Gegevens zijn een van de belangrijkste componenten van elk bedrijf. De meeste bedrijven verzamelen en
Waarom is Data Driven nodig?
Data Science helpt bedrijven niet alleenverhoog de efficiëntie, maar breng ook een groot inkomen. De situatie met een grote hoeveelheid gegevens heeft geleid tot de vorming van Data Driven - een managementbenadering van besluitvorming, die is gebaseerd op het gebruik van gegevens, evenals hun analyse met behulp van gespecialiseerde tools en methoden. Tegelijkertijd zijn data de belangrijkste bron van informatie en de basis voor besluitvorming. Deze aanpak wordt gebruikt in marketing, financiën en geneeskunde en is nuttig voor het verbeteren van de efficiëntie van bedrijfsprocessen en het nemen van optimale beslissingen.
Datawetenschappers zijn een integraal onderdeeldatagedreven aanpak. Ze houden zich bezig met de analyse van grote hoeveelheden gegevens om er nuttige informatie uit te halen en deze te gebruiken om bedrijfsprocessen en besluitvorming te verbeteren. Dit omvat verschillende taken zoals het verzamelen van data, het opschonen en voorbewerken ervan, het bouwen van modellen en algoritmen voor data-analyse, maar ook het visualiseren van resultaten en het communiceren van inzichten in een zakelijke context.
Geneeskunde, marketing, banken
Machine learning-algoritmen helpen artsenbeelden analyseren die zijn verkregen met behulp van computertomografie of driedimensionale röntgenstralen. Op basis van de gegevens modelleren ze de effecten van medicijnen, identificeren ze vooraf ineffectieve en gevaarlijke combinaties van stoffen op basis van hun moleculaire samenstelling.
Analyse en voorspelling van het verkoopniveau voor verschillendegoederen afhankelijk van de prijs, het seizoen of een bepaalde cyclische vraag is een klassieke taak die door alle winkelketens op industriële schaal wordt opgelost. Naast het voorspellen van de vraag moeten dergelijke organisaties een hele reeks logistieke problemen oplossen.
De bankensector is een van de snelsteimplementatie van machine learning-benaderingen in de processen van de organisatie. Schatting van het maximale geleende bedrag, herkenning en segmentatie van documenten, automatische classificatie van gebruikersverzoeken: bij al deze taken helpt machine learning niet alleen de kwaliteit van de genomen beslissingen te verbeteren, maar versnelt het proces ook aanzienlijk.
Datawetenschap in de luchtvaart
Er zijn echter gebieden waarop het gebruik van machinaal leren niet voor de hand liggende problemen helpt oplossen, bijvoorbeeld de luchtvaart.
Gezien de vastgestelde normen en regels is dit gebied uiterst conservatief en veeleisend voor de betrouwbaarheid van de ontwikkelde systemen.
Het is bekend dat een aanzienlijk deel van de vlucht (atmits er geen extreme weersomstandigheden zijn), werkt het vliegtuig in automatische modus: de hoofdbelasting voor de piloten valt tijdens het opstijgen en landen van het schip. Airbus ontwikkelt het ATTOL-systeem, een automatisch start- en landingssysteem. Het bedrijf positioneert het product als het eerste automatische systeem in zijn soort, inclusief computervisietechnieken die het systeem helpen de toestand van de landingsbaan te analyseren. De complexiteit van het ontwikkelen van dergelijke systemen houdt niet alleen verband met het minimaliseren van mogelijke fouten van machine learning-algoritmen, maar ook met de moeilijkheden om ze te integreren in vliegtuigelektronica, piloten te trainen en de hoge testkosten.
Een ander voorbeeld van het gebruik van machine learning inop luchtvaartgerelateerd gebied - automatisering van pre-flight control voor passagiers. Delta Airlines introduceerde in 2021 een systeem waarmee passagiers op binnenlandse vluchten alle pre-flight procedures volledig automatisch konden doorlopen. Het was voldoende voor de passagier om zich in de applicatie te registreren en een foto te maken. Bij een bezoek aan de luchthaven benadert de passagier gewoon een speciaal geïnstalleerde camera en het systeem laat hem aan boord gaan. Automatisering van dergelijke processen vermindert de belasting van luchtvaartpersoneel en voorkomt dat passagiers in de rij hoeven te staan.
Aggregators van luchtvaartmaatschappijen worden vaak geconfronteerdde taak om bepaalde bestemmingen aan passagiers aan te bevelen. Door de aankoopgeschiedenis van de gebruiker te analyseren, kan men uitgaan van mogelijke data en bestemmingen die interessant kunnen zijn voor klanten. Afhankelijk van deze factoren kunt u niet alleen met succes specifieke vluchten aanbevelen, maar ook een bepaalde prijs vormen die de gebruiker bereid is te betalen. Dynamische prijsstelling is een veel voorkomende taak die ontwikkelaars oplossen in een verscheidenheid aan klantenservices: online winkels, taxidiensten, vliegtickets. Dergelijke diensten omvatten vaak een hele reeks algoritmen: aanbevelingssystemen, tijdreeksanalyse, regressie-algoritmen.
De behoefte aan automatisering manifesteert zich niet alleenop het gebied van de passagiersluchtvaart. Ook de vrachtluchtvaart behoort tot de kandidaten voor het gebruik van machine learning-methoden. In dit geval kunnen ze in verschillende stadia helpen: de optimalisatie van toeleveringsketens helpt niet alleen om de kosten te verlagen, maar ook om de hoeveelheid verbruikte brandstof te verminderen, wat een positief effect heeft op de milieucomponent. De introductie van computer vision-methoden helpt een stap te zetten in de richting van automatisering van de gehele vlucht: start- en landingssystemen, vluchtcontrole en omgevingsanalyse - een reeks van dergelijke algoritmen helpt de belasting van piloten te verminderen.
Datawetenschap in de landbouw
Een ander toepassingsgebied van machine learning benadertopleiding - agrarische industrie. Cognitive Pilot is actief bezig met het uitrusten van maaidorsers van verschillende agrarische bedrijven. Onder de hardwarecomponenten van de stuurautomaat bevinden zich twee camera's die de ruimte voor de auto vastleggen en informatie doorgeven aan het neurale netwerk dat de beslissing neemt om de route te corrigeren. Met deze aanpak kunt u de managers van maaidorsers ontlasten, zodat zij zich kunnen concentreren op de inhoud van het oogstproces en de kwaliteit van het resulterende gewas kunnen verbeteren.
Naast automatiseringen op de grond, algoritmenmachine learning wordt actief geïntroduceerd in de processen van ruimtemonitoring, die helpen om de toestand van akkerland op grotere schaal te beoordelen. Het toenemende aantal satellieten maakt het mogelijk om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen die kunnen worden gebruikt om verschillende wiskundige modellen te trainen. Afhankelijk van de verzamelde gegevens kunnen algoritmen helpen bij het analyseren van bodemgesteldheid, het detecteren van degeneratieve processen, gewasomstandigheden - dit zijn slechts enkele van de taken die machine learning kan helpen oplossen.
Een integrale aanpak in de landbouwtechnologie heet datprecisielandbouw (of precisielandbouw). Het idee van de aanpak ligt in het grootschalig integraal ondersteunen van agrarische processen. In de velden worden verschillende sensoren gebruikt om verschillende indicatoren vast te leggen: vochtigheid, zuurgraad, enzovoort. Met satellietfoto's of onbemande luchtvaartuigen kunt u de toestand op grotere schaal beoordelen en algemene informatie verkrijgen. Om deze informatie te aggregeren, worden actief Data Science-methoden gebruikt en worden ook algoritmen voor machine learning gebruikt om aanbevelingen voor zorg en opbrengstprognoses te verkrijgen.
De precisielandbouw is enorm actiefin studie: in 2021 werd een rapport van het VN-ontwikkelingsprogramma uitgebracht, waarin verschillende belangrijke gebieden voor de ontwikkeling van dergelijke landbouw tegelijk werden geïdentificeerd: monitoring van het weer en de bodemgesteldheid, monitoring van de dynamiek van insectenplagen en plantenziekten, verschillende soorten planten irrigatie. Onder de hardwaretools die in deze processen kunnen worden gebruikt, letterlijk alles van smartphones en drones tot componenten van het internet der dingen.
Datawetenschap in de chemie
De introductie van data science-methoden vindt ook plaats inandere kennisgebieden. Een van deze gebieden is de medische chemie, waaronder de ontwikkeling van nieuwe soorten antibiotica. Een van de uiterst ernstige problemen waarmee de mensheid in de nabije toekomst zal worden geconfronteerd, is de resistentie van bacteriën tegen reeds ontwikkelde antibiotica. De snelheid van het maken van nieuwe medicijnen met de gewenste eigenschappen is een extreem lang, complex en duur proces, waarin machine learning-methoden en neurale netwerkmodellering wetenschappers al helpen. Aan het Massachusetts Institute of Technology heeft het Department of Biological Engineering een platform ontwikkeld voor de analyse en ontwikkeling van nieuwe antibiotica, dat in staat is miljoenen chemische verbindingen te testen en mogelijke combinaties te selecteren die geschikt zijn voor de behandeling van bacteriële ontstekingen. Een van de medicijnen die met behulp van dit platform is ontwikkeld, heeft goede resultaten opgeleverd in de strijd tegen verschillende gevaarlijke bacteriën die resistent zijn tegen andere antibiotica.
Naast het directe resultaat - nieuwe medicijnen -dergelijke benaderingen kunnen stoffen 'uitfilteren' waarvan bekend is dat ze gevaarlijk of eenvoudigweg nutteloos zijn, zodat wetenschappers zich alleen kunnen concentreren op potentieel effectieve medicijnen. De actieve introductie van dergelijke methoden en benaderingen kan de kwaliteit van farmaceutische producten aanzienlijk verbeteren en daarmee een positief effect hebben op de levensverwachting.
Datawetenschap in de Geesteswetenschappen
Naast wetenschappelijke en industriële gebieden een dynamiekontwikkeling kan worden verwacht in meer bekende gebieden. Met de ontwikkeling van modellen die het genereren van afbeeldingen mogelijk maken, kan de benadering van de ontwikkeling van game-universums in computerspellen bijvoorbeeld aanzienlijk veranderen. Gegeven een kleine dataset van een bepaalde stijl, kan een artiest of game-ontwikkelaar een groot aantal potentiële personage- of objectmodellen genereren voor een toekomstig computerspel. Fans van verschillende games: Red Alert, Fall Out en anderen delen regelmatig hun creativiteit en creëren afbeeldingen in de geest van hun favoriete games. Naast de grafische component geven game-ontwikkelaars ook de noodzaak aan om machine learning-modellen te gebruiken om het gedrag van spelers in een multiplayer-game te analyseren om uitdagend of giftig gedrag te elimineren.
Moderne modellen kunnen niet alleen helpenfantastische karakters genereren: er komt veel ruimte vrij voor modespecialisten en kledingontwerpers. Bij het maken van nieuwe kun je verschillende neurale netwerken op verschillende manieren gebruiken: haal het noodzakelijke uit de tekstbeschrijving, teken een schets van het ding en specificeer de materialen, kleur - en verkrijg de voltooide versie. Andere machine learning-algoritmen kunnen helpen bij virtuele aanpassingen - dergelijke applicaties zijn al beschikbaar in de app-winkels van de meeste smartphones.
Er is aanzienlijke vooruitgang geboekt in de ontwikkeling entoepassing van tekstmodellen. Het onlangs uitgebrachte chatmodel ChatGPT van OpenAI laat verbluffende resultaten zien op het gebied van tekstgeneratie. Het model kan worden gevraagd een essay over een bepaald onderwerp te schrijven, een algoritme in een bepaalde programmeertaal te implementeren of een logisch probleem op te lossen. Het model is in zekere zin universeel: het “begrijpt de tekst” en kan zelfs zijn eigen resultaten corrigeren als het wordt gewezen op foutieve elementen in zijn antwoorden. Gebruikers van moderne modellen combineren met succes de resultaten van hun werk: ze ontvangen bijvoorbeeld tekstuele resultaten in de vorm van een beschrijving van een wereld of situatie, laten de resultaten door grafische modellen lopen en ontvangen afbeeldingen als output.
Ontwikkeling van data science in de afgelopen jarenheeft ons leven radicaal veranderd: alledaagse dingen die we als vanzelfsprekend beschouwen, zijn bijna altijd het product van het ene of het andere algoritme. De afgelopen jaren is gebleken dat een scherpe sprong in de ontwikkeling ook veel problemen aan het licht heeft gebracht: tekstmodellen die vragen kunnen beantwoorden of willekeurige teksten kunnen genereren op basis van het begin van een gegeven zin zijn vaak geneigd verschillende vormen te discrimineren; generatieve grafische modellen kunnen gebruikt om nepfoto's te maken, enz. Data Science als vakgebied zal in de toekomst echter een belangrijke rol spelen bij het oplossen van veel complexe problemen: klimaatverandering, milieubescherming, het garanderen van een gezonde levensstijl, het creëren van nieuwe technologieën, innovaties.
In moderne bedrijven is het proces van verzamelen en analyserendata is een van de belangrijkste elementen, de vraag naar specialisten op dit gebied neemt in dit opzicht alleen maar toe. Veel bedrijven zijn niet alleen op zoek naar hooggekwalificeerde specialisten met een gespecialiseerde opleiding en werkervaring, maar ook naar beginnende medewerkers die omscholing hebben gevolgd en klaar zijn om zich verder te ontwikkelen in het door hen gekozen vakgebied.
Lees verder:
Het graf van de "vroedvrouw van Jezus" werd opgegraven: wetenschappers vertelden wat ze daar vonden
Einstein heeft het weer mis en zijn belangrijkste theorie werd herschreven: hoe het de wereld verandert
Gepubliceerde testvideo van 's werelds eerste propeller met 11 bladen