Dane są jednym z kluczowych elementów każdego biznesu. Większość firm zbiera i
Dlaczego Data Driven jest potrzebny?
Data Science pomaga firmom nie tylkozwiększyć jego efektywność, ale także przynieść duże dochody. Sytuacja z dużą ilością danych doprowadziła do powstania Data Driven – menedżerskiego podejścia do podejmowania decyzji, które opiera się na wykorzystaniu danych, a także ich analizie za pomocą specjalistycznych narzędzi i metod. Jednocześnie dane są głównym źródłem informacji i podstawą podejmowania decyzji. Podejście to jest wykorzystywane w marketingu, finansach i medycynie i jest przydatne do poprawy efektywności procesów biznesowych i podejmowania optymalnych decyzji.
Analitycy danych są integralną częściąpodejście oparte na danych. Zajmują się analizą dużych ilości danych w celu wydobycia przydatnych informacji i wykorzystania ich do usprawnienia procesów biznesowych i podejmowania decyzji. Obejmuje to różne zadania, takie jak zbieranie danych, ich czyszczenie i wstępne przetwarzanie, budowanie modeli i algorytmów do analizy danych, a także wizualizacja wyników i przekazywanie spostrzeżeń w kontekście biznesowym.
Medycyna, marketing, banki
Algorytmy uczenia maszynowego pomagają lekarzomanalizować obrazy uzyskane za pomocą tomografii komputerowej lub trójwymiarowych zdjęć rentgenowskich. Na podstawie danych modelują działanie leków, identyfikują z wyprzedzeniem nieskuteczne i niebezpieczne kombinacje substancji na podstawie ich składu molekularnego.
Analiza i przewidywanie poziomu sprzedaży dla różnychtowaru w zależności od ceny, pory roku czy określonej cykliczności popytu to klasyczne zadanie, które na skalę przemysłową rozwiązują wszystkie sieci handlowe. Oprócz przewidywania popytu takie organizacje muszą rozwiązywać całą klasę problemów logistycznych.
Sektor bankowy jest jednym z najszybciej rozwijających sięwdrażanie podejść do uczenia maszynowego w procesach organizacji. Oszacowanie maksymalnej kwoty kredytu, rozpoznawanie i segmentacja dokumentów, automatyczna klasyfikacja wniosków użytkowników: w każdym z tych zadań uczenie maszynowe pomaga nie tylko poprawić jakość podejmowanych decyzji, ale także znacznie przyspieszyć ten proces.
Nauka o danych w lotnictwie
Są jednak obszary, w których zastosowanie uczenia maszynowego pomaga rozwiązywać nieoczywiste problemy – np. lotnictwo.
Ze względu na ustalone standardy i zasady jest to obszar niezwykle konserwatywny i wymagający pod względem niezawodności tworzonych systemów.
Wiadomo, że znaczna część lotu (o godzo ile nie wystąpią ekstremalne zjawiska pogodowe), statek powietrzny pracuje w trybie automatycznym: główne obciążenie pilotów spada podczas startu i lądowania statku. Airbus opracowuje system ATTOL, system automatycznego startu i lądowania. Firma pozycjonuje produkt jako pierwszy automatyczny system tego rodzaju, w tym komputerowe techniki wizyjne, które pomagają systemowi analizować stan pasa startowego. Złożoność opracowania takich systemów wiąże się nie tylko z minimalizacją ewentualnych błędów algorytmów uczenia maszynowego, ale także z trudnościami integracji ich z awioniką samolotu, szkoleniem pilotów oraz wysokimi kosztami testowania.
Kolejny przykład wykorzystania uczenia maszynowego ww dziedzinie związanej z lotnictwem - automatyzacja kontroli przed lotem pasażerów. Delta Airlines wprowadziła w 2021 roku system, który umożliwił pasażerom lotów krajowych przejście wszystkich procedur przed lotem w trybie w pełni automatycznym. Wystarczyło, że pasażer zarejestrował się w aplikacji i zrobił zdjęcie. Podczas wizyty na lotnisku pasażer po prostu podchodzi do specjalnie zainstalowanej kamery, a system pozwala mu wejść na pokład. Automatyzacja takich procesów odciąża personel linii lotniczych i ratuje pasażerów przed kolejkami.
Często spotykają się agregatory lotniczezadanie polecania pasażerom określonych miejsc docelowych. Analizując historię zakupów użytkownika, można założyć potencjalne daty i miejsca docelowe, które mogą zainteresować klientów. W zależności od tych czynników można nie tylko z powodzeniem zarekomendować konkretne loty, ale także sformułować pewną cenę, którą użytkownik będzie skłonny zapłacić. Dynamiczna wycena to wspólne zadanie, które programiści rozwiązują w różnych usługach dla klientów: sklepach internetowych, usługach taksówkarskich, biletach lotniczych. Takie usługi często obejmują cały szereg algorytmów: systemy rekomendacyjne, analizę szeregów czasowych, algorytmy regresji.
Potrzeba automatyzacji przejawia się nie tylkow dziedzinie lotnictwa pasażerskiego. Wśród kandydatów do wykorzystania metod uczenia maszynowego jest także lotnictwo cargo. W tym przypadku mogą pomóc na kilku etapach: optymalizacja łańcuchów dostaw pomaga nie tylko obniżyć koszty, ale także zmniejszyć ilość zużywanego paliwa, co pozytywnie wpływa na komponent środowiskowy. Wprowadzenie komputerowych metod wizyjnych pozwala zrobić krok w kierunku automatyzacji całego lotu: systemów startu i lądowania, sterowania lotem i analiz środowiskowych – zestaw takich algorytmów pomaga odciążyć pilotów.
Nauka o danych w rolnictwie
Kolejny obszar zastosowania podejść do uczenia maszynowegoszkolenie - branża rolnicza. Cognitive Pilot jest aktywnie zaangażowany w wyposażanie kombajnów różnych gospodarstw rolnych. Wśród elementów sprzętowych autopilota znajdują się dwie kamery, które rejestrują przestrzeń przed samochodem i przekazują informacje do sieci neuronowej, która podejmuje decyzję o korekcie trasy. Takie podejście pozwala odciążyć kierowników kombajnów, pozwalając im skupić się na treści procesu zbioru i poprawie jakości uzyskanego plonu.
Oprócz automatyzacji na ziemi, algorytmydo procesów monitoringu przestrzeni aktywnie wprowadzane jest uczenie maszynowe, które pozwala na szerszą ocenę stanu gruntów uprawnych. Rosnąca liczba satelitów umożliwia gromadzenie dużych ilości danych, które można wykorzystać do trenowania różnych modeli matematycznych. W zależności od zebranych danych algorytmy mogą pomóc w analizie warunków glebowych, wykryciu procesów degeneracyjnych, stanie upraw – to tylko niektóre z zadań, które może rozwiązać uczenie maszynowe.
Nazywa się zintegrowane podejście w technice rolniczejrolnictwo precyzyjne (lub precyzyjne). Idea podejścia polega na zintegrowanym wspieraniu procesów rolniczych na dużą skalę. Na polach używane są różne czujniki do rejestrowania różnych wskaźników: wilgotności, kwasowości i tak dalej. Zdjęcia satelitarne czy bezzałogowe statki powietrzne pozwalają ocenić stan w większej skali i uzyskać uogólnione informacje. Aby agregować te informacje, metody Data Science są aktywnie wykorzystywane, a algorytmy uczenia maszynowego są również wykorzystywane do uzyskiwania zaleceń dotyczących opieki i prognozy plonów.
Dziedzina rolnictwa precyzyjnego jest niezwykle aktywnaw trakcie badań: w 2021 r. ukazał się raport Programu Narodów Zjednoczonych ds. Rozwoju, w którym zidentyfikowano jednocześnie kilka kluczowych obszarów rozwoju takiego rolnictwa: monitorowanie warunków pogodowych i glebowych, monitorowanie dynamiki występowania szkodników owadzich i chorób roślin, różne rodzaje roślin nawadnianie. Wśród narzędzi sprzętowych, które można wykorzystać w tych procesach, jest dosłownie wszystko, od smartfonów i dronów po komponenty Internetu rzeczy.
Data Science w chemii
Wprowadzenie metod data science ma miejsce również winne dziedziny wiedzy. Jednym z takich obszarów jest chemia medyczna, której jednym z obszarów jest opracowywanie nowych rodzajów antybiotyków. Jednym z niezwykle poważnych problemów, przed którymi stanie ludzkość w niedalekiej przyszłości, jest oporność bakterii na opracowane już antybiotyki. Szybkość tworzenia nowych leków o pożądanych właściwościach to niezwykle długi, złożony i kosztowny proces, w którym naukowcom już pomagają metody uczenia maszynowego i modelowania sieci neuronowych. W Massachusetts Institute of Technology Wydział Inżynierii Biologicznej opracował platformę do analizy i opracowywania nowych antybiotyków, która jest w stanie przetestować miliony związków chemicznych i wybrać potencjalne kombinacje odpowiednie do leczenia zapalenia bakteryjnego. Jeden z leków opracowanych z wykorzystaniem tej platformy wykazał dobre wyniki w walce z kilkoma niebezpiecznymi bakteriami, które są odporne na inne antybiotyki.
Oprócz bezpośredniego wyniku - nowe leki -takie podejście może „odfiltrować” substancje, o których wiadomo, że są niebezpieczne lub po prostu bezużyteczne, więc naukowcy mogą skupić się tylko na potencjalnie skutecznych lekach. Aktywne wprowadzanie takich metod i podejść może znacząco poprawić jakość produktów farmaceutycznych, a tym samym pozytywnie wpłynąć na długość życia.
Data Science w naukach humanistycznych
Oprócz dziedzin naukowych i przemysłowych, dynamicznymożna spodziewać się rozwoju w bardziej znanych obszarach. Na przykład, wraz z rozwojem modeli pozwalających na generowanie obrazów, podejście do tworzenia uniwersów gier w grach komputerowych może się znacząco zmienić. Dysponując niewielkim zestawem danych o określonym stylu, artysta lub twórca gry może wygenerować dużą liczbę potencjalnych modeli postaci lub obiektów do przyszłej gry komputerowej. Fani różnych gier: Red Alert, Fall Out i innych regularnie dzielą się swoją kreatywnością, tworząc obrazy w duchu swoich ulubionych gier. Oprócz komponentu graficznego twórcy gier wskazują również na potrzebę wykorzystania modeli uczenia maszynowego do analizy zachowania graczy w grze wieloosobowej w celu wyeliminowania trudnych lub toksycznych zachowań.
Nowoczesne modele mogą nie tylko pomócgenerować fantastyczne postacie: otwiera się dużo miejsca dla specjalistów od mody i projektantów odzieży. Tworząc nowe, możesz wykorzystać różne sieci neuronowe na różne sposoby: uzyskać potrzebną rzecz z opisu tekstowego, narysować szkic rzeczy i określić materiały, kolor - i uzyskać gotową wersję. W wirtualnym dopasowaniu mogą pomóc inne algorytmy uczenia maszynowego – takie aplikacje są już dostępne w sklepach z aplikacjami większości smartfonów.
Poczyniono znaczne postępy w rozwoju izastosowanie modeli tekstowych. Niedawno wydany model czatu ChatGPT od OpenAI pokazuje niesamowite wyniki w dziedzinie generowania tekstu. Model może zostać poproszony o napisanie eseju na zadany temat, zaimplementowanie algorytmu w określonym języku programowania lub rozwiązanie logicznego problemu. Model jest w pewnym sensie uniwersalny: „rozumie tekst”, a nawet potrafi korygować własne wyniki, jeśli wytknie mu błędne elementy w swoich odpowiedziach. Użytkownicy nowoczesnych modeli z powodzeniem łączą wyniki swojej pracy: na przykład otrzymują wyniki tekstowe w postaci opisu jakiegoś świata lub sytuacji, przeprowadzają wyniki przez modele graficzne i otrzymują obrazy jako dane wyjściowe.
Rozwój data science w ostatnich latachradykalnie zmieniło nasze życie: codzienne rzeczy, które uważamy za oczywiste, prawie zawsze są wynikiem tego czy innego algorytmu. Ostatnie lata pokazały, że gwałtowny skok rozwojowy ujawnił także wiele problemów: modele tekstowe, które mogą odpowiadać na pytania lub generować dowolne teksty na podstawie początku podanego im zdania, często są podatne na dyskryminację różnych form, generatywne modele graficzne mogą być wykorzystywane do tworzenia fałszywych zdjęć itp. Jednak Data Science jako dziedzina będzie w przyszłości odgrywać ważną rolę w rozwiązywaniu wielu złożonych problemów: zmian klimatycznych, ochrony środowiska, zapewnienia zdrowego stylu życia, tworzenia nowych technologii, innowacji.
W nowoczesnych firmach proces zbierania i analizowaniadane to jeden z kluczowych elementów, w tym zakresie zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie tylko rośnie. Wiele firm poszukuje nie tylko wysoko wykwalifikowanych specjalistów ze specjalistycznym wykształceniem i doświadczeniem zawodowym, ale także początkujących pracowników, którzy ukończyli kursy przekwalifikowujące i są gotowi do dalszego rozwoju w wybranej dziedzinie.
Czytaj więcej:
Odkryto grób „położnej Jezusa”: naukowcy opowiedzieli, co tam znaleźli
Einstein znów się myli, a jego główna teoria została napisana od nowa: jak to zmienia świat
Opublikowano film testowy pierwszego na świecie śmigła z 11 łopatkami