Les données sont l’un des éléments clés de toute entreprise. La plupart des entreprises collectent et
Pourquoi le Data Driven est-il nécessaire ?
La science des données aide les entreprises non seulementaugmenter son efficacité, mais aussi apporter de grands revenus. La situation avec une grande quantité de données a conduit à la formation de Data Driven - une approche managériale de la prise de décision, qui repose sur l'utilisation de données, ainsi que sur leur analyse à l'aide d'outils et de méthodes spécialisés. Dans le même temps, les données sont la principale source d'information et la base de la prise de décision. Cette approche est utilisée dans le marketing, la finance et la médecine et est utile pour améliorer l'efficacité des processus commerciaux et prendre des décisions optimales.
Les data scientists font partie intégranteapproche axée sur les données. Ils sont engagés dans l'analyse de grandes quantités de données afin d'extraire des informations utiles et de les utiliser pour améliorer les processus métier et la prise de décision. Cela comprend diverses tâches telles que la collecte de données, leur nettoyage et leur prétraitement, la création de modèles et d'algorithmes pour l'analyse de données, ainsi que la visualisation des résultats et la communication d'informations dans un contexte commercial.
Médecine, marketing, banques
Les algorithmes d'apprentissage automatique aident les médecinsanalyser des images obtenues à l'aide d'une tomodensitométrie ou de rayons X tridimensionnels. Sur la base des données, ils modélisent les effets des médicaments, identifient à l'avance les combinaisons de substances inefficaces et dangereuses en fonction de leur composition moléculaire.
Analyse et prédiction du niveau des ventes pour diversmarchandises en fonction du prix, de la saison ou d'une certaine demande cyclique est une tâche classique qui est résolue par toutes les chaînes de distribution à l'échelle industrielle. En plus de prévoir la demande, ces organisations doivent résoudre toute une série de problèmes logistiques.
Le secteur bancaire est l'un des plus rapidesmise en œuvre d'approches d'apprentissage automatique dans les processus de l'organisation. Estimation du montant maximal du prêt, reconnaissance et segmentation des documents, classification automatique des demandes des utilisateurs : dans chacune de ces tâches, le machine learning permet non seulement d'améliorer la qualité des décisions prises, mais aussi d'accélérer considérablement le processus.
Science des données dans l'aviation
Cependant, il existe des domaines dans lesquels l'utilisation de l'apprentissage automatique aide à résoudre des problèmes non évidents - par exemple l'aviation.
Au regard des normes et règles établies, ce domaine est extrêmement conservateur et exigeant sur la fiabilité des systèmes développés.
On sait qu'une partie importante du vol (àà condition qu'il n'y ait pas d'événements météorologiques extrêmes), l'avion fonctionne en mode automatique : la charge principale sur les pilotes tombe pendant le décollage et l'atterrissage du navire. Airbus développe le système ATTOL, un système de décollage et d'atterrissage automatique. La société positionne le produit comme le premier système automatique de ce type, y compris des techniques de vision par ordinateur qui aident le système à analyser l'état de la piste. La complexité du développement de tels systèmes est associée non seulement à la minimisation des erreurs possibles des algorithmes d'apprentissage automatique, mais également aux difficultés de leur intégration dans l'avionique des aéronefs, à la formation des pilotes et au coût élevé des tests.
Un autre exemple de l'utilisation de l'apprentissage automatique dansdans le domaine lié à l'aviation - automatisation du contrôle pré-vol pour les passagers. Delta Airlines a introduit un système en 2021 qui permettait aux passagers des vols intérieurs de suivre toutes les procédures avant le vol en mode entièrement automatique. Il suffisait au passager de s'inscrire dans l'application et de prendre une photo. Lors de la visite de l'aéroport, le passager s'approche simplement d'une caméra spécialement installée et le système lui permet d'embarquer. L'automatisation de ces processus réduit la charge du personnel des compagnies aériennes et évite aux passagers de faire la queue.
Les agrégateurs de compagnies aériennes sont souvent confrontésla tâche de recommander certaines destinations aux passagers. En analysant l'historique des achats de l'utilisateur, on peut supposer des dates et des destinations potentielles susceptibles d'intéresser les clients. En fonction de ces facteurs, vous pouvez non seulement recommander avec succès des vols spécifiques, mais également former un certain prix que l'utilisateur sera prêt à payer. La tarification dynamique est une tâche courante que les développeurs résolvent dans une variété de services clients : boutiques en ligne, services de taxi, billets d'avion. Ces services impliquent souvent toute une gamme d'algorithmes : systèmes de recommandation, analyse de séries temporelles, algorithmes de régression.
Le besoin d'automatisation se manifeste non seulementdans le domaine de l'aviation de passagers. L'aviation cargo fait également partie des candidats à l'utilisation des méthodes d'apprentissage automatique. Dans ce cas, ils peuvent aider à plusieurs étapes : l'optimisation des chaînes d'approvisionnement permet non seulement de réduire les coûts, mais aussi de réduire la quantité de carburant consommée, ce qui a un effet positif sur la composante environnementale. L'introduction de méthodes de vision par ordinateur contribue à faire un pas vers l'automatisation de l'ensemble du vol : systèmes de décollage et d'atterrissage, commandes de vol et analyse de l'environnement - un ensemble de tels algorithmes contribue à réduire la charge des pilotes.
Science des données en agriculture
Un autre domaine d'application des approches d'apprentissage automatiqueformation - industrie agricole. Cognitive Pilot est activement engagé dans l'équipement des moissonneuses-batteuses de diverses entreprises agricoles. Parmi les composants matériels du pilote automatique, il y a deux caméras qui capturent l'espace devant la voiture et transmettent les informations au réseau de neurones qui prend la décision de corriger l'itinéraire. Cette approche vous permet de décharger les gestionnaires de moissonneuses-batteuses, leur permettant de se concentrer sur le contenu du processus de récolte et d'améliorer la qualité de la récolte résultante.
En plus des automatisations au sol, des algorithmesl'apprentissage automatique est activement introduit dans les processus de surveillance de l'espace, ce qui permet d'évaluer l'état des terres cultivées à plus grande échelle. Le nombre croissant de satellites permet d'accumuler de grandes quantités de données qui peuvent être utilisées pour former divers modèles mathématiques. En fonction des données collectées, les algorithmes peuvent aider à analyser les conditions du sol, détecter les processus dégénératifs, les conditions des cultures - ce ne sont là que quelques-unes des tâches que l'apprentissage automatique peut aider à résoudre.
Une approche intégrée en technologie agricole est appeléeagriculture de précision (ou de précision). L'idée de l'approche réside dans le soutien intégré à grande échelle des processus agricoles. Dans les champs, divers capteurs sont utilisés pour enregistrer divers indicateurs : humidité, acidité, etc. Des photographies satellites ou des véhicules aériens sans pilote vous permettent d'évaluer l'état à plus grande échelle et d'obtenir des informations générales. Pour agréger ces informations, les méthodes de la science des données sont activement utilisées et des algorithmes d'apprentissage automatique sont également utilisés pour obtenir des recommandations sur les soins et les prévisions de rendement.
Le domaine de l'agriculture de précision est extrêmement actifà l'étude : en 2021, un rapport du Programme des Nations unies pour le développement a été publié, qui a identifié plusieurs domaines clés pour le développement d'une telle agriculture à la fois : surveillance des conditions météorologiques et des sols, surveillance de la dynamique des insectes ravageurs et des maladies des plantes, divers types de plantes irrigation. Parmi les outils matériels pouvant être utilisés dans ces processus, littéralement tout, des smartphones et drones aux composants de l'Internet des objets.
Science des données en chimie
L'introduction de méthodes de science des données se produit également dansd'autres domaines de connaissance. L'un de ces domaines est la chimie médicale, dont l'un des domaines est le développement de nouveaux types d'antibiotiques. L'un des problèmes extrêmement graves auxquels l'humanité sera confrontée dans un avenir proche est la résistance des bactéries aux antibiotiques déjà développés. La vitesse de création de nouveaux médicaments avec les propriétés souhaitées est un processus extrêmement long, complexe et coûteux, dans lequel les méthodes d'apprentissage automatique et la modélisation des réseaux neuronaux aident déjà les scientifiques. Au Massachusetts Institute of Technology, le département de génie biologique a développé une plateforme d'analyse et de développement de nouveaux antibiotiques, capable de tester des millions de composés chimiques et de sélectionner des combinaisons potentielles adaptées au traitement de l'inflammation bactérienne. L'un des médicaments développés à l'aide de cette plateforme a montré de bons résultats dans la lutte contre plusieurs bactéries dangereuses résistantes à d'autres antibiotiques.
Outre le résultat direct - de nouveaux médicaments -de telles approches peuvent «filtrer» les substances connues pour être dangereuses ou simplement inutiles, afin que les scientifiques puissent se concentrer uniquement sur les médicaments potentiellement efficaces. L'introduction active de telles méthodes et approches peut améliorer considérablement la qualité des produits pharmaceutiques et, par conséquent, avoir un effet positif sur l'espérance de vie.
Science des données dans les sciences humaines
Outre les filières scientifiques et industrielles, une dynamiqueon peut s'attendre à des développements dans des domaines plus familiers. Par exemple, avec le développement de modèles permettant de générer des images, l'approche du développement des univers de jeu dans les jeux informatiques peut changer de manière significative. Étant donné un petit ensemble de données d'un certain style, un artiste ou un développeur de jeux peut générer un grand nombre de modèles de personnages ou d'objets potentiels pour un futur jeu vidéo. Les fans de différents jeux : Red Alert, Fall Out et d'autres partagent régulièrement leur créativité, créant des images dans l'esprit de leurs jeux préférés. En plus du composant graphique, les développeurs de jeux déclarent également la nécessité d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour analyser le comportement des joueurs dans un jeu multijoueur afin d'éliminer les comportements difficiles ou toxiques.
Les modèles modernes peuvent non seulement aidergénérer des personnages fantastiques : beaucoup d'espace s'ouvre pour les spécialistes de la mode et les créateurs de vêtements. En en créant de nouveaux, vous pouvez utiliser divers réseaux de neurones de différentes manières : obtenez la chose nécessaire à partir de la description du texte, dessinez un croquis de la chose et spécifiez les matériaux, la couleur - et obtenez la version finale. D'autres algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à l'ajustement virtuel - de telles applications sont déjà disponibles dans les magasins d'applications de la plupart des smartphones.
Des progrès significatifs ont été accomplis dans le développement etapplication de modèles de texte. Le modèle de chat récemment publié ChatGPT d'OpenAI montre des résultats étonnants dans le domaine de la génération de texte. Le modèle peut être invité à rédiger un essai sur un sujet donné, à implémenter un algorithme dans un langage de programmation spécifié ou à résoudre un problème logique. Le modèle est, en un certain sens, universel : il « comprend le texte » et est même capable de corriger ses propres résultats si des éléments erronés lui sont signalés dans ses réponses. Les utilisateurs de modèles modernes combinent avec succès les résultats de leur travail: par exemple, ils reçoivent des résultats textuels sous la forme d'une description d'un monde ou d'une situation, exécutent les résultats à travers des modèles graphiques et reçoivent des images en sortie.
Développement de la science des données ces dernières annéesa radicalement changé nos vies : les choses du quotidien que nous tenons pour acquises sont presque toujours le produit d’un algorithme ou d’un autre. Ces dernières années ont montré qu'un bond en avant dans le développement a également mis en évidence de nombreux problèmes : les modèles de texte capables de répondre à des questions ou de générer des textes arbitraires basés sur le début d'une phrase qui leur est donnée sont souvent enclins à discriminer différentes formes, les modèles graphiques génératifs peuvent être utilisé pour créer de fausses photographies, etc. Cependant, la science des données en tant que domaine jouera un rôle important à l'avenir dans la résolution de nombreux problèmes complexes : changement climatique, protection de l'environnement, garantie d'un mode de vie sain, création de nouvelles technologies, innovations.
Dans les entreprises modernes, le processus de collecte et d'analyseles données sont l'un des éléments clés, à cet égard, la demande de spécialistes dans ce domaine ne fait qu'augmenter. De nombreuses entreprises recherchent non seulement des spécialistes hautement qualifiés ayant une formation et une expérience de travail spécialisées, mais également des employés novices qui ont suivi des cours de recyclage et sont prêts à continuer à se développer dans le domaine de leur choix.
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