Data er en af nøglekomponenterne i enhver virksomhed. De fleste virksomheder indsamler og
Hvorfor er datadrevet nødvendigt?
Data Science hjælper ikke kun virksomhederøge dens effektivitet, men også bringe stor indkomst. Situationen med en stor mængde data har ført til dannelsen af Data Driven - en ledelsesmæssig tilgang til beslutningstagning, som er baseret på brugen af data, samt deres analyse ved hjælp af specialiserede værktøjer og metoder. Samtidig er data den vigtigste informationskilde og grundlaget for beslutningstagning. Denne tilgang bruges i marketing, økonomi og medicin og er nyttig til at forbedre effektiviteten af forretningsprocesser og træffe optimale beslutninger.
Data scientists er en integreret deldatadrevet tilgang. De er engageret i analyse af store mængder data for at udtrække nyttig information og bruge den til at forbedre forretningsprocesser og beslutningstagning. Dette omfatter forskellige opgaver som at indsamle data, rense og forbehandle dem, opbygge modeller og algoritmer til dataanalyse samt visualisering af resultater og formidling af indsigt i en forretningsmæssig sammenhæng.
Medicin, marketing, banker
Maskinlæringsalgoritmer hjælper lægeranalysere billeder opnået ved hjælp af computertomografi eller tredimensionelle røntgenstråler. Baseret på dataene modellerer de virkningerne af lægemidler, identificerer på forhånd ineffektive og farlige kombinationer af stoffer baseret på deres molekylære sammensætning.
Analyse og forudsigelse af salgsniveauet for divvarer afhængig af pris, sæson eller en vis cyklisk efterspørgsel er en klassisk opgave, der løses af alle detailkæder i industriel skala. Ud over at forudsige efterspørgslen skal sådanne organisationer løse en hel klasse af logistiske problemer.
Banksektoren er en af de hurtigsteimplementering af maskinlæringstilgange i organisationens processer. Estimering af det maksimale lånebeløb, anerkendelse og segmentering af dokumenter, automatisk klassificering af brugeranmodninger: I enhver af disse opgaver hjælper maskinlæring ikke kun med at forbedre kvaliteten af de trufne beslutninger, men også fremskynde processen betydeligt.
Datavidenskab i luftfart
Der er dog områder, hvor brugen af maskinlæring hjælper med at løse ikke-oplagte problemer - for eksempel luftfart.
I lyset af de etablerede standarder og regler er dette område ekstremt konservativt og krævende for pålideligheden af de udviklede systemer.
Det er kendt, at en betydelig del af flyvningen (klforudsat at der ikke er ekstreme vejrhændelser), kører flyet i automatisk tilstand: hovedbelastningen på piloterne falder under fartøjets start og landing. Airbus udvikler ATTOL-systemet, et automatisk start- og landingssystem. Virksomheden positionerer produktet som det første automatiske system af sin art, herunder computersynsteknikker, der hjælper systemet med at analysere banens tilstand. Kompleksiteten ved at udvikle sådanne systemer er ikke kun forbundet med at minimere eventuelle fejl i maskinlæringsalgoritmer, men også med vanskelighederne ved at integrere dem i flyavionik, træning af piloter og de høje testomkostninger.
Endnu et eksempel på brugen af maskinlæring ipå det luftfartsrelaterede område - automatisering af pre-flight kontrol for passagerer. Delta Airlines introducerede et system i 2021, der gjorde det muligt for passagerer på indenrigsflyvninger at gennemgå alle procedurer før flyvning i en fuldautomatisk tilstand. Det var nok for passageren at registrere sig i applikationen og tage et billede. Når man besøger lufthavnen, nærmer passageren sig blot et specielt installeret kamera, og systemet tillader ham at gå ombord. Automatisering af sådanne processer reducerer byrden for flyselskabets personale og sparer passagerer for køer.
Luftfartsselskaber står ofte overforopgaven med at anbefale bestemte destinationer til passagerer. Ved at analysere brugerens købshistorik kan man antage potentielle datoer og destinationer, som kan være af interesse for kunderne. Afhængigt af disse faktorer kan du ikke kun med succes anbefale specifikke flyvninger, men også danne en bestemt pris, som brugeren vil være villig til at betale. Dynamisk prisfastsættelse er en almindelig opgave, som udviklere løser i en række forskellige kundeservices: onlinebutikker, taxatjenester, flybilletter. Sådanne tjenester involverer ofte en lang række algoritmer: anbefalingssystemer, tidsserieanalyse, regressionsalgoritmer.
Behovet for automatisering manifesteres ikke kuninden for passagerflyvning. Fragtflyvning er også blandt kandidaterne til brugen af maskinlæringsmetoder. I dette tilfælde kan de hjælpe på flere trin: optimering af forsyningskæder hjælper ikke kun med at reducere omkostningerne, men også med at reducere mængden af forbrugt brændstof, hvilket har en positiv effekt på miljøkomponenten. Indførelsen af computervisionsmetoder hjælper med at tage et skridt i retning af automatisering af hele flyvningen: start- og landingssystemer, flyvekontrol og miljøanalyser – et sæt af sådanne algoritmer hjælper med at reducere byrden på piloter.
Datavidenskab i landbruget
Et andet anvendelsesområde for maskinlæringstilgangeuddannelse - landbrugserhverv. Cognitive Pilot er aktivt engageret i at udstyre mejetærskere fra forskellige landbrugsvirksomheder. Blandt autopilotens hardwarekomponenter er der to kameraer, der fanger pladsen foran bilen og sender information til det neurale netværk, der træffer beslutningen om at rette ruten. Denne tilgang giver dig mulighed for at losse lederne af mejetærskere, så de kan fokusere på indholdet af høstprocessen og forbedre kvaliteten af den resulterende afgrøde.
Ud over automatiseringer på jorden, algoritmermaskinlæring bliver aktivt introduceret i processerne for rumovervågning, som hjælper med at vurdere tilstanden af afgrødejorder i større skala. Det stigende antal satellitter gør det muligt at akkumulere store mængder data, der kan bruges til at træne forskellige matematiske modeller. Afhængigt af de indsamlede data kan algoritmer hjælpe med at analysere jordbundsforhold, detektere degenerative processer, afgrødeforhold – det er blot nogle få af de opgaver, som maskinlæring kan hjælpe med at løse.
En integreret tilgang inden for landbrugsteknologi kaldespræcisions- (eller præcisions) landbrug. Ideen med tilgangen ligger i storstilet integreret støtte til landbrugsprocesser. I markerne bruges forskellige sensorer til at registrere forskellige indikatorer: fugtighed, surhedsgrad og så videre. Satellitfotografier eller ubemandede luftfartøjer giver dig mulighed for at vurdere tilstanden i større skala og få generaliseret information. For at aggregere denne information bruges Data Science metoder aktivt, og maskinlæringsalgoritmer bruges også til at indhente anbefalinger til pleje og udbytteprognose.
Området for præcisionslandbrug er ekstremt aktivtunder undersøgelse: i 2021 blev der udgivet en rapport fra FN's udviklingsprogram, som identificerede flere nøgleområder for udviklingen af et sådant landbrug på én gang: overvågning af vejr- og jordforhold, overvågning af dynamikken i skadedyr og plantesygdomme, forskellige typer planter vanding. Blandt de hardwareværktøjer, der kan bruges i disse processer, bogstaveligt talt alt fra smartphones og droner til komponenter af tingenes internet.
Datavidenskab i kemi
Introduktionen af datavidenskabelige metoder sker også iandre vidensområder. Et af disse områder er medicinsk kemi, hvor et af områderne er udvikling af nye typer antibiotika. Et af de ekstremt alvorlige problemer, som menneskeheden vil stå over for i den nærmeste fremtid, er bakteriers resistens over for allerede udviklede antibiotika. Hastigheden med at skabe nye lægemidler med de ønskede egenskaber er en ekstremt lang, kompleks og dyr proces, hvor maskinlæringsmetoder og neurale netværksmodellering allerede hjælper videnskabsmænd. På Massachusetts Institute of Technology har Institut for Biologisk Teknik udviklet en platform til analyse og udvikling af nye antibiotika, som er i stand til at teste millioner af kemiske forbindelser og udvælge potentielle kombinationer, der er egnede til behandling af bakteriel inflammation. Et af de lægemidler, der er udviklet ved hjælp af denne platform, har vist gode resultater i kampen mod flere farlige bakterier, der er resistente over for andre antibiotika.
Ud over det direkte resultat - nye lægemidler -sådanne tilgange kan "filtrere" stoffer, der vides at være farlige eller simpelthen ubrugelige, så videnskabsmænd kan kun fokusere på potentielt effektive lægemidler. Den aktive introduktion af sådanne metoder og tilgange kan forbedre kvaliteten af farmaceutiske produkter væsentligt og har derfor en positiv effekt på den forventede levetid.
Datavidenskab i humaniora
Ud over videnskabelige og industrielle områder, en dynamikudvikling kan forventes på mere kendte områder. Med udviklingen af modeller, der tillader generering af billeder, kan tilgangen til udviklingen af spiluniverser i computerspil for eksempel ændre sig markant. Givet et lille datasæt af en bestemt stil, kan en kunstner eller spiludvikler generere et stort antal potentielle karakter- eller objektmodeller til et fremtidigt computerspil. Fans af forskellige spil: Red Alert, Fall Out og andre deler regelmæssigt deres kreativitet og skaber billeder i ånden af deres yndlingsspil. Ud over grafikkomponenten angiver spiludviklere også behovet for at bruge maskinlæringsmodeller til at analysere spilleradfærd i et multiplayer-spil for at eliminere udfordrende eller giftig adfærd.
Moderne modeller kan ikke kun hjælpegenerere fantastiske karakterer: en masse plads åbner op for modespecialister og tøjdesignere. Ved at skabe nye kan du bruge forskellige neurale netværk på forskellige måder: få det nødvendige fra tekstbeskrivelsen, tegne en skitse af tingen og specificere materialer, farve - og få den færdige version. Andre maskinlæringsalgoritmer kan hjælpe med virtuel tilpasning - sådanne applikationer er allerede tilgængelige i app-butikkerne på de fleste smartphones.
Der er gjort betydelige fremskridt i udviklingen oganvendelse af tekstmodeller. Den nyligt frigivne chatmodel ChatGPT fra OpenAI viser fantastiske resultater inden for tekstgenerering. Modellen kan blive bedt om at skrive et essay om et givet emne, implementere en algoritme i et specificeret programmeringssprog eller løse et logisk problem. Modellen er i en vis forstand universel: den "forstår teksten" og er endda i stand til at rette sine egne resultater, hvis den påpeges på fejlagtige elementer i dens svar. Brugere af moderne modeller kombinerer med succes resultaterne af deres arbejde: for eksempel modtager de tekstresultater i form af en beskrivelse af en verden eller situation, kører resultaterne gennem grafiske modeller og modtager billeder som output.
Udvikling af datavidenskab i de senere århar radikalt ændret vores liv: Daglige ting, som vi tager for givet, er næsten altid et produkt af en eller anden algoritme. De seneste år har vist, at et kraftigt spring i udviklingen også har vist mange problemer: tekstmodeller, der kan besvare spørgsmål eller generere vilkårlige tekster baseret på begyndelsen af en sætning, der gives dem, er ofte tilbøjelige til at diskriminere forskellige former, generative grafiske modeller kan bruges til at skabe falske fotografier osv. Data Science som felt vil dog spille en vigtig rolle i fremtiden i løsningen af mange komplekse problemer: klimaændringer, miljøbeskyttelse, sikring af en sund livsstil, skabelse af nye teknologier, innovationer.
I moderne virksomheder, processen med at indsamle og analyseredata er et af nøgleelementerne, i denne henseende er efterspørgslen efter specialister på dette område kun stigende. Mange virksomheder leder ikke kun efter højt kvalificerede specialister med specialiseret uddannelse og erhvervserfaring, men også efter nybegyndere, der har gennemført omskolingskurser og er klar til at fortsætte med at udvikle sig inden for deres valgte felt.
Læs mere:
Graven til "Jesu jordemoder" blev gravet frem: videnskabsmænd fortalte, hvad de fandt der
Einstein tager fejl igen, og hans hovedteori blev omskrevet: hvordan det ændrer verden
Udgivet testvideo af verdens første propel med 11 blade