Мубинова Э.С.
СРАВНЕНИЕ ТРАДИЦИОННЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ С СОВРЕМЕННЫМИ ПОДХОДАМИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА *
Аннотация:
в последние десятилетия методы анализа данных эволюционировали от традиционных статистических подходов к современным методам на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. В статье рассматриваются конкретные примеры применения традиционных и современных методов: линейная регрессия для прогнозирования экономических показателей и глубокие нейронные сети для диагностики заболеваний по медицинским изображениям.
Ключевые слова:
машинное обучение, данные, Линейная регрессия, дисперсионный анализ, диагностик заболеваний, объем данных, сеть машинное обучение, сеть
В последние десятилетия методы анализа данных претерпели значительные изменения. Традиционные подходы, которые основывались на статистических методах и математическом моделировании, постепенно уступают место современным методам, основанным на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении. Эти изменения позволяют лучше понять, как трансформировался ландшафт анализа данных и какие преимущества и ограничения могут иметь различные методы.Исторически, методы анализа данных развивались от простых статистических методов к более сложным алгоритмам. В начале XX века основное внимание уделялось разработке и применению статистических методов, таких как регрессия и дисперсионный анализ [4]. С течением времени, с развитием вычислительных технологий, начали появляться и более сложные методы, такие как алгоритмы машинного обучения и нейронные сети. Этот прогресс позволяет анализировать данные более эффективно и глубоко, чем когда-либо ранее.Традиционные методы анализа данных, такие как регрессия, дисперсионный анализ и тесты на корреляцию, используют простые математические модели для выявления закономерностей и взаимосвязей в данных.1. Методы легко применять и интерпретировать.2. Методы требуют соблюдения определенных предположений.3. Процесс создания и проверки моделей может быть трудоемким и требовать значительных усилий по подготовке данных и проверке гипотез.Современные методы анализа данных на основе ИИ и машинного обучения, такие как глубокие нейронные сети и алгоритмы кластеризации, существенно отличаются от традиционных:1. ИИ-методы эффективно анализируют большие массивы данных, что делает их более подходящими для работы с большими данными по сравнению с традиционными методами.2. Современные алгоритмы автоматически выявляют важные признаки и зависимости, что упрощает работу с комплексными и многомерными данными.3. ИИ-методы адаптируются к изменениям в данных и обучаются на новых примерах, поддерживая высокую точность в динамичных условиях, таких как финансы и медицина.4. Современные методы часто имеют низкую интерпретируемость, что затрудняет понимание, как они пришли к своим результатам, и может усложнять объяснение решений.Для более наглядного сравнения применения традиционных методов и современных методов на основе ИИ можно составить таблицу, которая будет отражать преимущества и недостатки каждого подхода в конкретных кейсах. В качестве примеров возьмем использование линейной регрессии для прогнозирования экономических показателей и глубоких нейронных сетей для диагностики заболеваний по медицинским изображениям.Таблица 1. Сравнительная таблица методов анализов данных.Выбор между традиционными методами и методами на основе ИИ зависит от конкретных задач и требований. Традиционные методы остаются полезными для задач, требующих высокой интерпретируемости, в то время как методы на основе ИИ предлагают значительные преимущества в обработке больших данных и выявлении скрытых закономерностей. Комбинирование обоих подходов в будущем может предоставить более полное и глубокое понимание данных.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 1
Ссылка для цитирования:
Мубинова Э.С. СРАВНЕНИЕ ТРАДИЦИОННЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ С СОВРЕМЕННЫМИ ПОДХОДАМИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Вестник науки №9 (78) том 1. С. 163 - 167. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17110 (дата обращения: 20.05.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+