Os dados são um dos principais componentes de qualquer negócio. A maioria das empresas coleta e
Por que o Data Driven é necessário?
Data Science ajuda as empresas não apenasaumentar sua eficiência, mas também trazer grandes rendimentos. A situação com grande quantidade de dados levou à formação de Data Driven - uma abordagem gerencial para a tomada de decisões, que se baseia no uso de dados, bem como sua análise por meio de ferramentas e métodos especializados. Ao mesmo tempo, os dados são a principal fonte de informação e a base para a tomada de decisões. Essa abordagem é usada em marketing, finanças e medicina e é útil para melhorar a eficiência dos processos de negócios e tomar decisões ideais.
Os cientistas de dados são parte integranteabordagem baseada em dados. Eles estão envolvidos na análise de grandes quantidades de dados para extrair informações úteis e usá-las para melhorar os processos de negócios e a tomada de decisões. Isso inclui várias tarefas, como coletar dados, limpá-los e pré-processá-los, construir modelos e algoritmos para análise de dados, bem como visualizar resultados e comunicar insights em um contexto de negócios.
Medicina, marketing, bancos;
Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam médicosanalisar imagens obtidas por tomografia computadorizada ou radiografias tridimensionais. Com base nos dados, eles modelam os efeitos das drogas, identificam antecipadamente combinações ineficazes e perigosas de substâncias com base em sua composição molecular.
Análise e previsão do nível de vendas para váriosmercadorias dependendo do preço, da estação ou de uma determinada demanda cíclica é uma tarefa clássica que é resolvida por todas as redes varejistas em escala industrial. Além de prever a demanda, essas organizações precisam resolver toda uma classe de problemas logísticos.
O setor bancário é um dos mais rápidosimplementação de abordagens de aprendizado de máquina nos processos da organização. Estimativa do valor máximo do empréstimo, reconhecimento e segmentação de documentos, classificação automática das solicitações do usuário: em qualquer uma dessas tarefas, o aprendizado de máquina ajuda não apenas a melhorar a qualidade das decisões tomadas, mas também a acelerar significativamente o processo.
Ciência de dados na aviação
No entanto, existem áreas em que o uso do aprendizado de máquina ajuda a resolver problemas não óbvios - por exemplo, aviação.
Face às normas e regras estabelecidas, esta área é extremamente conservadora e exigente na fiabilidade dos sistemas desenvolvidos.
Sabe-se que uma parte significativa do voo (nodesde que não haja eventos climáticos extremos), a aeronave opera no modo automático: a carga principal dos pilotos cai durante a decolagem e pouso da embarcação. A Airbus está desenvolvendo o sistema ATTOL, um sistema automático de decolagem e pouso. A empresa está posicionando o produto como o primeiro sistema automático desse tipo, incluindo técnicas de visão computacional que ajudam o sistema a analisar as condições da pista. A complexidade do desenvolvimento desses sistemas está associada não apenas à minimização de possíveis erros dos algoritmos de aprendizado de máquina, mas também às dificuldades de integrá-los aos aviônicos das aeronaves, ao treinamento de pilotos e ao alto custo dos testes.
Outro exemplo do uso de aprendizado de máquina emno campo relacionado à aviação - automação do controle pré-voo para passageiros. A Delta Airlines introduziu um sistema em 2021 que permitia aos passageiros em voos domésticos passar por todos os procedimentos pré-voo de modo totalmente automático. Bastava o passageiro se cadastrar no aplicativo e tirar uma foto. Ao visitar o aeroporto, o passageiro simplesmente se aproxima de uma câmera especialmente instalada e o sistema permite que ele embarque. A automação de tais processos reduz a carga sobre o pessoal da companhia aérea e evita as filas de espera dos passageiros.
Os agregadores de companhias aéreas geralmente enfrentama tarefa de recomendar determinados destinos aos passageiros. Ao analisar o histórico de compras do usuário, pode-se supor possíveis datas e destinos que possam interessar aos clientes. Dependendo desses fatores, você pode não apenas recomendar voos específicos com sucesso, mas também formar um determinado preço que o usuário estará disposto a pagar. A precificação dinâmica é uma tarefa comum que os desenvolvedores resolvem em uma variedade de serviços ao cliente: lojas online, serviços de táxi, passagens aéreas. Esses serviços geralmente envolvem toda uma gama de algoritmos: sistemas de recomendação, análise de séries temporais, algoritmos de regressão.
A necessidade de automação se manifesta não apenasno domínio da aviação de passageiros. A aviação de carga também está entre os candidatos ao uso de métodos de aprendizado de máquina. Neste caso, podem ajudar em várias fases: a otimização das cadeias de abastecimento ajuda não só a reduzir custos, mas também a reduzir a quantidade de combustível consumido, o que tem um efeito positivo na componente ambiental. A introdução de métodos de visão computacional ajuda a dar um passo em direção à automação de todo o voo: sistemas de decolagem e pouso, controle de voo e análise ambiental - um conjunto desses algoritmos ajuda a reduzir a carga dos pilotos.
Ciência de dados na agricultura
Outra área de aplicação de abordagens de aprendizado de máquinaformação - indústria agrícola. A Cognitive Pilot está ativamente envolvida no equipamento de colheitadeiras de várias empresas agrícolas. Entre os componentes de hardware do piloto automático, estão duas câmeras que captam o espaço à frente do carro e transmitem informações para a rede neural que toma a decisão de corrigir a rota. Essa abordagem permite descarregar os gerentes das colheitadeiras, permitindo que eles se concentrem no conteúdo do processo de colheita e melhorem a qualidade da safra resultante.
Além das automações no terreno, algoritmosO aprendizado de máquina está sendo introduzido ativamente nos processos de monitoramento espacial, que ajudam a avaliar o estado das terras de cultivo em uma escala maior. O crescente número de satélites possibilita o acúmulo de grandes quantidades de dados que podem ser utilizados para treinar diversos modelos matemáticos. Dependendo dos dados coletados, os algoritmos podem ajudar a analisar as condições do solo, detectar processos degenerativos, condições de cultivo - essas são apenas algumas das tarefas que o aprendizado de máquina pode ajudar a resolver.
Uma abordagem integrada em tecnologia agrícola é chamadaagricultura de precisão (ou de precisão). A ideia da abordagem está no suporte integrado em larga escala dos processos agrícolas. Nos campos, vários sensores são usados para registrar vários indicadores: umidade, acidez e assim por diante. Fotografias de satélite ou veículos aéreos não tripulados permitem avaliar a condição em maior escala e obter informações generalizadas. Para agregar essas informações, métodos de ciência de dados são usados ativamente e algoritmos de aprendizado de máquina também são usados para obter recomendações de cuidados e previsão de rendimento.
O campo da agricultura de precisão é extremamente ativoem estudo: em 2021, foi divulgado um relatório do Programa de Desenvolvimento da ONU, que identificou várias áreas-chave para o desenvolvimento dessa agricultura ao mesmo tempo: monitoramento das condições climáticas e do solo, monitoramento da dinâmica de insetos-pragas e doenças de plantas, vários tipos de plantas irrigação. Entre as ferramentas de hardware que podem ser utilizadas nesses processos, literalmente tudo, desde smartphones e drones até componentes da Internet das coisas.
Ciência de Dados em Química
A introdução de métodos de ciência de dados também está acontecendo emoutras áreas do conhecimento. Uma dessas áreas é a química médica, uma das quais é o desenvolvimento de novos tipos de antibióticos. Um dos problemas extremamente graves que a humanidade enfrentará em um futuro próximo é a resistência das bactérias aos antibióticos já desenvolvidos. A velocidade de criação de novos medicamentos com as propriedades desejadas é um processo extremamente longo, complexo e caro, no qual métodos de aprendizado de máquina e modelagem de redes neurais já estão ajudando os cientistas. No Instituto de Tecnologia de Massachusetts, o Departamento de Engenharia Biológica desenvolveu uma plataforma para análise e desenvolvimento de novos antibióticos, capaz de testar milhões de compostos químicos e selecionar combinações potenciais adequadas para o tratamento de inflamações bacterianas. Um dos medicamentos desenvolvidos a partir dessa plataforma tem mostrado bons resultados no combate a diversas bactérias perigosas e resistentes a outros antibióticos.
Além do resultado direto - novas drogas -tais abordagens podem “filtrar” substâncias que são conhecidas por serem perigosas ou simplesmente inúteis, para que os cientistas possam se concentrar apenas em drogas potencialmente eficazes. A introdução ativa de tais métodos e abordagens pode melhorar significativamente a qualidade dos produtos farmacêuticos e, portanto, ter um efeito positivo na expectativa de vida.
Ciência de Dados nas Humanidades
Além dos campos científico e industrial, uma dinâmicadesenvolvimento pode ser esperado em áreas mais familiares. Por exemplo, com o desenvolvimento de modelos que permitem gerar imagens, a abordagem para o desenvolvimento de universos de jogos em jogos de computador pode mudar significativamente. Dado um pequeno conjunto de dados de um determinado estilo, um artista ou desenvolvedor de jogos pode gerar um grande número de personagens ou modelos de objetos em potencial para um futuro jogo de computador. Fãs de vários jogos: Red Alert, Fall Out e outros compartilham regularmente sua criatividade, criando imagens no espírito de seus jogos favoritos. Além do componente gráfico, os desenvolvedores de jogos também afirmam a necessidade de usar modelos de aprendizado de máquina para analisar o comportamento do jogador em um jogo multiplayer, a fim de eliminar comportamentos desafiadores ou tóxicos.
Os modelos modernos podem não só ajudargerar personagens fantásticos: muito espaço se abre para especialistas em moda e designers de roupas. Ao criar novas, você pode usar várias redes neurais de maneiras diferentes: obtenha o necessário na descrição do texto, desenhe um esboço do item e especifique os materiais, cores - e obtenha a versão finalizada. Outros algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar no ajuste virtual - esses aplicativos já estão disponíveis nas lojas de aplicativos da maioria dos smartphones.
Avanços significativos foram feitos no desenvolvimento eaplicação de modelos de texto. O modelo de bate-papo recém-lançado ChatGPT da OpenAI mostra resultados surpreendentes no campo da geração de texto. O modelo pode ser solicitado a escrever um ensaio sobre um determinado tópico, implementar um algoritmo em uma linguagem de programação específica ou resolver um problema lógico. O modelo é, em certo sentido, universal: ele “entende o texto” e é capaz até mesmo de corrigir seus próprios resultados se forem apontados elementos errôneos em suas respostas. Os usuários de modelos modernos combinam com sucesso os resultados de seu trabalho: por exemplo, recebem resultados textuais na forma de uma descrição de algum mundo ou situação, executam os resultados por meio de modelos gráficos e recebem imagens como saída.
Desenvolvimento da ciência de dados nos últimos anosmudou radicalmente as nossas vidas: as coisas do quotidiano que damos como certas são quase sempre o produto de um algoritmo ou de outro. Os últimos anos mostraram que um salto acentuado no desenvolvimento também demonstrou muitos problemas: modelos de texto que podem responder a perguntas ou gerar textos arbitrários com base no início de uma frase que lhes é dada são frequentemente propensos a discriminar diferentes formas, modelos gráficos generativos podem ser usado para criar fotografias falsas, etc. No entanto, a Ciência de Dados como campo desempenhará um papel importante no futuro na solução de muitos problemas complexos: mudanças climáticas, proteção ambiental, garantia de um estilo de vida saudável, criação de novas tecnologias, inovações.
Nas empresas modernas, o processo de coleta e análiseos dados são um dos elementos-chave, nesse sentido, a demanda por especialistas nessa área só aumenta. Muitas empresas procuram não apenas especialistas altamente qualificados com educação especializada e experiência de trabalho, mas também funcionários iniciantes que concluíram cursos de reciclagem e estão prontos para continuar se desenvolvendo no campo escolhido.
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