Praktické využití umělé inteligence v analýze velkých dat

Celá řada podniků je založená na datech. Jejich analýza pomáhá získat cenné informace, které se dají využít při rozhodovacích procesech, identifikaci trendů a přípravě strategií. Porozumění datům a možnost jejich snadné interpretace je klíčová pro budoucnost každého podniku.

Právě v tento okamžik do tohoto procesu vstupuje umělá inteligence. Ta je nezbytnou součástí pro novodobé podnikání a datovou analýzu. Pojďme si to ale rozebrat více do detailů na následujících řádcích.

Co jsou to velká data?

Pojem velká data (angl. „big data“) označuje obrovské, komplexní a rychlé datové soubory. 

Jak už jsme zmínili v úvodu, jde o cenný zdroj informací, z něhož se dají vyvozovat různé poznatky a závěry v rámci podnikání dané společnosti. Big data také slouží jako palivo pro vývoj a cvičení AI a modelů strojového učení.

související kurzy:

Machine learning

Josef Brechler

Assistant Director / Data Scientist v Moody's Analytics

O kurzu

Jak chápat umělou inteligenci

Pod termínem umělá inteligence si představ soubor technologií umožňující počítačům simulovat lidskou inteligenci. Díky AI jsou výkonnější a dostupnější rozšířené analytické nástroje, které ti pomohou prozkoumat a analyzovat rozsáhlá nestrukturovaná data a získat tak větší přehled a pochopení celé řady faktorů ovlivňujících výsledky firmy.

Vztah mezi umělou inteligencí a velkými daty

Mezi velkými daty a umělou inteligencí existuje synergický vztah. AI ke svému chodu potřebuje rozsáhlé množství dat, na nichž se může učit a následně provádět analýzu. Výsledkem tohoto procesu je intuitivní nástroj, který uživatelům umožňuje získávat hodnotné poznatky z dat.

Spojením technologií analýzy velkých objemů dat a umělé inteligence mohou společnosti zlepšit výkonnost a efektivitu podnikání tím, že:

• mohou předvídat a využívat nové trendy v odvětví i na trhu,
• dokážou analyzovat chování spotřebitelů a automatizovat segmentaci zákazníků,
• mají možnost personalizovat a optimalizovat výkon marketingových kampaní,
• mohou využívat inteligentní systémy na podporu rozhodování, které jsou poháněny velkými daty, umělou inteligencí a prediktivní analytikou.

Jak se AI používá při analýze dat?

Analýza dat s AI využívá techniky umělé inteligence a datové vědy ke zlepšení procesů čištění, kontroly a modelování strukturovaných i nestrukturovaných dat. Zastřešujícím cílem je odhalit cenné informace, které podpoří vyvozování závěrů a rozhodování.

Umělá inteligence pomáhá tak, že velkou část procesu automatizuje. Namísto toho, aby vše procházel člověk, firmy mohou vytrénovat model, který zvládne těžkou práci. Protože AI je simulací lidské inteligence, dá se využít k rozpoznávání trendů.

Pro lepší pochopení je potřeba, abys chápal*a rozdíl mezi dvěma často používanými a zaměňovanými pojmy:

• Datová analytika je podmnožinou business intelligence, která využívá strojové učení k objevování nových poznatků o datech.
• Analýza dat je proces kontroly, čištění a modelování dat s cílem objevit užitečné informace, vyvodit závěry a učinit informovaná rozhodnutí. 

V rámci analýzy dat pak existují jednotlivé kroky, s nimiž tě teď seznámíme:

1. Sběr dat. Podniky se rozhodnou, co chtějí zjistit, a poté shromažďují soubory dat z důvěryhodných zdrojů, které analyzují.

2. Čištění dat. Datoví vědci zkoumají své datové zdroje, aby odstranili irelevantní informace a opravili špatné vstupní údaje ze surových dat.

3. Analýza dat. Proces analýzy přichází po řádném vyčištění dat. Podniky mohou tato data využít k hledání trendů a nalezení poznatků, které mohou využít.

4. Interpretace dat. Trendy získané z procesu analýzy dat mohou pomoci při rozhodování o budoucnosti v oblasti podnikové analýzy.

AI techniky používané při analýze dat 

Neexistuje pouze jeden způsob, jak provádět analýzu dat pomocí AI. V závislosti na případu použití se dá využít jedna nebo více z následujících technik umělé inteligence:

Strojové učení

Umělá inteligence využívá algoritmy strojového učení ke zpracování velkého objemu dat s cílem identifikovat vzory a vytvářet modely AI. Data předaná modelu by měla souviset s případem použití.

Zpracování přirozeného jazyka

NLP pomáhá počítačům interpretovat lidský jazyk. Algoritmy umělé inteligence čtou velké množství textu, aby se naučily a pochopily význam slov a tak mohly reagovat na vstupy uživatele. AI pak může analyzovat vstupní text a vytvářet nový obsah nebo shrnout stávající informace.

Počítačové vidění 

Počítačové vidění se zabývá tím, jak počítače vidí a interpretují obrázky a videa. Tato AI technika pomáhá analyzovat velké množství obrazového a video obsahu a hledat v něm vzory. Umělá inteligence dokáže sledovat pohyb, identifikovat obličeje a extrahovat vlastnosti z obrázků.

Tradiční vs. AI analytika

Analytika s umělou inteligencí se od té tradiční liší tím, že proces analýzy dat se automatizuje a umožňuje zpracování velkého množství dat rychleji a přesněji. AI dokáže identifikovat složité vzorce a poskytuje prediktivní poznatky, které nemusí při manuální analýze být zřejmé.

Tradiční analytika má omezenou kapacitu pro zpracování a ukládání velkého objemu dat. Umělá inteligence je schopna zpracovávat a analyzovat big data v reálném čase. Analytika s AI dokáže pracovat se strukturovanými i nestrukturovanými daty, jako jsou text, obrázky a zvuk, což umožňuje komplexnější rozbor. 

Praktické využití AI

Teď už víš, co je to analýza dat a proč je užitečná. Pojďme se ještě podívat na to, jak společnosti využívají umělou inteligenci k posílení své analytiky.

Analýza sentimentu

Analýza sentimentu je proces, při němž se na internetu zkoumají informace o určitém subjektu a vyhodnocuje se zpětná vazba od spotřebitelů. AI pomáhá tak, že se učí rozlišovat mezi pozitivními, negativními a neutrálními náladami a dává společnostem vědět, jak si jejich značka a produkty vedou.

Jednou ze společností, které využívají AI pro analýzu sentimentu, je Netflix, který používá umělou inteligenci k identifikaci bolestivých míst a ke zlepšení zážitku ze sledování obsahu.

Prediktivní analýza a prognózování

Nástroje pro analýzu AI mohou analyzovat historická data, údaje o trhu a další faktory, aby bylo možné předpovídat budoucí prodeje i nákupní vzorce.

Například Bank of America používá prediktivní analýzu k pochopení vztahu mezi transakcemi na kapitálových trzích a investory, což bance umožňuje provádět cílené nabídky.

Detekce anomálií a prevence podvodů 

Podniky musí analyzovat velké množství dat, aby mohly vyhledávat podvody – ale s rostoucí mírou podvodů a schémat, které se odehrávají v digitálním světě, je informací příliš mnoho na to, aby je člověk zpracovával manuálně. Právě zde může pomoci umělá inteligence.

Spotify využívá AI k odhalování podvodných streamovacích aktivit. Jejich systém AI dokáže analyzovat různé faktory, jako jsou poslechové návyky uživatelů a IP adresy, a identifikovat a blokovat akce, jako je přehrávání generované botem.

Analýza obrázků a videí

AI je užitečná pro analýzu obrázků a videí a informuje uživatele o tom, co se s obrázkem děje. Dokáže najít osoby, hledat vzory, a dokonce identifikovat nemoci na snímcích pacientů.

Walmart používá AI pro analýzu obrázků a videí ke zlepšení řízení zásob a prevenci ztrát. Systémy AI společnosti Walmart dokážou identifikovat produkty v regálech, sledovat stav zásob a odhalovat krádeže.

AI bude pro datovou analýzu čím dál důležitější

O důležitosti umělé inteligence v rámci velkých dat není pochyb. Budoucnost leží ve vytváření AI modelů, které budou používat a kombinovat různé techniky. V případě datové vědy tak bude důležité, abys nejen dokázal*a pracovat s novými nástroji, ale také pochopil*a, jak modely AI fungují. Získáš tak konkurenční výhodu, kterou si můžeš osvojit s našimi kurzy zaměřenými se na umělou inteligenci i datovou analýzu.

Autor: Martin Šlat