは、データの準備、分析、ナラティブなどにより重要です。プロセスには数日かかる場合があります。
AI は、データのパターンと傾向を検出してストーリーテリングと分析を強化することで大きな影響を与えることができ、データ品質の問題を検出して修正することでプロセスを自動化および改善できます。 AI を活用したデータ視覚化により、企業はデータを資産に変え、これまで気付かなかった洞察を明らかにすることができ、たとえば、顧客の行動パターンを明らかにし、企業がマーケティング戦略をより効果的に調整できるようにすることができます。
さらに、リアルタイムの視覚化は、企業が変化に迅速に対応し、業務効率を向上させ、対応能力を強化するのに役立ちます。 AI はコンテキストと説明を提供し、データの変化に応じてリアルタイムで進化する動的なストーリーを作成することもできます。自然言語による要約、注釈、説明を生成することでデータを解釈し、データをよりアクセスしやすく価値のあるものにし、企業や意思決定者に新たな可能性をもたらします
AI とデータの共生関係
人工知能は強力な拡張分析ツールですが、データがなければ機能しません。人工知能がなければデータ管理も不可能です。人工知能とデータ管理は相互に補完し、データ分析の可能性を最大限に発揮するために不可欠な共生関係を形成します
AI は分析に革命的な変化をもたらし、分析をより効率的、より正確に、より簡単に実現します。企業がアクセスしやすくなり、最終的にはデータに基づいてより適切な意思決定を行うのに役立ちます。自動化された文書化から合理化されたクエリ、データ探索、動的なデータ視覚化に至るまで、AI はデータ分析における強力な力となります。業界が AI の力を活用し続けるにつれて、この分野ではより革新的なアプリケーションとさらなる進歩が期待できます
以上がAI がデータ分析をどのように拡張し、より効率的にできるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
