Tekoälyllä ja data-analytiikalla tulee olemaan yhä suurempi rooli maataloudessa, koska datamäärät kasvavat. Erilaisten analyysien ja algoritmien avulla saadaan datasta olennaiset asiat nopeasti esiin visuaalisessa tai numerollisessa muodossa.
Tekoäly ja analytiikka sekoitetaan helposti
Suurten datamassojen analysointiin on kehitetty erilaisia palveluita ja ohjelmistoja, joilla niistä voidaan nähdä asioita hyvinkin nopeasti.
Analytiikka tarkoittaa data-aineistojen erilaisia analysointimenetelmiä, joiden avulla isoistakin datamassoista saadaan helposti esiin esim. pelkästään suodattamalla tietyin hakuehdoin eri asioita.Analysointikeinoja on hyvin paljon ja niitä on upotettu sisään eri palveluihin ja ohjelmistoihin. Niiden monimutkaisuudet eivät yleensä näy loppukäyttäjälle.
Tekoälyssä pitää ensin jonkin tekoälyohjelmiston avulla kehittää algoritmi opetusdatan ja halutun tuloksen väliin. Algoritmin kehittäminen voi vaatia todella suuriakin datamääriä, jotta tekoäly pystyy kehittämään kyseisen algoritmin, joka pätee mahdollisimman laajasti ja on riittävän tarkka. Huomattavaa on, että tekoälyn lopputuloksen tarkkuus riippuu siitä, miten hyvin se on oppinut opetusdatan avulla. Algoritmin kehittäminen vie paljon konetehoja, mutta itse algortimin käyttäminen sovelluksessa on yleensä nopeaa ja tehokasta. Analytiikassa lopputulokset voivat olla hyvinkin tarkkoja, mutta sielläkin voidaan laskea todennäköisyyksiä ja erilaisia ennusteita, jolloin virhemarginaalit kasvaa.
Oheisella videolla Hämeen ammattikorkeakoulun tutkimuspäällikkö Olli Koskela avaa data-analytiikkaa terminä ja sen käytännön esimerkkejä.
