Dati ir viena no galvenajām jebkura biznesa sastāvdaļām. Lielākā daļa uzņēmumu savāc un
Kāpēc ir nepieciešams datu vadīts?
Datu zinātne palīdz uzņēmumiem ne tikaipalielināt tā efektivitāti, bet arī dot lielus ienākumus. Situācija ar lielu datu apjomu ir novedusi pie Data Driven - vadības pieejas lēmumu pieņemšanai, kuras pamatā ir datu izmantošana, kā arī to analīze, izmantojot specializētus rīkus un metodes. Tajā pašā laikā dati ir galvenais informācijas avots un lēmumu pieņemšanas pamats. Šī pieeja tiek izmantota mārketingā, finansēs un medicīnā un ir noderīga biznesa procesu efektivitātes uzlabošanai un optimālu lēmumu pieņemšanai.
Datu zinātnieki ir neatņemama sastāvdaļauz datiem balstīta pieeja. Viņi nodarbojas ar lielu datu apjomu analīzi, lai iegūtu noderīgu informāciju un izmantotu to biznesa procesu un lēmumu pieņemšanas uzlabošanai. Tas ietver dažādus uzdevumus, piemēram, datu vākšanu, tīrīšanu un priekšapstrādi, modeļu un algoritmu izveidi datu analīzei, kā arī rezultātu vizualizēšanu un ieskatu nodošanu biznesa kontekstā.
Medicīna, mārketings, bankas
Mašīnmācīšanās algoritmi palīdz ārstiemanalizēt attēlus, kas iegūti, izmantojot datortomogrāfiju vai trīsdimensiju rentgena starus. Pamatojoties uz datiem, viņi modelē zāļu iedarbību, iepriekš identificē neefektīvas un bīstamas vielu kombinācijas, pamatojoties uz to molekulāro sastāvu.
Pārdošanas līmeņa analīze un prognozēšana dažādiempreces atkarībā no cenas, sezonas vai noteikta cikliskā pieprasījuma ir klasisks uzdevums, ko rūpnieciskā mērogā risina visas mazumtirdzniecības ķēdes. Papildus pieprasījuma prognozēšanai šādām organizācijām ir jāatrisina vesela loģistikas problēmu klase.
Banku sektors ir viens no ātrākajiemmašīnmācības pieeju ieviešana organizācijas procesos. Maksimālās aizdevuma summas aplēse, dokumentu atpazīšana un segmentēšana, lietotāju pieprasījumu automātiska klasifikācija: jebkurā no šiem uzdevumiem mašīnmācīšanās palīdz ne tikai uzlabot pieņemto lēmumu kvalitāti, bet arī būtiski paātrināt procesu.
Datu zinātne aviācijā
Tomēr ir jomas, kurās mašīnmācīšanās izmantošana palīdz atrisināt nepārprotamas problēmas, piemēram, aviācija.
Ņemot vērā noteiktos standartus un noteikumus, šī joma ir ārkārtīgi konservatīva un prasīga pret izstrādāto sistēmu uzticamību.
Ir zināms, ka ievērojama lidojuma daļa (plkstja nav ekstrēmu laikapstākļu), lidmašīna darbojas automātiskajā režīmā: galvenā slodze uz pilotiem krīt kuģa pacelšanās un nosēšanās laikā. Airbus izstrādā ATTOL sistēmu, automātisku pacelšanās un nosēšanās sistēmu. Uzņēmums pozicionē produktu kā pirmo šāda veida automātisko sistēmu, tostarp datorredzes metodes, kas palīdz sistēmai analizēt skrejceļa stāvokli. Šādu sistēmu izstrādes sarežģītība ir saistīta ne tikai ar iespējamo mašīnmācīšanās algoritmu kļūdu samazināšanu, bet arī ar grūtībām integrēt tās gaisa kuģu avionikā, apmācot pilotus un augstajām testēšanas izmaksām.
Vēl viens mašīnmācības izmantošanas piemērsar aviāciju saistītajā jomā - pasažieru pirmslidojuma kontroles automatizācija. Delta Airlines 2021. gadā ieviesa sistēmu, kas ļāva iekšzemes lidojumu pasažieriem pilnībā automātiskā režīmā iziet visas pirmslidojuma procedūras. Pasažiere pietika reģistrēties aplikācijā un nofotografēties. Apmeklējot lidostu, pasažieris vienkārši pieiet pie speciāli uzstādītas kameras un sistēma ļauj viņam iekāpt. Šādu procesu automatizācija samazina slogu aviokompāniju personālam un ietaupa pasažierus no rindām.
Aviokompāniju apkopotāji bieži saskarasuzdevums ieteikt pasažieriem noteiktus galamērķus. Analizējot lietotāja pirkumu vēsturi, var pieņemt iespējamos datumus un galamērķus, kas varētu interesēt klientus. Atkarībā no šiem faktoriem var ne tikai veiksmīgi ieteikt konkrētus lidojumus, bet arī veidot noteiktu cenu, ko lietotājs būs gatavs maksāt. Dinamiskā cenu noteikšana ir izplatīts uzdevums, ko izstrādātāji risina dažādos klientu pakalpojumos: tiešsaistes veikalos, taksometru pakalpojumos, aviobiļetēs. Šādi pakalpojumi bieži ietver veselu virkni algoritmu: ieteikumu sistēmas, laikrindu analīzi, regresijas algoritmus.
Nepieciešamība pēc automatizācijas izpaužas ne tikaipasažieru aviācijas jomā. Mašīnmācīšanās metožu izmantošanas kandidātu vidū ir arī kravas aviācija. Šajā gadījumā tie var palīdzēt vairākos posmos: piegādes ķēžu optimizācija palīdz ne tikai samazināt izmaksas, bet arī samazināt patērētās degvielas daudzumu, kas pozitīvi ietekmē vides komponentu. Datorredzes metožu ieviešana palīdz spert soli pretī visa lidojuma automatizācijai: pacelšanās un nosēšanās sistēmas, lidojuma vadība un vides analīze - šādu algoritmu kopums palīdz samazināt pilotu slogu.
Datu zinātne lauksaimniecībā
Vēl viena mašīnmācīšanās pieeju piemērošanas jomaapmācība - lauksaimniecības nozare. Cognitive Pilot aktīvi nodarbojas ar dažādu lauksaimniecības uzņēmumu ražas novākšanas kombainu aprīkošanu. Starp autopilota aparatūras komponentiem ir divas kameras, kas uztver vietu automašīnas priekšā un pārraida informāciju uz neironu tīklu, kas pieņem lēmumu par maršruta labošanu. Šāda pieeja ļauj atslogot kombainu vadītājus, ļaujot koncentrēties uz ražas novākšanas procesa saturu un uzlabot iegūtās ražas kvalitāti.
Papildus automatizācijai uz zemes, algoritmiKosmosa monitoringa procesos tiek aktīvi ieviesta mašīnmācība, kas palīdz novērtēt labības zemju stāvokli plašākā mērogā. Pieaugošais satelītu skaits ļauj uzkrāt lielus datu apjomus, kurus var izmantot dažādu matemātisko modeļu apmācīšanai. Atkarībā no savāktajiem datiem algoritmi var palīdzēt analizēt augsnes apstākļus, noteikt deģeneratīvos procesus, ražas apstākļus — šie ir tikai daži no uzdevumiem, ko var palīdzēt atrisināt mašīnmācīšanās.
Tiek saukta integrēta pieeja lauksaimniecības tehnoloģijāsprecīzā (vai precīzā) lauksaimniecība. Pieejas ideja slēpjas liela mēroga integrētā lauksaimniecības procesu atbalstīšanā. Laukos tiek izmantoti dažādi sensori, lai reģistrētu dažādus rādītājus: mitrumu, skābumu utt. Satelītu fotogrāfijas vai bezpilota lidaparāti ļauj novērtēt stāvokli plašākā mērogā un iegūt vispārinātu informāciju. Lai apkopotu šo informāciju, tiek aktīvi izmantotas datu zinātnes metodes, kā arī tiek izmantoti mašīnmācīšanās algoritmi, lai iegūtu ieteikumus kopšanai un ražas prognozēšanai.
Precīzās lauksaimniecības joma ir ārkārtīgi aktīvatiek pētīts: 2021. gadā tika izdots ANO Attīstības programmas ziņojums, kurā uzreiz noteiktas vairākas galvenās jomas šādas lauksaimniecības attīstībai: laikapstākļu un augsnes apstākļu monitorings, kukaiņu kaitēkļu un augu slimību dinamikas monitorings, dažādi augu veidi apūdeņošana. Starp aparatūras rīkiem, ko var izmantot šajos procesos, burtiski viss, sākot no viedtālruņiem un droniem līdz lietu interneta komponentiem.
Datu zinātne ķīmijā
Notiek arī datu zinātnes metožu ieviešanacitas zināšanu jomas. Viena no šīm jomām ir medicīniskā ķīmija, kuras viena no jomām ir jaunu antibiotiku veidu izstrāde. Viena no ārkārtīgi nopietnajām problēmām, ar ko cilvēce saskarsies tuvākajā nākotnē, ir baktēriju rezistence pret jau izstrādātām antibiotikām. Jaunu zāļu ar vēlamajām īpašībām radīšanas ātrums ir ārkārtīgi ilgs, sarežģīts un dārgs process, kurā jau tagad zinātniekiem palīdz mašīnmācīšanās metodes un neironu tīklu modelēšana. Masačūsetsas Tehnoloģiju institūtā Bioloģiskās inženierijas departaments ir izstrādājis platformu jaunu antibiotiku analīzei un izstrādei, kas spēj pārbaudīt miljoniem ķīmisko savienojumu un atlasīt iespējamās kombinācijas, kas piemērotas baktēriju iekaisuma ārstēšanai. Viena no zālēm, kas izstrādāta, izmantojot šo platformu, ir uzrādījusi labus rezultātus cīņā pret vairākām bīstamām baktērijām, kas ir rezistentas pret citām antibiotikām.
Papildus tiešajam rezultātam - jaunām zālēm -šādas pieejas var “izfiltrēt” vielas, kas ir zināmas kā bīstamas vai vienkārši bezjēdzīgas, tāpēc zinātnieki var koncentrēties tikai uz potenciāli efektīvām zālēm. Aktīva šādu metožu un pieeju ieviešana var būtiski uzlabot farmaceitisko produktu kvalitāti un tādējādi pozitīvi ietekmēt paredzamo dzīves ilgumu.
Datu zinātne humanitārajās zinātnēs
Papildus zinātnes un rūpniecības jomām, dinamiskaattīstību var sagaidīt pazīstamākās jomās. Piemēram, izstrādājot modeļus, kas ļauj ģenerēt attēlus, pieeja spēļu visumu attīstībai datorspēlēs var būtiski mainīties. Ņemot vērā nelielu noteikta stila datu kopu, mākslinieks vai spēļu izstrādātājs var ģenerēt lielu skaitu potenciālu rakstzīmju vai objektu modeļu nākotnes datorspēlei. Dažādu spēļu fani: Red Alert, Fall Out un citi regulāri dalās ar savu radošumu, veidojot attēlus savu iecienītāko spēļu garā. Papildus grafikas komponentam spēļu izstrādātāji arī norāda, ka ir jāizmanto mašīnmācīšanās modeļi, lai analizētu spēlētāju uzvedību vairāku spēlētāju spēlē, lai novērstu izaicinošu vai toksisku uzvedību.
Mūsdienu modeļi var ne tikai palīdzētģenerēt fantastiskus tēlus: modes speciālistiem un apģērbu dizaineriem paveras daudz vietas. Veidojot jaunus, var dažādos veidos izmantot dažādus neironu tīklus: iegūt vajadzīgo lietu no teksta apraksta, uzzīmēt lietas skici un norādīt materiālus, krāsu - un iegūt gatavo versiju. Ar virtuālo pielāgošanu var palīdzēt citi mašīnmācīšanās algoritmi – šādas aplikācijas jau ir pieejamas vairuma viedtālruņu lietotņu veikalos.
Ievērojams progress ir panākts attīstībā unteksta modeļu pielietojums. Nesen izlaistais OpenAI tērzēšanas modelis ChatGPT uzrāda pārsteidzošus rezultātus teksta ģenerēšanas jomā. Modelim var lūgt uzrakstīt eseju par noteiktu tēmu, ieviest algoritmu noteiktā programmēšanas valodā vai atrisināt loģisku uzdevumu. Modelis savā ziņā ir universāls: tas “saprot tekstu” un pat spēj labot savus rezultātus, ja atbildēs tiek norādīts uz kļūdainiem elementiem. Mūsdienu modeļu lietotāji veiksmīgi apvieno sava darba rezultātus: piemēram, viņi saņem tekstuālus rezultātus kādas pasaules vai situācijas apraksta veidā, izvada rezultātus caur grafiskiem modeļiem un kā izvadi saņem attēlus.
Datu zinātnes attīstība pēdējos gadosir radikāli mainījis mūsu dzīvi: ikdienas lietas, kuras mēs uzskatām par pašsaprotamām, gandrīz vienmēr ir viena vai otra algoritma rezultāts. Pēdējie gadi ir parādījuši, ka straujš attīstības lēciens ir parādījis arī daudzas problēmas: teksta modeļi, kas var atbildēt uz jautājumiem vai ģenerēt patvaļīgus tekstus, pamatojoties uz tiem dotā teikuma sākumu, bieži vien ir pakļauti dažādu formu diskriminācijai, var tikt izmantoti ģeneratīvie grafiskie modeļi. izmanto viltotu fotogrāfiju radīšanai u.c.. Tomēr datu zinātnei kā jomai nākotnē būs nozīmīga loma daudzu sarežģītu problēmu risināšanā: klimata pārmaiņas, vides aizsardzība, veselīga dzīvesveida nodrošināšana, jaunu tehnoloģiju radīšana, inovācijas.
Mūsdienu uzņēmumos vākšanas un analīzes processdati ir viens no galvenajiem elementiem, šajā sakarā pieprasījums pēc speciālistiem šajā jomā tikai pieaug. Daudzi uzņēmumi meklē ne tikai augsti kvalificētus speciālistus ar specializētu izglītību un darba pieredzi, bet arī darbiniekus iesācējus, kuri ir pabeiguši pārkvalifikācijas kursus un ir gatavi turpināt attīstību savā izvēlētajā jomā.
Lasīt vairāk:
Tika atklāts “Jēzus vecmātes” kaps: zinātnieki pastāstīja, ko tur atrada
Einšteins atkal kļūdās, un viņa galvenā teorija tika pārrakstīta: kā tas maina pasauli
Publicēts testa video par pasaulē pirmo propelleru ar 11 lāpstiņām