Дополненная аналитика: будущее анализа данных
Posted: Tue Jan 07, 2025 4:04 am
Слышали ли вы о дополненной аналитике? В сегодняшней статье мы поговорим о новых этапах анализа данных и о том, чем эта технология может быть полезна для вашего бизнеса.
Дополненная аналитика считается будущим анализа данных. Мы живем в эпоху перемен! Благодаря технологическому прогрессу мы открываем новый способ более простого выполнения некоторых повседневных функций.
Доступность данных возросла в геометрической прогрессии, и стало очень сложно проводить комплексный, точный и гибкий анализ. Компании тратят все больше и больше времени на анализ данных вручную, и из-за большого объема данных анализ подвержен ошибкам.
Анализ данных так быстро, как только они доступны, становится невыполнимой задачей. В связи с этой необходимостью возникла дополненная аналитика, цель которой проста: улучшить способ обработки данных в настоящее время.
Прежде чем понять, что такое дополненная аналитика, важно понять, что такое дополненный интеллект и чем он отличается от искусственного интеллекта.
Что такое расширенный интеллект?
Дополненный интеллект — это «мать» дополненной аналитики, а не искусственный интеллект. Фундаментальное различие между одним и другим заключается в том, что дополненный интеллект направлен на поддержку и обоснование исключительно человеческих решений, а искусственный интеллект имеет функцию моделирования человеческого интеллекта для принятия автономных решений.
И почему термин «дополненный»?
Мы знаем, что врач учится много лет, чтобы стать специалистом в какой-то области человеческого тела, и каким бы прилежным он ни был, его мозг имеет ограничения в обработке, хранении и памяти (похоже, что мы говорим о компьютере , а мы нет!). Мы, люди, можем прочитать полную энциклопедию, впитывать знания, но правда в том, что мы сохраним мало информации от этого длительного изучения. Дополненный интеллект помогает нам справиться с этим ограничением: он может читать бесчисленное количество информации и хранить 100% контента!
В контексте медицины дополненный интеллект может хранить разнообразную литературу на разных языках, следовательно, может помочь врачу поставить более точный диагноз и предложить адекватное и эффективное лечение своему пациенту, другими словами, он увеличивает нашу силу знаний Номер телеграммы Кувейта за счет обрабатывать объем информации, на который мы не способны.
Теперь, когда вы понимаете, что такое дополненный интеллект, давайте изучим дополненную аналитику.
Что такое расширенная аналитика?
Дополненная аналитика — это сектор дополненного интеллекта, который работает с машинным обучением. Он состоит из машинного обучения: машина учится, и вы можете делать запросы для поддержки принятия решений.
Идея состоит в том, чтобы исключить этап анализа данных и просто использовать результаты для принятия стратегических решений.
В машинном обучении компьютеры могут учиться без необходимости их программирования, используя метод анализа данных, способный распознавать закономерности и получать на их основе результаты. Вмешательство человека в этот тип технологий невелико и заключается в предоставлении данных и, в некоторых случаях, определении алгоритмов.
Узнайте больше о машинном обучении в нашей статье: Открытие машинного обучения.
Дополненная аналитика считается будущим анализа данных. Мы живем в эпоху перемен! Благодаря технологическому прогрессу мы открываем новый способ более простого выполнения некоторых повседневных функций.
Доступность данных возросла в геометрической прогрессии, и стало очень сложно проводить комплексный, точный и гибкий анализ. Компании тратят все больше и больше времени на анализ данных вручную, и из-за большого объема данных анализ подвержен ошибкам.
Анализ данных так быстро, как только они доступны, становится невыполнимой задачей. В связи с этой необходимостью возникла дополненная аналитика, цель которой проста: улучшить способ обработки данных в настоящее время.
Прежде чем понять, что такое дополненная аналитика, важно понять, что такое дополненный интеллект и чем он отличается от искусственного интеллекта.
Что такое расширенный интеллект?
Дополненный интеллект — это «мать» дополненной аналитики, а не искусственный интеллект. Фундаментальное различие между одним и другим заключается в том, что дополненный интеллект направлен на поддержку и обоснование исключительно человеческих решений, а искусственный интеллект имеет функцию моделирования человеческого интеллекта для принятия автономных решений.
И почему термин «дополненный»?
Мы знаем, что врач учится много лет, чтобы стать специалистом в какой-то области человеческого тела, и каким бы прилежным он ни был, его мозг имеет ограничения в обработке, хранении и памяти (похоже, что мы говорим о компьютере , а мы нет!). Мы, люди, можем прочитать полную энциклопедию, впитывать знания, но правда в том, что мы сохраним мало информации от этого длительного изучения. Дополненный интеллект помогает нам справиться с этим ограничением: он может читать бесчисленное количество информации и хранить 100% контента!
В контексте медицины дополненный интеллект может хранить разнообразную литературу на разных языках, следовательно, может помочь врачу поставить более точный диагноз и предложить адекватное и эффективное лечение своему пациенту, другими словами, он увеличивает нашу силу знаний Номер телеграммы Кувейта за счет обрабатывать объем информации, на который мы не способны.
Теперь, когда вы понимаете, что такое дополненный интеллект, давайте изучим дополненную аналитику.
Что такое расширенная аналитика?
Дополненная аналитика — это сектор дополненного интеллекта, который работает с машинным обучением. Он состоит из машинного обучения: машина учится, и вы можете делать запросы для поддержки принятия решений.
Идея состоит в том, чтобы исключить этап анализа данных и просто использовать результаты для принятия стратегических решений.
В машинном обучении компьютеры могут учиться без необходимости их программирования, используя метод анализа данных, способный распознавать закономерности и получать на их основе результаты. Вмешательство человека в этот тип технологий невелико и заключается в предоставлении данных и, в некоторых случаях, определении алгоритмов.
Узнайте больше о машинном обучении в нашей статье: Открытие машинного обучения.