Yapay zekâ veri analitiğinin 4 temel bileşeni

1-Doğal dil işleme (NLP)

Bilgisayar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zekâ dalı olan doğal dil işleme, makinelerin insan dilini anlamlı ve kullanışlı bir şekilde işlemesi ve üretmesi için gerekli koşulları yaratıyor. 
Günümüzde pek çok işletme kullanıcı tercihleri ​​ve ihtiyaçları hakkında bilgi toplamak amacıyla büyük miktarda müşteri geri bildirimi, incelemeleri ve diğer metinsel verileri değerlendirmek için doğal dil işlemeden yararlanıyor. Duygu analizi ve müşteri geri bildirimlerinin sınıflandırılması gibi görevleri otomatikleştirmek için de doğal dil işleme kullanılıyor. Böylece çalışanlar daha verimli olabilecekleri diğer işlere yönelme fırsatı elde ediyor. 

2-Makine öğrenimi

Makine öğrenimi verilerden öğrenmek ve açık programlama olmadan tahminlerde bulunmak/kararlar almak için algoritmaların eğitilmesini sağlıyor. Çok miktarda veriyi analiz edebilen makine öğrenimi, insan analistlerin gözden kaçırabileceği kalıpları veya eğilimleri kolayca ortaya çıkarabiliyor.
Makine öğrenimi algoritmaları görevleri otomatikleştirmek ve verimliliği artırmak için kullanılırken aynı zamanda maliyetleri de azaltmayı ve sahtekarlık tespitini de sağlıyor. Bazı şirketler makine öğrenimini altyapının öngörücü bakımı için de değerlendiriyor.

3-Sinir ağları

İnsan beyninin yapı ve işlevselliğini kopyalamak için eğitilmiş makine öğrenme modeli olan sinir ağları insan analistlerin göremeyeceği kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri bulmak için büyük miktarlarda bilgiyi işliyor. Görüntü tanıma ve tahmine dayalı analitik gibi görevlerde son derece olumlu sonuçlar veren bu teknoloji, tasarım yinelemelerini geliştiriyor ve insanların gözden kaçırdığı arayüz fikirlerini ortaya çıkarıyor.

4-Derin öğrenme

Yapay sinir ağları kullanarak karmaşık görevleri öğrenme yeteneği sunan derin öğrenme, bir makine öğrenimi alt dalı olarak konumlanıyor. Bu yöntem çok katmanlı sinir ağlarının kullanılmasıyla bilgiyi hiyerarşik ve katmanlı bir şekilde değerlendiriyor. Derin öğrenme algoritmaları büyük miktarda veriyi analiz ederek desenleri öğreniyor ve genellikle insan gözetimine ihtiyaç duymadan öğrenme yetenekleri geliştiriyor. 
Derin öğrenme büyük veri kümelerinden eyleme dönüştürülebilir bilgiler elde ederek tüm sektörlerde devrim yaratıyor. İşletmeler kullanıcı deneyimlerini iyileştirmek, fiyatlandırma stratejilerini optimize etmek ve büyümeyi sürdürülebilir bir şekilde desteklemek için derin öğrenmeye güveniyor.