datascience

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Основою всіх інновацій, прийнятих рішень та конкурентоспроможності бізнесу є дані. Сьогодні це нова «нафта», яка є величезною цінністю та здатна привести до успіху. Компанії з різних сфер діяльності продовжують збирати величезну кількість даних, що вимагає використання складних інструментів та методів для отримання цінної інформації.

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози та виявляти тенденції, автоматизувати рутинні завдання тощо. Наука про дані у поєднанні зі ШІ та машинним навчанням формує майбутнє, засноване на даних. Розглянемо вплив ШІ та машинного навчання.

Розширена обробка та аналіз даних. Причиною революції в обробці та аналізі даних є ШІ. Традиційні методи аналізу не завжди здатні впоратися з великими обсягами даних. Аналітика даних на основі ШІ забезпечує легкий та швидкий процес обробки величезних наборів даних та отримання інформації. Компанії, які прагнуть приймати рішення на основі даних і в режимі реального часу, вже зрозуміли цінність цієї можливості;
Предиктивна аналітика та прогнозування. ШІ та машинне навчання сприяє глибокому зануренню в прогнозну аналітику та прогнозування. Використання історичних даних допомагає точно виявити майбутні тенденції, передбачити поведінку клієнтів та динаміку ринку. Завдяки цьому компанії можуть адаптуватися до активних змін ринку;
Персоналізоване обслуговування клієнтів. Основою персоналізованого підходу до клієнтів є наука про дані, заснована на ШІ. Аналіз даних про клієнтів у режимі реального часу дозволяє компаніям максимально адаптувати продукти/послуги та маркетингові кампанії до індивідуальних уподобань та потреб клієнтів. Такий підхід сприяє підвищенню задоволеності клієнтів, а отже, і зростанню доходу компанії;
Автоматизоване маркування та очищення даних. Спрощення важких завдань з маркування та очищення даних можливе за допомогою ШІ та машинного навчання. Автоматизація цього процесу дозволяє фахівцям з даних зосередитися на інших, стратегічніших задачах;
Обробка природної мови (NLP) та аналіз настроїв. Неструктуровані текстові дані також містять у собі цінну інформацію, яку можна отримати за допомогою NLP. Наприклад, визначити думку споживачів про продукт/послуги шляхом аналізу повідомлень у соціальних мережах;
Охорона здоров’я та медична діагностика. Моделі машинного навчання здатні провести точний аналіз зображень (рентгенівські знімки, МРТ тощо). Це дозволяє визначити захворювання на ранніх стадіях та оперативно розпочати лікування;
Кібербезпека. Ключовим елементом у процесі виявлення шахрайства є наука про дані на основі ШІ. Аналіз величезних обсягів даних у режимі реального часу за допомогою алгоритмів машинного навчання дозволяє виявити підозрілі закономірності та аномалії;
Транспорт. Розробка автономних транспортних засобів багато в чому залежить від науки про дані та ШІ. Аналіз даних із датчиків та камер для навігації, зібраних такими транспортними засобами, дозволяє вдосконалити, підвищити безпеку та надійність автономного транспорту;
Кліматологія та навколишнє середовище. Вирішення екологічних проблем неможливе без втручання науки про дані та ШІ. За допомогою моделей машинного навчання можливий аналіз кліматичних даних з метою складання прогнозу умов погоди, оцінки впливу на довкілля тощо;
Доступність та інклюзивність. Технології перетворення тексту на мовлення і навпаки, які ґрунтуються на ШІ, забезпечують комунікативну підтримку людям з обмеженими можливостями. Мовний переклад на основі ШІ здатний зруйнувати бар’єр та налагодити взаєморозуміння.

Data Science для фінансових компаній

Основа будь-якого бізнесу – це інформація. На даний момент існує велика кількість різних методів аналізу даних, які використовуються компаніями для автоматизації та досягнення максимальної ефективності. Фінансові компанії, які надають фінансові послуги та послуги для управління фінансовими процесами, не є винятком. Вони володіють та обробляють величезну кількість даних, які потребують якісного управління та високого рівня захисту. Наука про дані відіграє ключову роль в організації цих та інших процесів.

Виявлення та запобігання шахрайству

Ключовим показником успішності фінансової організації є безпека коштів та даних клієнтів. Це досить складний і трудомісткий процес. Важливо використовувати не лише технології, які допоможуть блокувати шахрайські дії, а й технології, які зможуть виявити підозрілу активність на ранній стадії та оцінити ситуацію. Такі технології необхідно регулярно моніторити та оновлювати.

Величезна кількість транзакцій та процесів не дозволяє вручну відстежити підозрілу активність. Проте, Data Science є чудовим інструментом у цій ситуації. Він дає змогу створити алгоритм самостійного аналізу певних дій, що дозволить автоматизувати процес виявлення. Також варто відзначити, що технологія здатна самонавчатися. Обробка більшої кількості даних сприяє отриманню більшого досвіду та знань. Виявлення підроблених документів, копії фінансових операцій та рахунків, підозрілих дій, запобігання шахрайству можливе завдяки Data Science.

Оцінка та управління ризиками

Машинне навчання та штучний інтелект, у тому числі допомагають провести оцінку фінансових ризиків та безпеки. Нові моделі машинного навчання дозволяють більш ефективно проводити аналіз ризиків та керувати ними.

Конкуренти, органи влади, інвестори та інші учасники можуть нести певні ризики для бізнеса. Будь-яка ситуація має бути розв’язана з урахуванням розуміння ризиків, потенційних втрат та можливостей зростання. Цей процес вимагає аналізу великої кількості оброблених та необроблених даних.

Складні самонавчальні алгоритми Data Science у цьому разі будуть максимально корисні. Вони проводять оцінку даних з метою аналізу ризиків, дозволяючи компаніям створювати надійну модель подальшого розвитку.

Управління даними клієнта

Найціннішим ресурсом будь-якої компанії є дані, якість управління якими має вирішальне значення. Така велика кількість даних, якими володіють фінансові компанії, доцільно обробляти автоматично. Швидкий та ефективний аналіз неструктурованих даних забезпечить ШІ.

Персоналізація

Дохід сучасного бізнесу залежить від точності вгадування потреб клієнтів. Чим краще компанія вгадає бажання клієнта – тим вищий шанс отримати більший дохід. Для фінансових компаній це працює так само. Клієнти охочіше будуть користуватися послугами компанії або банку, який має пропозицію саме для них з урахуванням їхнього доходу, потреб та певної ситуації.

Data Science дозволяє відстежити поведінку користувачів та надає повну картину. Бізнес отримує можливість приймати більш обґрунтовані рішення, а клієнт отримує унікальну та персоналізовану пропозицію.

Аналітика

Збір та аналіз даних – це 2 ключових процеса. Сучасні технології дозволяють ефективно обробляти великі обсяги даних різного типу. Це дозволяє відстежити зміни даних та внести редагування з метою запобігання ризикам. Наприклад, аналіз даних про клієнтів відкриває нові можливості, дозволяючи відреагувати на інтерес клієнта та побудувати якісну маркетингову кампанію.

Наука про дані для телекомунікаційної сфери

В час цифрової епохи важливою складовою є телекомунікації, завдяки яким забезпечується безперебійний зв’язок та обмін даними. Паралельно з розвитком технологій зростає обсяг даних, що генерують телекомунікаційні компанії. Це сприяло пошуку рішень у галузі науки про дані для трансформації телекомунікаційної сфери.

Телекомунікаційні компанії збирають величезну кількість даних: записи дзвінків, текстові повідомлення, дані про місцезнаходження, інформацію про взаємодію з клієнтами тощо. Правильне використання таких даних допоможе розкрити інформацію, яка сприятиме розвитку бізнесу, покращенню якості обслуговування клієнтів та оптимізації операційної діяльності.

Наука про дані може допомогти вирішити такі проблеми телекомунікаційного сектора:

Прогнозна аналітика. Забезпечення безперебійного обслуговування користувачів є ключовим завданням. Наука про дані дозволяє складати прогнози та запобігати збоям у роботі мережі. Аналіз історичних мережевих даних дозволяє виявити вузькі місця та/або збої для вжиття заходів, що запобігають проблемам.
Аналіз поведінки клієнтів. Наука про дані дає можливість аналізу моделі, переваг та взаємодій користувачів. Це дозволяє максимально ефективно вибудувати маркетингову стратегію та кампанії, персоналізувати послуги, прогнозувати відтік клієнтів та реалізувати стратегію їх утримання.
Виявлення та запобігання шахрайству. Ризик стати жертвою шахрайства досить високий. Це може бути клонування SIM-карток, заміна дзвінків, несанкціоноване використання тощо. Алгоритми обробки даних допомагають виявляти незвичайні закономірності та аномалії в потоках даних у режимі реального часу, та відзначати потенційно шахрайські дії. Це дозволяє захистити користувачів та мінімізувати фінансові втрати.
Розподіл ресурсів та прогнозування попиту. Аналіз історичних даних дозволяє постачальникам телекомунікаційних послуг оптимально розподіляти ресурси, запобігати перевантаженню мережі та планувати розширення інфраструктури.
Геолокаційні послуги. Наука про дані аналізує розташування користувачів і дозволяє створювати послуги на основі розташування, підключати таргетовану рекламу та системи реагування на надзвичайні ситуації.

Основою рішень для обробки даних у телекомунікаційній сфері є технології великих даних та штучного інтелекту.

Аналітика великих даних. Традиційні методи обробки даних не справляються з тим обсягом даних, якими керують телекомунікаційні компанії. Існують інструменти аналізу великих даних, які здатні забезпечити ефективне зберігання, обробку та аналіз даних. Це дозволяє отримати цінну інформацію з величезного обсягу даних.
Машинне навчання та ШІ. Програми обробки даних ґрунтуються на алгоритмах машинного навчання. Вони дозволяють складати прогнози поведінки клієнтів, оптимізувати продуктивність мережі та автоматизувати завдання.

Задачі та можливості науки про дані

Наука про дані стала трансформаційною областю, яка здатна змінити та стимулювати процеси прийняття рішень. Активне зростання даних та технологічні досягнення створюють певні складнощі та проблеми. Це, зі свого боку, є стимулом і можливістю знайти нові підходи та рішення. Нижче ключові завдання, складності та можливості фахівців з даних.

Проблеми та завдання:

Якість та складність даних

Забезпечення якості та надійності даних є одним із ключових завдань науки про дані. Великі обсяги даних із різних джерел створюють низку проблем, таких як відсутність даних, невідповідність, неточність тощо. Для отримання точної та якісної інформації необхідно провести очищення та попередню обробку. Ці процеси досить складні та можуть зайняти багато часу.

Масштабованість та інфраструктура

Збільшення розміру та складності наборів даних створює серйозну проблему масштабованості. Для ефективної обробки великих даних фахівцям необхідна надійна інфраструктура та потужні обчислювальні ресурси (впровадження алгоритмів, що масштабуються, і розробка системи, що дозволяє обробку величезних обсягів даних).

Дефіцит кваліфікованих спеціалістів

На даний момент існує розрив між попитом та пропозицією фахівців з даних. Попит значно перевищує пропозицію, що створює дефіцит кадрів. Особливістю науки про дані є поєднання навичок у галузі математики, машинного навчання та знань у предметній галузі. Пошук фахівця, який має необхідні навички та знання, може стати складним завданням.

Етика та конфіденційність

Популярність і залежність від даних викликають етичні проблеми, пов’язані з конфіденційністю, безпекою та відповідальним використанням даних. Фахівцям з даних необхідно знати, розуміти та дотримуватися всіх норм, вимог та законів щодо захисту даних. Важливо дотримуватись балансу використання даних та дотримання конфіденційності, що також може стати певним ускладненням робочого процесу фахівця.

Можливості:

Прийняття рішень та розуміння бізнесу

Наука про дані відкриває нові можливості для бізнесу, а саме прийняття рішень на основі даних та отримання цінної інформації. Дані є потужним інструментом, грамотне використання яких здатне оптимізувати всі процеси, визначити можливості для розширення та зростання, підвищити якість обслуговування клієнтів, утримувати лідируючі позиції на ринку та бути гнучким в умовах його динамічних змін.

Прогнозна аналітика та машинне навчання

Прогнозна аналітика та машинне навчання відкривають нові можливості та дозволяють організаціям прогнозувати тенденції, виявляти закономірності та складати точні прогнози. Область застосування прогнозної аналітики та машинного навчання величезна: від прогнозування поведінки клієнтів до оптимізації ланцюжків поставок.

Автоматизація та ефективність

Ключовим елементом в автоматизації завдань та підвищення ефективності є наука про дані. Автоматизація дозволяє зменшити ручну роботу, тим самим підвищити продуктивність. Ефективність роботи організації, спосіб та якість роботи з даними, а також прийняття рішень на основі даних можливе за допомогою автоматизованих конвеєрів даних, інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень на основі штучного інтелекту.

Міждисциплінарна взаємодія

Наука про дані успішно розвивається, зокрема, за допомогою міждисциплінарної взаємодії. Вона поєднує досвід із різних областей (комп’ютерні науки, математика, соціальні науки та бізнес). Це дозволяє фахівцям з даних вирішувати складні проблеми та знаходити інноваційні шляхи та методи вирішення завдань.

Data Science та Big Data: особливості, переваги та відмінності

Data Science та Big Data є взаємопов’язаними концепціями. Обидві ці концепції мають ключове значення у процесі використання даних для прийняття рішень, інновацій і отримання вигоди. Активний розвиток у галузі даних передбачає присутність науки про дані та аналітики великих даних. Але Data Science і Big Data хоч і пов’язані між собою, однак є різними концепціями в області аналізу даних.

Фокус науки про дані спрямований на застосування методів статистики та машинного навчання з метою вилучення інформації з даних та вирішення проблем. У цей процес входить збирання, очищення, дослідження та інтерпретація даних. Великі дані стосуються великих і складних даних, де можливостей традиційних методів обробки даних недостатньо.

Розглянемо ключові відмінності між наукою про дані та великими даними:

Концепція та характеристика

Наука про дані є міждисциплінарною областю, яка поєднує наукові методи, алгоритми та системи вилучення інформації зі структурованих і неструктурованих даних. Дані є ключовим джерелом для аналізу та прийняття рішень. Для цього застосовуються статистичні методи та алгоритми машинного навчання.

Великі дані включають структуровані (бази даних), напівструктуровані (xml) і неструктуровані (тексти та зображення) дані з різних джерел. Ця технологія дозволяє провести попереднє очищення та обробку, а також аналіз величезних обсягів даних у режимі реального часу.

Масштаб та методологія

Для розуміння закономірностей даних, прогнозування та пошуку рішень наука про дані використовує статистичний аналіз, машинне навчання, візуалізацію даних та дослідницький аналіз даних.

Великі набори даних обробляються за допомогою технологій інфраструктури. До них відносяться розподілені системи зберігання та обробки даних. Паралельна обробка, масштабованість тощо забезпечує якісне управління великими обсягами та високу швидкість передачі даних.

Цілі

Метою науки про дані є вилучення знань і розв’язання складних завдань із використанням даних.

Метою великих даних є ефективне зберігання, обробка та аналіз величезних обсягів даних.

Використання

Широке використання наука про дані отримала у бізнес-аналітиці з метою аналізу поведінки клієнтів, тенденцій ринку та даних про продаж. У сфері охорони здоров’я ця технологія відповідає за аналіз даних пацієнтів для діагностики, постановки діагнозу та прогнозування результатів лікування. Також наука про дані допомагає у процесі прийняття клінічних рішень та виявлення спалахів захворювань. У фінансових організаціях технологія допомагає виявити шахрайства, моделювати ризики та ухвалення обґрунтованих рішень у сфері інвестування. Здатність проводити аналіз людської мови надає можливість використовувати такі програми, як чат-боти, голосові помічники та машинний переклад.

Великі дані дозволяють проводити аналіз інтересів, поведінки та моделі покупок клієнтів, що дозволяє удосконалити продукти, покращити управління запасами, оптимізувати стратегію ціноутворення, підвищити ефективність та персоналізувати маркетингові кампанії. Ця технологія використовується для аналізу даних соціальних мереж, зокрема, взаємодії з користувачами, аналіз настрою тощо.

Переваги

Основною перевагою науки про дані є можливість приймати обґрунтовані рішення, ґрунтуючись на отриманій з даних інформації. Це відбувається за допомогою статистичного аналізу, методів машинного навчання та методів візуалізації даних. Пропонує широкий спектр додатків та економію коштів за рахунок ефективного управління даними.

Основною перевагою великих даних є можливість обробки та аналізу величезних обсягів даних, а також отримання цінної інформації та прийняття рішень на основі даних. Надає платформу для розширеної аналітики та додатків машинного навчання.

Недоліки

Використання науки про дані передбачає наявність кваліфікованих фахівців у цій галузі. Попередня обробка та очищення даних потребує значних часових та ресурсних витрат. Також можуть виникнути етичні проблеми, оскільки наука про дані має справу з конфіденційною інформацією.

Великі дані також вимагають певні навички та досвід у цій галузі. Питання безпеки та захисту можуть бути проблемою під час роботи з конфіденційною інформацією.

Роль науки про дані в бізнесі

Наука про дані являє собою міждисциплінарну галузь, яка спрямована на глибинне вивчення та розуміння даних (структурованих та неструктурованих) за допомогою наукових методів, процесів та систем. Наука про дані є продовженням та розвитком певних сфер аналізу даних, а саме статистики, класифікації, кластеризації, машинного навчання, видобутку даних та прогнозної аналітики. Однак, ця наука відрізняється від своїх попередників використанням передових технологій та інструментів для збирання, обробки та аналізу даних у масштабах, які раніше не були доступні. Крім цього, вона орієнтована на вирішення практичних завдань, наприклад, як покращити бізнес-процеси, прогнозування та оптимізація різних аспектів життєдіяльності людей. Наука про дані є важливим інструментом для розвитку різних галузей, зокрема бізнесу, науки, технологій, медицини, соціології та багато іншого.

Наука про дані дуже швидко розвивається. Сучасні компанії повинні підхоплювати нові тенденції для збереження лідируючих позицій. Нижче 5 основних тенденцій, які варті уваги комерційних лідерів:

Інсайти в режимі реального часу

Системи, які здатні визначити найкращу дію та надати рекомендації на основі аналітики, зберігають свою важливість. Дані системи, використовуючи підходи Штучного Інтелекту та машинного навчання, оцінюють фактори, що впливають на поведінку споживачів. Це, зі свого боку, надає можливість оптимізувати стиль та умови взаємин із користувачами, визначити найкращий варіант для конкретного клієнта в режимі реального часу;

Обробка природної мови (NLP)

NLP – це галузь комп’ютерної науки та машинного навчання, яка вивчає технології для розуміння та обробки людської мови комп’ютерами та іншими пристроями. Ця галузь досліджує методи для трансформації текстових даних (електронні листи, документи тощо) на структуровані дані, які можуть бути проаналізовані та використовувані для прийняття рішень. NLP швидко розвивається і вже активно застосовується у багатьох сферах. Найближчим часом тенденція поширення цієї технології зростатиме;

Інструменти розробки з мінімальним кодом та без коду

Такі інструменти дозволяють користувачам створювати програми, веб-сайти, мобільні програми та інші цифрові продукти без написання коду власноруч. Це надає можливість швидко розробляти та запускати проєкти, не вимагаючи глибинних знань програмування. Простота використання цих інструментів робить їх досить популярними. І така тенденція лише зростатиме. Їх використання дозволить оперативно отримувати актуальну інформацію, ефективно адаптуватися до конкуренції та ринкової динаміки, підвищити ефективність в цілому;

Конвергенція

Ключовими технологіями сучасного цифрового світу є штучний інтелект, хмарні обчислення, Інтернет речей (IoT) та надшвидкі мережі (5G). Джерелом живлення цих інструментів є дані. Всі ці технології – це новітні розробки в галузі науки про дані, які при спільному використанні набагато ефективніші, ніж окремо;

Індустріалізація машинного навчання

Індустріалізація машинного навчання стає очевидною. Це автоматизація та уніфікація процесу використання моделей машинного навчання, що дозволяє підприємствам своєчасно отримувати інформацію для підтримки бізнес-рішень, забезпечення успішної діяльності та зменшення ризиків.

Тенденції розвитку науки про дані у 2022 році

Розвиток таких технологій, як глибоке навчання, обробка природної мови, комп’ютерний зір, став можливим з появою науки про дані, як галузі вивчення та практичного застосування. Також це дозволило з’явитися машинному навчанню (ML).

Наука про дані – це розділ інформатики, який вивчає різні проблеми аналізу, обробки та представлення даних у цифровому форматі. Вона охоплює теоретичне та практичне застосування ідей, зокрема великих даних, прогнозної аналітики та Штучного Інтелекту. Ще 10 років тому наука про дані вважалася нішевим перехресним предметом, який поєднував статистику, математику та обчислення. Наразі її доступність зростає, а важливість бізнесу цілком зрозуміла та відома. Існує безліч способів познайомитися з нею, зокрема онлайн курси, навчання всередині компанії та ін. Розглянемо деякі тенденції розвитку науки про дані у 2022 році та наступному періоді.

Малі дані та TinyML

Великими даними частіше називають зростання обсягу цифрових даних, які щодня генеруються, збираються та аналізуються людиною. Алгоритми машинного навчання обробки великих обсягів даних також можуть бути досить великими. Так, найбільша та найскладніша система, яка здатна моделювати людську мову, GPT-3 складається з близько 175 мільярдів параметрів.

Машинне навчання може принести додаткову користь навіть у разі роботи у хмарних системах з необмеженою пропускною спроможністю. Саме тому виникла концепція «Малих даних», що дозволяє спростити швидкий когнітивний аналіз найважливіших даних у ситуаціях, коли час, пропускна здатність, витрати енергії мають важливе значення. Наприклад, автомобілі з автономним керуванням не можуть розраховувати на можливість відправлення та отримання даних із централізованого хмарного сервера при спробі уникнути ДТП.

TinyML відносяться до алгоритмів машинного навчання, що займають якнайменше місця і здатні працювати на малопотужному обладнанні поряд з місцем походження дії. У 2022 році кількість його появ у вбудованих системах (побутова техніка, автомобілі, промислове обладнання, сільськогосподарська техніка) зростатиме і зробить їх розумнішими та функціональнішими.

Якість обслуговування клієнтів на основі даних

Дані про клієнтів є основним джерелом компаній підвищення якості обслуговування клієнта: модернізація продукту чи послуги, спрощення процесу електронної комерції, створення зручнішого інтерфейсу, скорочення часу очікування тощо.

Взаємодія клієнта та компанії все більше стає цифровою. Будь-яку дію можна виміряти та проаналізувати для кращого розуміння, як можна покращити процеси, а також персоналізувати товари та послуги, що пропонуються клієнту. Пандемія спровокувала хвилю інвестицій та інновацій у технології онлайн комерції. Підприємства прагнули повністю замінити фізичні походи за покупками. Пошук нових методів та стратегій використання даних для покращення системи обслуговування клієнтів залишиться однією з головних тенденцій 2022 року.

Deepfake, генеративний ШІ, синтетичні дані

Deepfake – це реалістична заміна фото-, відео-, аудіо контенту, в основі якого лежить генеративний ШІ. Ця технологія має широке поширення у сфері мистецтва та розваг. У 2022 році очікується поширення дипфейків в інших галузях та сценаріях використання. Наприклад, створення синтетичних даних для навчання алгоритмів машинного навчання. За допомогою створення синтетичних облич неіснуючих людей з метою навчити алгоритми розпізнавання облич. Зокрема це дозволить уникнути проблем із конфіденційністю та використанням облич реальних людей. Також застосування цієї технології можливе в медицині (наприклад, для навчання систем розпізнавання ознак рідкісних видів онкозахворювань); для перетворення мови на зображення (наприклад, створення зображення будівлі за словесним описом його виду).

Конвергентність

Ключовими елементами цифрової трансформації є Штучний Інтелект (AI), Інтернет речей (IoT), хмарні обчислення, надшвидкі мережі (5G). Кожна з перерахованих технологій існує окремо, але вони пов’язані між собою, дозволяючи робити більше. Наприклад, ШІ дозволяє пристроям IoT діяти розумно, взаємодіяти з іншими технологіями за мінімальної участі людини, сприяючи автоматизації та створенню розумних будинків, підприємств та навіть міст. Крім того, що 5G та інші надшвидкі мережі дозволяють передавати дані на більш високих швидкостях, вони також дозволять стати звичайним явищем завдяки новим типам передачі даних. Алгоритми ШІ грають ключову роль маршрутизації трафіку з метою забезпечення оптимальної швидкості передачі, автоматизації контролю середовища хмарних центрів обробки даних. У 2022 році спостерігатиметься розвиток цих технологій та їхня взаємодія один з одним.

AutoML

AutoML (автоматизоване машинне навчання) сприяє демократизації науки даних. Очищення та підготовка даних – рутинна робота фахівця з даних, яка забирає багато часу. AutoML передбачає автоматизацію таких завдань. Мета цієї технології полягає у створенні інструментів та платформ, які зможе використовувати кожен. Таким чином, за допомогою зручних інтерфейсів кожен користувач зможе застосувати машинне навчання для вирішення проблем та перевірки ідеї. За прогнозами у 2022 році AutoML активно розвиватиметься.