البيانات هي أحد المكونات الرئيسية لأي عمل تجاري. تقوم معظم الشركات بجمع و
لماذا البيانات مدفوعة ضرورية؟
علم البيانات يساعد الشركات ليس فقطتزيد من كفاءتها ، ولكنها تجلب أيضًا دخلاً كبيرًا. أدى الموقف الذي يحتوي على كمية كبيرة من البيانات إلى تشكيل Data Driven - وهو نهج إداري لاتخاذ القرار ، يعتمد على استخدام البيانات ، بالإضافة إلى تحليلها باستخدام الأدوات والأساليب المتخصصة. في الوقت نفسه ، تعد البيانات المصدر الرئيسي للمعلومات وأساس اتخاذ القرار. يستخدم هذا النهج في التسويق والتمويل والطب وهو مفيد لتحسين كفاءة العمليات التجارية واتخاذ القرارات المثلى.
علماء البيانات جزء لا يتجزأالنهج القائم على البيانات. إنهم يشاركون في تحليل كميات كبيرة من البيانات من أجل استخراج معلومات مفيدة واستخدامها لتحسين العمليات التجارية واتخاذ القرار. يتضمن ذلك مهامًا مختلفة مثل جمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا وبناء النماذج والخوارزميات لتحليل البيانات ، بالإضافة إلى تصور النتائج وإيصال الرؤى في سياق الأعمال.
الطب والتسويق والبنوك
تساعد خوارزميات التعلم الآلي الأطباءتحليل الصور التي تم الحصول عليها باستخدام التصوير المقطعي أو الأشعة السينية ثلاثية الأبعاد. بناءً على البيانات ، يقومون بنمذجة تأثيرات الأدوية ، ويحددون مسبقًا تركيبات غير فعالة وخطيرة من المواد بناءً على تركيبتها الجزيئية.
التحليل والتنبؤ بمستوى المبيعات لمختلفالسلع التي تعتمد على السعر أو الموسم أو طلب دوري معين هي مهمة كلاسيكية يتم حلها بواسطة جميع سلاسل البيع بالتجزئة على نطاق صناعي. بالإضافة إلى توقع الطلب ، تحتاج هذه المنظمات إلى حل فئة كاملة من المشكلات اللوجستية.
يعتبر القطاع المصرفي من أسرع القطاعاتتنفيذ مناهج التعلم الآلي في عمليات المنظمة. تقدير الحد الأقصى لمبلغ القرض ، والتعرف على المستندات وتجزئتها ، والتصنيف التلقائي لطلبات المستخدمين: في أي من هذه المهام ، لا يساعد التعلم الآلي في تحسين جودة القرارات المتخذة فحسب ، بل يساعد أيضًا في تسريع العملية بشكل كبير.
علوم البيانات في الطيران
ومع ذلك، هناك مجالات يساعد فيها استخدام التعلم الآلي في حل المشكلات غير الواضحة - على سبيل المثال، الطيران.
في ضوء المعايير والقواعد المعمول بها ، تعتبر هذه المنطقة محافظة للغاية وتتطلب موثوقية الأنظمة المطورة.
من المعروف أن جزءًا كبيرًا من الرحلة (فيشريطة عدم وجود أحداث مناخية شديدة) ، تعمل الطائرة في الوضع التلقائي: يقع الحمل الرئيسي على الطيارين أثناء إقلاع السفينة وهبوطها. تقوم شركة إيرباص بتطوير نظام ATTOL ، وهو نظام إقلاع وهبوط أوتوماتيكي. تضع الشركة المنتج كأول نظام آلي من نوعه ، بما في ذلك تقنيات الرؤية الحاسوبية التي تساعد النظام على تحليل حالة المدرج. لا يرتبط تعقيد تطوير مثل هذه الأنظمة بتقليل أي أخطاء محتملة في خوارزميات التعلم الآلي فحسب ، بل يرتبط أيضًا بصعوبات دمجها في إلكترونيات الطيران ، وتدريب الطيارين ، والتكلفة العالية للاختبار.
مثال آخر على استخدام التعلم الآلي فيفي المجال المتعلق بالطيران - أتمتة التحكم قبل الرحلة للركاب. قدمت دلتا إيرلاينز نظامًا في عام 2021 يسمح للمسافرين على الرحلات الداخلية بخوض جميع إجراءات ما قبل الرحلة في وضع تلقائي بالكامل. كان يكفي الراكب أن يسجل في التطبيق ويلتقط صورة. عند زيارة المطار ، يقترب الراكب ببساطة من كاميرا مثبتة خصيصًا ويسمح له النظام بالصعود إلى الطائرة. تعمل أتمتة مثل هذه العمليات على تقليل العبء الواقع على كاهل موظفي الخطوط الجوية وتوفير الركاب من طوابير الانتظار.
غالبًا ما تواجه شركات الطيران المجمعةمهمة التوصية ببعض الوجهات للركاب. من خلال تحليل سجل شراء المستخدم ، يمكن للمرء أن يفترض التواريخ والوجهات المحتملة التي قد تهم العملاء. اعتمادًا على هذه العوامل ، لا يمكنك التوصية برحلات محددة بنجاح فحسب ، بل يمكنك أيضًا تحديد سعر معين يكون المستخدم على استعداد لدفعه. التسعير الديناميكي مهمة شائعة يحلها المطورون في مجموعة متنوعة من خدمات العملاء: المتاجر عبر الإنترنت ، وخدمات سيارات الأجرة ، وتذاكر الطيران. غالبًا ما تتضمن هذه الخدمات مجموعة كاملة من الخوارزميات: أنظمة التوصية ، تحليل السلاسل الزمنية ، خوارزميات الانحدار.
تتجلى الحاجة إلى الأتمتة ليس فقطفي مجال طيران الركاب. يعتبر طيران الشحن أيضًا من بين المرشحين لاستخدام أساليب التعلم الآلي. في هذه الحالة ، يمكنهم المساعدة في عدة مراحل: لا يساعد تحسين سلاسل التوريد على تقليل التكاليف فحسب ، بل يساعد أيضًا في تقليل كمية الوقود المستهلكة ، مما يؤثر بشكل إيجابي على المكون البيئي. يساعد إدخال طرق رؤية الكمبيوتر في اتخاذ خطوة نحو أتمتة الرحلة بأكملها: أنظمة الإقلاع والهبوط ، والتحكم في الطيران ، والتحليل البيئي - تساعد مجموعة من هذه الخوارزميات على تقليل العبء على الطيارين.
علم البيانات في الزراعة
مجال آخر لتطبيق مناهج التعلم الآليالتدريب - الصناعة الزراعية. تعمل شركة Cognitive Pilot بنشاط في تجهيز حصادات من مختلف المؤسسات الزراعية. من بين مكونات أجهزة الطيار الآلي ، هناك كاميرتان تلتقطان المساحة أمام السيارة وتنقل المعلومات إلى الشبكة العصبية التي تتخذ قرار تصحيح المسار. يتيح لك هذا النهج تفريغ مديري الحصادات ، مما يسمح لهم بالتركيز على محتوى عملية الحصاد وتحسين جودة المحصول الناتج.
بالإضافة إلى الأتمتة على الأرض ، الخوارزمياتيتم إدخال التعلم الآلي بنشاط في عمليات مراقبة الفضاء ، مما يساعد على تقييم حالة أراضي المحاصيل على نطاق أوسع. يجعل العدد المتزايد من الأقمار الصناعية من الممكن تجميع كميات كبيرة من البيانات التي يمكن استخدامها لتدريب نماذج رياضية مختلفة. اعتمادًا على البيانات التي تم جمعها ، يمكن أن تساعد الخوارزميات في تحليل ظروف التربة ، واكتشاف العمليات التنكسية ، وظروف المحاصيل - هذه ليست سوى عدد قليل من المهام التي يمكن أن يساعد التعلم الآلي في حلها.
نهج متكامل في التكنولوجيا الزراعية يسمىالدقة (أو الدقة) الزراعة. تكمن فكرة النهج في الدعم المتكامل الواسع النطاق للعمليات الزراعية. في الحقول ، تُستخدم أجهزة استشعار مختلفة لتسجيل المؤشرات المختلفة: الرطوبة والحموضة وما إلى ذلك. تسمح لك صور الأقمار الصناعية أو المركبات الجوية غير المأهولة بتقييم الحالة على نطاق أوسع والحصول على معلومات عامة. لتجميع هذه المعلومات ، تُستخدم طرق علوم البيانات بنشاط ، كما تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي للحصول على توصيات للرعاية وتوقع العائد.
مجال الزراعة الدقيقة نشط للغايةقيد الدراسة: في عام 2021 ، صدر تقرير من برنامج الأمم المتحدة الإنمائي ، حدد عدة مجالات رئيسية لتطوير مثل هذه الزراعة في وقت واحد: مراقبة أحوال الطقس والتربة ، ومراقبة ديناميات الآفات الحشرية وأمراض النبات ، وأنواع مختلفة من النباتات الري. من بين أدوات الأجهزة التي يمكن استخدامها في هذه العمليات ، حرفيًا كل شيء من الهواتف الذكية والطائرات بدون طيار إلى مكونات إنترنت الأشياء.
علم البيانات في الكيمياء
يتم أيضًا إدخال أساليب علم البيانات فيمجالات المعرفة الأخرى. أحد هذه المجالات هو الكيمياء الطبية ، وأحد مجالاتها هو تطوير أنواع جديدة من المضادات الحيوية. واحدة من المشاكل الخطيرة للغاية التي ستواجهها البشرية في المستقبل القريب هي مقاومة البكتيريا للمضادات الحيوية المطورة بالفعل. إن سرعة إنتاج عقاقير جديدة بالخصائص المرغوبة هي عملية طويلة ومعقدة ومكلفة للغاية ، حيث تساعد أساليب التعلم الآلي ونمذجة الشبكة العصبية العلماء بالفعل. في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، طور قسم الهندسة البيولوجية منصة لتحليل وتطوير مضادات حيوية جديدة ، قادرة على اختبار ملايين المركبات الكيميائية واختيار التوليفات المحتملة المناسبة لعلاج الالتهاب البكتيري. أظهر أحد الأدوية التي تم تطويرها باستخدام هذه المنصة نتائج جيدة في مكافحة العديد من البكتيريا الخطرة المقاومة للمضادات الحيوية الأخرى.
اضافة الى النتيجة المباشرة - عقاقير جديدة -يمكن لمثل هذه الأساليب "ترشيح" المواد المعروفة بخطورتها أو ببساطة عديمة الفائدة ، لذلك يمكن للعلماء التركيز فقط على الأدوية التي يحتمل أن تكون فعالة. يمكن أن يؤدي الإدخال النشط لهذه الأساليب والأساليب إلى تحسين جودة المنتجات الصيدلانية بشكل كبير ، وبالتالي يكون له تأثير إيجابي على متوسط العمر المتوقع.
علم البيانات في العلوم الإنسانية
بالإضافة إلى المجالات العلمية والصناعية ديناميكيةيمكن توقع التنمية في مناطق مألوفة أكثر. على سبيل المثال ، مع تطوير النماذج التي تسمح بتوليد الصور ، قد يتغير نهج تطوير عوالم الألعاب في ألعاب الكمبيوتر بشكل كبير. بالنظر إلى مجموعة بيانات صغيرة بأسلوب معين ، يمكن للفنان أو مطور الألعاب إنشاء عدد كبير من نماذج الشخصيات أو الكائنات المحتملة للعبة كمبيوتر مستقبلية. عشاق الألعاب المختلفة: Red Alert و Fall Out وغيرهم يشاركون إبداعاتهم بانتظام ، ويخلقون صورًا بروح ألعابهم المفضلة. بالإضافة إلى مكون الرسومات ، يذكر مطورو الألعاب أيضًا الحاجة إلى استخدام نماذج التعلم الآلي لتحليل سلوك اللاعب في لعبة متعددة اللاعبين من أجل التخلص من السلوكيات الصعبة أو السامة.
النماذج الحديثة لا يمكن أن تساعد فقطتوليد شخصيات رائعة: فُتح الكثير من المساحات لمتخصصي الأزياء ومصممي الملابس. عند إنشاء شبكات جديدة ، يمكنك استخدام شبكات عصبية مختلفة بطرق مختلفة: احصل على الشيء الضروري من وصف النص ، ارسم مخططًا للشيء وحدد المواد واللون - واحصل على النسخة النهائية. يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي الأخرى في التركيب الافتراضي - مثل هذه التطبيقات متاحة بالفعل في متاجر التطبيقات لمعظم الهواتف الذكية.
تم إحراز تقدم كبير في تطوير وتطبيق نماذج النص. يُظهر نموذج الدردشة الذي تم إصداره مؤخرًا ChatGPT من OpenAI نتائج مذهلة في مجال إنشاء النصوص. يمكن أن يُطلب من النموذج كتابة مقال حول موضوع معين ، أو تنفيذ خوارزمية بلغة برمجة محددة ، أو حل مشكلة منطقية. يعتبر النموذج ، إلى حد ما ، عالميًا: إنه "يفهم النص" ويمكنه حتى تصحيح نتائجه إذا تمت الإشارة إلى عناصر خاطئة في إجاباته. يقوم مستخدمو النماذج الحديثة بدمج نتائج عملهم بنجاح: على سبيل المثال ، يتلقون نتائج نصية في شكل وصف لعالم أو موقف ما ، ويقومون بتشغيل النتائج من خلال نماذج رسومية ويتلقون الصور كمخرجات.
تطور علم البيانات في السنوات الأخيرةلقد غيرت حياتنا جذريًا: فالأشياء اليومية التي نعتبرها أمرًا مفروغًا منه هي دائمًا تقريبًا نتاج خوارزمية أو أخرى. لقد أظهرت السنوات الأخيرة أن القفزة الحادة في التنمية أظهرت أيضًا العديد من المشكلات: نماذج النص التي يمكنها الإجابة على الأسئلة أو إنشاء نصوص اعتباطية بناءً على بداية الجملة المعطاة لها غالبًا ما تكون عرضة للتمييز ضد الأشكال المختلفة، ويمكن أن تكون النماذج الرسومية التوليدية تُستخدم لإنشاء صور مزيفة، وما إلى ذلك. ومع ذلك، سيلعب علم البيانات كمجال دورًا مهمًا في المستقبل في حل العديد من المشكلات المعقدة: تغير المناخ، وحماية البيئة، وضمان نمط حياة صحي، وإنشاء تقنيات وابتكارات جديدة.
في الشركات الحديثة ، عملية الجمع والتحليلالبيانات هي أحد العناصر الرئيسية ، في هذا الصدد ، يتزايد الطلب على المتخصصين في هذا المجال فقط. لا تبحث العديد من الشركات فقط عن متخصصين مؤهلين تأهيلاً عالياً يتمتعون بتعليم متخصص وخبرة عملية ، ولكن أيضًا عن موظفين مبتدئين أكملوا دورات إعادة التدريب ومستعدون لمواصلة التطوير في المجال الذي يختارونه.
قراءة المزيد:
تم اكتشاف قبر "قابلة يسوع": أخبر العلماء ما وجدوه هناك
أخطأ أينشتاين مرة أخرى وأعيدت كتابة نظريته الرئيسية: كيف يغير هذا العالم
فيديو اختباري منشور لأول مروحة في العالم ذات 11 ريشة