数据分析

真实世界的人工智能/移动语言应用

数据分析有助于推动众多人工智能应用取得进展：

1. 医学图像分析：在人工智能模型检测医学扫描中的异常之前，需要广泛使用数据分析技术。对原始图像进行预处理（归一化、调整大小）和清理。探索性分析有助于了解数据集（如脑肿瘤数据集）中图像质量或患者人口统计学方面的差异。分析有助于确定相关特征，并根据专家注释评估诊断模型的性能（准确性、灵敏度、特异性），从而指导临床使用的改进。美国国立卫生研究院生物医学数据科学计划等资源凸显了其重要性。了解 YOLO 模型如何用于医学成像中的肿瘤检测。
2. 人工智能驱动的零售库存管理：零售商利用数据分析来优化库存水平，减少浪费。这包括分析历史销售数据、识别季节性趋势、了解客户购买模式以建立预测模型。此外，计算机视觉（CV）系统由利用分析的视觉数据训练的模型驱动，可以实时监控货架库存。数据分析通过分析检测准确性以及将库存数据与销售结果联系起来，评估这些系统的有效性，从而实现更智能的补货策略。了解Google Cloud AI for Retail行业解决方案。Ultralytics 提供利用人工智能提高零售效率的见解。

与相关术语的区别

• 数据可视化：数据可视化是信息和数据的图形表示。它是数据分析的一个组成部分，用于通过图表、图形和地图交流研究结果或探索数据。分析包含数据检查的整个过程，而可视化则是用于使结果易于理解的特定工具。Tableau等工具在创建引人注目的可视化效果方面很受欢迎。
• 数据挖掘：这是在更广泛的数据分析领域中使用的一种特定技术。数据挖掘侧重于在大型数据集中发现以前未知的模式和趋势，通常使用复杂的算法。正如Oracle 所解释的，分析使用这些发现的模式来做出明智的决策和测试假设。
• 机器学习：机器学习是人工智能的一个子集，侧重于构建从数据中学习的系统。数据分析通常通过准备数据、识别特征和使用平均精度（mAP）等指标评估模型输出来为ML 生命周期提供支持。分析为人类提供解读见解，而 ML 则利用这些见解使模型能够进行自主预测。

数据分析为构建、完善和验证从医疗保健到农业和制造业等不同领域的有效人工智能和 ML 系统提供了所需的重要见解。利用Ultralytics HUB等平台可以简化从数据分析到模型部署的流程。