Datele sunt una dintre componentele cheie ale oricărei afaceri. Majoritatea companiilor colectează și
De ce este necesar Data Driven?
Data Science ajută companiile nu numaisă-i sporească eficiența, dar să aducă și venituri mari. Situația cu o cantitate mare de date a condus la formarea Data Driven - o abordare managerială a luării deciziilor, care se bazează pe utilizarea datelor, precum și pe analiza acestora folosind instrumente și metode specializate. În același timp, datele reprezintă principala sursă de informații și baza pentru luarea deciziilor. Această abordare este utilizată în marketing, finanțe și medicină și este utilă pentru îmbunătățirea eficienței proceselor de afaceri și luarea deciziilor optime.
Oamenii de știință de date sunt o parte integrantăabordare bazată pe date. Aceștia sunt angajați în analiza unor cantități mari de date pentru a extrage informații utile și a le utiliza pentru a îmbunătăți procesele de afaceri și luarea deciziilor. Aceasta include diverse sarcini, cum ar fi colectarea datelor, curățarea și preprocesarea acestora, construirea de modele și algoritmi pentru analiza datelor, precum și vizualizarea rezultatelor și comunicarea perspectivelor într-un context de afaceri.
Medicină, marketing, bănci
Algoritmii de învățare automată îi ajută pe medicianaliza imaginilor obținute cu ajutorul tomografiei computerizate sau cu raze X tridimensionale. Pe baza datelor, aceștia modelează efectele medicamentelor, identifică în prealabil combinații ineficiente și periculoase de substanțe pe baza compoziției lor moleculare.
Analiza si previziunea nivelului vanzarilor pentru diversemărfurile în funcție de preț, sezon sau o anumită cerere ciclică este o sarcină clasică care este rezolvată de toate lanțurile de retail la scară industrială. Pe lângă anticiparea cererii, astfel de organizații trebuie să rezolve o întreagă clasă de probleme logistice.
Sectorul bancar este unul dintre cele mai rapideimplementarea abordărilor de învățare automată în procesele organizației. Estimarea sumei maxime a împrumutului, recunoașterea și segmentarea documentelor, clasificarea automată a solicitărilor utilizatorilor: în oricare dintre aceste sarcini, învățarea automată ajută nu numai la îmbunătățirea calității deciziilor luate, dar și la accelerarea semnificativă a procesului.
Știința datelor în aviație
Cu toate acestea, există domenii în care utilizarea învățării automate ajută la rezolvarea unor probleme neevidente - de exemplu, aviația.
Având în vedere standardele și regulile stabilite, acest domeniu este extrem de conservator și exigent în ceea ce privește fiabilitatea sistemelor dezvoltate.
Se știe că o parte semnificativă a zborului (lacu condiția să nu existe fenomene meteorologice extreme), aeronava funcționează în regim automat: sarcina principală asupra piloților cade în timpul decolării și aterizării navei. Airbus dezvoltă sistemul ATTOL, un sistem automat de decolare și aterizare. Compania poziționează produsul ca primul sistem automat de acest gen, inclusiv tehnici de viziune computerizată care ajută sistemul să analizeze starea pistei. Complexitatea dezvoltării unor astfel de sisteme este asociată nu numai cu minimizarea oricăror posibile erori ale algoritmilor de învățare automată, ci și cu dificultățile de integrare a acestora în avionica aeronavei, instruirea piloților și costul ridicat al testării.
Un alt exemplu de utilizare a învățării automate înîn domeniul aviației - automatizarea controlului înainte de zbor pentru pasageri. Delta Airlines a introdus în 2021 un sistem care le-a permis pasagerilor de pe zborurile interne să parcurgă toate procedurile înainte de zbor într-un mod complet automat. A fost suficient ca pasagerul să se înregistreze în aplicație și să facă o poză. Când vizitează aeroportul, pasagerul pur și simplu se apropie de o cameră special instalată și sistemul îi permite să se îmbarce. Automatizarea unor astfel de procese reduce sarcina asupra personalului companiei aeriene și scutește pasagerii de la cozi.
Agregatorii companiilor aeriene se confruntă adeseasarcina de a recomanda anumite destinații pasagerilor. Analizând istoricul de achiziții al utilizatorului, se pot presupune date și destinații potențiale care pot fi de interes pentru clienți. În funcție de acești factori, nu numai că poți recomanda cu succes anumite zboruri, dar poți și forma un anumit preț pe care utilizatorul va fi dispus să-l plătească. Prețurile dinamice sunt o sarcină comună pe care dezvoltatorii o rezolvă într-o varietate de servicii pentru clienți: magazine online, servicii de taxi, bilete de avion. Asemenea servicii implică adesea o întreagă gamă de algoritmi: sisteme de recomandare, analiză a seriilor temporale, algoritmi de regresie.
Nevoia de automatizare se manifestă nu numaiîn domeniul aviaţiei de pasageri. Aviația de marfă este, de asemenea, printre candidații pentru utilizarea metodelor de învățare automată. În acest caz, ele pot ajuta în mai multe etape: optimizarea lanțurilor de aprovizionare ajută nu numai la reducerea costurilor, ci și la reducerea cantității de combustibil consumat, ceea ce are un efect pozitiv asupra componentei de mediu. Introducerea metodelor de viziune computerizată ajută la un pas către automatizarea întregului zbor: sisteme de decolare și aterizare, control al zborului și analiză de mediu - un set de astfel de algoritmi ajută la reducerea poverii piloților.
Știința datelor în agricultură
Un alt domeniu de aplicare a abordărilor machine learninginstruire – industrie agricolă. Cognitive Pilot este implicat activ în echiparea combinelor de recoltat ale diferitelor întreprinderi agricole. Printre componentele hardware ale pilotului automat se numără două camere care captează spațiul din fața mașinii și transmit informații către rețeaua neuronală care ia decizia de a corecta traseul. Această abordare vă permite să descărcați managerii combinelor, permițându-le să se concentreze asupra conținutului procesului de recoltare și să îmbunătățească calitatea culturii rezultate.
Pe lângă automatizările de pe teren, algoritmiÎnvățarea automată este introdusă activ în procesele de monitorizare a spațiului, ceea ce ajută la evaluarea stării terenurilor cultivate la scară mai mare. Numărul tot mai mare de sateliți face posibilă acumularea unor cantități mari de date care pot fi folosite pentru antrenarea diferitelor modele matematice. În funcție de datele colectate, algoritmii pot ajuta la analiza condițiilor solului, la detectarea proceselor degenerative, a condițiilor culturilor - acestea sunt doar câteva dintre sarcinile pe care învățarea automată le poate ajuta să le rezolve.
O abordare integrată în tehnologia agricolă se numeșteagricultura de precizie (sau de precizie). Ideea abordării constă în sprijinirea integrată pe scară largă a proceselor agricole. În câmp, diverși senzori sunt utilizați pentru a înregistra diferiți indicatori: umiditate, aciditate și așa mai departe. Fotografiile prin satelit sau vehiculele aeriene fără pilot vă permit să evaluați starea la o scară mai mare și să obțineți informații generalizate. Pentru a agrega aceste informații, metodele Data Science sunt utilizate în mod activ, iar algoritmii de învățare automată sunt, de asemenea, utilizați pentru a obține recomandări pentru îngrijirea și prognoza randamentului.
Domeniul agriculturii de precizie este extrem de activîn studiu: în 2021, a fost lansat un raport al Programului de Dezvoltare al ONU, care a identificat mai multe domenii cheie pentru dezvoltarea unei astfel de agriculturi simultan: monitorizarea condițiilor meteorologice și ale solului, monitorizarea dinamicii insectelor dăunătoare și bolilor plantelor, diferite tipuri de plante irigare. Printre instrumentele hardware care pot fi utilizate în aceste procese, literalmente totul, de la smartphone-uri și drone până la componente ale Internetului lucrurilor.
Știința datelor în chimie
Introducerea metodelor științei datelor are loc și înalte domenii de cunoaștere. Una dintre aceste domenii este chimia medicală, una dintre domeniile căreia este dezvoltarea de noi tipuri de antibiotice. Una dintre problemele extrem de grave cu care se va confrunta omenirea în viitorul apropiat este rezistența bacteriilor la antibioticele deja dezvoltate. Viteza creării de noi medicamente cu proprietățile dorite este un proces extrem de lung, complex și costisitor, în care metodele de învățare automată și modelarea rețelelor neuronale îi ajută deja pe oamenii de știință. La Institutul de Tehnologie din Massachusetts, Departamentul de Inginerie Biologică a dezvoltat o platformă pentru analiza și dezvoltarea de noi antibiotice, care este capabilă să testeze milioane de compuși chimici și să selecteze potențiale combinații potrivite pentru tratamentul inflamației bacteriene. Unul dintre medicamentele dezvoltate folosind această platformă a dat rezultate bune în lupta împotriva mai multor bacterii periculoase care sunt rezistente la alte antibiotice.
Pe lângă rezultatul direct - medicamente noi -astfel de abordări pot „filtra” substanțele despre care se știe că sunt periculoase sau pur și simplu inutile, astfel încât oamenii de știință se pot concentra doar asupra medicamentelor potențial eficiente. Introducerea activă a unor astfel de metode și abordări poate îmbunătăți semnificativ calitatea produselor farmaceutice și, prin urmare, poate avea un efect pozitiv asupra speranței de viață.
Știința datelor în științe umaniste
Pe lângă domeniile științifice și industriale, o dinamicădezvoltarea poate fi de așteptat în zone mai familiare. De exemplu, odată cu dezvoltarea modelelor care permit generarea de imagini, abordarea dezvoltării universurilor de jocuri în jocurile pe calculator se poate schimba semnificativ. Având în vedere un set mic de date de un anumit stil, un artist sau un dezvoltator de jocuri poate genera un număr mare de potențiale modele de personaje sau obiecte pentru un viitor joc pe computer. Fanii diferitelor jocuri: Red Alert, Fall Out și alții își împărtășesc în mod regulat creativitatea, creând imagini în spiritul jocurilor lor preferate. Pe lângă componenta grafică, dezvoltatorii de jocuri declară și necesitatea de a utiliza modele de învățare automată pentru a analiza comportamentul jucătorului într-un joc multiplayer, pentru a elimina comportamentul provocator sau toxic.
Modelele moderne nu numai că pot ajutagenerează personaje fantastice: se deschide mult spațiu pentru specialiștii în modă și designerii de îmbrăcăminte. În crearea altora noi, puteți utiliza diferite rețele neuronale în moduri diferite: obțineți ceea ce este necesar din descrierea textului, desenați o schiță a obiectului și specificați materialele, culoarea - și obțineți versiunea finită. Alți algoritmi de învățare automată pot ajuta la adaptarea virtuală - astfel de aplicații sunt deja disponibile în magazinele de aplicații ale majorității smartphone-urilor.
S-au înregistrat progrese semnificative în dezvoltarea șiaplicarea modelelor de text. Modelul de chat ChatGPT lansat recent de la OpenAI arată rezultate uimitoare în domeniul generării de text. Modelului i se poate cere să scrie un eseu pe o anumită temă, să implementeze un algoritm într-un limbaj de programare specificat sau să rezolve o problemă logică. Modelul este, într-un anumit sens, universal: „înțelege textul” și chiar este capabil să-și corecteze propriile rezultate dacă este indicat elemente eronate în răspunsurile sale. Utilizatorii modelelor moderne combină cu succes rezultatele muncii lor: de exemplu, primesc rezultate textuale sub forma unei descrieri a unei lumi sau situații, rulează rezultatele prin modele grafice și primesc imagini ca rezultat.
Dezvoltarea științei datelor în ultimii anine-a schimbat radical viețile: lucrurile de zi cu zi pe care le considerăm de la sine înțelese sunt aproape întotdeauna produsul unui algoritm sau altul. Ultimii ani au demonstrat că un salt brusc în dezvoltare a demonstrat și multe probleme: modelele de text care pot răspunde la întrebări sau pot genera texte arbitrare bazate pe începutul unei propoziții care le este dată sunt adesea predispuse la discriminarea diferitelor forme, modelele grafice generative pot fi folosit pentru a crea fotografii false etc. Cu toate acestea, Data Science ca domeniu va juca un rol important în viitor în rezolvarea multor probleme complexe: schimbările climatice, protecția mediului, asigurarea unui stil de viață sănătos, crearea de noi tehnologii, inovații.
În companiile moderne, procesul de colectare și analizădatele sunt unul dintre elementele cheie, în acest sens, cererea de specialiști în acest domeniu este doar în creștere. Multe companii caută nu numai specialiști de înaltă calificare, cu studii de specialitate și experiență de lucru, ci și angajați începători care au absolvit cursuri de recalificare și sunt gata să continue să se dezvolte în domeniul ales.
Citeste mai mult:
Mormântul „moașei lui Isus” a fost dezgropat: oamenii de știință au povestit ce au găsit acolo
Einstein greșește din nou și principala sa teorie a fost rescrisă: cum schimbă lumea
Video de testare publicat cu prima elice din lume cu 11 pale