데이터는 모든 비즈니스의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 대부분의 회사는 수집하고
데이터 기반이 필요한 이유는 무엇입니까?
데이터 과학은 회사를 도울 뿐만 아니라효율성을 높일뿐만 아니라 큰 수입을 가져옵니다. 많은 양의 데이터가 있는 상황으로 인해 데이터 사용과 전문 도구 및 방법을 사용한 분석을 기반으로 하는 의사 결정에 대한 관리적 접근 방식인 데이터 기반(Data Driven)이 형성되었습니다. 동시에 데이터는 주요 정보 소스이자 의사 결정의 기초입니다. 이 접근 방식은 마케팅, 재무 및 의료 분야에서 사용되며 비즈니스 프로세스의 효율성을 개선하고 최적의 의사 결정을 내리는 데 유용합니다.
데이터 과학자는 필수적인 부분입니다데이터 기반 접근법. 그들은 유용한 정보를 추출하고 비즈니스 프로세스 및 의사 결정을 개선하는 데 사용하기 위해 많은 양의 데이터 분석에 참여합니다. 여기에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 데이터 분석을 위한 모델 및 알고리즘 구축, 결과 시각화 및 비즈니스 컨텍스트에서 통찰력 전달과 같은 다양한 작업이 포함됩니다.
의학, 마케팅, 은행
기계 학습 알고리즘은 의사를 돕습니다.컴퓨터 단층 촬영 또는 3차원 X-레이를 사용하여 얻은 이미지를 분석합니다. 데이터를 기반으로 약물의 효과를 모델링하고 분자 구성에 따라 비효율적이고 위험한 물질 조합을 미리 식별합니다.
각종 매출 수준 분석 및 예측가격, 계절 또는 특정 주기적인 수요에 따라 상품을 교환하는 것은 산업 규모의 모든 소매 체인에서 해결해야 하는 고전적인 작업입니다. 수요를 예측하는 것 외에도 이러한 조직은 전체 종류의 물류 문제를 해결해야 합니다.
은행 부문은 가장 빠른 부문 중 하나입니다.조직의 프로세스에서 기계 학습 접근 방식을 구현합니다. 최대 대출 금액 추정, 문서 인식 및 분할, 사용자 요청 자동 분류: 이러한 모든 작업에서 기계 학습은 의사 결정의 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 프로세스 속도를 크게 향상시키는 데 도움이 됩니다.
항공 데이터 사이언스
그러나 기계 학습을 사용하면 항공 분야와 같이 명확하지 않은 문제를 해결하는 데 도움이 되는 영역이 있습니다.
확립된 표준 및 규칙을 고려할 때 이 영역은 매우 보수적이며 개발된 시스템의 신뢰성을 요구합니다.
비행의 상당 부분 (에서극단적인 기상 상황이 없는 경우) 항공기는 자동 모드로 작동합니다. 조종사의 주요 부하는 선박의 이착륙 중에 떨어집니다. Airbus는 자동 이착륙 시스템인 ATTOL 시스템을 개발하고 있습니다. 이 회사는 시스템이 활주로 상태를 분석하는 데 도움이 되는 컴퓨터 비전 기술을 포함하여 동종 최초의 자동 시스템으로 제품을 포지셔닝하고 있습니다. 이러한 시스템 개발의 복잡성은 기계 학습 알고리즘의 가능한 오류를 최소화하는 것과 관련이 있을 뿐만 아니라 이를 항공기 항공 전자 공학, 훈련 조종사 및 높은 테스트 비용에 통합하는 데 어려움이 있습니다.
머신러닝을 활용한 또 다른 사례항공 관련 분야 - 승객을 위한 비행 전 제어 자동화. 델타항공은 2021년 국내선 승객이 전자동 모드로 비행 전 모든 절차를 밟을 수 있는 시스템을 도입했다. 승객이 신청서에 등록하고 사진을 찍는 것으로 충분했습니다. 공항을 방문할 때 승객은 특별히 설치된 카메라에 접근하기만 하면 시스템이 탑승을 허용합니다. 이러한 프로세스의 자동화는 항공사 직원의 부담을 줄이고 승객을 줄에서 구합니다.
항공사 애그리게이터는 종종승객에게 특정 목적지를 추천하는 작업. 사용자의 구매 내역을 분석하여 고객이 관심을 가질 수 있는 잠재적인 날짜와 목적지를 추정할 수 있습니다. 이러한 요소에 따라 특정 항공편을 성공적으로 추천할 수 있을 뿐만 아니라 사용자가 기꺼이 지불할 특정 가격을 형성할 수도 있습니다. 동적 가격 책정은 개발자가 온라인 상점, 택시 서비스, 항공권과 같은 다양한 클라이언트 서비스에서 해결하는 일반적인 작업입니다. 이러한 서비스에는 추천 시스템, 시계열 분석, 회귀 알고리즘과 같은 전체 범위의 알고리즘이 포함되는 경우가 많습니다.
자동화의 필요성은여객 항공 분야에서. 화물 항공도 기계 학습 방법을 사용할 수 있는 후보 중 하나입니다. 이 경우 여러 단계에서 도움이 될 수 있습니다. 공급망 최적화는 비용 절감뿐만 아니라 소비되는 연료의 양을 줄이는 데 도움이 되어 환경 요소에 긍정적인 영향을 미칩니다. 컴퓨터 비전 방법의 도입은 이륙 및 착륙 시스템, 비행 제어 및 환경 분석과 같은 전체 비행의 자동화를 향한 한 걸음을 내딛는 데 도움이 됩니다. 이러한 일련의 알고리즘은 조종사의 부담을 줄이는 데 도움이 됩니다.
농업 데이터 사이언스
기계 학습 접근 방식의 또 다른 적용 영역훈련 - 농업 산업. Cognitive Pilot은 다양한 농업 기업의 콤바인 수확기에 적극적으로 참여하고 있습니다. 자동 조종 장치의 하드웨어 구성 요소 중 자동차 앞 공간을 캡처하고 경로 수정을 결정하는 신경망에 정보를 전송하는 두 개의 카메라가 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 콤바인 관리자의 부담을 덜고 수확 과정의 내용에 집중하고 결과 작물의 품질을 향상시킬 수 있습니다.
현장 자동화 외에도 알고리즘기계 학습은 더 큰 규모로 경작지의 상태를 평가하는 데 도움이 되는 공간 모니터링 프로세스에 적극적으로 도입되고 있습니다. 위성의 수가 증가함에 따라 다양한 수학적 모델을 교육하는 데 사용할 수 있는 많은 양의 데이터를 축적할 수 있습니다. 수집된 데이터에 따라 알고리즘은 토양 상태 분석, 퇴행성 과정 감지, 작물 상태 감지에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 것들은 기계 학습이 해결하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 작업에 불과합니다.
농업 기술의 통합 접근 방식은정밀 (또는 정밀) 농업. 접근 방식의 아이디어는 농업 프로세스의 대규모 통합 지원에 있습니다. 현장에서는 습도, 산도 등 다양한 지표를 기록하기 위해 다양한 센서가 사용됩니다. 위성 사진이나 무인 항공기를 사용하면 더 큰 규모로 상태를 평가하고 일반화된 정보를 얻을 수 있습니다. 이 정보를 집계하기 위해 데이터 사이언스 방법이 활발히 사용되며 기계 학습 알고리즘을 사용하여 관리 및 수율 예측에 대한 권장 사항을 얻기도 합니다.
정밀 농업 분야는 매우 활발합니다.연구 중: 2021년 UN 개발 프로그램의 보고서가 발표되었는데, 이 보고서는 기상 및 토양 조건 모니터링, 해충 및 식물 질병의 역학 모니터링, 다양한 유형의 식물 등 이러한 농업 개발을 위한 몇 가지 핵심 영역을 한 번에 식별했습니다. 관개. 이러한 프로세스에 사용할 수 있는 하드웨어 도구 중에는 말 그대로 스마트폰과 드론에서 사물 인터넷의 구성 요소에 이르기까지 모든 것이 있습니다.
화학 데이터 사이언스
데이터 과학 방법의 도입은다른 지식 영역. 이러한 분야 중 하나는 의학 화학이며, 그 분야 중 하나는 새로운 유형의 항생제 개발입니다. 가까운 미래에 인류가 직면하게 될 극도로 심각한 문제 중 하나는 이미 개발된 항생제에 대한 박테리아의 내성입니다. 원하는 특성을 가진 신약을 만드는 속도는 매우 길고 복잡하며 비용이 많이 드는 과정으로, 기계 학습 방법과 신경망 모델링이 이미 과학자들을 돕고 있습니다. Massachusetts Institute of Technology의 생물공학과에서는 새로운 항생제의 분석 및 개발을 위한 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 수백만 가지의 화합물을 테스트하고 박테리아 염증 치료에 적합한 잠재적인 조합을 선택할 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용하여 개발된 약물 중 하나는 다른 항생제에 내성이 있는 여러 위험한 박테리아와의 싸움에서 좋은 결과를 보여주었습니다.
직접적인 결과에 더하여 - 신약 -그러한 접근법은 위험하거나 단순히 쓸모없는 것으로 알려진 물질을 "걸러낼" 수 있으므로 과학자들은 잠재적으로 효과적인 약물에만 집중할 수 있습니다. 이러한 방법과 접근법의 적극적인 도입은 의약품의 품질을 크게 향상시킬 수 있으므로 기대 수명에 긍정적인 영향을 미칩니다.
인문학에서의 데이터 사이언스
과학 및 산업 분야 외에도 역동적인보다 친숙한 영역에서 개발을 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 생성을 허용하는 모델의 개발로 인해 컴퓨터 게임에서 게임 유니버스 개발에 대한 접근 방식이 크게 바뀔 수 있습니다. 특정 스타일의 작은 데이터 세트가 주어지면 아티스트나 게임 개발자는 미래의 컴퓨터 게임을 위한 많은 수의 잠재적인 캐릭터 또는 개체 모델을 생성할 수 있습니다. 다양한 게임의 팬: Red Alert, Fall Out 등은 정기적으로 창의력을 공유하여 좋아하는 게임의 정신으로 이미지를 만듭니다. 그래픽 구성 요소 외에도 게임 개발자는 머신 러닝 모델을 사용하여 도전적이거나 유해한 행동을 제거하기 위해 멀티플레이어 게임에서 플레이어 행동을 분석해야 할 필요성을 언급합니다.
현대 모델은 도움이 될 수 없습니다환상적인 캐릭터 생성: 패션 전문가와 의류 디자이너를 위한 많은 공간이 열립니다. 새로운 것을 만들 때 다양한 신경망을 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다. 텍스트 설명에서 필요한 것을 가져오고, 스케치를 그리고 재료, 색상을 지정하고 완성된 버전을 가져옵니다. 다른 기계 학습 알고리즘은 가상 피팅에 도움이 될 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 이미 대부분의 스마트폰의 앱 스토어에서 사용할 수 있습니다.
개발 및 개발에 상당한 진전이 있었습니다.텍스트 모델의 적용. OpenAI에서 최근 출시한 채팅 모델 ChatGPT는 텍스트 생성 분야에서 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 모델은 주어진 주제에 대한 에세이를 작성하거나 지정된 프로그래밍 언어로 알고리즘을 구현하거나 논리적 문제를 해결하도록 요청할 수 있습니다. 이 모델은 어떤 의미에서 보편적입니다. "텍스트를 이해"하고 답변에서 잘못된 요소가 지적되면 자체 결과를 수정할 수도 있습니다. 현대 모델의 사용자는 작업 결과를 성공적으로 결합합니다. 예를 들어 일부 세계 또는 상황에 대한 설명 형식으로 텍스트 결과를 받고 그래픽 모델을 통해 결과를 실행하고 이미지를 출력으로 받습니다.
최근 데이터 과학의 발전우리 삶을 근본적으로 변화시켰습니다. 우리가 당연하게 여기는 일상적인 것들은 거의 항상 하나 또는 다른 알고리즘의 산물입니다. 최근 몇 년 동안 개발의 급격한 도약은 또한 많은 문제를 보여주었습니다. 질문에 대답하거나 주어진 문장의 시작 부분을 기반으로 임의의 텍스트를 생성할 수 있는 텍스트 모델은 종종 다른 형식을 구별하는 경향이 있습니다. 가짜 사진 등을 만드는 데 사용됩니다. 그러나 데이터 과학 분야는 앞으로 기후 변화, 환경 보호, 건강한 생활 방식 보장, 새로운 기술 창출, 혁신 등 여러 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
현대 기업에서 수집하고 분석하는 과정은데이터는 핵심 요소 중 하나이며, 이와 관련하여 이 분야의 전문가에 대한 수요는 증가하고 있습니다. 많은 회사는 전문 교육 및 업무 경험을 갖춘 우수한 전문가뿐만 아니라 재교육 과정을 이수하고 선택한 분야에서 계속 발전할 준비가 된 초보 직원을 찾고 있습니다.
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