Τα δεδομένα είναι ένα από τα βασικά στοιχεία κάθε επιχείρησης. Οι περισσότερες εταιρείες συλλέγουν και
Γιατί είναι απαραίτητο το Data Driven;
Η Επιστήμη Δεδομένων βοηθά τις εταιρείες όχι μόνοαυξήσει την αποτελεσματικότητά του, αλλά και να φέρει μεγάλα έσοδα. Η κατάσταση με μεγάλο όγκο δεδομένων οδήγησε στη διαμόρφωση του Data Driven - μιας διαχειριστικής προσέγγισης στη λήψη αποφάσεων, η οποία βασίζεται στη χρήση δεδομένων, καθώς και στην ανάλυσή τους χρησιμοποιώντας εξειδικευμένα εργαλεία και μεθόδους. Ταυτόχρονα, τα δεδομένα είναι η κύρια πηγή πληροφοριών και η βάση για τη λήψη αποφάσεων. Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιείται στο μάρκετινγκ, τη χρηματοδότηση και την ιατρική και είναι χρήσιμη για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας των επιχειρηματικών διαδικασιών και τη λήψη βέλτιστων αποφάσεων.
Οι επιστήμονες δεδομένων αποτελούν αναπόσπαστο μέροςπροσέγγιση βάσει δεδομένων. Ασχολούνται με την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων προκειμένου να εξάγουν χρήσιμες πληροφορίες και να τις χρησιμοποιούν για τη βελτίωση των επιχειρηματικών διαδικασιών και τη λήψη αποφάσεων. Αυτό περιλαμβάνει διάφορες εργασίες, όπως η συλλογή δεδομένων, ο καθαρισμός και η προεπεξεργασία τους, η κατασκευή μοντέλων και αλγορίθμων για ανάλυση δεδομένων, καθώς και η οπτικοποίηση αποτελεσμάτων και η επικοινωνία πληροφοριών σε ένα επιχειρηματικό πλαίσιο.
Ιατρική, μάρκετινγκ, τράπεζες
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης βοηθούν τους γιατρούςαναλύει τις εικόνες που λαμβάνονται με χρήση υπολογιστικής τομογραφίας ή τρισδιάστατων ακτινογραφιών. Με βάση τα δεδομένα, μοντελοποιούν τις επιπτώσεις των φαρμάκων, εντοπίζουν εκ των προτέρων αναποτελεσματικούς και επικίνδυνους συνδυασμούς ουσιών με βάση τη μοριακή τους σύσταση.
Ανάλυση και πρόβλεψη του επιπέδου πωλήσεων για διάφοραεμπορεύματα ανάλογα με την τιμή, την εποχή ή μια συγκεκριμένη κυκλική ζήτηση είναι ένα κλασικό έργο που επιλύεται από όλες τις αλυσίδες λιανικής σε βιομηχανική κλίμακα. Εκτός από την πρόβλεψη της ζήτησης, τέτοιοι οργανισμοί πρέπει να λύσουν μια ολόκληρη κατηγορία υλικοτεχνικών προβλημάτων.
Ο τραπεζικός τομέας είναι ένας από τους ταχύτερουςεφαρμογή προσεγγίσεων μηχανικής μάθησης στις διαδικασίες του οργανισμού. Εκτίμηση του μέγιστου ποσού δανείου, αναγνώριση και τμηματοποίηση των εγγράφων, αυτόματη ταξινόμηση των αιτημάτων των χρηστών: σε οποιαδήποτε από αυτές τις εργασίες, η μηχανική εκμάθηση βοηθά όχι μόνο να βελτιώσει την ποιότητα των αποφάσεων που λαμβάνονται, αλλά και να επιταχύνει σημαντικά τη διαδικασία.
Επιστήμη Δεδομένων στην Αεροπορία
Ωστόσο, υπάρχουν τομείς στους οποίους η χρήση της μηχανικής μάθησης βοηθά στην επίλυση μη προφανών προβλημάτων - για παράδειγμα, η αεροπορία.
Λόγω των καθιερωμένων προτύπων και κανόνων, αυτός ο τομέας είναι εξαιρετικά συντηρητικός και απαιτητικός ως προς την αξιοπιστία των ανεπτυγμένων συστημάτων.
Είναι γνωστό ότι σημαντικό μέρος της πτήσης (στουπό την προϋπόθεση ότι δεν υπάρχουν ακραία καιρικά φαινόμενα), το αεροσκάφος λειτουργεί σε αυτόματη λειτουργία: το κύριο φορτίο στους πιλότους πέφτει κατά την απογείωση και την προσγείωση του σκάφους. Η Airbus αναπτύσσει το σύστημα ATTOL, ένα σύστημα αυτόματης απογείωσης και προσγείωσης. Η εταιρεία τοποθετεί το προϊόν ως το πρώτο αυτόματο σύστημα του είδους του, συμπεριλαμβανομένων τεχνικών υπολογιστικής όρασης που βοηθούν το σύστημα να αναλύσει την κατάσταση του διαδρόμου. Η πολυπλοκότητα της ανάπτυξης τέτοιων συστημάτων συνδέεται όχι μόνο με την ελαχιστοποίηση τυχόν πιθανών σφαλμάτων των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, αλλά και με τις δυσκολίες ενσωμάτωσής τους σε αεροηλεκτρονικά αεροσκάφη, εκπαίδευση πιλότων και το υψηλό κόστος των δοκιμών.
Ένα άλλο παράδειγμα χρήσης της μηχανικής μάθησης στοστον τομέα που σχετίζεται με την αεροπορία - αυτοματοποίηση του προπτητικού ελέγχου για τους επιβάτες. Η Delta Airlines εισήγαγε ένα σύστημα το 2021 που επέτρεπε στους επιβάτες σε πτήσεις εσωτερικού να περνούν όλες τις διαδικασίες πριν από την πτήση σε πλήρως αυτόματη λειτουργία. Αρκούσε ο επιβάτης να εγγραφεί στην εφαρμογή και να τραβήξει φωτογραφία. Όταν επισκέπτεται το αεροδρόμιο, ο επιβάτης απλώς πλησιάζει μια ειδικά τοποθετημένη κάμερα και το σύστημα του επιτρέπει να επιβιβαστεί. Η αυτοματοποίηση τέτοιων διαδικασιών μειώνει την επιβάρυνση του προσωπικού των αεροπορικών εταιρειών και σώζει τους επιβάτες από τις ουρές.
Οι aggregators αεροπορικών εταιρειών συχνά αντιμετωπίζουντο έργο της σύστασης ορισμένων προορισμών στους επιβάτες. Αναλύοντας το ιστορικό αγορών του χρήστη, μπορεί κανείς να υποθέσει πιθανές ημερομηνίες και προορισμούς που μπορεί να ενδιαφέρουν τους πελάτες. Ανάλογα με αυτούς τους παράγοντες, μπορείτε όχι μόνο να προτείνετε με επιτυχία συγκεκριμένες πτήσεις, αλλά και να σχηματίσετε μια συγκεκριμένη τιμή που ο χρήστης θα είναι διατεθειμένος να πληρώσει. Η δυναμική τιμολόγηση είναι μια κοινή εργασία που επιλύουν οι προγραμματιστές σε μια ποικιλία υπηρεσιών πελατών: ηλεκτρονικά καταστήματα, υπηρεσίες ταξί, αεροπορικά εισιτήρια. Τέτοιες υπηρεσίες συχνά περιλαμβάνουν μια ολόκληρη σειρά αλγορίθμων: συστήματα συστάσεων, ανάλυση χρονοσειρών, αλγόριθμους παλινδρόμησης.
Η ανάγκη για αυτοματοποίηση εκδηλώνεται όχι μόνοστον τομέα της επιβατικής αεροπορίας. Η αεροπορία εμπορευμάτων είναι επίσης μεταξύ των υποψηφίων για τη χρήση μεθόδων μηχανικής εκμάθησης. Σε αυτήν την περίπτωση, μπορούν να βοηθήσουν σε διάφορα στάδια: η βελτιστοποίηση των αλυσίδων εφοδιασμού βοηθά όχι μόνο στη μείωση του κόστους, αλλά και στη μείωση της ποσότητας καυσίμου που καταναλώνεται, γεγονός που έχει θετική επίδραση στο περιβαλλοντικό στοιχείο. Η εισαγωγή μεθόδων υπολογιστικής όρασης βοηθά να κάνουμε ένα βήμα προς την αυτοματοποίηση ολόκληρης της πτήσης: συστήματα απογείωσης και προσγείωσης, έλεγχος πτήσης και περιβαλλοντική ανάλυση - ένα σύνολο τέτοιων αλγορίθμων συμβάλλει στη μείωση του φόρτου των πιλότων.
Επιστήμη Δεδομένων στη Γεωργία
Ένας άλλος τομέας εφαρμογής των προσεγγίσεων μηχανικής μάθησηςεκπαίδευση - αγροτική βιομηχανία. Η Cognitive Pilot ασχολείται ενεργά με τον εξοπλισμό θεριζοαλωνιστικών μηχανών διαφόρων αγροτικών επιχειρήσεων. Μεταξύ των στοιχείων υλικού του αυτόματου πιλότου, υπάρχουν δύο κάμερες που καταγράφουν τον χώρο μπροστά από το αυτοκίνητο και μεταδίδουν πληροφορίες στο νευρωνικό δίκτυο που παίρνει την απόφαση να διορθώσει τη διαδρομή. Αυτή η προσέγγιση σάς επιτρέπει να ξεφορτώνετε τους διαχειριστές των κομπίνας, επιτρέποντάς τους να επικεντρωθούν στο περιεχόμενο της διαδικασίας συγκομιδής και να βελτιώσουν την ποιότητα της προκύπτουσας καλλιέργειας.
Εκτός από αυτοματισμούς στο έδαφος, αλγόριθμοιΗ μηχανική μάθηση εισάγεται ενεργά στις διαδικασίες παρακολούθησης του διαστήματος, οι οποίες βοηθούν στην αξιολόγηση της κατάστασης των καλλιεργούμενων εδαφών σε μεγαλύτερη κλίμακα. Ο αυξανόμενος αριθμός δορυφόρων καθιστά δυνατή τη συσσώρευση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση διαφόρων μαθηματικών μοντέλων. Ανάλογα με τα δεδομένα που συλλέγονται, οι αλγόριθμοι μπορούν να βοηθήσουν στην ανάλυση των συνθηκών του εδάφους, στην ανίχνευση εκφυλιστικών διεργασιών, συνθηκών καλλιέργειας - αυτές είναι μόνο μερικές από τις εργασίες που μπορεί να βοηθήσει στην επίλυση της μηχανικής μάθησης.
Μια ολοκληρωμένη προσέγγιση στη γεωργική τεχνολογία ονομάζεταιγεωργία ακριβείας (ή ακριβείας). Η ιδέα της προσέγγισης έγκειται στη μεγάλης κλίμακας ολοκληρωμένη υποστήριξη των γεωργικών διαδικασιών. Στα χωράφια, χρησιμοποιούνται διάφοροι αισθητήρες για την καταγραφή διαφόρων δεικτών: υγρασία, οξύτητα κ.λπ. Οι δορυφορικές φωτογραφίες ή τα μη επανδρωμένα εναέρια οχήματα σάς επιτρέπουν να αξιολογήσετε την κατάσταση σε μεγαλύτερη κλίμακα και να λάβετε γενικευμένες πληροφορίες. Για τη συγκέντρωση αυτών των πληροφοριών, χρησιμοποιούνται ενεργά μέθοδοι Επιστήμης Δεδομένων και χρησιμοποιούνται επίσης αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης για τη λήψη συστάσεων για τη φροντίδα και την πρόβλεψη απόδοσης.
Ο τομέας της γεωργίας ακριβείας είναι εξαιρετικά ενεργόςυπό μελέτη: το 2021, κυκλοφόρησε μια έκθεση του Προγράμματος Ανάπτυξης των Ηνωμένων Εθνών, η οποία προσδιόρισε αρκετούς βασικούς τομείς για την ανάπτυξη μιας τέτοιας γεωργίας ταυτόχρονα: παρακολούθηση καιρικών συνθηκών και εδαφικών συνθηκών, παρακολούθηση της δυναμικής των εντόμων και ασθενειών των φυτών, διάφοροι τύποι φυτών άρδευση. Μεταξύ των εργαλείων υλικού που μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε αυτές τις διαδικασίες, κυριολεκτικά τα πάντα, από smartphone και drones έως στοιχεία του Διαδικτύου των πραγμάτων.
Επιστήμη Δεδομένων στη Χημεία
Η εισαγωγή μεθόδων επιστήμης δεδομένων συμβαίνει επίσης στοάλλους τομείς γνώσης. Ένας από αυτούς τους τομείς είναι η ιατρική χημεία, ένας από τους τομείς της οποίας είναι η ανάπτυξη νέων τύπων αντιβιοτικών. Ένα από τα εξαιρετικά σοβαρά προβλήματα που θα αντιμετωπίσει η ανθρωπότητα στο εγγύς μέλλον είναι η αντοχή των βακτηρίων στα ήδη ανεπτυγμένα αντιβιοτικά. Η ταχύτητα δημιουργίας νέων φαρμάκων με τις επιθυμητές ιδιότητες είναι μια εξαιρετικά μακρά, πολύπλοκη και δαπανηρή διαδικασία, στην οποία οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης και η μοντελοποίηση νευρωνικών δικτύων βοηθούν ήδη τους επιστήμονες. Στο Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης, το Τμήμα Βιολογικής Μηχανικής έχει αναπτύξει μια πλατφόρμα για την ανάλυση και την ανάπτυξη νέων αντιβιοτικών, η οποία είναι σε θέση να δοκιμάσει εκατομμύρια χημικές ενώσεις και να επιλέξει πιθανούς συνδυασμούς κατάλληλους για τη θεραπεία βακτηριακής φλεγμονής. Ένα από τα φάρμακα που αναπτύχθηκαν χρησιμοποιώντας αυτήν την πλατφόρμα έχει δείξει καλά αποτελέσματα στην καταπολέμηση πολλών επικίνδυνων βακτηρίων που είναι ανθεκτικά σε άλλα αντιβιοτικά.
Εκτός από το άμεσο αποτέλεσμα - νέα φάρμακα -τέτοιες προσεγγίσεις μπορούν να «φιλτράρουν» ουσίες που είναι γνωστό ότι είναι επικίνδυνες ή απλώς άχρηστες, επομένως οι επιστήμονες μπορούν να επικεντρωθούν μόνο σε δυνητικά αποτελεσματικά φάρμακα. Η ενεργή εισαγωγή τέτοιων μεθόδων και προσεγγίσεων μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την ποιότητα των φαρμακευτικών προϊόντων, και ως εκ τούτου να έχει θετική επίδραση στο προσδόκιμο ζωής.
Επιστήμη Δεδομένων στις Ανθρωπιστικές Επιστήμες
Εκτός από τους επιστημονικούς και βιομηχανικούς τομείς, μια δυναμικήανάπτυξη μπορεί να αναμένεται σε πιο οικεία περιοχές. Για παράδειγμα, με την ανάπτυξη μοντέλων που επιτρέπουν τη δημιουργία εικόνων, η προσέγγιση για την ανάπτυξη συμπάντων παιχνιδιών σε παιχνίδια υπολογιστή μπορεί να αλλάξει σημαντικά. Δεδομένου ενός μικρού συνόλου δεδομένων ενός συγκεκριμένου στυλ, ένας καλλιτέχνης ή προγραμματιστής παιχνιδιών μπορεί να δημιουργήσει έναν μεγάλο αριθμό πιθανών μοντέλων χαρακτήρων ή αντικειμένων για ένα μελλοντικό παιχνίδι υπολογιστή. Θαυμαστές διαφορετικών παιχνιδιών: Red Alert, Fall Out και άλλοι μοιράζονται τακτικά τη δημιουργικότητά τους, δημιουργώντας εικόνες στο πνεύμα των αγαπημένων τους παιχνιδιών. Εκτός από το στοιχείο γραφικών, οι προγραμματιστές παιχνιδιών δηλώνουν επίσης την ανάγκη χρήσης μοντέλων μηχανικής μάθησης για την ανάλυση της συμπεριφοράς των παικτών σε ένα παιχνίδι πολλών παικτών, προκειμένου να εξαλειφθεί η προκλητική ή τοξική συμπεριφορά.
Τα μοντέρνα μοντέλα δεν μπορούν μόνο να βοηθήσουνδημιουργήστε φανταστικούς χαρακτήρες: ανοίγει πολύς χώρος για τους ειδικούς της μόδας και τους σχεδιαστές ρούχων. Κατά τη δημιουργία νέων, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε διάφορα νευρωνικά δίκτυα με διαφορετικούς τρόπους: λάβετε το απαραίτητο πράγμα από την περιγραφή του κειμένου, σχεδιάστε ένα σκίτσο του πράγματος και καθορίστε τα υλικά, το χρώμα - και λάβετε την τελική έκδοση. Άλλοι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης μπορούν να βοηθήσουν στην εικονική προσαρμογή - τέτοιες εφαρμογές είναι ήδη διαθέσιμες στα καταστήματα εφαρμογών των περισσότερων smartphone.
Έχει σημειωθεί σημαντική πρόοδος στην ανάπτυξη καιεφαρμογή μοντέλων κειμένου. Το μοντέλο συνομιλίας ChatGPT που κυκλοφόρησε πρόσφατα από την OpenAI δείχνει εκπληκτικά αποτελέσματα στον τομέα της δημιουργίας κειμένου. Μπορεί να ζητηθεί από το μοντέλο να γράψει ένα δοκίμιο για ένα δεδομένο θέμα, να εφαρμόσει έναν αλγόριθμο σε μια συγκεκριμένη γλώσσα προγραμματισμού ή να λύσει ένα λογικό πρόβλημα. Το μοντέλο είναι, κατά μία έννοια, οικουμενικό: «κατανοεί το κείμενο» και είναι ακόμη σε θέση να διορθώσει τα δικά του αποτελέσματα, εάν επισημαίνονται λανθασμένα στοιχεία στις απαντήσεις του. Οι χρήστες σύγχρονων μοντέλων συνδυάζουν με επιτυχία τα αποτελέσματα της δουλειάς τους: για παράδειγμα, λαμβάνουν αποτελέσματα κειμένου με τη μορφή περιγραφής κάποιου κόσμου ή κατάστασης, εκτελούν τα αποτελέσματα μέσω γραφικών μοντέλων και λαμβάνουν εικόνες ως έξοδο.
Ανάπτυξη της επιστήμης δεδομένων τα τελευταία χρόνιαάλλαξε ριζικά τη ζωή μας: τα καθημερινά πράγματα που θεωρούμε δεδομένα είναι σχεδόν πάντα το προϊόν του ενός ή του άλλου αλγορίθμου. Τα τελευταία χρόνια έχουν δείξει ότι ένα απότομο άλμα στην ανάπτυξη έχει επίσης δείξει πολλά προβλήματα: τα μοντέλα κειμένων που μπορούν να απαντήσουν σε ερωτήσεις ή να δημιουργήσουν αυθαίρετα κείμενα με βάση την αρχή μιας πρότασης που τους δίνεται είναι συχνά επιρρεπή σε διακρίσεις έναντι διαφορετικών μορφών, τα μοντέλα παραγωγής γραφικών χρησιμοποιείται για τη δημιουργία ψεύτικων φωτογραφιών κ.λπ. Ωστόσο, η Επιστήμη των Δεδομένων ως πεδίο θα διαδραματίσει σημαντικό ρόλο στο μέλλον στην επίλυση πολλών σύνθετων προβλημάτων: κλιματική αλλαγή, προστασία του περιβάλλοντος, διασφάλιση υγιεινού τρόπου ζωής, δημιουργία νέων τεχνολογιών, καινοτομίες.
Στις σύγχρονες εταιρείες, η διαδικασία συλλογής και ανάλυσηςΤα δεδομένα είναι ένα από τα βασικά στοιχεία, από αυτή την άποψη, η ζήτηση για ειδικούς σε αυτόν τον τομέα αυξάνεται μόνο. Πολλές εταιρείες αναζητούν όχι μόνο υψηλά καταρτισμένους ειδικούς με εξειδικευμένη εκπαίδευση και εργασιακή εμπειρία, αλλά και αρχάριους υπαλλήλους που έχουν ολοκληρώσει μαθήματα επανεκπαίδευσης και είναι έτοιμοι να συνεχίσουν να αναπτύσσονται στον τομέα που έχουν επιλέξει.
Διαβάστε περισσότερα:
Ανακαλύφθηκε ο τάφος της «μαίας του Ιησού»: οι επιστήμονες είπαν τι βρήκαν εκεί
Ο Αϊνστάιν κάνει πάλι λάθος και η κύρια θεωρία του ξαναγράφτηκε: πώς αλλάζει τον κόσμο
Δημοσιεύτηκε δοκιμαστικό βίντεο της πρώτης προπέλας στον κόσμο με 11 λεπίδες