کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده ها

در عصر حاضر، داده ها به یکی از باارزش ترین دارایی های سازمان ها تبدیل شده اند. با توجه به انفجار داده ها که تحت عنوان «کلان داده» شناخته می شود، روش های تحلیل سنتی دیگر پاسخگوی نیازهای سازمان ها نیستند. این مقاله با هدف ارائه یک دید جامع آکادمیک، به بررسی نقش تحول آفرین هوش مصنوعی (AI)، شامل یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، در ارتقای فرآیند تحلیل داده می پردازد. ما در این مقاله، مفاهیم پایه تحلیل داده، سطوح چهارگانه تحلیل (تحلیل توصیفی، تحلیل تشخیصی، تحلیل پیش بینانه، تحلیل تجویزی)، الگوریتم های کلیدی هوش مصنوعی و کاربردهای عملی آن ها در صنایع مختلف (مانند بهداشت و درمان، امور مالی و تولید) را تشریح می کنیم. همچنین، مزایا و چالش های به کارگیری هوش مصنوعی در محیط کلان داده، از جمله مسئله «جعبه سیاه» و سوگیری داده ها، مورد بحث قرار گرفته و در نهایت، مسیرهای آینده مانند هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI) و خودکار (AutoML) ترسیم می شوند. نتایج نشان می دهد که هوش مصنوعی نه تنها کارایی تحلیل داده را افزایش می دهد، بلکه با استخراج دانش از داده های غیرساخت یافته و حجیم، در حال ساختن یک جامعه داده محورتر است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، تحلیل داده ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، کلان داده ، تحلیل پیش بینانه ، هوش مصنوعی توضیح پذیر . (XAI)