Data jsou jednou z klíčových součástí každého podnikání. Většina společností sbírá a
Proč je potřeba Data Driven?
Data Science pomáhá nejen firmámzvýšit její efektivitu, ale také přinést velké příjmy. Situace s velkým množstvím dat vedla ke vzniku Data Driven - manažerského přístupu k rozhodování, který je založen na využívání dat a jejich analýze pomocí specializovaných nástrojů a metod. Data jsou přitom hlavním zdrojem informací a podkladem pro rozhodování. Tento přístup se používá v marketingu, financích a medicíně a je užitečný pro zlepšení efektivity obchodních procesů a přijímání optimálních rozhodnutí.
Nedílnou součástí jsou datoví vědcipřístup založený na datech. Zabývají se analýzou velkého množství dat s cílem získat užitečné informace a použít je ke zlepšení obchodních procesů a rozhodování. To zahrnuje různé úkoly, jako je shromažďování dat, jejich čištění a předběžné zpracování, vytváření modelů a algoritmů pro analýzu dat, stejně jako vizualizace výsledků a sdělování poznatků v obchodním kontextu.
Medicína, marketing, banky
Lékařům pomáhají algoritmy strojového učeníanalyzovat snímky získané pomocí počítačové tomografie nebo trojrozměrného rentgenového záření. Na základě dat modelují účinky léků, identifikují předem neúčinné a nebezpečné kombinace látek na základě jejich molekulárního složení.
Analýza a predikce úrovně prodeje pro různézboží v závislosti na ceně, sezóně nebo určité cyklické poptávce je klasickým úkolem, který v průmyslovém měřítku řeší všechny obchodní řetězce. Kromě předvídání poptávky musí takové organizace řešit celou třídu logistických problémů.
Bankovní sektor je jedním z nejrychlejšíchimplementace přístupů strojového učení do procesů organizace. Odhad maximální výše úvěru, rozpoznávání a segmentace dokumentů, automatická klasifikace uživatelských požadavků: v kterékoli z těchto úloh pomáhá strojové učení nejen zlepšit kvalitu přijatých rozhodnutí, ale také výrazně urychlit proces.
Datová věda v letectví
Jsou však oblasti, ve kterých využití strojového učení pomáhá řešit nesamozřejmé problémy – například letectví.
S ohledem na zavedené standardy a pravidla je tato oblast mimořádně konzervativní a náročná na spolehlivost vyvíjených systémů.
Je známo, že významná část letu (atza předpokladu, že nedojde k extrémním povětrnostním jevům), letadlo pracuje v automatickém režimu: hlavní zátěž na piloty padá při startu a přistání plavidla. Airbus vyvíjí systém ATTOL, systém automatického vzletu a přistání. Společnost umisťuje produkt jako první automatický systém svého druhu, včetně technik počítačového vidění, které pomáhají systému analyzovat stav dráhy. Složitost vývoje takových systémů je spojena nejen s minimalizací případných chyb algoritmů strojového učení, ale také s obtížemi při jejich integraci do letecké avioniky, výcviku pilotů a vysokými náklady na testování.
Další příklad využití strojového učení vv oblasti letectví - automatizace předletového řízení pro cestující. Delta Airlines představila v roce 2021 systém, který umožnil cestujícím na vnitrostátních letech projít všemi předletovými procedurami v plně automatickém režimu. Cestujícímu stačilo zaregistrovat se do aplikace a vyfotit. Při návštěvě letiště se cestující jednoduše přiblíží ke speciálně nainstalované kameře a systém mu umožní nastoupit. Automatizace takových procesů snižuje zátěž personálu letecké společnosti a šetří cestující ve frontách.
Agregátoři leteckých společností často čelíúkol doporučit cestujícím určité destinace. Analýzou historie nákupů uživatele lze předpokládat potenciální data a destinace, které mohou být pro zákazníky zajímavé. V závislosti na těchto faktorech můžete nejen úspěšně doporučit konkrétní lety, ale také vytvořit určitou cenu, kterou bude uživatel ochoten zaplatit. Dynamická tvorba cen je běžným úkolem, který vývojáři řeší v nejrůznějších klientských službách: online obchody, taxislužby, letenky. Tyto služby často zahrnují celou řadu algoritmů: doporučovací systémy, analýzu časových řad, regresní algoritmy.
Potřeba automatizace se projevuje nejenv oblasti osobního letectví. Mezi kandidáty na využití metod strojového učení patří také nákladní letectví. V tomto případě mohou pomoci v několika fázích: optimalizace dodavatelských řetězců pomáhá nejen snižovat náklady, ale také snižovat množství spotřebovaného paliva, což má pozitivní vliv na složku životního prostředí. Zavedení metod počítačového vidění pomáhá učinit krok k automatizaci celého letu: systémy vzletu a přistání, řízení letu a analýza prostředí - sada takových algoritmů pomáhá snížit zátěž pilotů.
Datová věda v zemědělství
Další oblastí aplikace přístupů strojového učeníškolení - zemědělský průmysl. Cognitive Pilot se aktivně zabývá vybavováním sklízecích mlátiček různých zemědělských podniků. Mezi hardwarovými součástmi autopilota jsou dvě kamery, které snímají prostor před vozem a přenášejí informace do neuronové sítě, která rozhoduje o opravě trasy. Tento přístup umožňuje vyložit manažery sklízecích mlátiček, což jim umožňuje soustředit se na obsah sklizňového procesu a zlepšit kvalitu výsledné plodiny.
Kromě automatizace na zemi, algoritmystrojové učení je aktivně zaváděno do procesů sledování vesmíru, což pomáhá hodnotit stav zemědělských ploch ve větším měřítku. Rostoucí počet satelitů umožňuje akumulovat velké množství dat, která lze použít k trénování různých matematických modelů. V závislosti na shromážděných datech mohou algoritmy pomoci analyzovat půdní podmínky, detekovat degenerativní procesy, podmínky plodin – to je jen několik z úkolů, které může pomoci vyřešit strojové učení.
Integrovaný přístup v zemědělské technologii se nazýváprecizní (nebo precizní) zemědělství. Myšlenka přístupu spočívá v rozsáhlé integrované podpoře zemědělských procesů. Na polích se používají různé senzory k zaznamenávání různých ukazatelů: vlhkosti, kyselosti a tak dále. Satelitní snímky nebo bezpilotní letouny umožňují posoudit stav ve větším měřítku a získat zobecněné informace. K agregaci těchto informací se aktivně používají metody Data Science a algoritmy strojového učení se také používají k získání doporučení pro péči a prognózu výnosu.
Oblast přesného zemědělství je extrémně aktivníve studiu: v roce 2021 byla vydána zpráva Rozvojového programu OSN, která identifikovala několik klíčových oblastí pro rozvoj takového zemědělství najednou: sledování počasí a půdních podmínek, sledování dynamiky hmyzích škůdců a chorob rostlin, různé druhy rostlin zavlažování. Mezi hardwarové nástroje, které lze v těchto procesech použít, patří doslova vše od chytrých telefonů a dronů až po součásti internetu věcí.
Datová věda v chemii
Zavádění metod datové vědy se také děje vjiné oblasti znalostí. Jednou z těchto oblastí je lékařská chemie, jejíž jednou z oblastí je vývoj nových typů antibiotik. Jedním z mimořádně vážných problémů, kterým bude lidstvo v blízké budoucnosti čelit, je odolnost bakterií vůči již vyvinutým antibiotikům. Rychlost vytváření nových léků s požadovanými vlastnostmi je extrémně dlouhý, složitý a nákladný proces, ve kterém vědcům již pomáhají metody strojového učení a modelování neuronových sítí. Na Massachusetts Institute of Technology vyvinulo oddělení biologického inženýrství platformu pro analýzu a vývoj nových antibiotik, která je schopna testovat miliony chemických sloučenin a vybrat potenciální kombinace vhodné pro léčbu bakteriálních zánětů. Jeden z léků vyvinutých pomocí této platformy prokázal dobré výsledky v boji proti několika nebezpečným bakteriím, které jsou odolné vůči jiným antibiotikům.
Kromě přímého výsledku - nových léků -takové přístupy mohou „odfiltrovat“ látky, o kterých je známo, že jsou nebezpečné nebo prostě nepoužitelné, takže se vědci mohou soustředit pouze na potenciálně účinné léky. Aktivní zavádění takových metod a přístupů může výrazně zlepšit kvalitu farmaceutických produktů, a tím mít pozitivní vliv na délku života.
Data Science v humanitních oborech
Kromě vědeckých a průmyslových oborů dynamickávývoj lze očekávat ve známějších oblastech. Například s vývojem modelů, které umožňují generování obrázků, se může výrazně změnit přístup k vývoji herních vesmírů v počítačových hrách. Vzhledem k malému souboru dat určitého stylu může umělec nebo vývojář hry generovat velké množství potenciálních modelů postav nebo objektů pro budoucí počítačovou hru. Fanoušci různých her: Red Alert, Fall Out a další pravidelně sdílejí svou kreativitu a vytvářejí obrázky v duchu svých oblíbených her. Kromě grafické složky vývojáři her také uvádějí potřebu používat modely strojového učení k analýze chování hráčů ve hře pro více hráčů, aby se eliminovalo náročné nebo toxické chování.
Moderní modely mohou nejen pomocivytvářet fantastické postavy: mnoho prostoru se otevírá pro módní specialisty a oděvní návrháře. Při vytváření nových můžete použít různé neuronové sítě různými způsoby: získat potřebnou věc z textového popisu, nakreslit náčrt věci a určit materiály, barvu - a získat hotovou verzi. S virtuálním přizpůsobením mohou pomoci další algoritmy strojového učení – takové aplikace jsou již dostupné v obchodech s aplikacemi většiny chytrých telefonů.
Významného pokroku bylo dosaženo ve vývoji aaplikace textových modelů. Nedávno vydaný chatovací model ChatGPT od OpenAI ukazuje úžasné výsledky v oblasti generování textu. Model může být požádán, aby napsal esej na dané téma, implementoval algoritmus v určeném programovacím jazyce nebo vyřešil logický problém. Model je v jistém smyslu univerzální: „rozumí textu“ a je schopen i korigovat své vlastní výsledky, pokud je ve svých odpovědích upozorněn na chybné prvky. Uživatelé moderních modelů úspěšně kombinují výsledky své práce: například dostávají textové výsledky v podobě popisu nějakého světa nebo situace, provádějí výsledky prostřednictvím grafických modelů a jako výstup dostávají obrázky.
Rozvoj datové vědy v posledních letechradikálně změnil naše životy: každodenní věci, které považujeme za samozřejmé, jsou téměř vždy produktem toho či onoho algoritmu. Poslední roky ukázaly, že prudký skok ve vývoji ukázal také mnoho problémů: textové modely, které mohou odpovídat na otázky nebo generovat libovolné texty na základě začátku věty, která jim je dána, jsou často náchylné k diskriminaci různých forem, generativní grafické modely mohou být slouží k tvorbě falešných fotografií apod. Data Science jako obor však bude hrát v budoucnu důležitou roli při řešení mnoha složitých problémů: změna klimatu, ochrana životního prostředí, zajištění zdravého životního stylu, tvorba nových technologií, inovace.
V moderních společnostech proces shromažďování a analýzydata jsou jedním z klíčových prvků, v tomto ohledu se poptávka po specialistech v této oblasti jen zvyšuje. Řada firem hledá nejen vysoce kvalifikované odborníky se specializovaným vzděláním a pracovní praxí, ale i začínající zaměstnance, kteří absolvovali rekvalifikační kurzy a jsou připraveni se dále rozvíjet ve zvoleném oboru.
Přečtěte si více:
Hrob „Ježíšovy porodní báby“ byl odkryt: vědci řekli, co tam našli
Einstein se opět mýlí a jeho hlavní teorie byla přepsána: jak to mění svět
Zveřejněné testovací video první vrtule na světě s 11 listy