Подаци су једна од кључних компоненти сваког пословања. Већина компанија прикупља и
Зашто је неопходан Дата Дривен?
Дата Сциенце помаже компанијама не самоповећати његову ефикасност, али и донети велики приход. Ситуација са великом количином података довела је до формирања Дата Дривен-а – менаџерског приступа доношењу одлука, који се заснива на коришћењу података, као и њиховој анализи коришћењем специјализованих алата и метода. Истовремено, подаци су главни извор информација и основа за доношење одлука. Овај приступ се користи у маркетингу, финансијама и медицини и користан је за побољшање ефикасности пословних процеса и доношење оптималних одлука.
Научници података су саставни деоприступ вођен подацима. Баве се анализом великих количина података како би извукли корисне информације и искористили их за унапређење пословних процеса и доношења одлука. Ово укључује различите задатке као што су прикупљање података, њихово чишћење и претходна обрада, изградња модела и алгоритама за анализу података, као и визуелизација резултата и преношење увида у пословном контексту.
Медицина, маркетинг, банке&нбсп;
Алгоритми машинског учења помажу лекаримаанализирати слике добијене помоћу компјутерске томографије или тродимензионалних рендгенских зрака. На основу података моделирају дејство лекова, унапред идентификују неефикасне и опасне комбинације супстанци на основу њиховог молекуларног састава.
Анализа и предвиђање нивоа продаје за разнероба у зависности од цене, сезоне или одређене цикличне потражње је класичан задатак који решавају сви трговински ланци у индустријском обиму. Поред предвиђања потражње, такве организације треба да реше читаву класу логистичких проблема.
Банкарски сектор је један од најбржихимплементација приступа машинском учењу у процесе организације. Процена максималног износа кредита, препознавање и сегментација докумената, аутоматска класификација захтева корисника: у било ком од ових задатака, машинско учење помаже не само да побољша квалитет донетих одлука, већ и значајно убрза процес.
Наука о подацима у ваздухопловству
Међутим, постоје области у којима коришћење машинског учења помаже у решавању неочигледних проблема – на пример, ваздухопловство.&нбсп;
С обзиром на утврђене стандарде и правила, ова област је изузетно конзервативна и захтевна за поузданост развијених система.
Познато је да је значајан део лета (атпод условом да нема екстремних временских појава), авион ради у аутоматском режиму: главно оптерећење пилота пада током полетања и слетања пловила. Ербас развија систем АТТОЛ, систем за аутоматско полетање и слетање. Компанија позиционира производ као први аутоматски систем те врсте, укључујући технике компјутерског вида које помажу систему да анализира стање писте. Сложеност развоја оваквих система повезана је не само са минимизирањем свих могућих грешака алгоритама машинског учења, већ и са потешкоћама њихове интеграције у авионику авиона, обуку пилота и високим трошковима тестирања.
Још један пример употребе машинског учења уу области ваздухопловства – аутоматизација предлетне контроле путника. Делта Аирлинес је 2021. године увео систем који је омогућио путницима на домаћим летовима да прођу све процедуре пре лета у потпуно аутоматском режиму. Путнику је било довољно да се региструје у апликацији и слика. Приликом посете аеродрому, путник једноставно прилази специјално постављеној камери и систем му омогућава да се укрца. Аутоматизација оваквих процеса смањује оптерећење особља авио-компаније и штеди путнике од редова.
Агрегатори авио-компанија се често суочавајузадатак да путницима препоручи одређене дестинације. Анализом историје куповина корисника, могу се претпоставити потенцијални датуми и дестинације које могу бити од интереса за купце. У зависности од ових фактора, не само да можете успешно препоручити одређене летове, већ и формирати одређену цену коју ће корисник бити спреман да плати. Динамичко одређивање цена је уобичајен задатак који програмери решавају у разним услугама за клијенте: онлајн продавнице, такси услуге, авионске карте. Такве услуге често укључују читав низ алгоритама: системе препоруке, анализу временских серија, регресионе алгоритме.
Потреба за аутоматизацијом се манифестује не самоу области путничког ваздухопловства. Међу кандидатима за коришћење метода машинског учења је и карго авијација. У овом случају, они могу помоћи у неколико фаза: оптимизација ланаца снабдевања помаже не само да се смање трошкови, већ и да се смањи количина потрошеног горива, што позитивно утиче на еколошку компоненту. Увођење метода компјутерског вида помаже да се направи корак ка аутоматизацији читавог лета: системи полетања и слетања, контрола лета и анализа животне средине – скуп таквих алгоритама помаже да се смањи оптерећење пилота.
Наука о подацима у пољопривреди
Још једна област примене приступа машинском учењуобука – пољопривредна индустрија. Цогнитиве Пилот се активно бави опремањем комбајна разних пољопривредних предузећа. Међу хардверским компонентама аутопилота налазе се две камере које снимају простор испред аутомобила и преносе информације неуронској мрежи која доноси одлуку о корекцији руте. Овај приступ вам омогућава да растеретите менаџере комбајна, омогућавајући им да се фокусирају на садржај процеса жетве и побољшају квалитет резултујућег усева.
Поред аутоматизације на терену, алгоритмимашинско учење се активно уводи у процесе праћења простора који помажу да се у већој мери процени стање усевних површина. Све већи број сателита омогућава акумулацију великих количина података који се могу користити за обуку различитих математичких модела. У зависности од прикупљених података, алгоритми могу помоћи у анализи стања тла, откривању дегенеративних процеса, услова усева – ово су само неки од задатака које машинско учење може помоћи у решавању.
Интегрисани приступ у пољопривредној технологији тзвпрецизна (или прецизна) пољопривреда. Идеја приступа лежи у великој интегрисаној подршци пољопривредних процеса. На пољима се користе различити сензори за снимање различитих индикатора: влажности, киселости и тако даље. Сателитске фотографије или беспилотне летелице омогућавају вам да процените стање у већем обиму и добијете уопштене информације. Да би се ове информације објединиле, активно се користе методе науке о подацима, а алгоритми машинског учења се такође користе за добијање препорука за негу и прогнозу приноса.
Област прецизне пољопривреде је изузетно активнакоји се проучава: 2021. године објављен је извештај Програма УН за развој, који је идентификовао неколико кључних области за развој такве пољопривреде одједном: праћење временских услова и стања земљишта, праћење динамике штеточина инсеката и биљних болести, разних врста биљака наводњавање. Међу хардверским алатима који се могу користити у овим процесима, буквално све, од паметних телефона и дронова до компоненти Интернета ствари.
Наука о подацима у хемији
Увођење метода науке о подацима се такође дешава удруге области знања. Једна од ових области је медицинска хемија, чија је једна од области развој нових врста антибиотика. Један од изузетно озбиљних проблема са којима ће се човечанство суочити у блиској будућности је отпорност бактерија на већ развијене антибиотике. Брзина стварања нових лекова са жељеним својствима је изузетно дуг, сложен и скуп процес, у коме научницима већ помажу методе машинског учења и моделирање неуронских мрежа. На Технолошком институту у Масачусетсу, Одељење за биолошко инжењерство развило је платформу за анализу и развој нових антибиотика, која је у стању да тестира милионе хемијских једињења и одабере потенцијалне комбинације погодне за лечење бактеријске инфламације. Један од лекова развијених на овој платформи показао је добре резултате у борби против неколико опасних бактерија које су отпорне на друге антибиотике.
Поред директног резултата - нових лекова -такви приступи могу да "филтрирају" супстанце за које се зна да су опасне или једноставно бескорисне, тако да се научници могу фокусирати само на потенцијално ефикасне лекове. Активно увођење оваквих метода и приступа може значајно побољшати квалитет фармацеутских производа, а самим тим и позитивно утицати на очекивани животни век.
Наука о подацима у хуманистичким наукама
Поред научних и индустријских области, динамичанразвој се може очекивати у познатијим областима. На пример, са развојем модела који омогућавају генерисање слика, приступ развоју универзума игара у компјутерским играма може се значајно променити. С обзиром на мали скуп података одређеног стила, уметник или програмер игре може да генерише велики број потенцијалних модела ликова или објеката за будућу компјутерску игру. Љубитељи различитих игара: Ред Алерт, Фалл Оут и други редовно деле своју креативност, стварајући слике у духу својих омиљених игара. Поред графичке компоненте, програмери игара такође наводе потребу да користе моделе машинског учења за анализу понашања играча у игри за више играча како би се елиминисало изазовно или токсично понашање.
Модерни модели не могу само помоћистварају фантастичне ликове: отвара се много простора за модне стручњаке и дизајнере одеће. У креирању нових можете користити различите неуронске мреже на различите начине: узмите потребну ствар из текстуалног описа, нацртајте скицу ствари и одредите материјале, боју - и добијете готову верзију. Други алгоритми машинског учења могу помоћи у виртуелном прилагођавању – такве апликације су већ доступне у продавницама апликација већине паметних телефона.
Остварен је значајан напредак у развоју ипримена текстуалних модела. Недавно објављени модел ћаскања ЦхатГПТ из ОпенАИ-а показује невероватне резултате у области генерисања текста. Од модела се може тражити да напише есеј на дату тему, имплементира алгоритам у одређеном програмском језику или реши логички проблем. Модел је, у извесном смислу, универзалан: „разуме текст“ и чак је у стању да исправи сопствене резултате ако му се укаже на погрешне елементе у његовим одговорима. Корисници савремених модела успешно комбинују резултате свог рада: на пример, добијају текстуалне резултате у виду описа неког света или ситуације, резултате провлаче кроз графичке моделе и добијају слике као излаз.
Развој науке о подацима последњих годинаје радикално променила наше животе: свакодневне ствари које узимамо здраво за готово су скоро увек производ једног или другог алгоритма. Последње године су показале да је нагли скок у развоју такође показао многе проблеме: текстуални модели који могу да одговоре на питања или генеришу произвољне текстове на основу почетка реченице која им је дата често су склони дискриминацији различитих облика, генеративни графички модели могу бити користи се за креирање лажних фотографија итд. Међутим, Дата Сциенце као област ће у будућности играти важну улогу у решавању многих сложених проблема: климатских промена, заштите животне средине, обезбеђивања здравог начина живота, стварања нових технологија, иновација.&нбсп;
У савременим предузећима процес прикупљања и анализеподаци су један од кључних елемената, с тим у вези, потражња за специјалистима у овој области се само повећава. Многе компаније траже не само висококвалификоване стручњаке са специјализованим образовањем и радним искуством, већ и запослене почетнике који су завршили курсеве преквалификације и спремни су да наставе да се развијају у одабраној области.
Опширније:
Откопан је гроб „Исусове бабице“: научници су испричали шта су тамо пронашли
Ајнштајн поново греши и његова главна теорија је преписана: како мења свет
Објављен видео снимак првог светског пропелера са 11 лопатица