Daten sind eine der Schlüsselkomponenten jedes Unternehmens. Die meisten Unternehmen sammeln und
Warum ist Data Driven notwendig?
Data Science hilft nicht nur Unternehmenseine Effizienz steigern, sondern auch ein großes Einkommen bringen. Die Situation mit großen Datenmengen hat zur Bildung von Data Driven geführt - einem Managementansatz zur Entscheidungsfindung, der auf der Nutzung von Daten sowie deren Analyse mit spezialisierten Tools und Methoden basiert. Gleichzeitig sind Daten die Hauptinformationsquelle und Entscheidungsgrundlage. Dieser Ansatz wird in Marketing, Finanzen und Medizin verwendet und ist nützlich, um die Effizienz von Geschäftsprozessen zu verbessern und optimale Entscheidungen zu treffen.
Datenwissenschaftler sind ein wesentlicher Bestandteildatengetriebener Ansatz. Sie beschäftigen sich mit der Analyse großer Datenmengen, um nützliche Informationen zu extrahieren und diese zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindung zu nutzen. Dazu gehören verschiedene Aufgaben wie das Sammeln, Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten, das Erstellen von Modellen und Algorithmen für die Datenanalyse sowie das Visualisieren von Ergebnissen und das Kommunizieren von Erkenntnissen im geschäftlichen Kontext.
Medizin, Marketing, Banken
Algorithmen des maschinellen Lernens helfen ÄrztenAnalysieren Sie Bilder, die mit Computertomographie oder dreidimensionalen Röntgenstrahlen erhalten wurden. Anhand der Daten modellieren sie die Wirkung von Medikamenten, identifizieren im Vorfeld unwirksame und gefährliche Stoffkombinationen anhand ihrer molekularen Zusammensetzung.
Analyse und Vorhersage des Umsatzniveaus für verschiedeneWaren abhängig von Preis, Saison oder einer bestimmten zyklischen Nachfrage ist eine klassische Aufgabe, die von allen Handelsketten im industriellen Maßstab gelöst wird. Neben der Vorhersage der Nachfrage müssen solche Organisationen eine ganze Reihe logistischer Probleme lösen.
Der Bankensektor ist einer der schnellstenImplementierung von maschinellen Lernansätzen in die Prozesse der Organisation. Schätzung des maximalen Kreditbetrags, Erkennung und Segmentierung von Dokumenten, automatische Klassifizierung von Benutzeranfragen: Bei all diesen Aufgaben hilft maschinelles Lernen, nicht nur die Qualität der getroffenen Entscheidungen zu verbessern, sondern den Prozess auch erheblich zu beschleunigen.
Datenwissenschaft in der Luftfahrt
Es gibt jedoch Bereiche, in denen der Einsatz von maschinellem Lernen zur Lösung nicht offensichtlicher Probleme beiträgt – beispielsweise in der Luftfahrt.
Dieser Bereich ist angesichts der etablierten Normen und Regeln äußerst konservativ und stellt hohe Anforderungen an die Zuverlässigkeit der entwickelten Systeme.
Es ist bekannt, dass ein erheblicher Teil des Fluges (atsofern keine Extremwetterereignisse eintreten), arbeitet das Flugzeug im Automatikmodus: Die Hauptlast der Piloten fällt während des Starts und der Landung des Schiffes. Airbus entwickelt das ATTOL-System, ein automatisches Start- und Landesystem. Das Unternehmen positioniert das Produkt als erstes automatisches System seiner Art, einschließlich Computer-Vision-Techniken, die dem System helfen, den Zustand der Start- und Landebahn zu analysieren. Die Komplexität der Entwicklung solcher Systeme ist nicht nur mit der Minimierung möglicher Fehler von maschinellen Lernalgorithmen verbunden, sondern auch mit den Schwierigkeiten bei der Integration in die Flugzeugavionik, der Ausbildung von Piloten und den hohen Testkosten.
Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von maschinellem Lernen inim luftfahrtbezogenen Bereich - Automatisierung der Vorflugkontrolle für Passagiere. Delta Airlines führte 2021 ein System ein, das es Passagieren auf Inlandsflügen ermöglichte, alle Vorflugverfahren vollautomatisch zu durchlaufen. Es reichte aus, dass sich der Passagier in der Anwendung registrierte und ein Foto machte. Beim Besuch des Flughafens nähert sich der Passagier einfach einer eigens installierten Kamera und das System lässt ihn einsteigen. Die Automatisierung solcher Prozesse entlastet das Airline-Personal und erspart den Passagieren Warteschlangen.
Airline-Aggregatoren stehen oft vor der Herausforderungdie Aufgabe, den Passagieren bestimmte Reiseziele zu empfehlen. Durch die Analyse der Kaufhistorie des Benutzers kann man potenzielle Daten und Ziele annehmen, die für Kunden von Interesse sein könnten. Abhängig von diesen Faktoren können Sie nicht nur erfolgreich bestimmte Flüge empfehlen, sondern auch einen bestimmten Preis bilden, den der Benutzer zu zahlen bereit ist. Dynamische Preisgestaltung ist eine häufige Aufgabe, die Entwickler in einer Vielzahl von Kundenservices lösen: Online-Shops, Taxidienste, Flugtickets. Solche Dienste beinhalten oft eine ganze Reihe von Algorithmen: Empfehlungssysteme, Zeitreihenanalyse, Regressionsalgorithmen.
Der Automatisierungsbedarf manifestiert sich nicht nurim Bereich der Passagierluftfahrt. Auch die Frachtluftfahrt zählt zu den Kandidaten für den Einsatz von Machine-Learning-Verfahren. Hier können sie an mehreren Stellen helfen: Die Optimierung von Lieferketten hilft nicht nur, Kosten zu senken, sondern auch den Kraftstoffverbrauch zu reduzieren, was sich positiv auf die Umweltkomponente auswirkt. Die Einführung von Computer-Vision-Methoden hilft dabei, einen Schritt in Richtung Automatisierung des gesamten Fluges zu gehen: Start- und Landesysteme, Flugsteuerung und Umgebungsanalyse – ein Set solcher Algorithmen hilft, Piloten zu entlasten.
Datenwissenschaft in der Landwirtschaft
Ein weiteres Einsatzgebiet von Machine-Learning-AnsätzenAusbildung - Agrarindustrie. Cognitive Pilot beschäftigt sich aktiv mit der Ausrüstung von Mähdreschern verschiedener landwirtschaftlicher Betriebe. Zu den Hardwarekomponenten des Autopiloten gehören zwei Kameras, die den Raum vor dem Auto erfassen und Informationen an das neuronale Netz übermitteln, das die Entscheidung zur Korrektur der Route trifft. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, die Manager von Mähdreschern zu entlasten, sodass sie sich auf den Inhalt des Ernteprozesses konzentrieren und die Qualität der resultierenden Ernte verbessern können.
Neben Automatisierungen am Boden, AlgorithmenMaschinelles Lernen wird aktiv in die Prozesse der Weltraumüberwachung eingeführt, die helfen, den Zustand von Ackerflächen in größerem Maßstab zu beurteilen. Die zunehmende Anzahl von Satelliten ermöglicht es, große Datenmengen zu sammeln, mit denen verschiedene mathematische Modelle trainiert werden können. Abhängig von den gesammelten Daten können Algorithmen helfen, Bodenbedingungen zu analysieren, degenerative Prozesse zu erkennen, Erntebedingungen zu erkennen – dies sind nur einige der Aufgaben, bei deren Lösung maschinelles Lernen helfen kann.
Ein integrierter Ansatz in der Landtechnik wird genanntPrecision (oder Precision) Farming. Die Idee des Ansatzes liegt in der großflächig integrierten Unterstützung landwirtschaftlicher Prozesse. Auf den Feldern werden verschiedene Sensoren verwendet, um verschiedene Indikatoren zu erfassen: Feuchtigkeit, Säuregehalt und so weiter. Satellitenaufnahmen oder unbemannte Luftfahrzeuge ermöglichen es Ihnen, den Zustand in größerem Maßstab zu beurteilen und verallgemeinernde Informationen zu erhalten. Um diese Informationen zu aggregieren, werden Data-Science-Methoden aktiv eingesetzt, aber auch maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um Pflegeempfehlungen und Ertragsprognosen zu erhalten.
Das Gebiet der Präzisionslandwirtschaft ist äußerst aktivuntersucht: Im Jahr 2021 wurde ein Bericht des UN-Entwicklungsprogramms veröffentlicht, der mehrere Schlüsselbereiche für die Entwicklung einer solchen Landwirtschaft auf einmal identifizierte: Überwachung der Wetter- und Bodenbedingungen, Überwachung der Dynamik von Insektenschädlingen und Pflanzenkrankheiten, verschiedene Pflanzenarten Bewässerung. Zu den Hardware-Tools, die in diesen Prozessen verwendet werden können, gehört buchstäblich alles, von Smartphones und Drohnen bis hin zu Komponenten des Internets der Dinge.
Datenwissenschaft in der Chemie
Auch die Einführung von Data-Science-Methoden findet stattandere Wissensgebiete. Einer dieser Bereiche ist die medizinische Chemie, zu deren einem die Entwicklung neuartiger Antibiotika gehört. Eines der äußerst ernsten Probleme, mit denen die Menschheit in naher Zukunft konfrontiert sein wird, ist die Resistenz von Bakterien gegen bereits entwickelte Antibiotika. Die Geschwindigkeit, neue Medikamente mit den gewünschten Eigenschaften herzustellen, ist ein extrem langer, komplexer und teurer Prozess, bei dem Methoden des maschinellen Lernens und die Modellierung neuronaler Netze Wissenschaftlern bereits helfen. Am Massachusetts Institute of Technology hat das Department of Biological Engineering eine Plattform für die Analyse und Entwicklung neuer Antibiotika entwickelt, die in der Lage ist, Millionen chemischer Verbindungen zu testen und mögliche Kombinationen auszuwählen, die für die Behandlung bakterieller Entzündungen geeignet sind. Eines der auf dieser Plattform entwickelten Medikamente hat gute Ergebnisse im Kampf gegen mehrere gefährliche Bakterien gezeigt, die gegen andere Antibiotika resistent sind.
Neben dem direkten Ergebnis - neue Medikamente -Solche Ansätze können Substanzen „herausfiltern“, die als gefährlich oder einfach nutzlos bekannt sind, sodass sich Wissenschaftler nur auf potenziell wirksame Medikamente konzentrieren können. Die aktive Einführung solcher Methoden und Ansätze kann die Qualität pharmazeutischer Produkte deutlich verbessern und sich somit positiv auf die Lebenserwartung auswirken.
Datenwissenschaft in den Geisteswissenschaften
Neben wissenschaftlichen und industriellen Bereichen eine dynamischeEntwicklung ist in bekannteren Bereichen zu erwarten. Beispielsweise kann sich mit der Entwicklung von Modellen, die die Generierung von Bildern ermöglichen, die Herangehensweise an die Entwicklung von Spieluniversen in Computerspielen erheblich ändern. Ausgehend von einem kleinen Datensatz eines bestimmten Stils kann ein Künstler oder Spieleentwickler eine große Anzahl potenzieller Charakter- oder Objektmodelle für ein zukünftiges Computerspiel generieren. Fans verschiedener Spiele: Red Alert, Fall Out und andere teilen regelmäßig ihre Kreativität und erstellen Bilder im Geiste ihrer Lieblingsspiele. Neben der grafischen Komponente geben Spieleentwickler auch die Notwendigkeit an, maschinelle Lernmodelle zu verwenden, um das Spielerverhalten in einem Multiplayer-Spiel zu analysieren, um herausforderndes oder toxisches Verhalten zu eliminieren.
Moderne Modelle können nicht nur helfenfantastische Charaktere generieren: Für Modespezialisten und Bekleidungsdesigner öffnet sich viel Raum. Um neue zu erstellen, können Sie verschiedene neuronale Netze auf unterschiedliche Weise verwenden: Holen Sie sich das notwendige Ding aus der Textbeschreibung, zeichnen Sie eine Skizze des Dings und spezifizieren Sie die Materialien, die Farbe - und erhalten Sie die fertige Version. Andere Machine-Learning-Algorithmen können bei der virtuellen Anpassung helfen – solche Anwendungen sind bereits in den App-Stores der meisten Smartphones verfügbar.
Bei der Entwicklung wurden erhebliche Fortschritte erzieltAnwendung von Textmodellen. Das kürzlich veröffentlichte Chat-Modell ChatGPT von OpenAI zeigt erstaunliche Ergebnisse im Bereich der Textgenerierung. Das Modell kann gebeten werden, einen Aufsatz zu einem bestimmten Thema zu schreiben, einen Algorithmus in einer bestimmten Programmiersprache zu implementieren oder ein logisches Problem zu lösen. Das Modell ist in gewisser Weise universell: Es „versteht den Text“ und ist sogar in der Lage, seine eigenen Ergebnisse zu korrigieren, wenn es in seinen Antworten auf fehlerhafte Elemente hingewiesen wird. Benutzer moderner Modelle kombinieren erfolgreich die Ergebnisse ihrer Arbeit: Sie erhalten beispielsweise textuelle Ergebnisse in Form einer Beschreibung einer Welt oder Situation, lassen die Ergebnisse durch grafische Modelle laufen und erhalten Bilder als Ausgabe.
Entwicklung der Datenwissenschaft in den letzten Jahrenhat unser Leben radikal verändert: Alltägliche Dinge, die wir für selbstverständlich halten, sind fast immer das Produkt des einen oder anderen Algorithmus. Die letzten Jahre haben gezeigt, dass ein starker Entwicklungssprung auch viele Probleme aufgezeigt hat: Textmodelle, die Fragen beantworten oder beliebige Texte basierend auf dem ihnen gegebenen Satzanfang generieren können, neigen oft dazu, unterschiedliche Formen zu diskriminieren, generative Grafikmodelle können es sein Wird zum Erstellen gefälschter Fotos usw. verwendet. Data Science als Fachgebiet wird jedoch in Zukunft eine wichtige Rolle bei der Lösung vieler komplexer Probleme spielen: Klimawandel, Umweltschutz, Gewährleistung eines gesunden Lebensstils, Schaffung neuer Technologien, Innovationen.
In modernen Unternehmen der Prozess des Sammelns und AnalysierensDaten sind eines der Schlüsselelemente, in diesem Zusammenhang steigt die Nachfrage nach Spezialisten auf diesem Gebiet. Viele Unternehmen suchen nicht nur hochqualifizierte Fachkräfte mit spezialisierter Ausbildung und Berufserfahrung, sondern auch Berufsanfänger, die eine Umschulung absolviert haben und bereit sind, sich in ihrem gewählten Bereich weiterzuentwickeln.
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