İnternet, ChatGPT’nin kullanıma sunulduğu gün aydınlandı. Her sosyal medya platformundaki hemen hemen herkes, ne kadar akıllı olduğunu değerlendirmek için fişe takıldı. Kuşkusuz, insanların hayal gücünü yendi ve hayaletimsi bir şaşkınlıkla ağızlarını açtı.
Tanrım gibi, sadece bilgisayar programları, şiirler, denemeler ve aradaki her şeyi yazmakla kalmadı; aynı zamanda onları çok zeki bir insana atfedilebilecek bir incelik, netlik ve görelilik ile yazdı. Hatta SAT’ta 1020 aldı. Ne kadar inanılmaz!
Bir fizikçi olan arkadaşımın ofisinden döndüğünü ve insanların ChatGPT ile yaptıklarına hayranlıkla bağırmaktan vazgeçmediğini hatırlıyorum. twitter. Ardından, AI tarafından böyle bir zeka gösterisinin bundan böyle insan istihdamı için ne anlama geldiği konusunda spekülasyon yapmaya başladı. “Anlamıyorsun; bu şey her şeyi yapabilir oğlum!” “Birçok insan işini kaybedecek!” İnsanların yaptıkları bazı işleri kaybedeceklerinden emindi. Ancak, genel olarak ne tür işlerin yapay zeka tarafından kaybedileceğini bana söylemesini bekliyordum.
Yapay zeka veri analistlerinin yerini alacak mı?
Bir yerde yapay zekanın veri analistlerinin yerini alacağını okuduğunu söyleyene kadar umurumda bile değildi. Hemen, nasıl olduğunu öğrenmek için yatırım yaptım. Bu nedenle, şimdi ve büyük olasılıkla gelecekte hangi insan zekası niteliklerini gösterebileceğini öğrenmek için ChatGPT’yi devreye soktum.
İlk olarak, uygulamanın güvenilir bir şekilde – çok iyi yaptığı – alana özgü sorularla başladım. Sonra kodlama ödevlerine geçtim ve ChatGPT, ödevlerin özgüllüğü içinde fevkalade başarılı oldu.
Sonunda, daha veri merkezli bir göreve geçtim ve tahmin edin ne oldu? Arkadaşım benim yapacağımı çizdiği için şaşkına dönmedim.
Veri analitiğinde insanların mevcut rolü nedir?
Belki de çok şey bekliyordum. Algoritmik olarak ne yapmak istediğimi anlattığımda uygulama, özellikle veri toplamayı hızlandıran yöntemleri keşfetmemde beni üretken kılacak şekilde çözümler sundu.
Ancak, Google Analytics’e göre Sor, Hazırla, İşle, Analiz Et, Paylaş ve Önlem Al olan tüm veri analizi süreçlerini tek başına yürütemez.
Teknolojik gelişmelere ve bazı veri analitiği görevlerini yerine getirebilecek araç ve sistemlerin mevcudiyetine rağmen, insanlar veri analitiğinde çok önemli bir rol oynamaktadır.
Örneğin, makineler ve algoritmalar büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde işleyip analiz edebilirken, insanların veri analizinin sonuçlarını anlama ve yorumlama yeteneğinin yerini tam olarak alamazlar.
İnsanlar doğru soruları soruyor
İnsanların veri analitiğinde oynadığı rol şu anda çok önemlidir çünkü insanlar, verilere dayalı bilinçli kararlar almak için gerekli olan veri analizine bir düzeyde bağlam, içgörü ve muhakeme getirir.
Birincisi, insanlar doğru soruları sorabilir, kalıpları ve eğilimleri belirleyebilir ve verilerden anlamlı sonuçlar çıkarabilir. Ayrıca, analiz sonuçlarını karar vericiler için anlaşılır ve eyleme geçirilebilir bir şekilde iletebilirler.
Ayrıca, insanlar analizin amaçlarını ve hedeflerini tanımlamaktan, analiz için verileri seçmekten ve hazırlamaktan ve ek olarak analiz planını tasarlamaktan ve uygulamaktan sorumludur.
İnsan dokunuşu, verilerin etik ve sorumlu bir şekilde toplanıp yönetilmesini sağlamaktan ve verilerin olası önyargılarını ve sınırlamalarını dikkate almaktan da sorumludur.
Genel olarak, veri analitiğinde insanların rolü, verilerden değer ve içgörüler çıkarmak için analitik becerilerini, eleştirel düşünme ve yaratıcılıklarını kullanmak ve bu içgörüleri karar vermeyi bilgilendirmek ve iyileştirmek için kullanmaktır.
AI makineleri neden veri analitiğinde insanların yerini alamıyor?
Soru, ChatGPT gibi yapay zeka makinelerinin veri analitiği gibi kritik alanlarda insanların yerini alıp almadığı olsa da, araştırma sorularını formüle etme, veri tedarik etme veya analiz yapma gibi görevleri tamamen yerine getiremedikleri gösterildi.
Bu konularda bilgi ve rehberlik sağlasalar da, bu görevlerin fiili olarak yerine getirilmesi, gerekli beceri ve kaynaklara sahip insanların katılımını gerektirir.
Araştırma sorularını formüle etme ve bir analiz planı tasarlama
Örneğin, araştırma sorularını formüle etmek ve bir analiz planı tasarlamak, alanın ve ele alınan spesifik problemin veya sorunun derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Ayrıca, uygun veri kaynaklarını ve kullanılacak en uygun analitik yaklaşımları belirlemek için eleştirel düşünme ve yaratıcılık gerektirir.
Ayrıca, verileri tedarik etmek ve analiz için hazırlamak karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Bu nedenle, gerektiğinde verilere erişmek, verileri temizlemek ve dönüştürmek için çeşitli beceriler ve araçlar gerektirir.
Dahası, veri analizi yapmak ve sonuçları yorumlamak da teknik beceriler ve alan bilgisinin bir kombinasyonunu gerektirir. Verilere istatistiksel ve hesaplama tekniklerinin uygulanmasını ve sonuçlardan anlamlı sonuçlar çıkarmak için eleştirel düşünme ve yargının kullanılmasını içerir.
Yapay zeka makineleri, insanların veri analitiğinde neyi başarmasına yardımcı olabilir?
Bir veri analistinin verimliliği gereklidir. Bu nedenle, kesinlikle arzu edilir olmasını sağlayacak herhangi bir beceri veya bunların kombinasyonu. Yapay zeka makineleri, veri analitiği kavramlarını belirli bir soruna uygulayamazken – bu, analizin yapıldığı alanda daha derin bir anlayış ve uzmanlık gerektirdiğinden – veri analistlerinin etkili olmasını sağlayabilir.
İlgili verilere erişmek ve bunlarla çalışmak için beceri ve kaynaklardan yoksun olabilirler. Yine de istatistiksel teknikler, veri görselleştirme ve makine öğrenimi algoritmaları hakkında bilgi ve rehberlik sağlayabilirler.
AI, programlama ve veri analitiğinizi daha kolay ve daha eksiksiz hale getirecek
Yapay zeka makineleri, veri analitiğinde gerekli olan programlamayı kolaylaştırabilir, böylece insanların güçlerini bir analizin sonuçlarını yorumlamaya ve iletmeye yoğunlaştırmasına olanak tanır. Tek başına bunlar, alan uzmanlığına ek olarak hem eleştirel hem de analitik düşünme becerileri gerektirir.
Programlama, bir bilgisayara veya başka bir makineye bir görevi nasıl gerçekleştireceğini söylemek için belirli bir dizi talimat ve sözdizimi kullanmayı içerir. Çözülmekte olan problemin ve kullanılacak uygun algoritmaların ve yaklaşımların derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Ayrıca kod yazma ve hata ayıklama yeteneğine de değer verir.
İnsanlar yapılacak görevi anladıkları sürece, AI makineleri programlama kavramları ve dilleri hakkında bilgi ve rehberlik sağlayabilir, kod tamamlamayı yürütebilir ve kodlardaki hataları kontrol edebilir.
Yapay zeka makineleri devralana kadar insanlar ne kadar süreyle veri analitiği gerçekleştirebilecek?
ChatGPT gibi makineler ve algoritmalar, veri analitiği görevlerinin belirli yönlerinde yardımcı olabilirken, araştırma sorularını formüle etme, veri sağlama, analiz yürütme ve sonuçları yorumlama sürecinin tamamı genellikle insanların aktif katılımını ve uzmanlığını gerektirir.
Bu arada, teknolojinin gelecekteki gelişimini ve hangi makinelerin ve algoritmaların veri analitiği görevlerinin belirli yönlerine ne ölçüde yardımcı olabileceğini veya otomatikleştirebileceğini tahmin etmek zordur.
Bununla birlikte, verilere dayalı bilinçli kararlar almak için gerekli olan analize bir düzeyde bağlam, içgörü ve muhakeme getirdikleri için insanlar öngörülebilir gelecekte veri analitiği alanında önemli bir rol oynamaya devam edecek.
İleriye gidiyor
Görünüşe göre gelecekte insanlar, veri temizleme ve hazırlama gibi belirli görevleri gerçekleştirmek için daha otomatik araçlar ve sistemler kullanacak. Tahmine dayalı modelleme için önceden oluşturulmuş makine öğrenimi modellerini kullanacaklar. Bu, veri analitiğinde daha sınırlı bir role sahip olacakları anlamına mı geliyor?
Kesin olan bir şey var: Veriler zilyonlarca artıyor ve içgörüleri ortaya çıkarmak için yapay zeka araçları altın değerinde. İnsanların beyin güçlerini bu içgörüleri yorumlamaya ve aktarmaya yoğunlaştırmasını sağlayarak onlara anlam kazandıracak ve özellikle eyleme geçirilebilir olmalarını sağlayacaklar.
Öne Çıkan Resim Kredisi: Yazar tarafından sağlanmıştır; Teşekkür ederim!
Source : https://insidexpress.com/technology/rewrite-the-sentence-ai-machines-the-role-of-humans-in-data-analytics-as-a-seo-friendly-short-heading/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=rewrite-the-sentence-ai-machines-the-role-of-humans-in-data-analytics-as-a-seo-friendly-short-heading