Data är en av nyckelkomponenterna i alla företag. De flesta företag samlar in och
Varför är datadrivet nödvändigt?
Data Science hjälper företag inte baraöka dess effektivitet, men också ge stora inkomster. Situationen med en stor mängd data har lett till bildandet av Data Driven - en ledningsstrategi för beslutsfattande, som bygger på användningen av data, såväl som deras analys med hjälp av specialiserade verktyg och metoder. Samtidigt är data den huvudsakliga informationskällan och underlaget för beslutsfattande. Detta tillvägagångssätt används inom marknadsföring, ekonomi och medicin och är användbart för att förbättra effektiviteten i affärsprocesser och fatta optimala beslut.
Data scientists är en integrerad deldatadrivet tillvägagångssätt. De är engagerade i analysen av stora mängder data för att extrahera användbar information och använda den för att förbättra affärsprocesser och beslutsfattande. Detta innefattar olika uppgifter som att samla in data, städa och förbearbeta den, bygga modeller och algoritmer för dataanalys samt visualisera resultat och kommunicera insikter i ett affärssammanhang.
Medicin, marknadsföring, banker
Maskininlärningsalgoritmer hjälper läkareanalysera bilder erhållna med hjälp av datortomografi eller tredimensionell röntgen. Baserat på data modellerar de effekterna av läkemedel, identifierar i förväg ineffektiva och farliga kombinationer av ämnen baserat på deras molekylära sammansättning.
Analys och förutsägelse av försäljningsnivån för olikavaror beroende på pris, säsong eller en viss cyklisk efterfrågan är en klassisk uppgift som löses av alla butikskedjor i industriell skala. Förutom att förutsäga efterfrågan måste sådana organisationer lösa en hel klass av logistiska problem.
Banksektorn är en av de snabbasteimplementering av tillvägagångssätt för maskininlärning i organisationens processer. Uppskattning av det maximala lånebeloppet, erkännande och segmentering av dokument, automatisk klassificering av användarförfrågningar: i någon av dessa uppgifter hjälper maskininlärning inte bara att förbättra kvaliteten på fattade beslut, utan också avsevärt påskynda processen.
Datavetenskap inom flyg
Det finns dock områden där användningen av maskininlärning hjälper till att lösa icke-uppenbara problem - till exempel flyg.
Med tanke på de etablerade standarderna och reglerna är detta område extremt konservativt och krävande på tillförlitligheten hos de utvecklade systemen.
Det är känt att en betydande del av flygningen (klförutsatt att det inte finns några extrema väderhändelser), arbetar flygplanet i automatiskt läge: huvudbelastningen på piloterna faller under start och landning av fartyget. Airbus utvecklar ATTOL-systemet, ett automatiskt start- och landningssystem. Företaget positionerar produkten som det första automatiska systemet i sitt slag, inklusive datorseendetekniker som hjälper systemet att analysera banans tillstånd. Komplexiteten i att utveckla sådana system är inte bara förknippad med att minimera eventuella fel i maskininlärningsalgoritmer, utan också med svårigheterna att integrera dem i flygplansteknik, utbildning av piloter och de höga testkostnaderna.
Ett annat exempel på användningen av maskininlärning iinom det flygrelaterade området - automatisering av kontroll före flygning för passagerare. Delta Airlines introducerade ett system 2021 som gjorde det möjligt för passagerare på inrikesflyg att gå igenom alla procedurer före flygningen i ett helautomatiskt läge. Det räckte med att passageraren registrerade sig i applikationen och tog en bild. När man besöker flygplatsen närmar sig passageraren helt enkelt en speciellt installerad kamera och systemet låter honom gå ombord. Automatisering av sådana processer minskar bördan för flygbolagens personal och räddar passagerarna från köer.
Flygbolags aggregatorer möter oftauppgiften att rekommendera vissa resmål till passagerare. Genom att analysera användarens köphistorik kan man anta potentiella datum och destinationer som kan vara av intresse för kunderna. Beroende på dessa faktorer kan du inte bara framgångsrikt rekommendera specifika flygningar, utan också bilda ett visst pris som användaren är villig att betala. Dynamisk prissättning är en vanlig uppgift som utvecklare löser i en mängd olika kundtjänster: onlinebutiker, taxitjänster, flygbiljetter. Sådana tjänster involverar ofta en hel rad algoritmer: rekommendatorsystem, tidsserieanalys, regressionsalgoritmer.
Behovet av automatisering manifesteras inte barainom passagerarflyget. Fraktflyg är också bland kandidaterna för användning av metoder för maskininlärning. I det här fallet kan de hjälpa till i flera steg: optimeringen av försörjningskedjor hjälper inte bara att minska kostnaderna utan också att minska mängden bränsle som förbrukas, vilket har en positiv effekt på miljökomponenten. Införandet av datorseendemetoder hjälper till att ta ett steg mot automatisering av hela flygningen: start- och landningssystem, flygkontroll och miljöanalys - en uppsättning sådana algoritmer hjälper till att minska bördan för piloter.
Datavetenskap inom jordbruket
Ett annat tillämpningsområde för metoder för maskininlärningutbildning - jordbruksnäring. Cognitive Pilot är aktivt engagerad i att utrusta skördetröskor från olika jordbruksföretag. Bland hårdvarukomponenterna i autopiloten finns två kameror som fångar utrymmet framför bilen och överför information till det neurala nätverk som fattar beslutet att korrigera rutten. Detta tillvägagångssätt låter dig lasta av skördetröskorna, vilket gör att de kan fokusera på innehållet i skördeprocessen och förbättra kvaliteten på den resulterande grödan.
Förutom automatiseringar på marken, algoritmermaskininlärning introduceras aktivt i processerna för rymdövervakning, vilket hjälper till att bedöma tillståndet för odlingsmarker i större skala. Det ökande antalet satelliter gör det möjligt att ackumulera stora mängder data som kan användas för att träna olika matematiska modeller. Beroende på insamlade data kan algoritmer hjälpa till att analysera markförhållanden, upptäcka degenerativa processer, grödor - det här är bara några av de uppgifter som maskininlärning kan hjälpa till att lösa.
Ett integrerat tillvägagångssätt inom jordbruksteknik kallasprecisionsjordbruk (eller precisionsodling). Tanken med tillvägagångssättet ligger i det storskaliga integrerade stödet av jordbruksprocesser. På fälten används olika sensorer för att registrera olika indikatorer: fuktighet, surhet och så vidare. Satellitbilder eller obemannade flygfarkoster gör att du kan bedöma tillståndet i större skala och få allmän information. För att aggregera denna information används Data Science-metoder aktivt, och maskininlärningsalgoritmer används också för att få rekommendationer för vård- och avkastningsprognos.
Precisionsjordbruket är extremt aktivtunder studie: 2021 släpptes en rapport från FN:s utvecklingsprogram, som identifierade flera nyckelområden för utvecklingen av sådant jordbruk på en gång: övervakning av väder och markförhållanden, övervakning av dynamiken hos skadeinsekter och växtsjukdomar, olika typer av växter bevattning. Bland hårdvaruverktygen som kan användas i dessa processer, bokstavligen allt från smartphones och drönare till komponenter i Internet of things.
Datavetenskap i kemi
Införandet av datavetenskapliga metoder sker också iandra kunskapsområden. Ett av dessa områden är medicinsk kemi, där ett av områdena är utveckling av nya typer av antibiotika. Ett av de extremt allvarliga problem som mänskligheten kommer att möta inom en snar framtid är bakteriers resistens mot redan utvecklade antibiotika. Hastigheten att skapa nya läkemedel med de önskade egenskaperna är en extremt lång, komplex och dyr process, där maskininlärningsmetoder och neurala nätverksmodeller redan hjälper forskare. Vid Massachusetts Institute of Technology har Institutionen för biologisk teknik utvecklat en plattform för analys och utveckling av nya antibiotika, som kan testa miljontals kemiska föreningar och välja ut potentiella kombinationer som är lämpliga för behandling av bakteriell inflammation. Ett av de läkemedel som utvecklats med hjälp av denna plattform har visat goda resultat i kampen mot flera farliga bakterier som är resistenta mot andra antibiotika.
Förutom det direkta resultatet - nya läkemedel -sådana tillvägagångssätt kan "filtrera bort" ämnen som är kända för att vara farliga eller helt enkelt oanvändbara, så forskare kan bara fokusera på potentiellt effektiva läkemedel. Ett aktivt införande av sådana metoder och tillvägagångssätt kan avsevärt förbättra kvaliteten på farmaceutiska produkter och har därför en positiv effekt på den förväntade livslängden.
Datavetenskap inom humaniora
Förutom vetenskapliga och industriella områden, en dynamikutveckling kan förväntas inom mer välbekanta områden. Till exempel, med utvecklingen av modeller som tillåter generering av bilder, kan tillvägagångssättet för utvecklingen av speluniversum i datorspel förändras avsevärt. Givet en liten datamängd av en viss stil, kan en artist eller spelutvecklare generera ett stort antal potentiella karaktärs- eller objektmodeller för ett framtida datorspel. Fans av olika spel: Red Alert, Fall Out och andra delar regelbundet sin kreativitet och skapar bilder i andan av sina favoritspel. Utöver grafikkomponenten anger spelutvecklare också behovet av att använda maskininlärningsmodeller för att analysera spelarbeteende i ett multiplayer-spel för att eliminera utmanande eller giftigt beteende.
Moderna modeller kan inte bara hjälpagenerera fantastiska karaktärer: mycket utrymme öppnar upp för modespecialister och kläddesigners. När du skapar nya kan du använda olika neurala nätverk på olika sätt: hämta det nödvändiga från textbeskrivningen, rita en skiss av saken och ange material, färg - och få den färdiga versionen. Andra maskininlärningsalgoritmer kan hjälpa till med virtuell anpassning – sådana applikationer finns redan i appbutikerna på de flesta smartphones.
Betydande framsteg har gjorts i utvecklingen ochtillämpning av textmodeller. Den nyligen släppta chattmodellen ChatGPT från OpenAI visar fantastiska resultat inom textgenerering. Modellen kan bli ombedd att skriva en uppsats om ett givet ämne, implementera en algoritm i ett specificerat programmeringsspråk eller lösa ett logiskt problem. Modellen är i viss mening universell: den "förstår texten" och kan till och med korrigera sina egna resultat om den påpekas på felaktiga inslag i sina svar. Användare av moderna modeller kombinerar framgångsrikt resultaten av sitt arbete: till exempel får de textresultat i form av en beskrivning av någon värld eller situation, kör resultaten genom grafiska modeller och tar emot bilder som utdata.
Utveckling av datavetenskap de senaste årenhar radikalt förändrat våra liv: vardagliga saker som vi tar för givet är nästan alltid produkten av en eller annan algoritm. De senaste åren har visat att ett kraftigt steg i utvecklingen också har visat på många problem: textmodeller som kan svara på frågor eller generera godtyckliga texter baserade på början av en mening som ges till dem är ofta benägna att diskriminera olika former, generativa grafiska modeller kan vara används för att skapa falska fotografier, etc. Data Science som fält kommer dock att spela en viktig roll i framtiden för att lösa många komplexa problem: klimatförändringar, miljöskydd, säkerställa en hälsosam livsstil, skapa ny teknik, innovationer.
I moderna företag, processen att samla in och analyseradata är ett av nyckelelementen, i detta avseende ökar efterfrågan på specialister inom detta område bara. Många företag söker inte bara efter högt kvalificerade specialister med specialiserad utbildning och arbetslivserfarenhet, utan också efter nybörjare som har genomgått omskolningskurser och är redo att fortsätta utvecklas inom sitt valda område.
Läs mer:
Graven till "Jesu barnmorska" grävdes fram: forskare berättade vad de hittade där
Einstein har fel igen och hans huvudteori skrevs om: hur det förändrar världen
Publicerad testvideo av världens första propeller med 11 blad