AI 和 ML 通过自动化复杂任务、识别大型数据集中的模式以及实现预测性和指导性洞察来增强高级数据分析。 这些技术可以大规模处理数据、发现隐藏的关系并适应新信息，从而使分析更加高效和可操作。 例如，ML 算法可以自动对数据进行分类、预测趋势或检测异常，而无需为每种情况进行显式编程，从而减少人工工作并提高准确性。
AI/ML 支持分析的一个关键方式是通过自动数据处理和特征工程。 处理原始数据（如文本、图像或传感器读数）通常需要预处理才能提取有意义的分析输入。 ML 模型（例如用于图像识别的卷积神经网络 (CNN) 或用于文本的自然语言处理 (NLP) 转换器）可自动提取特征。 例如，构建推荐系统的开发人员可能会使用 NLP 将产品描述转换为嵌入，然后模型使用这些嵌入来识别相似性。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具简化了这些步骤的实施，使开发人员能够专注于更高级别的任务（如调整模型），而不是手动数据整理。
另一个关键领域是预测建模和决策优化。 监督学习算法（例如回归或梯度提升树）分析历史数据以预测未来结果，例如销售预测或设备故障。 这些模型从标记数据中的模式中学习并推广到新案例。 例如，使用 Prophet 或 ARIMA 等库的时间序列预测模型可以预测服务器负载峰值，从而能够主动扩展云资源。 强化学习通过优化动态环境中的决策来进一步发展，例如实时调整广告出价以最大化 ROI。 这些方法将原始数据转化为可操作的见解，帮助开发人员构建能够预测需求而不是对需求做出反应的系统。
最后，AI/ML 支持异常检测和无监督学习，这对于识别异常值或对相似数据点进行分组至关重要。 聚类（例如，k 均值）或自动编码器等技术会自动分割数据或检测不寻常的模式，而无需标记示例。 监控网络流量的开发人员可能会使用隔离森林算法，通过识别与正常行为的偏差来标记潜在的安全漏洞。 同样，客户细分模型可以根据购买行为对用户进行分组，从而实现有针对性的营销。 scikit-learn 等库提供预构建的实现，从而更容易将这些功能集成到分析管道中。 通过自动化这些任务，AI/ML 减少了对手动监督的需求，并将分析扩展到处理大型复杂数据集。