Kako se umetna inteligenca uporablja v podatkovni znanosti
Posodobljeno na July 25, 20265 minute preberite
Predstavljajte si, da spletna trgovina iz Ljubljane vsak dan prejme 40.000 naročil in želi vnaprej vedeti, katera bodo verjetno vrnjena. Podatkovni znanstvenik pripravi in počisti te podatke, model umetne inteligence pa se iz njih nauči vzorca in napove verjetnost vračila za vsako novo naročilo. To je v enem stavku odgovor na vprašanje, kako se umetna inteligenca uporablja v podatkovni znanosti — eno pripravi teren, drugo naredi napoved.
Ti dve področji se pogosto zamenjujeta, a delata različne stvari. Spodaj razložim, kje se srečata, kje se razlikujeta in kaj to pomeni za nekoga, ki v Sloveniji razmišlja o karieri v podatkih.
kje se podatkovna znanost in umetna inteligenca srečata
Podatkovna znanost je delo z resničnimi, umazanimi podatki: zbiranje, čiščenje, raziskovanje in razlaga. Umetna inteligenca je širši nabor metod, s katerimi računalnik iz podatkov sam izlušči vzorce, brez da bi mu vsako pravilo napisali ročno. Strojno učenje je del umetne inteligence in je hkrati orodje, ki ga podatkovni znanstvenik uporablja vsak dan.
Preprost primer. Banka želi oceniti, ali bo stranka odplačala kredit. Podatkovni znanstvenik zbere podatke o preteklih strankah, popravi manjkajoče vrednosti in izbere smiselne spremenljivke — dohodek, starost, zgodovino plačil. Nato uporabi model strojnega učenja, ki se iz preteklih primerov nauči, kateri vzorci vodijo do zamud pri plačilu. Ko pride nova vloga, model vrne oceno tveganja. Podatki so surovina, model umetne inteligence pa stroj, ki iz njih naredi uporabno napoved.
Če želite razumeti temelje pod tem, priporočam začeti z osnovami strojnega učenja, saj so ravno ti algoritmi tisti most med surovimi podatki in delujočo napovedjo.
kako umetna inteligenca konkretno pomaga v vsakdanjem delu
Umetna inteligenca v podatkovni znanosti ni čarovnija, ampak orodje, ki pospeši nekatere korake. Najpogosteje se pojavi v štirih situacijah.
Pri napovedovanju: model se nauči iz preteklih podatkov in oceni prihodnji izid — napoved prodaje, odhod stranke, poraba energije.
Pri obdelavi besedila in slik: jezikovni modeli razvrščajo pritožbe strank ali povzemajo poročila, modeli za slike pa prepoznajo napake na izdelkih v proizvodni liniji.
Pri avtomatizaciji dolgočasnih korakov: sodoben pomočnik z generativno umetno inteligenco lahko predlaga kodo za čiščenje podatkov ali osnovni graf, kar podatkovnemu znanstveniku prihrani čas.
Pri odkrivanju anomalij: sistem opazi transakcijo, ki odstopa od običajnega vzorca, in jo označi za pregled.
Kljub temu ostane sodba človeka odločilna. Model vam pove kaj, ne pa vedno zakaj — in ravno razlaga rezultata poslovodstvu je pogosto najtežji del.
ali umetna inteligenca zamenjuje podatkovnega znanstvenika
Kratek odgovor: ne, spreminja pa opis dela. Orodja z generativno umetno inteligenco danes napišejo del kode in prvi osnutek analize hitreje kot še pred nekaj leti. To pomeni, da rutinski del postane hitrejši, večjo težo pa dobijo veščine, ki jih avtomatizacija ne pokrije dobro: postavljanje pravega vprašanja, razumevanje konteksta podjetja, preverjanje, ali so podatki sploh zanesljivi, in etična presoja.
Podatkovni znanstvenik v Mariboru ali Kopru, ki zna prevesti poslovni problem v merljivo vprašanje in nato rezultat razložiti vodstvu, ne bo kmalu odveč. Kdor zna zgolj pognati vnaprej pripravljen model, je bolj izpostavljen. Zato se izplača graditi tako tehnično znanje kot razumevanje domene.
podatkovna znanost proti umetni inteligenci: kaj izbrati
Vprašanje »kaj je boljše« nima smisla, ker gre za dopolnjujoči se vlogi, ne za tekmovanje. Ima pa smisel vprašanje, kam usmeriti prve korake. Spodnja tabela primerja obe usmeritvi z vidika nekoga, ki se odloča za karierno pot.
| Vidik | Podatkovna znanost | Umetna inteligenca / strojno učenje |
|---|---|---|
| Glavni fokus | Razumevanje in razlaga podatkov | Gradnja modelov, ki se učijo sami |
| Tipična orodja | Python, SQL, Pandas, Power BI | Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch |
| Kdaj sije | Poslovna vprašanja, poročila, vpogledi | Napovedovanje, avtomatizacija, obdelava besedila in slik |
| Vstopna matematika | Statistika, verjetnost | Linearna algebra, optimizacija, statistika |
| Prva zaposlitev | Podatkovni analitik, podatkovni znanstvenik | Inženir strojnega učenja, ML specialist |
Za večino ljudi je bolj naraven vstop preko podatkovne znanosti in analitike, saj hitreje pokažete uporabne rezultate. Umetno inteligenco potem gradite kot nadgradnjo. Če vas zanima celotna slika obeh področij, si oglejte program podatkovne znanosti in umetne inteligence, kjer se oba dela povežeta v projektno delo.
katera orodja se uporabljajo v Sloveniji
Nabor orodij je precej univerzalen, tako pri startupu v Ljubljani kot v večjem proizvodnem podjetju na Štajerskem. Python je delovni jezik za analizo in modele. SQL potrebujete za dostop do podatkov iz baz. Za vizualizacijo se pogosto uporabljata Power BI in Tableau, za shranjevanje in obdelavo večjih količin podatkov pa oblačne storitve.
Pomembnejši od seznama orodij je vrstni red učenja. Najprej znajte zanesljivo delati s podatki, šele nato dodajajte kompleksnejše modele umetne inteligence. Kdor preskoči čiščenje in razumevanje podatkov ter skoči naravnost na nevronske mreže, običajno dobi model, ki dobro izgleda na papirju, a v praksi napoveduje slabo.
kako začeti brez predznanja
Ni vam treba biti matematik, da začnete. Potrebujete osnovno logično razmišljanje, voljo za delo s številkami in nekaj potrpljenja pri odpravljanju napak. Dober začetni projekt je preprost: vzemite javno dostopno tabelo — na primer podatke o cenah stanovanj — jo počistite, poiščite nekaj vzorcev in narišite graf, ki nekaj pove. Ko to obvladate, dodate model, ki napove ceno na podlagi kvadrature in lokacije.
Če se raje učite ob svojem tempu, obstaja različica podatkovne znanosti in umetne inteligence za samostojno učenje, primerna za tiste, ki poleg študija ali službe potrebujejo prožen urnik. Za pregled trajanja in možnosti financiranja si oglejte tudi pregled cen in vpisnih pogojev.
Če na koncu obdržite eno misel, naj bo ta: umetna inteligenca je najmočnejše orodje podatkovnega znanstvenika, ne pa njegov nadomestek — vrednost prinese šele, ko človek ve, katero vprašanje postaviti in kako rezultatu zaupati. Če želite to znanje graditi po jasni poti s projekti in mentorstvom, si oglejte program podatkovne znanosti in umetne inteligence pri Code Labs Academy in naredite prvi korak.
