Duomenys yra vienas iš pagrindinių bet kurio verslo komponentų. Dauguma įmonių renka ir
Kodėl reikalingas duomenų valdymas?
Duomenų mokslas padeda įmonėms ne tikpadidinti jos efektyvumą, bet ir atnešti didelių pajamų. Dėl didelio duomenų kiekio susiformavo Data Driven – vadybinis požiūris į sprendimų priėmimą, kuris grindžiamas duomenų panaudojimu, taip pat jų analize naudojant specializuotus įrankius ir metodus. Kartu duomenys yra pagrindinis informacijos šaltinis ir sprendimų priėmimo pagrindas. Šis metodas naudojamas rinkodaros, finansų ir medicinos srityse ir yra naudingas verslo procesų efektyvumui gerinti bei optimaliems sprendimams priimti.
Duomenų mokslininkai yra neatskiriama dalisduomenimis pagrįstas metodas. Jie užsiima didelių duomenų kiekių analize, siekdami išgauti naudingos informacijos ir panaudoti ją verslo procesams bei sprendimų priėmimui tobulinti. Tai apima įvairias užduotis, tokias kaip duomenų rinkimas, jų valymas ir išankstinis apdorojimas, modelių ir duomenų analizės algoritmų kūrimas, taip pat rezultatų vizualizavimas ir įžvalgų perdavimas verslo kontekste.
Medicina, rinkodara, bankai
Mašininio mokymosi algoritmai padeda gydytojamsanalizuoti vaizdus, gautus naudojant kompiuterinę tomografiją arba trimačius rentgeno spindulius. Remdamiesi duomenimis, jie modeliuoja vaistų poveikį, iš anksto nustato neveiksmingus ir pavojingus medžiagų derinius pagal jų molekulinę sudėtį.
Įvairių pardavimų lygio analizė ir prognozavimasprekės priklausomai nuo kainos, sezono ar tam tikros ciklinės paklausos – klasikinis uždavinys, kurį pramoniniu mastu sprendžia visi prekybos tinklai. Tokios organizacijos turi ne tik numatyti paklausą, bet ir išspręsti visą klasę logistinių problemų.
Bankų sektorius yra vienas greičiausiųmašininio mokymosi metodų diegimas organizacijos procesuose. Maksimalios paskolos sumos įvertinimas, dokumentų atpažinimas ir segmentavimas, automatinis vartotojų užklausų klasifikavimas: atliekant bet kurią iš šių užduočių mašininis mokymasis padeda ne tik pagerinti priimamų sprendimų kokybę, bet ir žymiai pagreitinti procesą.
Duomenų mokslas aviacijoje
Tačiau yra sričių, kuriose mašininio mokymosi naudojimas padeda išspręsti neakivaizdžias problemas – pavyzdžiui, aviacija.
Atsižvelgiant į nustatytus standartus ir taisykles, ši sritis yra itin konservatyvi ir reikalaujanti kuriamų sistemų patikimumo.
Yra žinoma, kad didelė skrydžio dalis (šjei nėra ekstremalių oro sąlygų), orlaivis dirba automatiniu režimu: pagrindinė apkrova pilotams tenka laivui kylant ir leidžiantis. „Airbus“ kuria ATTOL sistemą – automatinę kilimo ir tūpimo sistemą. Bendrovė pozicionuoja produktą kaip pirmąją tokio tipo automatinę sistemą, įskaitant kompiuterinio matymo metodus, padedančius sistemai analizuoti kilimo ir tūpimo tako būklę. Tokių sistemų kūrimo sudėtingumas yra susijęs ne tik su galimų mašininio mokymosi algoritmų klaidų sumažinimu, bet ir su sunkumais integruojant jas į orlaivių aviacijos elektroniką, mokant pilotus ir didelėmis bandymų išlaidomis.
Kitas mašininio mokymosi naudojimo pavyzdyssu aviacija susijusioje srityje – keleivių priešskrydinės kontrolės automatizavimas. „Delta Airlines“ 2021 m. pristatė sistemą, leidžiančią vidaus skrydžių keleiviams atlikti visas priešskrydines procedūras visiškai automatiniu režimu. Keleivei pakako užsiregistruoti paraiškoje ir nusifotografuoti. Lankydamasis oro uoste keleivis tiesiog prieina prie specialiai įrengtos kameros ir sistema leidžia įlipti. Tokių procesų automatizavimas sumažina oro linijų personalo naštą ir taupo keleivius nuo eilių.
Oro linijų agregatoriai dažnai susiduriaužduotis rekomenduoti keleiviams tam tikras kryptis. Analizuojant vartotojo pirkimo istoriją, galima numanyti galimas datas ir paskirties vietas, kurios gali sudominti klientus. Atsižvelgdami į šiuos veiksnius galite ne tik sėkmingai rekomenduoti konkrečius skrydžius, bet ir suformuoti tam tikrą kainą, kurią vartotojas bus pasiruošęs mokėti. Dinaminė kainodara yra įprasta užduotis, kurią kūrėjai sprendžia įvairiose klientų aptarnavimo srityse: internetinėse parduotuvėse, taksi paslaugose, lėktuvų bilietuose. Tokios paslaugos dažnai apima daugybę algoritmų: rekomendacijų sistemas, laiko eilučių analizę, regresinius algoritmus.
Automatizavimo poreikis pasireiškia ne tikkeleivinės aviacijos srityje. Krovininė aviacija taip pat yra tarp kandidatų naudoti mašininio mokymosi metodus. Šiuo atveju jie gali padėti keliais etapais: tiekimo grandinių optimizavimas padeda ne tik sumažinti kaštus, bet ir sumažinti sunaudojamo kuro kiekį, o tai teigiamai veikia aplinkos komponentą. Kompiuterinio matymo metodų įdiegimas padeda žengti žingsnį viso skrydžio automatizavimo link: kilimo ir tūpimo sistemos, skrydžio valdymo ir aplinkos analizė – tokių algoritmų rinkinys padeda sumažinti naštą pilotams.
Duomenų mokslas žemės ūkyje
Kita mašininio mokymosi metodų taikymo sritismokymas – žemės ūkio pramonė. „Cognitive Pilot“ aktyviai užsiima įvairių žemės ūkio įmonių kombainų įrengimu. Tarp autopiloto aparatinės įrangos komponentų yra dvi kameros, kurios užfiksuoja erdvę priešais automobilį ir perduoda informaciją į neuroninį tinklą, kuris priima sprendimą koreguoti maršrutą. Toks požiūris leidžia iškrauti kombainų valdytojus, leidžiančius susitelkti ties derliaus nuėmimo proceso turiniu ir gerinti gaunamo derliaus kokybę.
Be automatikos ant žemės, algoritmaiĮ kosmoso stebėjimo procesus aktyviai diegiamas mašininis mokymasis, padedantis platesniu mastu įvertinti pasėlių būklę. Didėjantis palydovų skaičius leidžia kaupti didelius duomenų kiekius, kurie gali būti naudojami įvairiems matematiniams modeliams mokyti. Priklausomai nuo surinktų duomenų, algoritmai gali padėti analizuoti dirvožemio sąlygas, aptikti degeneracinius procesus, pasėlių sąlygas – tai tik keletas užduočių, kurias gali padėti išspręsti mašininis mokymasis.
Integruotas požiūris į žemės ūkio technologijas vadinamastikslusis (arba tikslusis) ūkininkavimas. Šio požiūrio idėja yra plataus masto integruota žemės ūkio procesų parama. Laukuose įvairiais jutikliais fiksuojami įvairūs rodikliai: drėgmė, rūgštingumas ir pan. Palydovinės nuotraukos arba nepilotuojami orlaiviai leidžia įvertinti būklę didesniu mastu ir gauti apibendrintą informaciją. Norint apibendrinti šią informaciją, aktyviai naudojami duomenų mokslo metodai, o mašininio mokymosi algoritmai taip pat naudojami norint gauti rekomendacijas dėl priežiūros ir derliaus prognozės.
Tiksliojo ūkininkavimo sritis itin aktyvitiriama: 2021 metais buvo paskelbta JT plėtros programos ataskaita, kurioje iš karto nustatytos kelios pagrindinės tokio ūkininkavimo plėtros kryptys: oro ir dirvožemio sąlygų stebėjimas, vabzdžių kenkėjų ir augalų ligų dinamikos stebėjimas, įvairios augalų rūšys. drėkinimas. Tarp aparatinės įrangos įrankių, kuriuos galima naudoti šiuose procesuose, pažodžiui viskas nuo išmaniųjų telefonų ir dronų iki daiktų interneto komponentų.
Duomenų mokslas chemijoje
Taip pat vyksta duomenų mokslo metodų diegimaskitose žinių srityse. Viena iš šių sričių – medicininė chemija, kurios viena sričių – naujų antibiotikų rūšių kūrimas. Viena iš itin rimtų problemų, su kuria žmonija susidurs artimiausiu metu – bakterijų atsparumas jau sukurtiems antibiotikams. Naujų norimų savybių turinčių vaistų kūrimo greitis – itin ilgas, sudėtingas ir brangus procesas, kuriame mokslininkams jau padeda mašininio mokymosi metodai ir neuroninių tinklų modeliavimas. Masačusetso technologijos institute Biologijos inžinerijos katedra sukūrė naujų antibiotikų analizės ir kūrimo platformą, kuri gali ištirti milijonus cheminių junginių ir parinkti galimus derinius, tinkamus bakteriniam uždegimui gydyti. Vienas iš vaistų, sukurtų naudojant šią platformą, parodė gerus rezultatus kovojant su keliomis pavojingomis bakterijomis, kurios yra atsparios kitiems antibiotikams.
Be tiesioginio rezultato – naujų vaistų –tokie metodai gali „išfiltruoti“ žinomas pavojingas ar tiesiog nenaudingas medžiagas, todėl mokslininkai gali sutelkti dėmesį tik į potencialiai veiksmingus vaistus. Aktyvus tokių metodų ir metodų diegimas gali žymiai pagerinti farmacijos produktų kokybę, taigi turėti teigiamą poveikį gyvenimo trukmei.
Humanitarinių mokslų duomenų mokslas
Be mokslo ir pramonės sričių, dinamiškaplėtros galima tikėtis labiau pažįstamose srityse. Pavyzdžiui, kuriant modelius, leidžiančius generuoti vaizdus, požiūris į žaidimų visatų kūrimą kompiuteriniuose žaidimuose gali gerokai pasikeisti. Turėdamas nedidelį tam tikro stiliaus duomenų rinkinį, menininkas ar žaidimų kūrėjas gali sukurti daugybę galimų personažų ar objektų modelių būsimam kompiuteriniam žaidimui. Įvairių žaidimų gerbėjai: Red Alert, Fall Out ir kiti nuolat dalijasi savo kūrybiškumu, kurdami vaizdus pagal savo mėgstamų žaidimų dvasią. Be grafikos komponento, žaidimų kūrėjai taip pat teigia, kad reikia naudoti mašininio mokymosi modelius, kad būtų galima analizuoti žaidėjų elgesį kelių žaidėjų žaidime, kad būtų išvengta sudėtingo ar toksiško elgesio.
Šiuolaikiniai modeliai gali ne tik padėtigeneruoti fantastiškus personažus: daug erdvės atsiveria mados specialistams ir drabužių dizaineriams. Kuriant naujus galima įvairiais būdais panaudoti įvairius neuroninius tinklus: gauti reikiamą daiktą iš tekstinio aprašymo, nubraižyti daikto eskizą ir nurodyti medžiagas, spalvą – ir gauti baigtą variantą. Su virtualiu pritaikymu gali padėti ir kiti mašininio mokymosi algoritmai – tokių programų jau galima rasti daugumos išmaniųjų telefonų programėlių parduotuvėse.
Didelė pažanga padaryta plėtojant irteksto modelių taikymas. Neseniai išleistas OpenAI pokalbių modelis ChatGPT rodo nuostabius rezultatus teksto generavimo srityje. Modelis gali būti paprašytas parašyti esė tam tikra tema, įdiegti algoritmą nurodyta programavimo kalba arba išspręsti loginę problemą. Modelis tam tikra prasme yra universalus: jis „supranta tekstą“ ir netgi gali pataisyti savo rezultatus, jei atsakymuose nurodo klaidingus elementus. Šiuolaikinių modelių naudotojai sėkmingai derina savo darbo rezultatus: pavyzdžiui, gauna tekstinius rezultatus kokio nors pasaulio ar situacijos aprašymo forma, rezultatus paleidžia per grafinius modelius ir gauna vaizdus kaip išvestį.
Duomenų mokslo raida pastaraisiais metaisradikaliai pakeitė mūsų gyvenimą: kasdieniai dalykai, kuriuos laikome savaime suprantamais, beveik visada yra vieno ar kito algoritmo rezultatas. Pastarieji metai parodė, kad staigus vystymosi šuolis atskleidė ir daugybę problemų: teksto modeliai, galintys atsakyti į klausimus arba generuoti savavališkus tekstus pagal jiems pateikto sakinio pradžią, dažnai yra linkę diskriminuoti skirtingas formas, generatyviniai grafiniai modeliai gali būti naudojamas kuriant netikras nuotraukas ir kt. Tačiau duomenų mokslas kaip sritis ateityje vaidins svarbų vaidmenį sprendžiant daugelį sudėtingų problemų: klimato kaitos, aplinkos apsaugos, sveikos gyvensenos užtikrinimo, naujų technologijų kūrimo, inovacijų.
Šiuolaikinėse įmonėse rinkimo ir analizės procesasduomenys yra vienas pagrindinių elementų, šiuo atžvilgiu šios srities specialistų poreikis tik didėja. Daugelis įmonių ieško ne tik aukštos kvalifikacijos specialistų, turinčių specializuotą išsilavinimą ir darbo patirtį, bet ir pradedančiųjų darbuotojų, baigusių perkvalifikavimo kursus ir pasiruošusių toliau tobulėti pasirinktoje srityje.
Skaityti daugiau:
Buvo atkastas „Jėzaus akušerės“ kapas: mokslininkai papasakojo, ką ten rado
Einšteinas vėl klysta ir jo pagrindinė teorija buvo perrašyta: kaip tai keičia pasaulį
Paskelbtas pirmojo pasaulyje sraigto su 11 menčių bandomasis vaizdo įrašas