נתונים הם אחד המרכיבים המרכזיים של כל עסק. רוב החברות אוספות ו
מדוע יש צורך ב-Data Driven?
Data Science עוזר לחברות לא רקלהגדיל את היעילות שלה, אבל גם להביא הכנסה גדולה. המצב עם כמות גדולה של נתונים הוביל להיווצרות של Data Driven - גישה ניהולית לקבלת החלטות, המבוססת על שימוש בנתונים וכן על ניתוחם באמצעות כלים ושיטות מיוחדות. יחד עם זאת, הנתונים הם מקור המידע העיקרי והבסיס לקבלת החלטות. גישה זו משמשת בשיווק, פיננסים ורפואה והיא שימושית לשיפור היעילות של תהליכים עסקיים וקבלת החלטות מיטביות.
מדעני נתונים הם חלק בלתי נפרדגישה מונעת נתונים. הם עוסקים בניתוח של כמויות גדולות של נתונים על מנת לחלץ מידע שימושי ולהשתמש בו לשיפור תהליכים עסקיים וקבלת החלטות. זה כולל משימות שונות כמו איסוף נתונים, ניקוי ועיבוד מקדים שלהם, בניית מודלים ואלגוריתמים לניתוח נתונים, כמו גם הדמיית תוצאות והעברת תובנות בהקשר עסקי.
רפואה, שיווק, בנקים
אלגוריתמים של למידת מכונה עוזרים לרופאיםלנתח תמונות שהתקבלו באמצעות טומוגרפיה ממוחשבת או צילומי רנטגן תלת מימדיים. על סמך הנתונים, הם מדגמים את השפעות התרופות, מזהים מראש שילובים לא יעילים ומסוכנים של חומרים על סמך ההרכב המולקולרי שלהם.
ניתוח וחיזוי רמת המכירות עבור שוניםסחורה בהתאם למחיר, לעונה או לביקוש מחזורי מסוים היא משימה קלאסית שנפתרת על ידי כל רשתות השיווק בקנה מידה תעשייתי. בנוסף לניבוי הביקוש, ארגונים כאלה צריכים לפתור סוג שלם של בעיות לוגיסטיות.
מגזר הבנקאות הוא אחד המהירים ביותרהטמעת גישות למידת מכונה בתהליכי הארגון. הערכת סכום ההלוואה המקסימלי, זיהוי ופילוח של מסמכים, סיווג אוטומטי של בקשות משתמשים: בכל אחת מהמשימות הללו, למידת מכונה עוזרת לא רק לשפר את איכות ההחלטות שהתקבלו, אלא גם להאיץ משמעותית את התהליך.
מדע נתונים בתעופה
עם זאת, ישנם תחומים שבהם השימוש בלמידת מכונה מסייע בפתרון בעיות לא ברורות - למשל תעופה.
לאור הסטנדרטים והכללים שנקבעו, תחום זה הוא שמרני ביותר ותובעני באמינות המערכות המפותחות.
ידוע שחלק ניכר מהטיסה (בשעהבתנאי שאין אירועי מזג אוויר קיצוניים), המטוס פועל במצב אוטומטי: העומס העיקרי על הטייסים נופל במהלך ההמראה והנחיתה של כלי השיט. איירבוס מפתחת את מערכת ATTOL, מערכת המראה ונחיתה אוטומטית. החברה ממצבת את המוצר כמערכת אוטומטית ראשונה מסוגה, הכוללת טכניקות ראייה ממוחשבת המסייעות למערכת לנתח את מצב המסלול. המורכבות של פיתוח מערכות כאלה קשורה לא רק למזעור שגיאות אפשריות של אלגוריתמי למידת מכונה, אלא גם לקשיים של שילובם באוויוניקה של מטוסים, להכשרת טייסים ולעלות הגבוהה של בדיקות.
דוגמה נוספת לשימוש בלמידת מכונה בבתחום הנוגע לתעופה - אוטומציה של בקרת טרום טיסה לנוסעים. דלתא איירליינס הציגה מערכת בשנת 2021 שאפשרה לנוסעים בטיסות פנים לעבור את כל ההליכים לפני הטיסה במצב אוטומטי לחלוטין. הספיק לנוסע להירשם באפליקציה ולצלם. בביקור בשדה התעופה הנוסע פשוט ניגש למצלמה שהותקנה במיוחד והמערכת מאפשרת לו לעלות. אוטומציה של תהליכים כאלה מפחיתה את העומס על צוות חברות התעופה וחוסכת נוסעים מתורים.
אגרגטורי חברות תעופה מתמודדים לעתים קרובותהמשימה להמליץ לנוסעים על יעדים מסוימים. על ידי ניתוח היסטוריית הרכישות של המשתמש, ניתן להניח תאריכים ויעדים פוטנציאליים שעשויים לעניין את הלקוחות. בהתאם לגורמים הללו, אתה לא רק יכול להמליץ בהצלחה על טיסות ספציפיות, אלא גם ליצור מחיר מסוים שהמשתמש יהיה מוכן לשלם. תמחור דינמי הוא משימה נפוצה שמפתחים פותרים במגוון שירותי לקוחות: חנויות מקוונות, שירותי מוניות, כרטיסי טיסה. שירותים כאלה כוללים לרוב מגוון שלם של אלגוריתמים: מערכות ממליצים, ניתוח סדרות זמן, אלגוריתמי רגרסיה.
הצורך באוטומציה בא לידי ביטוי לא רקבתחום התעופה הנוסעים. גם תעופה מטען היא בין המועמדות לשימוש בשיטות למידת מכונה. במקרה זה, הם יכולים לסייע בכמה שלבים: אופטימיזציה של שרשראות האספקה מסייעת לא רק בהפחתת עלויות, אלא גם בהפחתת כמות הדלק הנצרכת, דבר המשפיע לטובה על המרכיב הסביבתי. הכנסת שיטות ראייה ממוחשבת מסייעת לעשות צעד לקראת אוטומציה של הטיסה כולה: מערכות המראה ונחיתה, בקרת טיסה וניתוח סביבתי – מערך אלגוריתמים מסוג זה מסייע להפחית את העומס על הטייסים.
מדע נתונים בחקלאות
תחום יישום נוסף של גישות למידת מכונההכשרה - תעשייה חקלאית. פיילוט קוגניטיבי עוסק באופן פעיל בציוד קומבינות של מפעלים חקלאיים שונים. בין מרכיבי החומרה של הטייס האוטומטי ישנן שתי מצלמות הלוכדות את החלל מול המכונית ומעבירות מידע לרשת העצבית שמקבלת את ההחלטה לתקן את המסלול. גישה זו מאפשרת לפרוק את מנהלי הקומביינים, ומאפשרת להם להתמקד בתוכן תהליך הקטיף ולשפר את איכות היבול המתקבל.
בנוסף לאוטומציות בשטח, אלגוריתמיםלמידת מכונה מוכנסת באופן אקטיבי לתהליכי ניטור החלל, שעוזרים להעריך את מצב אדמות היבול בקנה מידה גדול יותר. המספר ההולך וגדל של הלוויינים מאפשר לצבור כמויות גדולות של נתונים שניתן להשתמש בהם לאימון מודלים מתמטיים שונים. בהתאם לנתונים שנאספו, אלגוריתמים יכולים לעזור לנתח את תנאי הקרקע, לזהות תהליכים ניווניים, תנאי יבול - אלו רק חלק מהמשימות שלמידת מכונה יכולה לעזור לפתור.
גישה משולבת בטכנולוגיה חקלאית נקראתחקלאות מדויקת (או דיוק). רעיון הגישה טמון בתמיכה משולבת בקנה מידה גדול של תהליכים חקלאיים. בשטחים משתמשים בחיישנים שונים לרישום מדדים שונים: לחות, חומציות וכדומה. צילומי לוויין או כלי טיס בלתי מאוישים מאפשרים לך להעריך את המצב בקנה מידה גדול יותר ולקבל מידע כללי. כדי לצבור מידע זה, נעשה שימוש פעיל בשיטות Data Science, ואלגוריתמים של למידת מכונה משמשים גם כדי לקבל המלצות לתחזית טיפול ותפוקה.
תחום החקלאות המדויקת פעיל ביותרבמחקר: בשנת 2021, שוחרר דו"ח של תוכנית הפיתוח של האו"ם, אשר זיהה מספר תחומים מרכזיים לפיתוח חקלאות כזו בבת אחת: ניטור מזג האוויר ותנאי הקרקע, ניטור הדינמיקה של מזיקים ומחלות צמחים, סוגים שונים של צמחים השקיה. בין כלי החומרה שניתן להשתמש בהם בתהליכים אלה, ממש הכל, מסמארטפונים ומזל"טים ועד רכיבים של האינטרנט של הדברים.
מדעי הנתונים בכימיה
הכנסת שיטות מדעי הנתונים מתרחשת גם בתחומי ידע אחרים. אחד התחומים הללו הוא כימיה רפואית, שאחד מתחומיה הוא פיתוח סוגים חדשים של אנטיביוטיקה. אחת הבעיות החמורות ביותר שעומדות בפני האנושות בעתיד הקרוב היא העמידות של חיידקים לאנטיביוטיקה שכבר פותחה. המהירות של יצירת תרופות חדשות בעלות התכונות הרצויות היא תהליך ארוך, מורכב ויקר במיוחד, שבו שיטות למידת מכונה ומידול רשתות עצביות כבר עוזרות למדענים. במכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס, המחלקה להנדסה ביולוגית פיתחה פלטפורמה לניתוח ופיתוח של אנטיביוטיקה חדשה, המסוגלת לבדוק מיליוני תרכובות כימיות ולבחור שילובים פוטנציאליים המתאימים לטיפול בדלקת חיידקית. אחת התרופות שפותחו באמצעות פלטפורמה זו הראתה תוצאות טובות במאבק בכמה חיידקים מסוכנים עמידים לאנטיביוטיקה אחרת.
בנוסף לתוצאה הישירה - תרופות חדשות -גישות כאלה יכולות "לסנן" חומרים שידועים כמסוכנים או פשוט חסרי תועלת, כך שמדענים יכולים להתמקד רק בתרופות שעלולות להיות יעילות. ההחדרה הפעילה של שיטות וגישות כאלה יכולה לשפר משמעותית את איכות המוצרים הפרמצבטיים, ולכן יש לה השפעה חיובית על תוחלת החיים.
מדעי הנתונים במדעי הרוח
בנוסף לתחומים מדעיים ותעשייתיים, דינמיקהניתן לצפות להתפתחות באזורים מוכרים יותר. למשל, עם פיתוח מודלים המאפשרים יצירת תמונות, הגישה לפיתוח יקומי משחק במשחקי מחשב עשויה להשתנות באופן משמעותי. בהינתן מערך נתונים קטן של סגנון מסוים, אמן או מפתח משחקים יכולים ליצור מספר רב של מודלים פוטנציאליים של דמויות או אובייקטים עבור משחק מחשב עתידי. מעריצים של משחקים שונים: Red Alert, Fall Out ואחרים חולקים באופן קבוע את היצירתיות שלהם, ויוצרים תמונות ברוח המשחקים האהובים עליהם. בנוסף לרכיב הגרפי, מפתחי משחקים מצהירים גם על הצורך להשתמש במודלים של למידת מכונה כדי לנתח התנהגות שחקנים במשחק מרובה משתתפים על מנת למנוע התנהגות מאתגרת או רעילה.
מודלים מודרניים יכולים לא רק לעזורליצור דמויות פנטסטיות: הרבה מקום נפתח עבור מומחי אופנה ומעצבי בגדים. ביצירת רשתות חדשות, אתה יכול להשתמש ברשתות עצביות שונות בדרכים שונות: לקבל את הדבר הדרוש מתיאור הטקסט, לצייר סקיצה של הדבר ולציין את החומרים, הצבע - ולקבל את הגרסה המוגמרת. אלגוריתמים אחרים של למידת מכונה יכולים לעזור בהתאמה וירטואלית - אפליקציות כאלה כבר זמינות בחנויות האפליקציות של רוב הסמארטפונים.
חלה התקדמות משמעותית בפיתוח ויישום מודלים של טקסט. מודל הצ'אט ששוחרר לאחרונה ChatGPT מבית OpenAI מציג תוצאות מדהימות בתחום יצירת הטקסט. ניתן לבקש מהמודל לכתוב חיבור על נושא נתון, ליישם אלגוריתם בשפת תכנות מוגדרת, או לפתור בעיה לוגית. המודל הוא, במובן מסוים, אוניברסלי: הוא "מבין את הטקסט" ואף מסוגל לתקן את התוצאות שלו אם מצביעים עליו על מרכיבים שגויים בתשובותיו. משתמשים במודלים מודרניים משלבים בהצלחה את תוצאות עבודתם: למשל, הם מקבלים תוצאות טקסטואליות בצורה של תיאור של עולם או מצב כלשהו, מריצים את התוצאות במודלים גרפיים ומקבלים תמונות כפלט.
פיתוח מדעי הנתונים בשנים האחרונותשינה את חיינו באופן קיצוני: דברים יומיומיים שאנו מקבלים כמובנים מאליהם הם כמעט תמיד תוצר של אלגוריתם כזה או אחר. השנים האחרונות הראו שקפיצה חדה בפיתוח הוכיחה גם בעיות רבות: מודלים של טקסט שיכולים לענות על שאלות או ליצור טקסטים שרירותיים המבוססים על תחילת משפט שניתן להם נוטים לרוב להפלות צורות שונות, מודלים גרפיים מחוללים יכולים להיות משמש ליצירת תצלומים מזויפים וכו'. עם זאת, Data Science כתחום ימלא תפקיד חשוב בעתיד בפתרון בעיות מורכבות רבות: שינויי אקלים, הגנת הסביבה, הבטחת אורח חיים בריא, יצירת טכנולוגיות חדשות, חידושים.
בחברות מודרניות, תהליך האיסוף והניתוחנתונים הם אחד המרכיבים המרכזיים, בהקשר זה, הביקוש למומחים בתחום זה רק הולך וגדל. חברות רבות מחפשות לא רק מומחים מוסמכים בעלי השכלה וניסיון בעבודה מיוחדים, אלא גם עובדים מתחילים שסיימו קורסי הסבה ומוכנים להמשיך ולהתפתח בתחום שבחרו.
קרא עוד:
קברה של "מיילדת ישו" נחשף: מדענים סיפרו מה הם מצאו שם
איינשטיין שוב טועה והתיאוריה העיקרית שלו נכתבה מחדש: איך היא משנה את העולם
פורסם סרטון בדיקה של המדחף הראשון בעולם עם 11 להבים