I dati sono una delle componenti chiave di qualsiasi azienda. La maggior parte delle aziende raccoglie e
Perché è necessario il Data Driven?
La Data Science aiuta le aziende non soloaumentare la sua efficienza, ma anche portare grandi entrate. La situazione con una grande quantità di dati ha portato alla formazione di Data Driven, un approccio manageriale al processo decisionale, che si basa sull'uso dei dati, nonché sulla loro analisi utilizzando strumenti e metodi specializzati. Allo stesso tempo, i dati sono la principale fonte di informazioni e la base per il processo decisionale. Questo approccio è utilizzato nel marketing, nella finanza e nella medicina ed è utile per migliorare l'efficienza dei processi aziendali e prendere decisioni ottimali.
I data scientist sono parte integranteapproccio basato sui dati. Sono impegnati nell'analisi di grandi quantità di dati al fine di estrarre informazioni utili e utilizzarle per migliorare i processi aziendali e il processo decisionale. Ciò include varie attività come la raccolta di dati, la pulizia e la pre-elaborazione, la costruzione di modelli e algoritmi per l'analisi dei dati, nonché la visualizzazione dei risultati e la comunicazione di approfondimenti in un contesto aziendale.
Medicina, marketing, banche
Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano i medicianalizzare le immagini ottenute mediante tomografia computerizzata o raggi X tridimensionali. Sulla base dei dati, vengono modellati gli effetti dei farmaci, le combinazioni di sostanze inefficaci e pericolose vengono identificate in anticipo in base alla loro composizione molecolare.
Analisi e previsione del livello delle vendite per varile merci a seconda del prezzo, della stagione o di una certa domanda ciclica è un compito classico che viene risolto da tutte le catene di vendita al dettaglio su scala industriale. Oltre a prevedere la domanda, tali organizzazioni devono risolvere un'intera classe di problemi logistici.
Il settore bancario è uno dei più velociimplementazione di approcci di machine learning nei processi dell'organizzazione. Stima dell'importo massimo del prestito, riconoscimento e segmentazione dei documenti, classificazione automatica delle richieste degli utenti: in ognuna di queste attività, l'apprendimento automatico aiuta non solo a migliorare la qualità delle decisioni prese, ma anche ad accelerare notevolmente il processo.
Scienza dei dati nell'aviazione
Tuttavia, ci sono aree in cui l'uso dell'apprendimento automatico aiuta a risolvere problemi non ovvi, ad esempio l'aviazione.
Alla luce degli standard e delle regole stabiliti, quest'area è estremamente conservativa ed esigente in termini di affidabilità dei sistemi sviluppati.
È noto che una parte significativa del volo (aa condizione che non vi siano eventi meteorologici estremi), l'aeromobile opera in modalità automatica: il carico principale sui piloti cade durante il decollo e l'atterraggio della nave. Airbus sta sviluppando il sistema ATTOL, un sistema automatico di decollo e atterraggio. L'azienda sta posizionando il prodotto come il primo sistema automatico del suo genere, comprese le tecniche di visione artificiale che aiutano il sistema ad analizzare le condizioni della pista. La complessità dello sviluppo di tali sistemi è associata non solo alla riduzione al minimo di eventuali errori degli algoritmi di apprendimento automatico, ma anche alle difficoltà di integrarli nell'avionica degli aeromobili, all'addestramento dei piloti e all'elevato costo dei test.
Un altro esempio dell'uso dell'apprendimento automatico inin ambito aeronautico - automazione del controllo pre-volo per i passeggeri. Delta Airlines ha introdotto nel 2021 un sistema che consente ai passeggeri sui voli nazionali di eseguire tutte le procedure pre-volo in modalità completamente automatica. È bastato che il passeggero si registrasse nell'applicazione e scattasse una foto. Quando si visita l'aeroporto, il passeggero si avvicina semplicemente a una telecamera appositamente installata e il sistema gli consente di salire a bordo. L'automazione di tali processi riduce l'onere per il personale delle compagnie aeree e salva i passeggeri dalle code.
Gli aggregatori di compagnie aeree spesso devono affrontareil compito di raccomandare determinate destinazioni ai passeggeri. Analizzando la cronologia degli acquisti dell'utente, si possono ipotizzare potenziali date e destinazioni che potrebbero interessare i clienti. A seconda di questi fattori, non solo puoi consigliare con successo voli specifici, ma anche stabilire un determinato prezzo che l'utente sarà disposto a pagare. Il prezzo dinamico è un'attività comune che gli sviluppatori risolvono in una varietà di servizi ai clienti: negozi online, servizi di taxi, biglietti aerei. Tali servizi spesso coinvolgono un'intera gamma di algoritmi: sistemi di raccomandazione, analisi di serie temporali, algoritmi di regressione.
La necessità di automazione si manifesta non solonel settore dell'aviazione passeggeri. Anche l'aviazione cargo è tra i candidati per l'uso di metodi di apprendimento automatico. In questo caso, possono aiutare in più fasi: l'ottimizzazione delle catene di approvvigionamento aiuta non solo a ridurre i costi, ma anche a ridurre la quantità di carburante consumato, che ha un effetto positivo sulla componente ambientale. L'introduzione di metodi di visione artificiale aiuta a fare un passo verso l'automazione dell'intero volo: sistemi di decollo e atterraggio, controllo del volo e analisi ambientale: un insieme di tali algoritmi aiuta a ridurre l'onere per i piloti.
Scienza dei dati in agricoltura
Un'altra area di applicazione degli approcci di machine learningformazione - industria agricola. Cognitive Pilot è attivamente impegnato nell'equipaggiamento di mietitrebbie di varie aziende agricole. Tra i componenti hardware dell'autopilota ci sono due telecamere che catturano lo spazio davanti all'auto e trasmettono informazioni alla rete neurale che prende la decisione di correggere la rotta. Questo approccio consente di scaricare i gestori delle mietitrebbie, consentendo loro di concentrarsi sul contenuto del processo di raccolta e migliorare la qualità del raccolto risultante.
Oltre alle automazioni a terra, algoritmil'apprendimento automatico viene introdotto attivamente nei processi di monitoraggio dello spazio, che aiutano a valutare lo stato dei terreni coltivati su scala più ampia. Il numero crescente di satelliti consente di accumulare grandi quantità di dati che possono essere utilizzati per addestrare vari modelli matematici. A seconda dei dati raccolti, gli algoritmi possono aiutare ad analizzare le condizioni del suolo, rilevare i processi degenerativi, le condizioni delle colture: questi sono solo alcuni dei compiti che il machine learning può aiutare a risolvere.
Viene chiamato un approccio integrato nella tecnologia agricolaagricoltura di precisione (o di precisione). L'idea dell'approccio risiede nel supporto integrato su larga scala dei processi agricoli. Nei campi vengono utilizzati vari sensori per registrare vari indicatori: umidità, acidità e così via. Le fotografie satellitari o i veicoli aerei senza equipaggio consentono di valutare la condizione su scala più ampia e ottenere informazioni generalizzate. Per aggregare queste informazioni, vengono utilizzati attivamente metodi di Data Science e vengono utilizzati anche algoritmi di apprendimento automatico per ottenere raccomandazioni per la cura e la previsione del rendimento.
Il settore dell'agricoltura di precisione è estremamente attivoin fase di studio: nel 2021 è stato pubblicato un rapporto del Programma di sviluppo delle Nazioni Unite, che ha individuato contemporaneamente diverse aree chiave per lo sviluppo di tale agricoltura: monitoraggio delle condizioni meteorologiche e del suolo, monitoraggio della dinamica degli insetti nocivi e delle malattie delle piante, vari tipi di piante irrigazione. Tra gli strumenti hardware utilizzabili in questi processi, letteralmente di tutto, dagli smartphone e droni ai componenti dell'Internet delle cose.
Scienza dei dati in chimica
L'introduzione di metodi di scienza dei dati sta avvenendo anche inaltre aree di conoscenza. Una di queste aree è la chimica medica, una delle quali è lo sviluppo di nuovi tipi di antibiotici. Uno dei problemi estremamente gravi che l'umanità dovrà affrontare nel prossimo futuro è la resistenza dei batteri agli antibiotici già sviluppati. La velocità di creazione di nuovi farmaci con le proprietà desiderate è un processo estremamente lungo, complesso e costoso, in cui i metodi di apprendimento automatico e la modellazione della rete neurale stanno già aiutando gli scienziati. Al Massachusetts Institute of Technology, il Dipartimento di Ingegneria Biologica ha sviluppato una piattaforma per l'analisi e lo sviluppo di nuovi antibiotici, in grado di testare milioni di composti chimici e selezionare potenziali combinazioni adatte al trattamento dell'infiammazione batterica. Uno dei farmaci sviluppati utilizzando questa piattaforma ha mostrato buoni risultati nella lotta contro diversi batteri pericolosi resistenti ad altri antibiotici.
Oltre al risultato diretto - nuovi farmaci -tali approcci possono "filtrare" sostanze note per essere pericolose o semplicemente inutili, quindi gli scienziati possono concentrarsi solo su farmaci potenzialmente efficaci. L'introduzione attiva di tali metodi e approcci può migliorare significativamente la qualità dei prodotti farmaceutici e quindi avere un effetto positivo sull'aspettativa di vita.
Scienza dei dati nelle discipline umanistiche
Oltre ai campi scientifici e industriali, una dinamicaci si può aspettare uno sviluppo in aree più familiari. Ad esempio, con lo sviluppo di modelli che consentono di generare immagini, l'approccio allo sviluppo di universi di gioco nei giochi per computer potrebbe cambiare in modo significativo. Dato un piccolo set di dati di un certo stile, un artista o uno sviluppatore di giochi può generare un gran numero di potenziali modelli di personaggi o oggetti per un futuro gioco per computer. Fan di diversi giochi: Red Alert, Fall Out e altri condividono regolarmente la loro creatività, creando immagini nello spirito dei loro giochi preferiti. Oltre alla componente grafica, gli sviluppatori di giochi affermano anche la necessità di utilizzare modelli di apprendimento automatico per analizzare il comportamento dei giocatori in un gioco multiplayer al fine di eliminare comportamenti problematici o tossici.
I modelli moderni non possono solo aiutaregenerare personaggi fantastici: si apre molto spazio agli specialisti della moda e ai designer di abbigliamento. Nel crearne di nuovi, puoi utilizzare varie reti neurali in modi diversi: ottieni l'oggetto necessario dalla descrizione del testo, disegna uno schizzo dell'oggetto e specifica i materiali, il colore e ottieni la versione finale. Altri algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare con l'adattamento virtuale: tali applicazioni sono già disponibili negli app store della maggior parte degli smartphone.
Progressi significativi sono stati compiuti nello sviluppo eapplicazione di modelli testuali. Il modello di chat recentemente rilasciato ChatGPT di OpenAI mostra risultati sorprendenti nel campo della generazione di testo. Al modello può essere chiesto di scrivere un saggio su un determinato argomento, implementare un algoritmo in un linguaggio di programmazione specificato o risolvere un problema logico. Il modello è, in un certo senso, universale: “comprende il testo” ed è anche in grado di correggere i propri risultati se gli vengono segnalati elementi errati nelle sue risposte. Gli utenti dei modelli moderni combinano con successo i risultati del loro lavoro: ad esempio, ricevono risultati testuali sotto forma di descrizione di un mondo o di una situazione, eseguono i risultati attraverso modelli grafici e ricevono immagini come output.
Sviluppo della scienza dei dati negli ultimi anniha cambiato radicalmente le nostre vite: le cose quotidiane che diamo per scontate sono quasi sempre il prodotto di un algoritmo o di un altro. Gli ultimi anni hanno dimostrato che un netto balzo in avanti nello sviluppo ha messo in luce anche molti problemi: i modelli testuali che possono rispondere a domande o generare testi arbitrari in base all’inizio di una frase data loro sono spesso inclini a discriminare forme diverse, i modelli grafici generativi possono essere utilizzato per creare fotografie false, ecc. Tuttavia, la scienza dei dati come campo svolgerà un ruolo importante in futuro nella risoluzione di molti problemi complessi: cambiamento climatico, protezione ambientale, garanzia di uno stile di vita sano, creazione di nuove tecnologie, innovazioni.
Nelle aziende moderne, il processo di raccolta e analisii dati sono uno degli elementi chiave, a questo proposito, la domanda di specialisti in questo campo è solo in aumento. Molte aziende cercano non solo specialisti altamente qualificati con istruzione ed esperienza lavorativa specializzate, ma anche dipendenti alle prime armi che hanno completato corsi di riqualificazione e sono pronti a continuare a svilupparsi nel campo prescelto.
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