Analytika a AI

"Je čas posunout se od otázky Co se děje? k otázce Proč se to tak děje?"

Vznikne-li potřeba přejít od dokumentování jevů k analýze jejich příčin, je ten správný okamžik zapojit funkce pokročilé analýzy. 

Rozdíl mezi klasickým přístupem a využitím pokročilých analytických metod je v tom, že u klasického přístupu je systém nastaven na sledování určitého jevu. Ten zpracuje, podle dané metodiky zanalyzuje a dá výsledek.

Pomocí těchto metod je možné řešit i úkoly, které jsou klasickými postupy obtížně řešitelné nebo jen s extrémně vysokými náklady. 

Příklady:

  • Je běžné, že kamera umí kategorizovat objekty vzhledově velmi odlišné - nákladní vozidlo od chodce. Osobní vozidlo a cyklistu. Je ale extrémně obtížné odlišit objekty, které si jsou podobné, např. chodce od člověka na kolečkových bruslích, skateboardu nebo na koloběžce. Cyklistu od motocyklisty nebo člověka na koloběžce. V tomto případě je efektivnější naučit AI rozlišovat tyto objekty, než vyvíjet specifickou aplikaci, která by dokázala tyto objekty odlišit.
  • Kamera sleduje rychlost vozidel a v případě překročení rychlosti, nebo malé vzdálenosti mezi vozidly detekuje přestupek. Nástroje pokročilé analýzy dokáží rozlišit jaké chování je potenciálně nebezpečné a reagovat na něj. Hledá důvody, proč někde dochází ke vzniku nebezpečných situací a jinde ne, i když jsou podmínky podobné.

Rozdíl mezi klasickým přístupem a využitím pokročilých analytických nástrojů je tedy zejména v tom, že v prvním případě systém postupuje podle nastaveného algoritmu. Ve druhé sbírá údaje, učí se z nich a sám hledá souvislosti.