Данните са един от ключовите компоненти на всеки бизнес. Повечето компании събират и
Защо е необходимо управление на данни?
Data Science помага не само на компаниитеповишава ефективността му, но и носи големи приходи. Ситуацията с голямо количество данни доведе до формирането на Data Driven – управленски подход за вземане на решения, който се основава на използването на данни, както и на техния анализ с помощта на специализирани инструменти и методи. В същото време данните са основен източник на информация и основа за вземане на решения. Този подход се използва в маркетинга, финансите и медицината и е полезен за подобряване на ефективността на бизнес процесите и вземане на оптимални решения.
Учените по данни са неразделна частподход, управляван от данни. Те се занимават с анализ на големи количества данни, за да извлекат полезна информация и да я използват за подобряване на бизнес процесите и вземането на решения. Това включва различни задачи като събиране на данни, почистване и предварителна обработка, изграждане на модели и алгоритми за анализ на данни, както и визуализиране на резултати и предаване на прозрения в бизнес контекст.
Медицина, маркетинг, банки
Алгоритмите за машинно обучение помагат на лекаритеанализират изображения, получени с помощта на компютърна томография или триизмерни рентгенови лъчи. Въз основа на данните се моделират ефектите на лекарствата, предварително се идентифицират неефективни и опасни комбинации от вещества въз основа на техния молекулен състав.
Анализ и прогнозиране на нивото на продажби за различнистоки в зависимост от цената, сезона или определено циклично търсене е класическа задача, която се решава от всички търговски вериги в индустриален мащаб. В допълнение към прогнозирането на търсенето, такива организации трябва да решат цял клас логистични проблеми.
Банковият сектор е един от най-бързитевнедряване на подходи за машинно обучение в процесите на организацията. Оценка на максималния размер на заема, разпознаване и сегментиране на документи, автоматично класифициране на потребителски заявки: във всяка от тези задачи машинното обучение помага не само да подобри качеството на взетите решения, но и значително да ускори процеса.
Наука за данни в авиацията
Въпреки това има области, в които използването на машинно обучение помага за решаването на неочевидни проблеми - например авиацията.
С оглед на установените стандарти и правила тази област е изключително консервативна и взискателна към надеждността на разработваните системи.
Известно е, че значителна част от полета (припри липса на екстремни метеорологични явления), самолетът работи в автоматичен режим: основното натоварване върху пилотите пада по време на излитане и кацане на кораба. Airbus разработва системата ATTOL, система за автоматично излитане и кацане. Компанията позиционира продукта като първата по рода си автоматична система, включваща техники за компютърно зрение, които помагат на системата да анализира състоянието на пистата. Сложността на разработването на такива системи е свързана не само с минимизирането на евентуални грешки на алгоритмите за машинно обучение, но и с трудностите при интегрирането им в авиониката на самолета, обучението на пилоти и високата цена на тестването.
Друг пример за използване на машинно обучение вв областта на авиацията - автоматизация на предполетния контрол на пътниците. Delta Airlines представи система през 2021 г., която позволява на пътниците на вътрешните полети да преминат през всички предполетни процедури в напълно автоматичен режим. Достатъчно беше пътникът да се регистрира в приложението и да направи снимка. При посещение на летището пътникът просто се доближава до специално монтирана камера и системата му позволява да се качи. Автоматизирането на такива процеси намалява тежестта върху персонала на авиокомпанията и спестява пътниците от опашки.
Агрегаторите на авиокомпаниите често се сблъскватзадачата да препоръчва определени дестинации на пътниците. Чрез анализиране на историята на покупките на потребителя може да се предположи потенциални дати и дестинации, които могат да представляват интерес за клиентите. В зависимост от тези фактори можете не само успешно да препоръчате конкретни полети, но и да формирате определена цена, която потребителят ще е готов да плати. Динамичното ценообразуване е често срещана задача, която разработчиците решават в различни клиентски услуги: онлайн магазини, таксиметрови услуги, самолетни билети. Такива услуги често включват цял набор от алгоритми: препоръчителни системи, анализ на времеви редове, регресионни алгоритми.
Необходимостта от автоматизация се проявява не самов областта на пътническата авиация. Товарната авиация също е сред кандидатите за използване на методи за машинно обучение. В този случай те могат да помогнат на няколко етапа: оптимизирането на веригите за доставки помага не само за намаляване на разходите, но и за намаляване на количеството изразходвано гориво, което има положителен ефект върху екологичния компонент. Въвеждането на методи за компютърно зрение помага да се направи крачка към автоматизацията на целия полет: системи за излитане и кацане, управление на полета и анализ на околната среда - набор от такива алгоритми помага да се намали тежестта върху пилотите.
Наука за данни в селското стопанство
Друга област на приложение на подходите за машинно обучениеобучение - селскостопански отрасъл. Cognitive Pilot активно се занимава с оборудването на зърнокомбайни на различни селскостопански предприятия. Сред хардуерните компоненти на автопилота има две камери, които улавят пространството пред автомобила и предават информация на невронната мрежа, която взема решение за коригиране на маршрута. Този подход позволява разтоварване на комбайнерите, което им позволява да се съсредоточат върху съдържанието на процеса на прибиране на реколтата и да подобрят качеството на получената реколта.
В допълнение към автоматизациите на място, алгоритмимашинното обучение се въвежда активно в процесите на космически мониторинг, което помага да се оцени състоянието на обработваемите площи в по-голям мащаб. Нарастващият брой сателити прави възможно натрупването на големи количества данни, които могат да се използват за обучение на различни математически модели. В зависимост от събраните данни, алгоритмите могат да помогнат за анализиране на почвените условия, откриване на дегенеративни процеси, условия на култури - това са само малка част от задачите, които машинното обучение може да помогне за решаването.
Интегриран подход в селскостопанската технология се наричапрецизно (или прецизно) земеделие. Идеята на подхода е в широкомащабната интегрирана поддръжка на селскостопанските процеси. В полетата се използват различни сензори за записване на различни показатели: влажност, киселинност и др. Сателитни снимки или безпилотни летателни апарати ви позволяват да оцените състоянието в по-голям мащаб и да получите обобщена информация. За агрегирането на тази информация активно се използват методите на Data Science, а алгоритмите за машинно обучение също се използват за получаване на препоръки за грижа и прогноза за добива.
Сферата на прецизното земеделие е изключително активнав процес на проучване: през 2021 г. беше публикуван доклад на Програмата за развитие на ООН, който идентифицира няколко ключови области за развитие на такова земеделие наведнъж: наблюдение на времето и почвените условия, наблюдение на динамиката на насекомите вредители и болестите по растенията, различни видове растения напояване. Сред хардуерните инструменти, които могат да се използват в тези процеси, буквално всичко от смартфони и дронове до компоненти на Интернет на нещата.
Наука за данните в химията
Въвеждането на методи за наука за данни също се случва вдруги области на знанието. Една от тези области е медицинската химия, една от областите на която е разработването на нови видове антибиотици. Един от изключително сериозните проблеми, с които човечеството ще се сблъска в близко бъдеще, е устойчивостта на бактериите към вече разработени антибиотици. Скоростта на създаване на нови лекарства с желаните свойства е изключително дълъг, сложен и скъп процес, в който методите за машинно обучение и моделирането на невронни мрежи вече помагат на учените. В Масачузетския технологичен институт катедрата по биологично инженерство е разработила платформа за анализ и разработване на нови антибиотици, която е в състояние да тества милиони химични съединения и да избира потенциални комбинации, подходящи за лечение на бактериално възпаление. Едно от лекарствата, разработени с помощта на тази платформа, показа добри резултати в борбата срещу няколко опасни бактерии, които са резистентни към други антибиотици.
В допълнение към прекия резултат - нови лекарства -такива подходи могат да „филтрират“ вещества, за които е известно, че са опасни или просто безполезни, така че учените могат да се съсредоточат само върху потенциално ефективни лекарства. Активното въвеждане на такива методи и подходи може значително да подобри качеството на фармацевтичните продукти и следователно има положителен ефект върху продължителността на живота.
Наука за данни в хуманитарните науки
В допълнение към научните и индустриални области, динамикаможе да се очаква развитие в по-познати области. Например, с разработването на модели, които позволяват генериране на изображения, подходът към разработването на игрови вселени в компютърните игри може да се промени значително. Като се има предвид малък набор от данни от определен стил, художник или разработчик на игри може да генерира голям брой потенциални модели на герои или обекти за бъдеща компютърна игра. Фенове на различни игри: Red Alert, Fall Out и други редовно споделят своята креативност, създавайки изображения в духа на любимите си игри. В допълнение към графичния компонент, разработчиците на игри също заявяват необходимостта от използване на модели за машинно обучение, за да анализират поведението на играчите в мултиплейър игра, за да елиминират предизвикателното или токсично поведение.
Модерните модели не само могат да помогнатгенерирайте фантастични герои: отваря се много място за модни специалисти и дизайнери на дрехи. При създаването на нови можете да използвате различни невронни мрежи по различни начини: вземете необходимото нещо от текстовото описание, нарисувайте скица на нещо и посочете материалите, цвета - и вземете готовата версия. Други алгоритми за машинно обучение могат да помогнат при виртуалното напасване - такива приложения вече са налични в магазините за приложения на повечето смартфони.
Постигнат е значителен напредък в развитието иприлагане на текстови модели. Наскоро пуснатият чат модел ChatGPT от OpenAI показва невероятни резултати в областта на генерирането на текст. Моделът може да бъде помолен да напише есе по дадена тема, да приложи алгоритъм на определен език за програмиране или да реши логически проблем. Моделът е в известен смисъл универсален: той „разбира текста“ и дори е в състояние да коригира собствените си резултати, ако му бъдат посочени грешни елементи в отговорите му. Потребителите на съвременни модели успешно комбинират резултатите от своята работа: например получават текстови резултати под формата на описание на някакъв свят или ситуация, пускат резултатите чрез графични модели и получават изображения като изход.
Развитие на науката за данните през последните годиникоренно промени живота ни: ежедневните неща, които приемаме за даденост, почти винаги са продукт на един или друг алгоритъм. Последните години показаха, че резкият скок в развитието също демонстрира много проблеми: текстови модели, които могат да отговарят на въпроси или да генерират произволни текстове въз основа на началото на дадено им изречение, често са склонни да дискриминират различни форми, генеративните графични модели могат да бъдат използвани за създаване на фалшиви снимки и т.н. Но Data Science като поле ще играе важна роля в бъдеще при решаването на много сложни проблеми: изменение на климата, опазване на околната среда, осигуряване на здравословен начин на живот, създаване на нови технологии, иновации.
В съвременните компании процесът на събиране и анализиранеданните са един от ключовите елементи, в тази връзка търсенето на специалисти в тази област само нараства. Много компании търсят не само висококвалифицирани специалисти със специално образование и професионален опит, но и начинаещи служители, които са завършили курсове за преквалификация и са готови да продължат да се развиват в избраната от тях област.
Прочетете още:
Откриха гробницата на „акушерката на Исус“: учените разказаха какво са открили там
Айнщайн отново греши и основната му теория е пренаписана: как променя света
Публикувано тестово видео на първото в света витло с 11 лопатки