Data er en av nøkkelkomponentene i enhver virksomhet. De fleste bedrifter samler inn og
Hvorfor er datadrevet nødvendig?
Data Science hjelper ikke bare bedrifterøke effektiviteten, men også gi store inntekter. Situasjonen med en stor mengde data har ført til dannelsen av Data Driven - en ledelsesmessig tilnærming til beslutningstaking, som er basert på bruk av data, samt deres analyse ved hjelp av spesialiserte verktøy og metoder. Samtidig er data hovedkilden til informasjon og grunnlaget for beslutningstaking. Denne tilnærmingen brukes i markedsføring, finans og medisin og er nyttig for å forbedre effektiviteten av forretningsprosesser og ta optimale beslutninger.
Dataforskere er en integrert deldatadrevet tilnærming. De er engasjert i analyse av store mengder data for å trekke ut nyttig informasjon og bruke den til å forbedre forretningsprosesser og beslutningstaking. Dette inkluderer ulike oppgaver som å samle inn data, rense og forbehandle dem, bygge modeller og algoritmer for dataanalyse, samt visualisere resultater og formidle innsikt i en forretningssammenheng.
Medisin, markedsføring, banker
Maskinlæringsalgoritmer hjelper legeranalysere bilder tatt ved hjelp av datatomografi eller tredimensjonale røntgenbilder. Basert på dataene modellerer de effektene av legemidler, identifiserer på forhånd ineffektive og farlige kombinasjoner av stoffer basert på deres molekylære sammensetning.
Analyse og prediksjon av salgsnivået for ulikevarer avhengig av pris, sesong eller en viss syklisk etterspørsel er en klassisk oppgave som løses av alle butikkjeder i industriell skala. I tillegg til å forutsi etterspørselen, må slike organisasjoner løse en hel klasse med logistiske problemer.
Banksektoren er en av de raskesteimplementering av maskinlæringstilnærminger i organisasjonens prosesser. Estimering av det maksimale lånebeløpet, anerkjennelse og segmentering av dokumenter, automatisk klassifisering av brukerforespørsler: I noen av disse oppgavene hjelper maskinlæring ikke bare med å forbedre kvaliteten på beslutningene som tas, men også øke hastigheten på prosessen betydelig.
Datavitenskap i luftfart
Det er imidlertid områder der bruk av maskinlæring bidrar til å løse ikke-opplagte problemer - for eksempel luftfart.
I lys av etablerte standarder og regler er dette området ekstremt konservativt og krevende for påliteligheten til de utviklede systemene.
Det er kjent at en betydelig del av flyturen (klforutsatt at det ikke er ekstreme værhendelser), opererer flyet i automatisk modus: hovedbelastningen på pilotene faller under start og landing av fartøyet. Airbus utvikler ATTOL-systemet, et automatisk start- og landingssystem. Selskapet posisjonerer produktet som det første automatiske systemet i sitt slag, inkludert datasynsteknikker som hjelper systemet med å analysere tilstanden til rullebanen. Kompleksiteten ved å utvikle slike systemer er ikke bare assosiert med å minimere eventuelle feil i maskinlæringsalgoritmer, men også med vanskelighetene med å integrere dem i flyavionikk, trene piloter og de høye kostnadene ved testing.
Et annet eksempel på bruk av maskinlæring ii det luftfartsrelaterte feltet - automatisering av pre-flight control for passasjerer. Delta Airlines introduserte et system i 2021 som tillot passasjerer på innenlandsflyvninger å gå gjennom alle prosedyrer før fly i en helautomatisk modus. Det var nok for passasjeren å registrere seg i søknaden og ta et bilde. Når du besøker flyplassen, nærmer passasjeren seg ganske enkelt et spesialinstallert kamera og systemet lar ham gå ombord. Automatisering av slike prosesser reduserer belastningen på flyselskapets ansatte og sparer passasjerer fra køer.
Flyselskapsaggregatorer står ofte overforoppgaven med å anbefale bestemte destinasjoner til passasjerene. Ved å analysere brukerens kjøpshistorikk kan man anta potensielle datoer og destinasjoner som kan være av interesse for kundene. Avhengig av disse faktorene kan du ikke bare anbefale spesifikke flyreiser, men også danne en viss pris som brukeren er villig til å betale. Dynamisk prissetting er en vanlig oppgave som utviklere løser i en rekke kundetjenester: nettbutikker, taxitjenester, flybilletter. Slike tjenester involverer ofte en hel rekke algoritmer: anbefalingssystemer, tidsserieanalyse, regresjonsalgoritmer.
Behovet for automatisering manifesteres ikke bareinnen passasjerluftfart. Cargo luftfart er også blant kandidatene for bruk av maskinlæringsmetoder. I dette tilfellet kan de hjelpe på flere stadier: Optimalisering av forsyningskjeder bidrar ikke bare til å redusere kostnadene, men også å redusere mengden drivstoff som forbrukes, noe som har en positiv effekt på miljøkomponenten. Innføringen av datasynsmetoder bidrar til å ta et skritt mot automatisering av hele flyvningen: start- og landingssystemer, flykontroll og miljøanalyse – et sett med slike algoritmer bidrar til å redusere belastningen på piloter.
Datavitenskap i landbruket
Et annet anvendelsesområde for maskinlæringstilnærmingeropplæring - landbruksnæring. Cognitive Pilot er aktivt engasjert i å utstyre skurtreskere fra forskjellige landbruksbedrifter. Blant maskinvarekomponentene til autopiloten er det to kameraer som fanger opp plassen foran bilen og overfører informasjon til det nevrale nettverket som tar beslutningen om å korrigere ruten. Denne tilnærmingen lar deg losse lederne av skurtreskere, slik at de kan fokusere på innholdet i høsteprosessen og forbedre kvaliteten på den resulterende avlingen.
I tillegg til automatiseringer på bakken, algoritmermaskinlæring blir aktivt introdusert i prosessene for romovervåking, som bidrar til å vurdere tilstanden til avlingsland i større skala. Det økende antallet satellitter gjør det mulig å akkumulere store mengder data som kan brukes til å trene ulike matematiske modeller. Avhengig av dataene som samles inn, kan algoritmer bidra til å analysere jordforhold, oppdage degenerative prosesser, avlingsforhold – dette er bare noen få av oppgavene som maskinlæring kan bidra til å løse.
En integrert tilnærming innen landbruksteknologi kallespresisjons (eller presisjons) jordbruk. Ideen med tilnærmingen ligger i storskala integrert støtte til landbruksprosesser. I feltene brukes ulike sensorer for å registrere ulike indikatorer: fuktighet, surhet og så videre. Satellittbilder eller ubemannede luftfartøyer lar deg vurdere tilstanden i større skala og få generalisert informasjon. For å samle denne informasjonen brukes Data Science-metoder aktivt, og maskinlæringsalgoritmer brukes også for å få anbefalinger for pleie- og avkastningsprognose.
Feltet presisjonslandbruk er ekstremt aktivtunder studie: i 2021 ble det utgitt en rapport fra FNs utviklingsprogram, som identifiserte flere nøkkelområder for utvikling av slikt jordbruk på en gang: overvåking av vær- og jordforhold, overvåking av dynamikken til skadeinsekter og plantesykdommer, ulike typer planter irrigasjon. Blant maskinvareverktøyene som kan brukes i disse prosessene, bokstavelig talt alt fra smarttelefoner og droner til komponenter av tingenes internett.
Datavitenskap i kjemi
Innføringen av datavitenskapelige metoder skjer også iandre kunnskapsområder. Et av disse områdene er medisinsk kjemi, hvor et av områdene er utvikling av nye typer antibiotika. Et av de ekstremt alvorlige problemene menneskeheten vil møte i nær fremtid, er bakteriers motstand mot allerede utviklet antibiotika. Hastigheten til å lage nye medisiner med de ønskede egenskapene er en ekstremt lang, kompleks og kostbar prosess, der maskinlæringsmetoder og nevrale nettverksmodellering allerede hjelper forskere. Ved Massachusetts Institute of Technology har Institutt for biologisk ingeniørfag utviklet en plattform for analyse og utvikling av nye antibiotika, som er i stand til å teste millioner av kjemiske forbindelser og velge potensielle kombinasjoner egnet for behandling av bakteriell betennelse. Et av medikamentene utviklet ved hjelp av denne plattformen har vist gode resultater i kampen mot flere farlige bakterier som er resistente mot andre antibiotika.
I tillegg til det direkte resultatet - nye medikamenter -slike tilnærminger kan "filtrere ut" stoffer som er kjent for å være farlige eller rett og slett ubrukelige, slik at forskere kan fokusere kun på potensielt effektive medisiner. Aktiv introduksjon av slike metoder og tilnærminger kan forbedre kvaliteten på farmasøytiske produkter betydelig, og har derfor en positiv effekt på forventet levealder.
Datavitenskap i humaniora
I tillegg til vitenskapelige og industrielle felt, en dynamikkdet kan forventes utvikling i mer kjente områder. For eksempel, med utviklingen av modeller som tillater generering av bilder, kan tilnærmingen til utviklingen av spilluniverser i dataspill endres betydelig. Gitt et lite sett med stilerte data, kan en artist eller spillutvikler generere et stort antall potensielle karakter- eller objektmodeller for et fremtidig dataspill. Fans av forskjellige spill: Red Alert, Fall Out og andre deler jevnlig kreativiteten sin, og lager bilder i ånden til favorittspillene deres. I tillegg til grafikkkomponenten, oppgir spillutviklere også behovet for å bruke maskinlæringsmodeller for å analysere spilleratferd i et flerspillerspill for å eliminere utfordrende eller giftig oppførsel.
Moderne modeller kan ikke bare hjelpegenerere fantastiske karakterer: mye plass åpner opp for motespesialister og klesdesignere. Når du lager nye, kan du bruke forskjellige nevrale nettverk på forskjellige måter: få det nødvendige fra tekstbeskrivelsen, tegne en skisse av tingen og spesifisere materialer, farge - og få den ferdige versjonen. Andre maskinlæringsalgoritmer kan hjelpe med virtuell tilpasning – slike applikasjoner er allerede tilgjengelige i appbutikkene til de fleste smarttelefoner.
Det er gjort betydelige fremskritt i utviklingen ogbruk av tekstmodeller. Den nylig utgitte chat-modellen ChatGPT fra OpenAI viser fantastiske resultater innen tekstgenerering. Modellen kan bli bedt om å skrive et essay om et gitt emne, implementere en algoritme i et spesifisert programmeringsspråk eller løse et logisk problem. Modellen er i en viss forstand universell: den "forstår teksten" og er til og med i stand til å korrigere sine egne resultater hvis den påpekes på feilaktige elementer i svarene. Brukere av moderne modeller kombinerer med suksess resultatene av arbeidet sitt: for eksempel mottar de tekstlige resultater i form av en beskrivelse av en verden eller situasjon, kjører resultatene gjennom grafiske modeller og mottar bilder som utdata.
Utvikling av datavitenskap de siste årenehar radikalt endret livene våre: hverdagslige ting som vi tar for gitt er nesten alltid et produkt av en eller annen algoritme. De siste årene har vist at et kraftig sprang i utviklingen også har vist mange problemer: tekstmodeller som kan svare på spørsmål eller generere vilkårlige tekster basert på begynnelsen av en setning gitt til dem er ofte utsatt for å diskriminere ulike former, generative grafiske modeller kan være brukes til å lage falske fotografier osv. Datavitenskap som felt vil imidlertid spille en viktig rolle i fremtiden for å løse mange komplekse problemer: klimaendringer, miljøvern, sikre en sunn livsstil, skape nye teknologier, innovasjoner.
I moderne selskaper, prosessen med å samle og analyseredata er et av nøkkelelementene, i denne forbindelse øker etterspørselen etter spesialister på dette feltet. Mange bedrifter ser ikke bare etter høyt kvalifiserte spesialister med spesialisert utdanning og arbeidserfaring, men også etter nybegynnere som har fullført omskoleringskurs og er klare til å fortsette å utvikle seg innen sitt valgte felt.
Les mer:
Graven til "Jesu jordmor" ble avdekket: forskere fortalte hva de fant der
Einstein tar feil igjen og hovedteorien hans ble skrevet om: hvordan den forandrer verden
Publisert testvideo av verdens første propell med 11 blader