ДОСЛІДЖЕННЯ ІНСТРУМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ

Анотація

У статті проведено комплексне дослідження сучасних інструментів штучного інтелекту (ШІ), призначених для інтелектуального аналізу даних (Data Mining), їх обчислювальних можливостей та сфер практичного застосування. Розглянуто ключові алгоритми аналізу даних, зокрема методи машинного навчання, глибинного навчання, кластеризації, класифікації, регресійного моделювання та нейронних мереж. Особливу увагу приділено інструментам Scikit-learn, TensorFlow, RapidMiner, Google AutoML, Power BI та іншим платформам та фреймворкам, що забезпечують автоматизацію процесів обробки, аналізу та візуалізації великих об’ємів даних. У роботі здійснено порівняльний аналіз переваг і недоліків найпоширеніших інструментів ШІ з точки зору точності моделей, обчислювальної ефективності, простоти інтеграції, масштабованості, підтримки AutoML та можливостей роботи з неструктурованими даними. Наведено приклади застосування інструментів ШІ у промисловості, економіці, медицині, фінансовому секторі та інших сферах діяльності людини. Враховано тенденції розвитку інтелектуального аналізу даних з огляду на зростання ролі хмарних платформ, автоматизованих систем створення моделей, мультимодальних моделей ШІ та інтеграції з корпоративними аналітичними системами. Результати дослідження дозволяють визначити найбільш оптимальні підходи та інструменти для вирішення прикладних завдань Data Mining, забезпечуючи вибір технологій відповідно до вимог точності, продуктивності та відкритості. Отримані висновки можуть бути використані в наукових дослідженнях, бізнес-аналітиці, цифровій трансформації підприємств та проектуванні інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень.