Dáta sú jednou z kľúčových zložiek každého podnikania. Väčšina spoločností zbiera a
Prečo je Data Driven nevyhnutná?
Data Science pomáha nielen spoločnostiamzvýšiť jeho efektivitu, no zároveň priniesť veľké príjmy. Situácia s veľkým množstvom dát viedla k vytvoreniu Data Driven - manažérskeho prístupu k rozhodovaniu, ktorý je založený na využívaní dát, ako aj ich analýze pomocou špecializovaných nástrojov a metód. Údaje sú zároveň hlavným zdrojom informácií a základom pre rozhodovanie. Tento prístup sa používa v marketingu, financiách a medicíne a je užitočný na zlepšenie efektívnosti obchodných procesov a optimálnych rozhodnutí.
Neoddeliteľnou súčasťou sú dátoví vedciprístup založený na údajoch. Zaoberajú sa analýzou veľkého množstva údajov s cieľom získať užitočné informácie a použiť ich na zlepšenie obchodných procesov a rozhodovania. To zahŕňa rôzne úlohy, ako je zhromažďovanie údajov, ich čistenie a predbežné spracovanie, vytváranie modelov a algoritmov na analýzu údajov, ako aj vizualizácia výsledkov a sprostredkovanie poznatkov v obchodnom kontexte.
Medicína, marketing, banky
Lekárom pomáhajú algoritmy strojového učeniaanalyzovať snímky získané pomocou počítačovej tomografie alebo trojrozmerného röntgenového žiarenia. Na základe údajov modelujú účinky liekov, vopred identifikujú neúčinné a nebezpečné kombinácie látok na základe ich molekulárneho zloženia.
Analýza a predikcia úrovne predaja pre rôznetovar v závislosti od ceny, sezóny alebo určitého cyklického dopytu je klasickou úlohou, ktorú v priemyselnom meradle riešia všetky obchodné reťazce. Okrem predpovedania dopytu musia takéto organizácie riešiť celú triedu logistických problémov.
Bankový sektor je jedným z najrýchlejšíchimplementácia prístupov strojového učenia do procesov organizácie. Odhad maximálnej výšky úveru, rozpoznávanie a segmentácia dokumentov, automatická klasifikácia požiadaviek používateľov: pri ktorejkoľvek z týchto úloh pomáha strojové učenie nielen zlepšiť kvalitu prijímaných rozhodnutí, ale aj výrazne urýchliť proces.
Dátová veda v letectve
Sú však oblasti, v ktorých využitie strojového učenia pomáha riešiť neočividné problémy – napríklad letectvo.
Vzhľadom na zavedené štandardy a pravidlá je táto oblasť mimoriadne konzervatívna a náročná na spoľahlivosť vyvíjaných systémov.
Je známe, že významná časť letu (atza predpokladu, že nedôjde k extrémnym poveternostným udalostiam), lietadlo funguje v automatickom režime: hlavná záťaž na pilotov padá počas vzletu a pristátia plavidla. Airbus vyvíja systém ATTOL, systém automatického vzletu a pristátia. Spoločnosť umiestňuje produkt ako prvý automatický systém svojho druhu vrátane techník počítačového videnia, ktoré pomáhajú systému analyzovať stav pristávacej dráhy. Zložitosť vývoja takýchto systémov je spojená nielen s minimalizáciou možných chýb algoritmov strojového učenia, ale aj s ťažkosťami pri ich integrácii do leteckej avioniky, výcviku pilotov a vysokými nákladmi na testovanie.
Ďalší príklad využitia strojového učenia vv oblasti letectva - automatizácia predletovej kontroly pre cestujúcich. Spoločnosť Delta Airlines zaviedla v roku 2021 systém, ktorý umožnil cestujúcim na vnútroštátnych letoch absolvovať všetky predletové procedúry v plne automatickom režime. Cestujúcemu stačilo zaregistrovať sa v aplikácii a odfotiť sa. Pri návšteve letiska sa cestujúci jednoducho priblíži k špeciálne nainštalovanej kamere a systém mu umožní nastúpiť. Automatizácia takýchto procesov znižuje zaťaženie personálu leteckej spoločnosti a šetrí cestujúcich v radoch.
Agregátori leteckých spoločností často čeliaúlohou odporučiť cestujúcim určité destinácie. Analýzou histórie nákupov používateľa je možné predpokladať potenciálne dátumy a destinácie, ktoré môžu byť pre zákazníkov zaujímavé. V závislosti od týchto faktorov môžete nielen úspešne odporučiť konkrétne lety, ale aj vytvoriť určitú cenu, ktorú bude užívateľ ochotný zaplatiť. Dynamická tvorba cien je bežnou úlohou, ktorú vývojári riešia v rôznych klientskych službách: online obchody, taxislužby, letenky. Takéto služby často zahŕňajú celý rad algoritmov: odporúčacie systémy, analýzu časových radov, regresné algoritmy.
Potreba automatizácie sa prejavuje nielenv oblasti osobného letectva. Nákladné letectvo tiež patrí medzi kandidátov na využitie metód strojového učenia. V tomto prípade môžu pomôcť v niekoľkých fázach: optimalizácia dodávateľských reťazcov pomáha nielen znižovať náklady, ale aj znižovať množstvo spotrebovaného paliva, čo má pozitívny vplyv na environmentálnu zložku. Zavedenie metód počítačového videnia pomáha urobiť krok smerom k automatizácii celého letu: systémy vzletu a pristátia, riadenie letu a analýza prostredia - súbor takýchto algoritmov pomáha znižovať záťaž pilotov.
Dátová veda v poľnohospodárstve
Ďalšia oblasť aplikácie prístupov strojového učeniaškolenia - poľnohospodársky priemysel. Cognitive Pilot sa aktívne venuje vybavovaniu kombajnov rôznych poľnohospodárskych podnikov. Medzi hardvérovými komponentmi autopilota sú dve kamery, ktoré snímajú priestor pred autom a prenášajú informácie do neurónovej siete, ktorá rozhoduje o korekcii trasy. Tento prístup vám umožňuje vyložiť manažérov kombajnov, čo im umožní sústrediť sa na obsah procesu zberu a zlepšiť kvalitu výslednej plodiny.
Okrem automatizácie na zemi aj algoritmystrojové učenie sa aktívne zavádza do procesov monitorovania vesmíru, čo pomáha hodnotiť stav poľnohospodárskej pôdy vo väčšom meradle. Zvyšujúci sa počet satelitov umožňuje akumulovať veľké množstvo údajov, ktoré možno použiť na trénovanie rôznych matematických modelov. V závislosti od zhromaždených údajov môžu algoritmy pomôcť analyzovať pôdne podmienky, odhaliť degeneratívne procesy, podmienky plodín – to je len niekoľko úloh, ktoré môže pomôcť vyriešiť strojové učenie.
Integrovaný prístup v poľnohospodárskej technológii sa nazývapresné (alebo precízne) poľnohospodárstvo. Myšlienka prístupu spočíva v rozsiahlej integrovanej podpore poľnohospodárskych procesov. Na poliach sa používajú rôzne senzory na zaznamenávanie rôznych ukazovateľov: vlhkosť, kyslosť atď. Satelitné fotografie alebo bezpilotné lietadlá umožňujú posúdiť stav vo väčšom meradle a získať zovšeobecnené informácie. Na agregáciu týchto informácií sa aktívne používajú metódy Data Science a algoritmy strojového učenia sa tiež používajú na získanie odporúčaní pre starostlivosť a prognózu výnosov.
Oblasť presného poľnohospodárstva je mimoriadne aktívnav štádiu štúdie: v roku 2021 bola vydaná správa Rozvojového programu OSN, ktorá identifikovala niekoľko kľúčových oblastí pre rozvoj takéhoto hospodárenia naraz: sledovanie počasia a pôdnych podmienok, sledovanie dynamiky hmyzích škodcov a chorôb rastlín, rôzne druhy rastlín zavlažovanie. Medzi hardvérové nástroje, ktoré možno v týchto procesoch použiť, patrí doslova všetko od smartfónov a dronov až po súčasti internetu vecí.
Dátová veda v chémii
K zavedeniu metód dátovej vedy dochádza aj viné oblasti poznania. Jednou z týchto oblastí je lekárska chémia, ktorej jednou z oblastí je vývoj nových typov antibiotík. Jedným z mimoriadne vážnych problémov, ktorým bude ľudstvo v blízkej budúcnosti čeliť, je odolnosť baktérií voči už vyvinutým antibiotikám. Rýchlosť vytvárania nových liekov s požadovanými vlastnosťami je mimoriadne dlhý, zložitý a nákladný proces, v ktorom už vedcom pomáhajú metódy strojového učenia a modelovanie neurónových sietí. Na Massachusetts Institute of Technology vyvinulo oddelenie biologického inžinierstva platformu na analýzu a vývoj nových antibiotík, ktorá je schopná testovať milióny chemických zlúčenín a vyberať potenciálne kombinácie vhodné na liečbu bakteriálnych zápalov. Jeden z liekov vyvinutých pomocou tejto platformy preukázal dobré výsledky v boji proti niekoľkým nebezpečným baktériám, ktoré sú odolné voči iným antibiotikám.
Okrem priameho výsledku - nových liekov -takéto prístupy môžu „odfiltrovať“ látky, o ktorých je známe, že sú nebezpečné alebo jednoducho nepoužiteľné, takže vedci sa môžu sústrediť len na potenciálne účinné lieky. Aktívne zavádzanie takýchto metód a prístupov môže výrazne zlepšiť kvalitu farmaceutických produktov, a teda pozitívne ovplyvniť dĺžku života.
Dátová veda v humanitných vedách
Okrem vedeckých a priemyselných odborov dynamikavývoj možno očakávať v známejších oblastiach. Napríklad s vývojom modelov, ktoré umožňujú generovanie obrázkov, sa môže výrazne zmeniť prístup k vývoju herných vesmírov v počítačových hrách. Vzhľadom na malý súbor údajov určitého štýlu môže umelec alebo vývojár hry vygenerovať veľké množstvo potenciálnych modelov postáv alebo objektov pre budúcu počítačovú hru. Fanúšikovia rôznych hier: Red Alert, Fall Out a ďalší pravidelne zdieľajú svoju kreativitu a vytvárajú obrázky v duchu svojich obľúbených hier. Okrem grafickej zložky vývojári hier tiež uvádzajú potrebu použiť modely strojového učenia na analýzu správania hráčov v hre pre viacerých hráčov, aby sa eliminovalo náročné alebo toxické správanie.
Moderné modely môžu nielen pomôcťvytvárať fantastické postavy: veľa priestoru sa otvára pre módnych špecialistov a odevných dizajnérov. Pri vytváraní nových môžete použiť rôzne neurónové siete rôznymi spôsobmi: získajte potrebnú vec z textového popisu, nakreslite náčrt veci a špecifikujte materiály, farbu - a získajte hotovú verziu. Iné algoritmy strojového učenia môžu pomôcť s virtuálnym prispôsobením – takéto aplikácie sú už dostupné v obchodoch s aplikáciami väčšiny smartfónov.
Významný pokrok sa dosiahol vo vývoji aaplikácia textových modelov. Nedávno vydaný chatovací model ChatGPT od OpenAI ukazuje úžasné výsledky v oblasti generovania textu. Model môže byť požiadaný, aby napísal esej na danú tému, implementoval algoritmus v špecifikovanom programovacom jazyku alebo vyriešil logický problém. Model je v istom zmysle univerzálny: „rozumie textu“ a dokonca je schopný opraviť svoje vlastné výsledky, ak ho v odpovediach upozorní na chybné prvky. Používatelia moderných modelov úspešne kombinujú výsledky svojej práce: napríklad dostávajú textové výsledky vo forme popisu nejakého sveta alebo situácie, výsledky prechádzajú cez grafické modely a ako výstup dostávajú obrázky.
Rozvoj dátovej vedy v posledných rokochradikálne zmenil naše životy: každodenné veci, ktoré považujeme za samozrejmé, sú takmer vždy produktom jedného alebo druhého algoritmu. Posledné roky ukázali, že prudký skok vo vývoji ukázal aj mnohé problémy: textové modely, ktoré dokážu odpovedať na otázky alebo generovať ľubovoľné texty na základe začiatku vety, ktorá im bola zadaná, sú často náchylné na diskrimináciu rôznych foriem, generatívne grafické modely môžu byť používa sa na vytváranie falošných fotografií a pod. Data Science ako odbor však bude v budúcnosti zohrávať dôležitú úlohu pri riešení mnohých zložitých problémov: zmena klímy, ochrana životného prostredia, zabezpečenie zdravého životného štýlu, vytváranie nových technológií, inovácie.
V moderných spoločnostiach ide o proces zberu a analýzydáta sú jedným z kľúčových prvkov, v tomto smere sa dopyt po špecialistoch v tejto oblasti len zvyšuje. Mnohé firmy hľadajú nielen vysokokvalifikovaných odborníkov so špecializovaným vzdelaním a praxou, ale aj začínajúcich zamestnancov, ktorí absolvovali rekvalifikačné kurzy a sú pripravení ďalej sa rozvíjať vo zvolenom odbore.
Čítaj viac:
Hrob „Ježišovej pôrodnej asistentky“ bol odkrytý: vedci povedali, čo tam našli
Einstein sa opäť mýli a jeho hlavná teória bola prepísaná: ako to mení svet
Zverejnené testovacie video prvej vrtule na svete s 11 listami