בשנים האחרונות, אנחנו עדים לשינויים משמעותיים ביכולות החישוביות, בטכנולוגיות החישה ובאלגוריתמיקה האנליטית. כל זה בתוספת לנגישות לנתוני עתק בתחומים רבים בתעשייה, במערכות בריאות, במסחר ובשירותים בכלל. הניתוח האנליטי משלב שיטות אמפיריות ובחית מובהקות סטטיסטית על בסיס מודלים הסתברותיים.
הדוח כולל שלושה חלקים הממחישים את מקום הבינה המלאכותית באנליטיקה מודרנית. בחלק הראשון ניתן דגש לשילוב בינה מלאכותית בסטטיסטית יישומית עם גיבוש שאלות שמתאימות לאיגודים מקצועיים ולגופי מחקר שונים. החלק השני עוסק בבינה מלאכותית מחקר רפואי עם סקירה היסטורית על השימוש בנתונים ברפואה ב400 השנים האחרונות. בהמשך, הסקירה ממחישה איך אנליטיקה מספקת ערך מוסף עם דוגמאות מהשתלות מח עצם וטיפול באלרגית ילדים. החלק השלישי בוחן איך כלי בינה מלאכותית ואנליטיקה מרחיבים את הניתוח של נתוני סקרים כולל אפשרויות לשלב נתונים ממקורות שונים ובחינת תרחישים חלופיים. היכולות האלה מקדמות את מה שניתן להפיק מסקרים. בסוף הסדרה רשימת ספרות עם הפניה לפרטים נוספים.
השלבים בשילוב בינה מלאכותית ואנליטיקה בכלל, הם:
- הגדר את הבעיה – גבש מטרות לחקירה או שיפור
- מפה מקורות מידע רלוונטיים
- בצע שילוב נתונים ברמה פרטנית או אגרגטיבית
- נקה וארגן נתונים ובצע עיבוד מקדים
- עשה שימוש בסטטיסטיקה תיאורית וכלים להצגת נתונים
- קדם את הידע והיכולות בתחומי אנליטיקה של החוקרים
- בצע ניתוח נתונים בעזרת מודלים מונחים ולא מונחים
- נתח את המשמעויות האופרטיביות של הממצאים האנליטיים
- תקשר את הממצעים תוך כדי התייחסות לנדרש על ידי משתמשים שונים
בקיצור:
| הגדרת
בעיה |
מיפוי מידע | שילוב
נתונים |
ניקיון
נתונים |
הצגת
נתונים |
שיפור
הידע |
יישום
מודלים |
ניתוח
משמעויות |
תקשור
ממצאים |
מימוש תכנית שמשלבת את הפעילויות האלה מחייב מוטיבציה, יכולות והנחיה ראויה. באופן כללי, ברור שהמחקר העתידי בגופים כמו מוסד שמואל נאמן יושפע רבות מבינה מלאכותית ולמידת מכונה. הסקירה בכתבות בהמשך נועדה ליצור מודעות לכך וכיווני פעולה אפשריים.
