Застосування штучного інтелекту для покращення інтерактивності у візуалізації даних

Размещено на http://www.allbest.ru/

Застосування штучного інтелекту для покращення інтерактивності у візуалізації даних

Кравченко Катерина Аркадіївна

викладач кафедри професійної освіти та технологій за профілями, факультет інженерно-педагогічної освіти, Уманський державний педагогічний університет імені Павла Тичини, м. Умань,

Анотація

В часи великих даних ефективна візуалізація відіграє ключову роль у сприйнятті складних наборів даних. Застосування методів штучного інтелекту (ШІ) стало перспективним шляхом для підвищення інтерактивності та зручності використання інструментів візуалізації даних.

Актуальність використання штучного інтелекту для візуалізації даних зумовлена зростаючим попитом на інтуїтивно зрозумілі та інтерактивні інструменти дослідження даних у різних сферах, зокрема в бізнес-аналітиці, наукових дослідженнях та охороні здоров'я. Метою цієї статті є вивчення різноманітних способів інтеграції методів штучного інтелекту, таких як машинне навчання, обробка природної мови та комп'ютерний інтелект, у платформи для візуалізації даних.

Методи, використані в цій статті, включають систематизований аналіз літератури у наукових базах даних та опрацювання відповідних наукових статей. У дослідженні розглянуто різні технології на основі штучного інтелекту, які використовуються для підвищення інтерактивності інструментів візуалізації даних, зокрема автоматизоване генерування інсайтів, інтерактивне дослідження даних та персоналізовані системи рекомендацій.

Результати дослідження свідчать про значний прогрес, досягнутий у використанні штучного інтелекту для підвищення інтерактивності візуалізації даних, що призвело до покращення користувацького досвіду та розширення можливостей для прийняття рішень. Інструменти візуалізації даних на основі ШІ демонструють здатність сприяти швидкому виявленню інсайтів, інтуїтивно зрозумілому дослідженню багатовимірних наборів даних і надавати персоналізовані рекомендації, пристосовані до індивідуальних уподобань користувачів.

Висновки, зроблені в цьому дослідженні, наголошують на трансформаційному потенціалі штучного інтелекту, який дає змогу змінити способи візуалізації даних, зробити їх більш доступними, зрозумілими та орієнтованими на користувача. Інтеграція методів штучного інтелекту сприяє розширенню можливостей для аналізу даних і дає змогу неспеціалістам отримувати практичні висновки зі складних наборів даних.

Ключові слова: штучний інтелект, візуалізація даних, графічні інтерфейси, автоматична обробка даних, алгоритми машинного навчання.

Abstract

Kravchenko Kateryna Arkadiyivna Lecturer at the Chair of Vocational Education and Technologies according to the Profiles, Faculty of Engineering and Pedagogical Education, Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University, Uman,

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO IMPROVE INTERACTIVITY IN DATA VISUALIZATION

In the era of big data, effective visualization plays a key role in understanding complex datasets. The application of artificial intelligence (AI) methods has become a promising approach to enhance interactivity and usability of data visualization tools.

The relevance of employing artificial intelligence for data visualization is driven by increasing demand for intuitive and interactive data exploration tools in various domains, including business analytics, scientific research, and healthcare. The aim of this article is to explore various ways of integrating AI methods such as machine learning, natural language processing and computer vision into data visualization platforms.

Methods employed in this article include systematic literature review in scientific databases and analysis of relevant scientific papers. The article discusses various AI-based technologies utilized to enhance interactivity of data visualization tools, including automated insight generation, interactive data exploration, and personalized recommendation systems.

The research results indicate significant progress achieved in the utilization of artificial intelligence to enhance interactivity in data visualization, leading to improved user experience and expanded decision-making capabilities. AI-based data visualization tools demonstrate the ability to facilitate rapid insight discovery, intuitive exploration of multidimensional datasets, and provide personalized recommendations tailored to individual user preferences.

The conclusions drawn in this study emphasize the transformative potential of artificial intelligence, which allows for changing the ways data are visualized, making them more accessible, understandable, and user-oriented. Integration of AI methods enables the expansion of data analysis capabilities and empowers nonspecialists to derive practical insights from complex datasets.

Keywords: artificial intelligence, data visualization, graphical interfaces, automatic data processing, machine learning algorithms.

Постановка проблеми

штучний інтелект візуалізація даних

У сучасному світі, що ґрунтується на даних, здатність ефективно передавати інформацію, одержану з великих масивів даних, має вирішальне значення в різних сферах, включаючи бізнес, науку, охорону здоров'я тощо. Традиційні методи візуалізації даних, хоч і є інформативними, але часто позбавлені інтерактивності та адаптивності до введених користувачем даних. Оскільки технології штучного інтелекту продовжують розвиватися, використання ШІ для підвищення інтерактивності візуалізації даних має величезний потенціал для зміни способу взаємодії користувачів із даними та отримання інформації з них. Завдяки таким функціям штучного інтелекту, як персоналізовані рекомендації, предиктивна аналітика та обробка природної мови, інструменти візуалізації даних можуть стати більш інтуїтивно зрозумілими, швидкими та зручними для користувача, що в підсумку призведе до покращення процесів прийняття рішень та розуміння складних наборів даних.

Застосування штучного інтелекту для покращення інтерактивності у візуалізації даних є перспективним шляхом для підвищення ефективності та зручності використання інструментів аналізу даних. Однак у цій галузі є кілька викликів. По-перше, існуючим рішенням для візуалізації даних на основі ШІ може бракувати масштабованості та надійності, особливо під час роботи з великими та неоднорідними наборами даних. До того ж, забезпечення інтерпретованості та прозорості візуалізацій, створених штучним інтелектом, залишається серйозною проблемою, оскільки користувачі повинні довіряти і розуміти представлену інформацію. Також необхідно усунути потенційні похибки, притаманні алгоритмам ШІ, щоб запобігти створенню неправильних або помилкових візуальних зображень даних. Розроблення інтуїтивно зрозумілих користувацьких інтерфейсів, які безперешкодно інтегрують функції, керовані штучним інтелектом, зберігаючи при цьому зручність і доступність, є ще одним викликом для дизайнерів. І останнє: етичні наслідки використання ШІ у візуалізації даних, зокрема питання конфіденційності та алгоритмічної відповідальності, потребують ретельного розгляду. Таким чином, основною метою цього дослідження є вивчення інноваційних методів і методологій штучного інтелекту для підвищення інтерактивності у візуалізації даних, а також вирішення вищезгаданих проблем для сприяння більш ефективним і етичним процесам прийняття рішень на основі даних у різних сферах.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Останніми роками інтеграція методів штучного інтелекту у процеси візуалізації даних привертає значну увагу як дослідників, так і практиків [1-9]. Таке впровадження обіцяє покращити інтерактивність, доступність та генерування інсайтів у додатках для візуалізації даних [1, с. 311].

Застосування ШІ у візуалізації даних зазнало значного прогресу: численні дослідження зосереджені на використанні алгоритмів штучного інтелекту для автоматизації процесу візуалізаци, покращення взаємодії з користувачем та оптимізації візуальних зображень для кращого сприйняття [2, с. 57]. Одним із помітних досягнень є використання алгоритмів машинного навчання (ML) для дизайну візуалізації на основі даних. Дослідники вивчали використання методів ML, таких як кластеризація і класифікація, для виявлення закономірностей у наборах даних і пропонували відповідні типи візуалізації, пристосовані до конкретних характеристик даних [3]. Ці автоматизовані підходи не лише пришвидшують процес створення візуалізації, але й забезпечують відповідність візуалізацій потребам та вподобанням користувачів [4, с. 75].

Методи на основі штучного інтелекту сприяли розробці інтерактивних систем візуалізації, здатних адаптуватися до введення даних користувачем і змінювати візуальне представлення в реальному часі [5, с. 898]. Такі методи, як навчання з підкріпленням і обробка природної мови, застосовуються для створення діалогових інтерфейсів для запитів і дослідження візуалізованих даних, що сприяє більш зрозумілому і цікавому користувацькому досвіду [6, с. 7]. Досягнення в галузі штучного інтелекту проклали шлях до створення генеративних моделей, здатних синтезувати нові візуалізації на основі визначених користувачем цілей, пропонуючи користувачам ширший спектр дизайнерських можливостей та інсайтів [7, с. 81].

Попри ці успіхи, у сфері інтерактивної візуалізації даних, керованої штучним інтелектом, залишається кілька невирішених проблем і викликів. Однією з головних проблем є інтерпретованість візуалізацій, створених ШІ, особливо коли використовуються складні архітектури нейронних мереж. Забезпечення прозорості та зрозумілості процесів прийняття рішень у системах візуалізації зі штучним інтелектом має важливе значення для побудови довіри користувачів і сприяння ефективній співпраці між людьми та машинами. Масштабування та узагальнення методів візуалізації на основі ШІ для різних наборів даних і сфер застосування залишаються сферами активних досліджень, які потребують подальшого вивчення, щоб з'ясувати стійкість і надійність цих методів у реальних умовах.

Водночас етичні наслідки використання ШІ у візуалізації даних потребують детального розгляду. Питання, пов'язані з конфіденційністю даних, алгоритмічною упередженістю та непередбачуваними наслідками автоматизованого прийняття рішень, вимагають розробки етичних рамок і керівних принципів для управління процесом впровадження систем візуалізації на основі штучного інтелекту. Оскільки технології ШІ продовжують розвиватися, необхідні постійні дослідження для вивчення інноваційних підходів до використання можливостей штучного інтелекту для вирішення нових проблем у візуалізації даних, таких як візуалізація складних наборів даних високої розмірності та інтеграція гетерогенних джерел даних.

Мета статті - вивчення різноманітних способів інтеграції методів штучного інтелекту, таких як машинне навчання, обробка природної мови та комп'ютерний інтелект, у платформи для візуалізації даних.

Виклад основного матеріалу

Візуалізація даних як сфера досліджень зазнала значної еволюції протягом багатьох років, стимульованої розвитком технологій, доступністю даних та зростанням попиту на ефективну передачу складної інформації. За своєю суттю візуалізація даних передбачає графічне представлення інформації для полегшення її розуміння, аналізу та прийняття рішень.

Традиційні методи візуалізації даних охоплюють низку прийомів, які протягом багатьох років застосовувалися для візуального представлення інформації. Однією з найперших форм візуалізації даних є використання діаграм і графіків, яка бере свій початок у XVII столітті в роботах таких корифеїв, як Вільям Плейфер і Джозеф Прістлі. Гістограми, лінійні графіки та кругові діаграми є одними з найпоширеніших типів візуалізації, що використовуються для представлення кількісних даних. Ці традиційні методи відрізняються простотою і легкістю сприйняття, що робить їх популярним інструментом для представлення простих наборів даних [8, с. 384].

Крім того, здавна карти використовуються для візуалізації просторових даних, що дає змогу зрозуміти географічні закономірності та взаємозв'язки. Від ранніх картографічних зображень до сучасних географічних інформаційних систем (ГІС) карти залишаються безцінним інструментом для інтуїтивного відображення географічної інформації. Температурні карти, хороплети і діаграми розсіювання, накладені на карти, є прикладами того, як можна ефективно візуалізувати просторові дані.

Однак, незважаючи на свою повсюдність та історичну значущість, традиційні методи візуалізації даних мають внутрішні обмеження, які можуть перешкоджати їхній ефективності у передачі складної інформації. Одним із них є потенціал надмірного спрощення. Хоча гістограми та кругові діаграми чудово відображають прості набори даних, їм може бути складно показати деталі складних багатоаспектних даних. Складні взаємозв'язки, тенденції та відхилення можуть бути проігноровані, коли дані перетворюються на спрощену візуалізацію.

Традиційні візуалізації часто позбавлені інтерактивності, що заважає користувачам динамічно досліджувати та взаємодіяти з даними. Статичні діаграми та графіки забезпечують лише обмежену інтерактивність, зменшуючи можливості глибинного аналізу та інсайтів, які можна отримати з даних. В епоху великих обсягів інформації і динамічних наборів даних статистичні візуалізації можуть виявитися недостатніми для надання аналітичних висновків і сприяння поглибленому розумінню [9, с. 37].

Ще однією проблемою, пов'язаною з традиційними методами візуалізації інформації, є складність представлення багатовимірних даних. Зі збільшенням розміру та складності наборів даних традиційні діаграми та графіки не завжди можуть ефективно відображати багатовимірну природу інформації. Візуальний хаос, елементи, що накладаються один на одного, та інформаційне перевантаження можуть приховувати значущі закономірності та тенденції, роблячи візуалізацію менш інформативною та придатною до дії.

Водночас традиційні візуалізації можуть не відповідати різноманітним потребам і вподобанням різних учасників процесу. У той час, як деякі користувачі надають перевагу статичним діаграмам для швидкого пошуку, іншим можуть знадобитися інтерактивні інформаційні панелі або візуалізації з ефектом присутності, щоб всебічно дослідити дані. Обслуговування різних аудиторій і варіантів використання потребує гнучкості та адаптивності методів візуалізації даних, чого не завжди можна досягти лише традиційними методами [7, с. 83].

У відповідь на обмеженість традиційних методів з'явилися сучасні практики візуалізації даних, які використовують передові технології та методології для подолання цих викликів і підвищення ефективності візуальної передачі інформації. Однією з помітних тенденцій сучасної візуалізації даних є інтеграція інтерактивності та дослідження, керованого користувачем. Інтерактивні візуалізації дають користувачам можливість маніпулювати даними та досліджувати їх у динаміці, забезпечуючи можливість поглибленого розуміння та полегшуючи ітеративний аналіз. Такі методи, як деталізація, фільтри та підказки, дозволяють користувачам заглиблюватися в дані, виявляти приховані закономірності та взаємозв'язки, які можуть бути неочевидними у статичних візуалізаціях.

Ще одним ключовим досягненням у візуалізації даних є впровадження імерсивних технологій, таких як віртуальна реальність (VR) і доповнена реальність (AR), для створення вражаючого і насиченого контенту. Середовища VR і AR пропонують нові можливості для візуалізації складних наборів даних у тривимірному просторі, створюючи у користувачів відчуття присутності і занурення, що покращує розуміння і залученість. Використовуючи просторову взаємодію та імерсивні інтерфейси, ці технології дають змогу користувачам досліджувати дані по-новому, сприяючи поглибленню взаєморозуміння і полегшуючи спільний обмін аналітичними даними [10, с. 61].

Прогрес у візуалізації даних призвів до розробки спеціалізованих інструментів і платформ, пристосованих до конкретних галузей і варіантів використання. Від інформаційних панелей бізнес-аналітики до програмного забезпечення для наукової візуалізації - ці інструменти пропонують кастомізовані рішення, призначені для задоволення специфічних вимог різних галузей і дисциплін. Забезпечуючи специфічні для конкретної галузі візуалізації та аналітичні можливості, ці платформи дають користувачам змогу отримувати дієві ідеї та більш ефективно приймати рішення, що базуються на даних.

До того ж, сучасні методи візуалізації даних надають пріоритет масштабованості та продуктивності, щоб впоратися зі зростаючими обсягами та складністю інформації. З появою технологій великих даних і хмарних обчислень візуалізації тепер можуть легко обробляти величезні масиви даних, даючи змогу аналізувати і візуалізувати потокові джерела даних у реальному часі. Такі методи, як узагальнення даних, вибірка і паралельна обробка, забезпечують оптимальну продуктивність і швидкість реагування навіть при роботі з великими наборами даних.

Сучасні практики візуалізації даних підкреслюють важливість сторітелінгу та наративних підходів для ефективної передачі інсайтів. Об'єднуючи дані в переконливі розповіді та візуальні історії, фахівці можуть залучати аудиторію та доносити складні концепції більш доступним та ефективним способом. Такі методи, як сторітелінг на основі даних, візуалізація наративів та візуальна журналістика, використовують принципи сторітелінгу та дизайну для створення змістовних матеріалів, які відгукуються в аудиторії та спонукають до дії [11, с. 102].

Роль штучного інтелекту у підвищенні інтерактивності візуалізації даних складно переоцінити в сьогоднішньому світі, що ґрунтується на даних. В умовах, коли обсяг і складність інформації продовжують стрімко зростати, традиційні методи аналізу та візуалізації даних стають недостатніми для ефективного вилучення значущих інсайтів. Саме тут на допомогу приходить штучний інтелект, який змінює спосіб взаємодії з візуалізацією даних та отримання інсайтів із них.

Одним із найважливіших внесків ШІ у візуалізацію даних є його здатність автоматизувати аналіз та інтерпретацію даних. Завдяки вдосконаленим алгоритмам машинного навчання системи штучного інтелекту можуть аналізувати величезні масиви даних, виявляти закономірності, тенденції та кореляції, які можуть бути не одразу помітними для аналітиків- людей. Такий автоматизований аналіз не лише пришвидшує процес, але й зменшує ймовірність людської похибки та упередженості, що призводить до більш точних та достовірних висновків [12, с. 184].

Інструменти візуалізації даних на основі штучного інтелекту пропонують більшу свободу дій і персоналізацію, даючи змогу користувачам пристосовувати візуалізацію до своїх конкретних потреб і вподобань. Ці інструменти адаптуються до різних форматів, структур і вимірів даних, щоб користувачі могли з легкістю досліджувати дані з різних точок зору. Незалежно від того, чи це налаштування параметрів візуалізації, вибір різних атрибутів даних або застосування різних аналітичних методів, інструменти

візуалізаци зі штучним інтелектом дають користувачам можливість взаємодіяти з даними такими способами, які раніше було неможливо передбачити.

ШІ відіграє важливу роль у вдосконаленні аналізу великих обсягів інформації, які часто називають великими даними. Традиційним методам складно впоратися з обсягом і складністю великих даних, що призводить до неповного аналізу і втрачених можливостей. Алгоритми штучного інтелекту добре працюють з великими масивами даних, використовуючи паралельну обробку і методи розподілених обчислень. Це пришвидшує обробку та аналіз даних, що дає змогу організаціям отримувати інформацію з великих даних майже в режимі реального часу.

Такі методи ШІ, як обробка природної мови (NLP) та аналіз настроїв, можуть збагатити візуалізацію даних за рахунок включення текстових джерел даних, таких як стрічки соціальних мереж, відгуки клієнтів і статті новин. Аналізуючи настрої та контекст текстових даних, інструменти візуалізації зі штучним інтелектом можуть забезпечити поглиблене розуміння поведінки споживачів, ринкових тенденцій та громадської думки, тим самим покращуючи процеси прийняття рішень [3].

Синергія між штучним інтелектом і візуалізацією даних виходить за межі простого аналізу та інтерпретації. Інструменти візуалізації на основі ШІ також полегшують комунікацію і співпрацю всередині організацій, представляючи складні дані в зрозумілих і доступних форматах. Переводячи абстрактні дані у візуальне представлення, доступне для широкої аудиторії, ці інструменти дають змогу зацікавленим особам з різних відділів і рівнів кваліфікації ефективно взаємодіяти з інформацією, що ґрунтується на даних.

Штучний інтелект підвищує рівень масштабованості рішень для візуалізації даних, даючи їм можливість працювати зі значними наборами даних та потребами бізнесу. Завдяки алгоритмам ШІ, які постійно навчаються та адаптуються до нових шаблонів даних і взаємодії з користувачами, інструменти візуалізації можуть розвиватися разом зі зміною вимог, забезпечуючи їхню актуальність та ефективність з часом [13, с. 138].

Ще одним важливим аспектом, де штучний інтелект сприяє візуалізації даних, є предиктивна аналітика. Використовуючи історичні дані та моделі машинного навчання, інструменти візуалізації на основі ШІ можуть прогнозувати майбутні тенденції, виявляти потенційні ризики та пропонувати проактивні стратегії. Ця прогностична здатність дає можливість особам, які приймають рішення, передбачати зміни та приймати рішення на основі даних, що сприяють інноваціям та конкурентним перевагам.

Штучний інтелект також дає змогу інтегрувати передові методи візуалізації, такі як доповнена реальність і віртуальна реальність, у процеси аналізу даних. Ці імерсивні технології пропонують нові способи дослідження та взаємодії з даними, забезпечуючи користувачам більш захоплюючий та цікавий досвід. Незалежно від того, чи це візуалізація складних SD-наборів даних, чи моделювання реальних сценаріїв, доповнена і віртуальна реальність підвищують глибину і насиченість візуалізації даних, відкриваючи нові можливості для досліджень і відкриттів.

Інструменти візуалізації інформації на основі штучного інтелекту сприяють розширенню доступу до даних та їх аналізу, усуваючи бар'єри для входу в систему. Завдяки інтуїтивно зрозумілим інтерфейсам і автоматизованим функціям ці інструменти дають змогу користувачам усіх рівнів технічної підготовки самостійно досліджувати і робити висновки з даних. Така демократизація даних сприяє розвитку культури прийняття рішень на основі даних в організаціях, що призводить до більш обґрунтованого вибору та кращих результатів [14, с. 95].

Штучний інтелект здійснив революцію в різних галузях, розширивши можливості інструментів візуалізації даних, зробивши їх більш інтерактивними, глибокими та зручними для користувача. У таких галузях, як фінанси, медицина та маркетинг, рішення для візуалізації даних на основі штучного інтелекту використовуються для отримання корисної інформації зі складних наборів даних, що дає змогу приймати ефективніші рішення та стимулює інновації. Розглянемо кілька прикладів того, як ШІ використовується для інтерактивної візуалізації даних у цих галузях.

У фінансовому секторі інструменти візуалізації даних на основі штучного інтелекту відіграють важливу роль в аналізі ринкових тенденцій, оптимізації інвестиційних стратегій та управлінні ризиками. Наприклад, хедж- фонди та інвестиційні компанії використовують алгоритми ШІ для обробки величезних обсягів фінансових даних у режимі реального часу, що дає змогу трейдерам виявляти закономірності та тенденції, які можуть бути неочевидними за допомогою традиційних методів аналізу. Інтерактивні візуалізаційні панелі на основі алгоритмів штучного інтелекту дозволяють фінансовим аналітикам досліджувати історичні ринкові дані, відстежувати ефективність активів і легко моделювати різні інвестиційні сценарії. Це дає їм змогу швидко приймати обґрунтовані рішення та адаптуватися до мінливих ринкових умов [5, с. 903].

У галузі медицини інструменти візуалізації даних на основі штучного інтелекту змінюють процес надання медичної допомоги та результати лікування пацієнтів. Одне з важливих застосувань - медична візуалізація, де алгоритми ШІ аналізують радіологічні зображення, такі як МРТ, КТ і рентгенівські знімки, щоб допомогти радіологам виявляти аномалії і точніше діагностувати захворювання. Інтерактивні платформи візуалізації даних, оснащені можливостями штучного інтелекту, дають змогу медичним працівникам візуалізувати складні медичні дані в 3D, маніпулювати зображеннями для більшої чіткості та дистанційно співпрацювати для консультацій і діагностики. Інструменти предиктивної аналітики на основі ШІ допомагають медичним працівникам виявляти групи ризику, оптимізувати плани лікування та покращувати загальні результати надання медичної допомоги.

У маркетингу та рекламі інструменти візуалізації даних на основі штучного інтелекту дають змогу маркетологам отримати краще розуміння поведінки споживачів, оптимізувати маркетингові кампанії та персоналізувати клієнтський досвід. Наприклад, компанії, що займаються електронною комерцією, використовують алгоритми ШІ для аналізу величезних обсягів даних про клієнтів, зокрема історії переглядів, шаблонів покупок і демографічної інформації, щоб створювати таргетовані рекламні кампанії. Інтерактивні візуалізаційні панелі на основі штучного інтелекту дозволяють маркетологам сегментувати цільову аудиторію, відстежувати ефективність кампанії в режимі реального часу і відповідно коригувати стратегії для максимізації рентабельності інвестицій. А інструменти аналізу настроїв на основі штучного інтелекту допомагають маркетологам оцінювати споживчі настрої на різних каналах, що дозволяє їм адаптувати свої повідомлення та пропозиції, щоб вони краще відповідали потребам цільової аудиторії [7, с. 82].

Загалом, інтеграція штучного інтелекту в інтерактивну візуалізацію даних стимулює інновації в різних секторах, даючи змогу організаціям розкрити приховані інсайти, вдосконалити процеси прийняття рішень і отримати конкурентні можливості в сучасному світі, що базується на даних.

Штучний інтелект стрімко перетворився на трансформаційну силу в різних галузях, а його інтеграція в процеси візуалізації даних має величезний потенціал для революційної зміни того, як ми розуміємо та взаємодіємо з даними. Однак впровадження ШІ у візуалізацію даних пов'язане з безліччю викликів і перспектив, які потребують детального вивчення.

Конфіденційність і безпека інформації є першочерговими питаннями в контексті візуалізації даних за допомогою штучного інтелекту. Оскільки алгоритми ШІ обробляють і аналізують величезні обсяги даних, забезпечення конфіденційності приватної інформації стає дедалі складнішим завданням. Витоки даних і несанкціонований доступ становлять значні ризики, що вимагає надійних протоколів шифрування, контролю доступу та методів забезпечення конфіденційності даних для захисту від потенційних вразливостей. Дотримання вимог конфіденційності, таких як GDPR і CCPA, додатково наголошує на важливості пріоритету безпеки даних в ініціативах з візуалізації даних на основі штучного інтелекту.

Потреба у великих обчислювальних ресурсах є ще однією значною проблемою при ефективному впровадженні ШІ для візуалізації даних. Алгоритми ШІ, особливо ті, що беруть участь у складних завданнях обробки даних, таких як обробка природної мови (NLP) і глибинне навчання, вимагають значних обчислювальних ресурсів для ефективної роботи. У міру того, як набори даних продовжують зростати в розмірах і складності, організації мають інвестувати у високопродуктивну обчислювальну інфраструктуру, включаючи GPU, TPU і хмарні рішення, щоб задовольнити обчислювальні потреби додатків для візуалізації даних, керованих ТТТТ. Оптимізація алгоритмів для масштабованості та продуктивності стає важливою для використання повного потенціалу ТТ в обробці великих масивів даних і створенні значущих візуальних уявлень [15, с. 105].

Людський фактор і процес прийняття рішень є важливим аспектом візуалізації даних за допомогою штучного інтелекту, який не можна ігнорувати. Хоча алгоритми ШТ відмінно працюють з обробкою та аналізом даних у великих масштабах, людський фактор залишається незамінним при інтерпретації результатів, перевірці інсайтів та прийнятті обґрунтованих рішень. Парадигма співпраці людини і ШТ вимагає великої уваги, щоб візуалізації, керовані ШТ, надавали користувачам практичні ідеї, доповнюючи людську інтуїцію і знання предметної області. Для зміцнення довіри та сприяння конструктивній співпраці між людьми і системами штучного інтелекту необхідний ефективний дизайн інтерфейсу користувача, інтуїтивно зрозумілі механізми взаємодії та прозора передача інформації, отриманої за допомогою ШТ, що сприяє зміцненню довіри та полегшенню співпраці між людьми і системами штучного інтелекту.

Незважаючи на ці виклики, перспектива впровадження штучного інтелекту у візуалізацію даних є значною. Тнструменти візуалізації на основі штучного інтелекту мають потенціал для розширення доступу до даних, даючи можливість користувачам з різних галузей і з різними рівнями кваліфікації отримувати актуальну інформацію зі складних наборів даних. Автоматизуючи повсякденні завдання аналізу даних і виявляючи приховані закономірності, рішення для візуалізації на основі штучного інтелекту можуть пришвидшити процеси прийняття рішень, стимулювати інновації та відкривати нові можливості для підприємств і організацій.

Висновки

Отже, хоча традиційні методи візуалізації даних відіграють вирішальну роль у візуальному поданні інформації, вони не позбавлені недоліків. Надмірне спрощення, відсутність інтерактивності, проблеми з представленням багатовимірних даних та обмежена гнучкість є одними з ключових недоліків, пов'язаних із традиційними підходами. У міру того, як сфера візуалізації даних продовжує розвиватися, все більше уваги приділяється використанню інноваційних методів, таких як інтерактивна візуалізація, інтерактивні середовища та розширена аналітика, для вирішення складних питань, пов'язаних із сучасними даними, та розширення можливостей прийняття рішень. Використовуючи нові технології та методології, фахівці - практики можуть розкрити весь потенціал візуалізаци даних для отримання інсайтів, здійснення відкриттів і прийняття обґрунтованих рішень у різних сферах.

Сучасний стан візуалізації даних характеризується різноманітним набором методів і методологій, які використовують передові технології та інноваційні підходи для подолання обмежень традиційних методів. Від інтерактивних візуалізацій і середовищ із ефектом занурення до спеціалізованих інструментів і наративного сторітелінгу - сучасні практики візуалізації даних пропонують потужні рішення для передачі складної інформації та розширення можливостей прийняття рішень на основі даних у різних сферах. Використовуючи ці досягнення і не відстаючи від нових тенденцій, фахівці можуть розкрити весь потенціал візуалізації даних для отримання інсайтів, сприяння співпраці та досягнення позитивних результатів.

Загалом, інтеграція штучного інтелекту у візуалізацію даних має величезний потенціал для покращення інтерактивності, ефективності та результативності в отриманні інсайтів із даних. Автоматизуючи аналіз та інтерпретацію, підвищуючи гнучкість і персоналізацію, а також покращуючи аналіз великих обсягів даних, штучний інтелект дає організаціям можливість розкрити весь потенціал своїх інформаційних активів і приймати обґрунтовані рішення, що сприяють успіху в умовах зростаючої конкуренції.

Отже, впровадження штучного інтелекту у візуалізацію даних створює як виклики, так і перспективи, які потребують зваженого підходу та стратегічного планування. Вирішення проблем, пов'язаних із конфіденційністю та безпекою даних, масштабуванням обчислювальної інфраструктури та сприянням ефективній співпраці між людиною і ШІ, є важливими кроками на шляху до реалізації трансформаційного потенціалу штучного інтелекту в отриманні дієвих висновків з візуалізації даних.

Література:

1. Певень К., Хміль Н., Макогончук Н. Вплив штучного інтелекту на зміну традиційних моделей навчання та викладання: аналіз технологій для забезпечення ефективності індивідуальної освіти. Перспективи та інновації науки. 2023. № 11 (29). С. 306-316. Doi: https://doi.org/10.52058/2786-4952-2023-11(29)-306-316

2. Семененко Ю. С. Роль штучного інтелекту як фактору впливу на ефективність діяльності компанії. Modern engineering and innovative technologies. 2023. 27 (2). С. 52-60. Doi: https://doi.org/10.30890/2567-5273.2023-27-02-029

3. Білоусько Т. Інформаційні технології в маркетинговій діяльності. Економіка та суспільство. 2023. № 53. Doi: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-53-41

4. Корнута О., Корнута В., Пригоровська Т., Пригоровський О. Використання візуальних даних як інструмента економічної діяльності. Наукові перспективи. 2022. № 3 (21). С. 72-82. Doi: https://doi.org/10.52058/2708-7530-2022-3(21)-72-82

5. Ясінський А., Яницька О., Іванюта О. Технології штучного інтелекту в системі підготовки фахівців у закладах вищої освіти. Вісник науки та освіти. 2023. № 12 (18). С. 890-905. Doi: https://doi.org/10.52058/2786-6165-2023-12(18)-890-905

6. Гарькава В. Ф., Хитрова О. А., Пшенична М. В., Орленко О. В. Тренди розвитку менеджменту та бізнес-технологій в умовах формування сучасної української економіки. Академічні візії. 2023. № 16. С. 1 - 10. Doi: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.7670619

7. Нестеренко В. І. Інноваційні інструменти, що сприяють підвищенню ефективності роботи психологів. Організаційна психологія. Економічна психологія. 2023. № 29 (2-3). С. 77-85. Doi: https://doi.org/10.31108/2.2023.2.29.7

8. Саланда І., Галаган І., Фурман О. Технології штучного інтелекту в освітньому процесі підготовки майбутніх вчителів НУШ. Наука і техніка сьогодні. 2023. № 3 (17). С. 381 - 392. Doi: https://doi.org/10.52058/2786-6025-2023-3(17)-381-392

9. Гевлич І. Г. Інформаційні технології в економетриці для вирішення фахових завдань. Економіка і організація управління. 2023. № 3 (51). С. 34-42. Doi: https://doi.org/ 10.31558/2307-2318.2023.3.4

10. Літорович О. В., Карий О. І. Використання адаптивно-інтерактивних систем у процесі навчання персоналу. Економічний простір. 2020. № 159. С. 58-62. Doi: https://doi.org/10.32782/2224-6282/159-11

11. Кужда Т. І., Шведа Н. М., Юрик Н. Є. Застосування інформаційних технологій при бізнес-аналізі діяльності організації в кризових умовах. Галицький економічний вісник Тернопільського національного технічного університету. 2023. № 81 (2). С. 96-105.

12. Коваль Л. Інтеграція технологій у навчальний процес підготовки майбутніх фахівців з дизайну. Vida a perspektivy. 2024. № 2 (33). С. 178-188. Doi: https://doi.org/ 10.52058/2695-1592-2023-11(33)-

13. Солодовник Д. Візуалізація інформації в журналістиці даних: бібліометричний аналіз наукових досліджень. Communications and Communicative Technologies. 2022. № 22. С. 132-140. Doi: https://doi.org/10.15421/292215

14. Рижова І., Антипенко Є., Северін К., Пасічна Т., Бобровський І. Вплив цифрових технологій на розвиток ландшафтного дизайну. Humanities Studies. 2023. № 17 (94). С. 89103. Doi: https://doi.org/10.32782/hst-2023-17-94-10

15. Арсенович Л. А. Інструментарій підвищення рівня цифрової компетентності фахівців із кібербезпеки в освітньому процесі. Кібербезпека: освіта, наука, техніка. 2022. № 3 (15). С. 93-109. Doi: https://doi.org/10.28925/2663-4023.2022.15.93109

References:

1. Peven, K., Khmil, N., Makohonchuk, N. (2023). Vplyv shtuchnoho intelektu na zminu tradytsiynykh modelei navchannya ta vykladannya: analiz tekhnolohiy dlya zabezpechennya efektyvnosti indyvidualnoyi osvity [The impact of artificial intelligence on changing traditional models of teaching and learning: analysis of technologies to ensure the effectiveness of individual education]. Perspektyvy ta innovatsiyi nauky - Perspectives and Innovations in Science, 11 (29), 306-316. Doi: https://doi.org/10.52058/2786-4952-2023-11(29)-306-316 [in Ukrainian].

2. Semenenko, Yu. S. (2023). Rol shchuchnoho intelektu yak faktoru vplyvu na efektyvnist diyalnosti kompaniyi [The role of artificial intelligence as a factor influencing the efficiency of company activity/. Modern engineering and innovative technologies, 27 (2), 52-60. Doi: https://doi.org/10.30890/2567-5273.2023-27-02-029 [in Ukrainian].

3. Bilousko, T. (2023). Informatsiyni tekhnolohiyi v marketynhoviy diyalnosti [Information technologies in marketing activities]. Ekonomika ta suspilstvo - Economics and Society, 53. Doi: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-53-41 [in Ukrainian].

4. Kornuta, O., Kornuta, V., Pryhorovska, T., Pryhorovskyi, O. (2022). Vykorystannia vizualnykh danykh yak instrumenta ekonomichnoi diialnosti [The Use of Visual Data as a Tool for Economic Activity]. Naukovi perspektyvy - Scientific Perspectives, 3 (21), 72-82. Doi: https://doi.org/10.52058/2708-7530-2022-3(21)-72-82 [in Ukrainian].

5. Yasinckyi, A., Yanitska, O., Ivanyuta, O. (2023). Tekhnolohii shtuchnoho intelektu v systemi pidhotovky fakhivtsiv u zakladakh vyshchoi osvity [Artificial Intelligence Technologies in the System of Training Specialists in Higher Education Institutions]. Visnyk nauky ta osvity - Bulletin of Science and Education, 12 (18), 890-905. Doi: https://doi.org/10.52058/2786-6165- 2023-12(18)-890-905 [in Ukrainian].

6. Harkava, V. F., Khytrova, O. A., Pshenychna, M. V., Orlenko, O. V. (2023). Trendy rozvytku menedzhmentu ta biznes-tekhnolohii v umovakh formuvannia suchasnoi ukrainskoi ekonomiky [Trends in Management and Business Technologies Development in the Formation of the Modern Ukrainian Economy]. Akademichni vizii - Academic Visions, 16, 1-10. Doi: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.7670619 [in Ukrainian].

7. Nesterenko, V. I. (2023). Innovatsiyni instrumenty, shcho spryyayut' pidvyshchennyu efektyvnosti roboty psykholohiv [Innovative tools that contribute to increasing the efficiency of psychologists' work]. Orhanizatsiynapsykholohiya. Ekonomichnapsykholohiya - Organizational Psychology. Economic Psychology, 29 (2-3), 77-85. Doi: https://doi.org/10.31108/2.2023.2.29.7 [in Ukrainian].

8. Salanda, I., Halahan, I., Furman, O. (2023). Tekhnolohiyi shtuchnoho intelektu v osvitnomu protsesi pidhotovky maibutnikh vchyteliv NUSH [Artificial intelligence technologies in the educational process of training future teachers of the New Ukrainian School]. Nauka i tekhnika s'ohodni - Science and Technology Today, 3 (17), 381-392. Doi: https://doi.org/ 10.52058/2786-6025-2023-3(17)-381-392 [in Ukrainian].

9. Gevlych, I. H. (2023). Informatsiyni tekhnolohiyi v ekonometrytsi dlya virishennya fakhovykh zavdan [Information technologies in econometrics for solving professional tasks]. Ekonomika i orhanizatsiya upravlinnya - Economics and Management Organization, 3 (51), 34-42. Doi: https://doi.org/10.31558/2307-2318.2023.3.4 [in Ukrainian].

10. Litorovych, O. V., Karyi, O. I. (2020). Vykorystannia adaptivno-interaktyvnykh system u protsesi navchannia personalu [The Use of Adaptive-Interactive Systems in the Process of Personnel Training]. Ekonomichnyi prostir - Economic Space, 159, 58-62. Doi: https://doi.org/ 10.32782/2224-6282/159-11 [in Ukrainian].

11. Kuzhda, T. I., Shveda, N. M., Yuryk, N. Ye. (2023). Zastosuvannia informatsiinykh tekhnolohii pry biznes-analizi diialnosti orhanizatsii v kryzovykh umovakh [Application of Information Technologies in Business Analysis of Organization Activity in Crisis Conditions]. Halytskyi ekonomichnyi visnyk Ternopilskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu - Galician Economic Journal of TernopilNational Technical University, 81 (2), 96-105. [in Ukrainian].

12. Koval, L. (2024). Intehratsiia tekhnolohii u navchalnyi protses pidhotovky maibutnikh fakhivtsiv z dyzainu [Integration of Technologies in the Educational Process of Future Design Specialists]. Vёda aperspektivy, 2 (33), 178-188. Doi: https://doi.org/10.52058/2695-1592-2023- 11(33)- [in Ukrainian].

13. Solodovnyk, D. (2022). Vizualizatsiya informatsiyi v zhurnalistytsi danykh: bibliometrychnyy analiz naukovykh doslidzhen. [Visualization of information in data journalism: bibliometric analysis of scientific research]. Communications and Communicative Technologies, 22, 132-140. Doi: https://doi.org/10.15421/292215 [in Ukrainian].

14. Ryzhova, I., Antypenko, Ye., Severin, K., Pasichna, T., Bobrovskyy, I. (2023). Vplyv tsyfrovykh tekhnolohiy na rozvytok landshaftnoho dyzaynu. [The impact of digital technologies on the development of landscape design]. Humanities Studies, 17 (94), 89-103. Doi: https://doi.org/10.32782/hst-2023-17-94-10 [in Ukrainian].

15. Arsenovych, L. A. (2023). Instrumentariy pidvyshchennya rivnya tsyfrovoyi kompetentnosti fakhivtsiv iz kyberbezpeky v osvitnomu protsesi. [Toolkit for improving the level of digital competence of cybersecurity specialists in the educational process]. Kiberbezpeka: osvita, nauka, tekhnika - Cyber security: education, science, technology, 3 (15), 93-109. Doi: https://doi.org/10.28925/2663-4023.2022.15.93109 [in Ukrainian].

Размещено на Allbest.ru