Az adatok minden vállalkozás egyik kulcsfontosságú elemei. A legtöbb cég gyűjti és
Miért van szükség adatvezéreltre?
Az adattudomány nemcsak a vállalatokat segítinöveli annak hatékonyságát, de jelentős bevételt is hoz. A nagy mennyiségű adat miatt kialakult a Data Driven – a döntéshozatal vezetői megközelítése, amely az adatok felhasználásán, valamint speciális eszközök és módszerek segítségével történő elemzésén alapul. Ugyanakkor az adatok a fő információforrás és a döntéshozatal alapja. Ezt a megközelítést a marketingben, a pénzügyekben és az orvostudományban használják, és hasznos az üzleti folyamatok hatékonyságának javítása és az optimális döntések meghozatala szempontjából.
Az adattudósok szerves részét képezikadatvezérelt megközelítés. Nagy mennyiségű adat elemzésével foglalkoznak, hogy hasznos információkat nyerjenek ki és használják fel az üzleti folyamatok és a döntéshozatal javítására. Ez magában foglalja a különféle feladatokat, mint például az adatok gyűjtése, tisztítása és előfeldolgozása, modellek és algoritmusok felépítése az adatok elemzéséhez, valamint az eredmények megjelenítése és az üzleti kontextusban megnyilvánuló információk közlése.
Orvostudomány, marketing, bankok
A gépi tanulási algoritmusok segítenek az orvosoknakszámítógépes tomográfiával vagy háromdimenziós röntgenfelvételekkel kapott képek elemzése. Az adatok alapján modellezik a gyógyszerek hatását, molekulaösszetételük alapján előre azonosítják a hatástalan és veszélyes anyagok kombinációit.
Elemzése és előrejelzése az értékesítés szintjének különbözőAz ártól, szezontól vagy bizonyos ciklikus kereslettől függő árucikkek klasszikus feladat, amelyet minden kiskereskedelmi lánc ipari méretekben old meg. Az ilyen szervezeteknek a kereslet előrejelzése mellett logisztikai problémák egész osztályát kell megoldaniuk.
A bankszektor az egyik leggyorsabbgépi tanulási megközelítések megvalósítása a szervezet folyamataiban. A maximális hitelösszeg becslése, dokumentumok felismerése és szegmentálása, felhasználói kérések automatikus besorolása: ezen feladatok bármelyikében a gépi tanulás nemcsak a meghozott döntések minőségének javítását, hanem a folyamat jelentős felgyorsítását is segíti.
Adattudomány a repülésben
Vannak azonban olyan területek, ahol a gépi tanulás alkalmazása segít megoldani a nem nyilvánvaló problémákat – ilyen például a repülés.
A kialakult szabványok és szabályok ismeretében ez a terület rendkívül konzervatív és igényes a kifejlesztett rendszerek megbízhatóságára.
Ismeretes, hogy a repülés jelentős része (atfeltéve, hogy nincsenek szélsőséges időjárási események), a repülőgép automatikus üzemmódban üzemel: a pilóták fő terhelése a hajó fel- és leszállása során esik. Az Airbus fejleszti az ATTOL rendszert, amely egy automatikus fel- és leszállási rendszer. A cég a terméket az első ilyen típusú automatikus rendszerként pozicionálja, beleértve a számítógépes látástechnikákat, amelyek segítik a rendszert a kifutópálya állapotának elemzésében. Az ilyen rendszerek fejlesztésének bonyolultsága nemcsak a gépi tanulási algoritmusok esetleges hibáinak minimalizálásával, hanem a repülőgépek repüléselektronikába való integrálásának nehézségeivel, a pilóták képzésével és a tesztelés magas költségével is összefügg.
Egy másik példa a gépi tanulás használatáraa légiközlekedéssel kapcsolatos területen - az utasok repülés előtti irányításának automatizálása. A Delta Airlines 2021-ben bevezette azt a rendszert, amely lehetővé tette a belföldi járatok utasai számára, hogy teljesen automatikus üzemmódban menjenek végig az összes repülés előtti eljáráson. Az utasnak elég volt regisztrálnia az alkalmazásban és lefényképezni. Amikor a repülőtérre látogat, az utas egyszerűen egy speciálisan felszerelt kamerához lép, és a rendszer lehetővé teszi a beszállást. Az ilyen folyamatok automatizálása csökkenti a légitársaságok személyzetének terheit, és megkíméli az utasokat a sorban állástól.
A légitársaságok aggregátorai gyakran szembesülnekaz a feladat, hogy bizonyos úti célokat ajánljanak az utasoknak. A felhasználó vásárlási előzményeinek elemzésével feltételezhető olyan lehetséges dátumok és úti célok, amelyek érdekesek lehetnek az ügyfelek számára. Ezektől a tényezőktől függően nem csak sikeresen ajánlhat konkrét járatokat, hanem egy bizonyos árat is kialakíthat, amelyet a felhasználó hajlandó fizetni. A dinamikus árképzés gyakori feladat, amelyet a fejlesztők különféle ügyfélszolgálatoknál oldanak meg: online áruházak, taxi szolgáltatások, repülőjegyek. Az ilyen szolgáltatások gyakran algoritmusok egész sorát foglalják magukban: ajánlórendszereket, idősorelemzést, regressziós algoritmusokat.
Az automatizálás szükségessége nemcsakaz utasszállító repülés területén. A teherrepülés is a jelöltek között van a gépi tanulási módszerek alkalmazására. Ebben az esetben több lépcsőben segíthetnek: az ellátási láncok optimalizálása nemcsak a költségek csökkentését segíti elő, hanem az elfogyasztott üzemanyag mennyiségét is, ami pozitívan hat a környezeti komponensre. A számítógépes látásmódszerek bevezetése segít egy lépést megtenni a teljes repülés automatizálása felé: fel- és leszállási rendszerek, repülésirányítás és környezetelemzés – egy ilyen algoritmus-készlet segít csökkenteni a pilóták terheit.
Adattudomány a mezőgazdaságban
A gépi tanulási megközelítések másik alkalmazási területeképzés - mezőgazdasági ipar. A Cognitive Pilot aktívan részt vesz különféle mezőgazdasági vállalkozások kombájnjainak felszerelésében. Az autopilot hardverelemei között van két kamera, amelyek rögzítik az autó előtti teret, és információt továbbítanak a neurális hálózatnak, amely meghozza a döntést az útvonal helyesbítéséről. Ez a megközelítés lehetővé teszi a kombájnok vezetőinek kirakodását, lehetővé téve számukra, hogy a betakarítási folyamat tartalmára összpontosítsanak, és javítsák a kapott termés minőségét.
A földi automatizálások mellett algoritmusokA gépi tanulást aktívan bevezetik a térfigyelés folyamataiba, ami segít a termőföldek állapotának nagyobb léptékű felmérésében. A műholdak növekvő száma nagy mennyiségű adat felhalmozását teszi lehetővé, amelyek segítségével különféle matematikai modelleket lehet betanítani. Az összegyűjtött adatoktól függően az algoritmusok segíthetnek elemezni a talajviszonyokat, kimutatni a degeneratív folyamatokat, a termésviszonyokat – ez csak néhány a feladatok közül, amelyek megoldásában a gépi tanulás segíthet.
A mezőgazdasági technológia integrált megközelítését únprecíziós (vagy precíziós) gazdálkodás. A megközelítés gondolata a mezőgazdasági folyamatok nagyarányú integrált támogatásában rejlik. A mezőkön különféle érzékelőket használnak különféle mutatók rögzítésére: páratartalom, savasság stb. A műholdfelvételek vagy a pilóta nélküli légi járművek lehetővé teszik az állapot nagyobb léptékű felmérését és általános információk megszerzését. Ezen információk összesítésére a Data Science módszereit aktívan használják, és gépi tanulási algoritmusokat is használnak a gondozási és hozam-előrejelzési ajánlások megszerzéséhez.
A precíziós gazdálkodás területe rendkívül aktívvizsgálat alatt: 2021-ben megjelent az ENSZ Fejlesztési Programjának jelentése, amely egyszerre több kulcsfontosságú területet jelölt meg az ilyen gazdálkodás fejlesztéséhez: időjárási és talajviszonyok megfigyelése, rovarkártevők és növénybetegségek dinamikájának monitorozása, különféle növényfajták öntözés. Az ezekben a folyamatokban használható hardvereszközök között szó szerint minden, az okostelefonoktól és drónoktól a dolgok internete összetevőiig.
Adattudomány a kémiában
Az adattudományi módszerek bevezetése is folyamatban vanmás tudásterületek. Az egyik ilyen terület az orvosi kémia, melynek egyik területe az új típusú antibiotikumok kifejlesztése. Az egyik rendkívül súlyos probléma, amellyel az emberiségnek a közeljövőben szembe kell néznie, a baktériumok rezisztenciája a már kifejlesztett antibiotikumokkal szemben. A kívánt tulajdonságokkal rendelkező új gyógyszerek megalkotásának gyorsasága rendkívül hosszú, összetett és költséges folyamat, melyben a gépi tanulási módszerek és a neurális hálózatok modellezése már most a tudósok segítségére vannak. A Massachusettsi Technológiai Intézetben a Biológiai Mérnöki Tanszék új antibiotikumok elemzésére és fejlesztésére fejlesztett ki egy platformot, amely több millió kémiai vegyület tesztelésére és a bakteriális gyulladások kezelésére alkalmas lehetséges kombinációk kiválasztására képes. Az egyik ezen a platformon kifejlesztett gyógyszer jó eredményeket mutatott számos veszélyes baktérium elleni küzdelemben, amelyek rezisztensek más antibiotikumokkal szemben.
A közvetlen eredmény - új gyógyszerek - mellettaz ilyen megközelítések „kiszűrhetik” az ismerten veszélyes vagy egyszerűen haszontalan anyagokat, így a tudósok csak a potenciálisan hatékony gyógyszerekre koncentrálhatnak. Az ilyen módszerek és megközelítések aktív bevezetése jelentősen javíthatja a gyógyszerkészítmények minőségét, ezáltal pozitív hatással lehet a várható élettartamra.
Adattudomány a humán tudományokban
A tudományos és ipari területek mellett egy dinamikusismertebb területeken várható fejlődés. Például a képek generálását lehetővé tevő modellek kifejlesztésével jelentősen megváltozhat a számítógépes játékok játékuniverzumainak fejlesztésének megközelítése. Adott egy kis adathalmaz egy bizonyos stílushoz, egy művész vagy játékfejlesztő nagyszámú potenciális karakter- vagy tárgymodellt generálhat egy jövőbeli számítógépes játékhoz. A különböző játékok rajongói: Red Alert, Fall Out és mások rendszeresen megosztják kreativitásukat, kedvenc játékaik szellemében alkotva képeket. A grafikus komponens mellett a játékfejlesztők azt is kijelentik, hogy gépi tanulási modelleket kell használni a játékosok viselkedésének elemzésére a többjátékos játékban, hogy kiküszöböljék a kihívást jelentő vagy mérgező viselkedést.
A modern modellek nem csak segíthetnekfantasztikus karaktereket generál: sok tér nyílik a divatszakemberek és ruhatervezők előtt. Az újak létrehozása során különféle neurális hálózatokat használhatunk: a szöveges leírásból kivesszük a szükséges dolgot, lerajzoljuk a dolog vázlatát és megadjuk az anyagokat, a színt – és megkapjuk a kész verziót. Más gépi tanulási algoritmusok segíthetnek a virtuális illesztésben – ilyen alkalmazások már a legtöbb okostelefon alkalmazásboltjában is megtalálhatók.
Jelentős előrelépés történt a fejlesztés ésszöveges modellek alkalmazása. Az OpenAI nemrég kiadott ChatGPT chatmodellje elképesztő eredményeket mutat a szöveggenerálás terén. A modellt megkérhetjük, hogy írjon egy esszét egy adott témában, implementáljon egy algoritmust egy megadott programozási nyelven, vagy oldjon meg egy logikai feladatot. A modell bizonyos értelemben univerzális: „érti a szöveget”, sőt saját eredményeit is képes korrigálni, ha a válaszaiban hibás elemekre mutat rá. A modern modellek használói sikeresen kombinálják munkájuk eredményeit: például szöveges eredményeket kapnak valamilyen világ vagy helyzet leírása formájában, az eredményeket grafikus modelleken futtatják, és kimenetként képeket kapnak.
Az adattudomány fejlődése az elmúlt évekbengyökeresen megváltoztatta az életünket: a mindennapi dolgok, amelyeket természetesnek tartunk, szinte mindig egyik vagy másik algoritmus termékei. Az elmúlt évek megmutatták, hogy a fejlődésben tapasztalható éles ugrás számos problémát is megmutatott: a kérdésekre válaszolni tudó vagy a nekik adott mondat eleje alapján tetszőleges szövegeket generáló szövegmodellek gyakran hajlamosak a különböző formák megkülönböztetésére, a generatív grafikai modellek hamis fényképek készítésére használják, stb. Az adattudomány, mint terület azonban a jövőben fontos szerepet fog játszani számos összetett probléma megoldásában: klímaváltozás, környezetvédelem, egészséges életmód biztosítása, új technológiák létrehozása, innovációk.
A modern cégeknél a gyűjtés és az elemzés folyamataaz adatok az egyik kulcselem, ebből a szempontból csak növekszik az igény ezen a területen a szakemberek iránt. Sok cég nem csak szakirányú végzettséggel és munkatapasztalattal rendelkező, magasan kvalifikált szakembereket keres, hanem olyan kezdő munkavállalókat is, akik átképző tanfolyamokat végeztek, és készek tovább fejlődni választott területen.
Olvass tovább:
Feltárták „Jézus szülésznőjének” sírját: a tudósok elmondták, mit találtak ott
Einstein ismét téved, és átírták fő elméletét: hogyan változtatja meg a világot
Megjelent tesztvideó a világ első 11 lapátos légcsavarjáról