Оптимізація процесів обробки та аналізу великих даних у сфері аналітики даних шляхом інтеграції інженерії даних та штучного інтелекту
Анотація
У цій статті ми надаємо огляд сучасного стану штучного інтелекту (ШІ) та аналітики великих даних, які є найбільш затребуваними потребами нашого часу. Цей звіт має на меті надати огляд останніх досліджень і досягнень у цій швидкозростаючій галузі, а також висвітлити, перевірити і доповнити численні способи поєднання штучного інтелекту для покращення даних. Найважливіші події в галузі аналізу даних демонструють розробку моделей машинного навчання, важливість пояснення ШІ та використання ШІ в обчисленнях. Методологія: для цього дослідження ми проаналізували останні тенденції в суміжних галузях ШІ та інженерії даних. Ми відібрали дев'ять основних статей для цього звіту. Мета-аналіз вимагає використання описових та/або статистичних методів для збору даних з декількох досліджень на певну тему. Ці ідеї допомагають побудувати знання з багатьох досліджень як в якісному, так і в кількісному плані. Результати: У статті представлено огляд складнощів інтеграції великих обсягів даних з аналітикою, досліджено такі теми, як цілісність даних, соціальні та етичні питання. Крім того, вона знайомить з новими застосуваннями в різних галузях і розкриває можливості для трансформації моніторингу навколишнього середовища, операцій в ланцюгах поставок, кібербезпеки і моніторингу здоров'я. Загалом, ця стаття дає читачеві глибоке розуміння останніх досягнень і викликів у галузі інтелектуального аналізу даних та аналізу на основі розвідданих. Висновок: Ця стаття робить свій внесок у триваючі дебати про те, як можна використовувати ШІ для отримання значущих висновків з величезних масивів даних, і дає перспективний погляд на потенційний вплив на різні сектори економіки і суспільства в цілому. Ще одна нова концепція, яка виражає відкритість алгоритмів ШІ, - це дескриптивний інтелект (XAI). Розуміння та інтерпретація рішень інтелекту має важливе значення, оскільки він відіграє важливу роль в обробці інформації, особливо в сферах, які вимагають дотримання етичних та правових норм
Посилання
2. J. Li, M. S. Herdem, J. Nathwani, and J. Z. Wen, "Methods and applications for Artificial Intelligence, Big Data, Internet of Things, and Blockchain in smart energy management," Energy and AI, vol. 11, p. 100208, 2023.
3. Z. F. Khan and S. R. Alotaibi, "Applications of artificial intelligence and big data analytics in m-health: a healthcare system perspective," Journal of healthcare engineering, vol. 2020, pp. 1-15, 2020.
4. O. M. Araz, T. M. Choi, D. L. Olson, and F. S. Salman, "Role of analytics for operational risk management in the era of big data," Decision Sciences, vol. 51, pp. 1320-1346, 2020.
5. R. H. Hariri, E. M. Fredericks, and K. M. Bowers, "Uncertainty in big data analytics: survey, opportunities, and challenges," Journal of Big Data, vol. 6, pp. 1-16, 2019.
