Phân tích dữ liệu

Tầm quan trọng của Phân tích dữ liệu trong AI và Học máy

Phân tích dữ liệu tạo thành nền tảng cho các dự án AI và ML thành công được xây dựng. Trước khi đào tạo các mô hình phức tạp như Ultralytics YOLO , dữ liệu thô phải trải qua quá trình phân tích nghiêm ngặt. Điều này bao gồm các bước thiết yếu như dọn dẹp dữ liệu để xử lý lỗi và sự không nhất quán, cũng như xử lý trước dữ liệu để định dạng dữ liệu phù hợp cho các thuật toán. Các kỹ thuật như Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA), thường liên quan đến trực quan hóa dữ liệu , giúp khám phá các cấu trúc cơ bản, mô hình, giá trị ngoại lệ và các sai lệch tiềm ẩn trong dữ liệu. Việc hiểu các khía cạnh này rất quan trọng để lựa chọn các mô hình phù hợp và đảm bảo chất lượng dữ liệu cần thiết cho quá trình đào tạo hiệu quả.

Hơn nữa, phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng sau khi đào tạo mô hình. Đánh giá hiệu suất mô hình bằng các số liệu như độ chính xác hoặc Độ chính xác trung bình trung bình (mAP) bao gồm việc phân tích kết quả dự đoán so với dữ liệu thực tế. Quy trình phân tích này giúp xác định điểm yếu của mô hình, hiểu các loại lỗi và hướng dẫn cải tiến thêm thông qua các kỹ thuật như điều chỉnh siêu tham số .

Phân tích dữ liệu so với các khái niệm liên quan

Mặc dù thường được sử dụng thay thế cho nhau, phân tích dữ liệu có sự khác biệt tinh tế so với các thuật ngữ liên quan:

• Khai thác dữ liệu: Tập trung cụ thể vào việc khám phá các mô hình và mối quan hệ mới lạ, chưa từng biết đến trong các tập dữ liệu lớn. Nó thường được coi là một kỹ thuật cụ thể trong lĩnh vực phân tích dữ liệu rộng hơn, bao gồm cả việc mô tả dữ liệu (phân tích mô tả) và chẩn đoán các sự kiện trong quá khứ (phân tích chẩn đoán). Bạn có thể khám phá thêm các khái niệm khai thác dữ liệu .
• Học máy: Bao gồm các thuật toán học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình rõ ràng. ML thường là một công cụ được sử dụng trong phân tích dữ liệu (cụ thể là phân tích dự đoán và phân tích theo quy định), nhưng bản thân phân tích dữ liệu là một quá trình rộng hơn bao gồm thu thập dữ liệu, làm sạch, khám phá, trực quan hóa và diễn giải, có thể hoặc không liên quan đến việc xây dựng các mô hình ML phức tạp. Đọc thêm về Học máy (ML) .

Ứng dụng AI/ML trong thế giới thực

Phân tích dữ liệu thúc đẩy những tiến bộ đáng kể trên nhiều ứng dụng AI khác nhau:

1. Chẩn đoán chăm sóc sức khỏe: Trong phân tích hình ảnh y tế , phân tích dữ liệu được sử dụng để kiểm tra các tập dữ liệu lớn về quét y tế (như MRI hoặc CT, chẳng hạn như tập dữ liệu U não ) để xác định các mẫu tinh tế có thể chỉ ra bệnh. Trước khi đào tạo mô hình AI chẩn đoán, phân tích giúp hiểu được sự phân bố các tính năng trên các nhóm bệnh nhân khác nhau, đảm bảo tập dữ liệu có tính đại diện và xác định các sai lệch tiềm ẩn. Sau khi đào tạo, phân tích đánh giá độ chính xác chẩn đoán của mô hình và xác định các loại lỗi, hướng dẫn tinh chỉnh. Các nguồn như NIH Biomedical Data Science nêu bật tầm quan trọng của nó.
2. Phân tích hành vi khách hàng bán lẻ: Các nhà bán lẻ sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu các mô hình mua hàng và tối ưu hóa hoạt động. Phân tích dữ liệu giao dịch giúp xây dựng các hệ thống đề xuất gợi ý sản phẩm cho người dùng. Trong các cửa hàng thực, phân tích nguồn cấp dữ liệu video bằng mô hình thị giác máy tính (CV) có thể cung cấp thông tin chi tiết về lưu lượng khách hàng và tương tác trên kệ, hỗ trợ AI để quản lý hàng tồn kho bán lẻ thông minh hơn . Phân tích giúp diễn giải dữ liệu này để tối ưu hóa bố cục cửa hàng và vị trí đặt sản phẩm. Các công ty tận dụng các nền tảng như Google Cloud AI for Retail cho các mục đích này.

Công cụ và Kỹ thuật

Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau. Các phương pháp thống kê, bao gồm hồi quy và phân tích chuỗi thời gian , là cơ bản. Các ngôn ngữ lập trình như Python , với các thư viện như Pandas để thao tác dữ liệu và Scikit-learn cho các tác vụ ML, được sử dụng rộng rãi. Các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau hoặc Microsoft Power BI rất quan trọng để truyền đạt các phát hiện. Đối với thông tin chi tiết về hiệu suất ML cụ thể, các nền tảng như Ultralytics HUB cung cấp phân tích tích hợp, như được nêu chi tiết trong hướng dẫn phân tích Ultralytics .