L'analisi dei dati è l'analisi computazionale sistematica dei dati o delle statistiche. Comporta l'esame, la pulizia, la trasformazione e la modellazione dei dati con l'obiettivo di scoprire informazioni utili, informare le conclusioni e supportare il processo decisionale. Nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML), l'analisi dei dati è indispensabile per preparare i set di dati, comprenderne le caratteristiche, estrarre caratteristiche significative e valutare le prestazioni dei modelli, per arrivare a sistemi di AI più robusti e affidabili.
L'importanza della Data Analytics nell'AI e nel Machine Learning
L'analisi dei dati è la base su cui si fondano i progetti di AI e ML di successo. Prima di addestrare modelli complessi come Ultralytics YOLOi dati grezzi devono essere sottoposti a un'analisi rigorosa. Ciò include fasi essenziali come la pulizia dei dati per gestire errori e incoerenze e la preelaborazione dei dati per formarli in modo appropriato per gli algoritmi. Tecniche come l'analisi esplorativa dei dati (EDA), che spesso comporta la visualizzazione dei dati, aiutano a scoprire le strutture sottostanti, gli schemi, i valori anomali e le potenziali distorsioni all'interno dei dati. La comprensione di questi aspetti è fondamentale per selezionare i modelli appropriati e garantire la qualità dei dati necessaria per una formazione efficace.
Inoltre, l'analisi dei dati svolge un ruolo fondamentale dopo l'addestramento del modello. Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche come l'accuratezza o la precisione media (mAP) implica l'analisi dei risultati delle previsioni rispetto ai dati reali. Questo processo analitico aiuta a identificare i punti deboli del modello, a capire i tipi di errore e a guidare ulteriori miglioramenti attraverso tecniche come la regolazione degli iperparametri.
Analisi dei dati e concetti correlati
Anche se spesso vengono usati in modo intercambiabile, l'analisi dei dati si differenzia in modo sottile dai termini correlati:
- Data Mining: Si concentra in particolare sulla scoperta di schemi e relazioni inedite e precedentemente sconosciute all'interno di grandi insiemi di dati. Spesso è considerata una tecnica specifica all'interno del più ampio campo dell'analisi dei dati, che comprende anche la descrizione dei dati (analisi descrittiva) e la diagnosi di eventi passati (analisi diagnostica). Puoi approfondire i concetti di data mining.
- Apprendimento automatico: Si tratta di algoritmi che imparano dai dati per fare previsioni o prendere decisioni senza una programmazione esplicita. Il ML è spesso uno strumento utilizzato per l'analisi dei dati (in particolare per l'analisi predittiva e prescrittiva), ma l'analisi dei dati in sé è un processo più ampio che comprende la raccolta, la pulizia, l'esplorazione, la visualizzazione e l'interpretazione dei dati, che può o meno comportare la creazione di complessi modelli di ML. Leggi tutto su Machine Learning (ML).
Applicazioni AI/ML del mondo reale
L'analisi dei dati è alla base di progressi significativi in diverse applicazioni di intelligenza artificiale:
- Diagnostica sanitaria: Nell'analisi delle immagini mediche, l'analisi dei dati viene utilizzata per esaminare ampi set di scansioni mediche (come risonanze magnetiche o TAC, ad esempio il set di dati sul tumore cerebrale) per identificare modelli sottili che potrebbero indicare una malattia. Prima di addestrare un modello di intelligenza artificiale diagnostica, l'analisi aiuta a comprendere la distribuzione delle caratteristiche nei diversi gruppi di pazienti, assicurando che il set di dati sia rappresentativo e identificando potenziali pregiudizi. Dopo l'addestramento, l'analisi valuta l'accuratezza diagnostica del modello e identifica i tipi di errori, guidando il perfezionamento. Risorse come NIH Biomedical Data Science ne sottolineano l'importanza.
- Analisi del comportamento dei clienti del settore retail: I rivenditori utilizzano l'analisi dei dati per comprendere i modelli di acquisto e ottimizzare le operazioni. L'analisi dei dati delle transazioni aiuta a creare sistemi di raccomandazione che suggeriscono prodotti agli utenti. Nei negozi fisici, l'analisi dei feed video utilizzando modelli di computer vision (CV) può fornire informazioni sul flusso di traffico dei clienti e sull'interazione con gli scaffali, aiutando l 'intelligenza artificiale a gestire in modo più intelligente l'inventario dei negozi. L'analisi aiuta a interpretare questi dati per ottimizzare il layout del negozio e il posizionamento dei prodotti. Le aziende utilizzano piattaforme come Google Cloud AI for Retail per questi scopi.
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