ข้อมูลเป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญของธุรกิจ บริษัทส่วนใหญ่รวบรวมและ
เหตุใด Data Driven จึงจำเป็น
วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เพียงแต่ช่วยให้บริษัทต่างๆเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังสร้างรายได้มหาศาลอีกด้วย สถานการณ์ที่มีข้อมูลจำนวนมากได้นำไปสู่การสร้าง Data Driven ซึ่งเป็นแนวทางการจัดการเพื่อการตัดสินใจซึ่งขึ้นอยู่กับการใช้ข้อมูลรวมถึงการวิเคราะห์โดยใช้เครื่องมือและวิธีการพิเศษ ในขณะเดียวกัน ข้อมูลก็เป็นแหล่งข้อมูลหลักและเป็นพื้นฐานในการตัดสินใจ วิธีการนี้ใช้ในด้านการตลาด การเงิน และการแพทย์ และเป็นประโยชน์สำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการทางธุรกิจและการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุด
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล พวกเขามีส่วนร่วมในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจและการตัดสินใจ ซึ่งรวมถึงงานต่างๆ เช่น การรวบรวมข้อมูล การทำความสะอาดและการประมวลผลล่วงหน้า การสร้างแบบจำลองและอัลกอริทึมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ตลอดจนการแสดงภาพผลลัพธ์และการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกในบริบททางธุรกิจ
ยา การตลาด ธนาคาร
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้แพทย์วิเคราะห์ภาพที่ได้รับโดยใช้เอกซเรย์คอมพิวเตอร์หรือเอ็กซเรย์สามมิติ จากข้อมูล พวกเขาสร้างแบบจำลองผลกระทบของยา ระบุส่วนผสมของสารที่ไม่ได้ผลและเป็นอันตรายล่วงหน้า โดยพิจารณาจากองค์ประกอบโมเลกุลของสารเหล่านั้น
การวิเคราะห์และคาดการณ์ระดับการขายต่างๆสินค้าขึ้นอยู่กับราคา ฤดูกาล หรือความต้องการตามวัฏจักรเป็นงานคลาสสิกที่เครือข่ายค้าปลีกทั้งหมดในระดับอุตสาหกรรมต้องแก้ไข นอกเหนือจากการทำนายความต้องการแล้ว องค์กรดังกล่าวจำเป็นต้องแก้ปัญหาด้านลอจิสติกส์ทั้งหมด
ภาคการธนาคารเป็นหนึ่งในภาคที่เร็วที่สุดการนำแนวทางการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ในกระบวนการขององค์กร การประมาณจำนวนเงินกู้สูงสุด การจดจำและการแบ่งส่วนเอกสาร การจัดหมวดหมู่คำขอของผู้ใช้โดยอัตโนมัติ: ในงานเหล่านี้ การเรียนรู้ด้วยเครื่องไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงคุณภาพของการตัดสินใจเท่านั้น แต่ยังเร่งกระบวนการให้เร็วขึ้นอย่างมากอีกด้วย
วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการบิน
อย่างไรก็ตาม มีหลายส่วนที่การใช้การเรียนรู้ของเครื่องช่วยแก้ปัญหาที่ไม่ชัดเจน เช่น การบิน
ในมุมมองของมาตรฐานและกฎที่กำหนดไว้ พื้นที่นี้ค่อนข้างอนุรักษ์นิยมและต้องการความน่าเชื่อถือของระบบที่พัฒนาขึ้น
เป็นที่ทราบกันดีว่าส่วนสำคัญของเที่ยวบิน (ณหากไม่มีเหตุการณ์สภาพอากาศที่รุนแรง) เครื่องบินจะทำงานในโหมดอัตโนมัติ: น้ำหนักบรรทุกหลักของนักบินตกลงระหว่างการบินขึ้นและลงจอดของเรือ แอร์บัสกำลังพัฒนาระบบ ATTOL ซึ่งเป็นระบบบินขึ้นและลงจอดอัตโนมัติ บริษัทวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์เป็นระบบอัตโนมัติระบบแรกในประเภทเดียวกัน รวมถึงเทคนิคการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้ระบบวิเคราะห์สภาพของทางวิ่ง ความซับซ้อนของการพัฒนาระบบดังกล่าวไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับการลดข้อผิดพลาดที่เป็นไปได้ของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความยากลำบากในการรวมเข้ากับระบบการบินบนเครื่องบิน การฝึกนักบิน และค่าใช้จ่ายในการทดสอบที่สูงอีกด้วย
อีกตัวอย่างหนึ่งของการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในในสาขาที่เกี่ยวข้องกับการบิน - ระบบอัตโนมัติของการควบคุมก่อนการบินสำหรับผู้โดยสาร สายการบินเดลต้าเปิดตัวระบบในปี 2564 ที่อนุญาตให้ผู้โดยสารในเที่ยวบินภายในประเทศผ่านขั้นตอนก่อนการบินทั้งหมดในโหมดอัตโนมัติ ผู้โดยสารลงทะเบียนในแอปพลิเคชันและถ่ายรูปก็เพียงพอแล้ว เมื่อไปถึงสนามบิน ผู้โดยสารเพียงแค่เข้าใกล้กล้องที่ติดตั้งเป็นพิเศษ และระบบก็อนุญาตให้ขึ้นเครื่องได้ ระบบอัตโนมัติของกระบวนการดังกล่าวช่วยลดภาระของพนักงานสายการบินและช่วยให้ผู้โดยสารไม่ต้องรอคิว
ผู้รวบรวมสายการบินมักจะเผชิญงานแนะนำจุดหมายปลายทางให้กับผู้โดยสาร ด้วยการวิเคราะห์ประวัติการซื้อของผู้ใช้ เราสามารถคาดเดาวันที่และปลายทางที่อาจเป็นที่สนใจของลูกค้าได้ ขึ้นอยู่กับปัจจัยเหล่านี้ คุณไม่เพียงแค่สามารถแนะนำเที่ยวบินที่เจาะจงได้สำเร็จเท่านั้น แต่ยังกำหนดราคาที่ผู้ใช้ยินดีจ่ายได้ด้วย ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยเหล่านี้ การกำหนดราคาแบบไดนามิกเป็นงานทั่วไปที่นักพัฒนาแก้ไขในบริการลูกค้าที่หลากหลาย: ร้านค้าออนไลน์ บริการแท็กซี่ ตั๋วเครื่องบิน บริการดังกล่าวมักจะเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมที่หลากหลาย: ระบบผู้แนะนำ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา อัลกอริทึมการถดถอย
ความต้องการระบบอัตโนมัติไม่เพียงแสดงออกมาเท่านั้นในด้านการบินโดยสาร การบินขนส่งสินค้ายังเป็นหนึ่งในผู้สมัครสำหรับการใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ในกรณีนี้สามารถช่วยได้หลายขั้นตอน: การเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานไม่เพียงช่วยลดต้นทุน แต่ยังช่วยลดปริมาณเชื้อเพลิงที่ใช้ซึ่งส่งผลดีต่อองค์ประกอบด้านสิ่งแวดล้อม การแนะนำวิธีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ช่วยก้าวไปสู่ระบบอัตโนมัติของเที่ยวบินทั้งหมด: ระบบการบินขึ้นและลงจอด การควบคุมการบิน และการวิเคราะห์สิ่งแวดล้อม - ชุดของอัลกอริธึมดังกล่าวช่วยลดภาระของนักบิน
วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการเกษตร
อีกด้านของการประยุกต์ใช้แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องการฝึกอบรม-อุตสาหกรรมการเกษตร. Cognitive Pilot มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการจัดหารถเกี่ยวนวดของผู้ประกอบการด้านการเกษตรต่างๆ ในบรรดาส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ของระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ มีกล้องสองตัวที่จับภาพพื้นที่ด้านหน้ารถและส่งข้อมูลไปยังโครงข่ายประสาทเทียมที่ทำหน้าที่ตัดสินใจแก้ไขเส้นทาง วิธีการนี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานขนถ่ายรวมกัน ช่วยให้สามารถมุ่งเน้นไปที่เนื้อหาของกระบวนการเก็บเกี่ยวและปรับปรุงคุณภาพของพืชผลที่ได้
นอกเหนือจากระบบอัตโนมัติบนพื้น อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงกำลังถูกนำมาใช้อย่างแข็งขันในกระบวนการตรวจสอบพื้นที่ ซึ่งช่วยในการประเมินสถานะของพื้นที่เพาะปลูกในระดับที่กว้างขึ้น จำนวนดาวเทียมที่เพิ่มขึ้นทำให้สามารถสะสมข้อมูลจำนวนมากที่สามารถใช้ในการฝึกแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ต่างๆ ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่รวบรวม อัลกอริทึมสามารถช่วยวิเคราะห์สภาพดิน ตรวจจับกระบวนการเสื่อมโทรม สภาพพืชผล - นี่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของภารกิจที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยแก้ไขได้
เรียกว่าวิธีการบูรณาการในเทคโนโลยีการเกษตรการทำฟาร์มแบบแม่นยำ (หรือแม่นยำ) แนวคิดของแนวทางนี้อยู่ที่การสนับสนุนกระบวนการทางการเกษตรแบบบูรณาการขนาดใหญ่ ในภาคสนาม เซ็นเซอร์ต่างๆ ใช้ในการบันทึกตัวบ่งชี้ต่างๆ เช่น ความชื้น ความเป็นกรด และอื่นๆ ภาพถ่ายจากดาวเทียมหรือยานพาหนะทางอากาศไร้คนขับช่วยให้คุณประเมินสภาพในระดับที่ใหญ่ขึ้นและรับข้อมูลทั่วไปได้ เพื่อรวบรวมข้อมูลนี้ มีการใช้วิธีการของ Data Science อย่างจริงจัง และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องยังใช้เพื่อรับคำแนะนำสำหรับการดูแลและการคาดการณ์ผลผลิต
สาขาเกษตรกรรมแม่นยำมีความตื่นตัวอย่างมากอยู่ระหว่างการศึกษา: ในปี 2564 มีการเผยแพร่รายงานโดยโครงการพัฒนาแห่งสหประชาชาติ ซึ่งระบุประเด็นสำคัญหลายประการสำหรับการพัฒนาการทำฟาร์มดังกล่าวพร้อมกัน: การตรวจสอบสภาพอากาศและสภาพดิน การติดตามพลวัตของแมลงศัตรูพืชและโรคพืช พืชประเภทต่างๆ ชลประทาน. ในบรรดาเครื่องมือฮาร์ดแวร์ที่สามารถใช้ในกระบวนการเหล่านี้ได้ แทบทุกอย่างตั้งแต่สมาร์ทโฟนและโดรนไปจนถึงส่วนประกอบของ Internet of Things
วิทยาศาสตร์ข้อมูลในวิชาเคมี
การแนะนำวิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เกิดขึ้นในความรู้ด้านอื่นๆ หนึ่งในนั้นคือเคมีทางการแพทย์ หนึ่งในนั้นคือการพัฒนายาปฏิชีวนะชนิดใหม่ หนึ่งในปัญหาร้ายแรงอย่างยิ่งที่มนุษยชาติจะต้องเผชิญในอนาคตอันใกล้นี้คือการดื้อยาของแบคทีเรียต่อยาปฏิชีวนะที่พัฒนาแล้ว ความเร็วในการสร้างยาใหม่ที่มีคุณสมบัติที่ต้องการนั้นเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน ซับซ้อน และมีราคาแพงมาก ซึ่งวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องและการสร้างแบบจำลองเครือข่ายประสาทได้ช่วยนักวิทยาศาสตร์อยู่แล้ว ที่สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ ภาควิชาวิศวกรรมชีวภาพได้พัฒนาแพลตฟอร์มสำหรับการวิเคราะห์และพัฒนายาปฏิชีวนะชนิดใหม่ ซึ่งสามารถทดสอบสารประกอบทางเคมีหลายล้านชนิดและเลือกชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ที่เหมาะสมสำหรับการรักษาอาการอักเสบจากแบคทีเรีย หนึ่งในยาที่พัฒนาโดยใช้แพลตฟอร์มนี้ได้แสดงผลที่ดีในการต่อสู้กับแบคทีเรียอันตรายหลายชนิดที่ดื้อต่อยาปฏิชีวนะอื่นๆ
นอกจากผลโดยตรง - ยาใหม่ -วิธีการดังกล่าวสามารถ "กรอง" สารที่ทราบกันดีว่าเป็นอันตรายหรือไม่มีประโยชน์ ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์จึงสามารถมุ่งเน้นไปที่ยาที่อาจมีประสิทธิภาพเท่านั้น การแนะนำวิธีการและแนวทางดังกล่าวอย่างแข็งขันสามารถปรับปรุงคุณภาพของผลิตภัณฑ์ยาได้อย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้นจึงส่งผลดีต่ออายุขัย
วิทยาศาสตร์ข้อมูลในมนุษยศาสตร์
นอกเหนือจากสาขาวิทยาศาสตร์และอุตสาหกรรมที่ไม่หยุดนิ่งสามารถคาดหวังการพัฒนาในพื้นที่ที่คุ้นเคยมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ด้วยการพัฒนาแบบจำลองที่ช่วยให้สามารถสร้างภาพได้ แนวทางการพัฒนาจักรวาลของเกมในเกมคอมพิวเตอร์อาจเปลี่ยนไปอย่างมาก ด้วยชุดข้อมูลขนาดเล็กในรูปแบบหนึ่งๆ ศิลปินหรือนักพัฒนาเกมสามารถสร้างโมเดลตัวละครหรือวัตถุที่เป็นไปได้จำนวนมากสำหรับเกมคอมพิวเตอร์ในอนาคต แฟน ๆ ของเกมต่าง ๆ: Red Alert, Fall Out และเกมอื่น ๆ มักจะแบ่งปันความคิดสร้างสรรค์ของพวกเขา สร้างภาพตามจิตวิญญาณของเกมโปรดของพวกเขา นอกจากองค์ประกอบกราฟิกแล้ว ผู้พัฒนาเกมยังระบุว่าจำเป็นต้องใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้เล่นในเกมที่มีผู้เล่นหลายคนเพื่อขจัดพฤติกรรมที่ท้าทายหรือเป็นพิษ
โมเดลที่ทันสมัยไม่เพียงช่วยได้สร้างตัวละครที่ยอดเยี่ยม: พื้นที่มากมายเปิดกว้างสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านแฟชั่นและนักออกแบบเสื้อผ้า ในการสร้างสิ่งใหม่คุณสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียมได้หลายวิธี: รับสิ่งที่จำเป็นจากคำอธิบายข้อความ, วาดภาพร่างของสิ่งนั้นและระบุวัสดุ, สี - และรับเวอร์ชันที่เสร็จสมบูรณ์ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ สามารถช่วยในการปรับเสมือนได้ - แอปพลิเคชันดังกล่าวมีอยู่แล้วในร้านค้าแอปของสมาร์ทโฟนส่วนใหญ่
มีความก้าวหน้าที่สำคัญในการพัฒนาและการประยุกต์ใช้โมเดลข้อความ ChatGPT โมเดลแชทที่เพิ่งเปิดตัวจาก OpenAI แสดงผลลัพธ์ที่น่าทึ่งในด้านการสร้างข้อความ สามารถขอให้โมเดลเขียนเรียงความในหัวข้อที่กำหนด ใช้อัลกอริทึมในภาษาโปรแกรมที่ระบุ หรือแก้ปัญหาเชิงตรรกะ แบบจำลองมีความเป็นสากลในแง่หนึ่ง: แบบจำลอง "เข้าใจข้อความ" และยังสามารถแก้ไขผลลัพธ์ของตัวเองได้หากชี้ให้เห็นถึงองค์ประกอบที่ผิดพลาดในคำตอบ ผู้ใช้โมเดลสมัยใหม่ประสบความสำเร็จในการผสมผสานผลงานของพวกเขา: ตัวอย่างเช่น พวกเขาได้รับผลลัพธ์ที่เป็นข้อความในรูปแบบของคำอธิบายของโลกหรือสถานการณ์บางอย่าง รันผลลัพธ์ผ่านโมเดลกราฟิก และรับรูปภาพเป็นเอาต์พุต
การพัฒนาวิทยาการข้อมูลในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้เปลี่ยนแปลงชีวิตของเราไปอย่างสิ้นเชิง สิ่งต่างๆ ในชีวิตประจำวันที่เรามองข้ามมักเป็นผลจากอัลกอริทึมอย่างใดอย่างหนึ่ง ไม่กี่ปีมานี้แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาที่ก้าวกระโดดอย่างรวดเร็วยังแสดงให้เห็นถึงปัญหาหลายประการ เช่น โมเดลข้อความที่สามารถตอบคำถามหรือสร้างข้อความตามอำเภอใจโดยอิงจากจุดเริ่มต้นของประโยคที่มอบให้ มักจะมีแนวโน้มที่จะเลือกปฏิบัติต่อรูปแบบที่แตกต่างกัน โมเดลกราฟิกเชิงกำเนิดสามารถ ใช้เพื่อสร้างภาพถ่ายปลอม ฯลฯ อย่างไรก็ตาม Data Science ในแต่ละสาขาจะมีบทบาทสำคัญในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากมายในอนาคต เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การปกป้องสิ่งแวดล้อม การใช้ชีวิตอย่างมีสุขภาพดี การสร้างเทคโนโลยีใหม่ นวัตกรรม
ในบริษัทสมัยใหม่ กระบวนการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญประการหนึ่ง ด้วยเหตุนี้ ความต้องการผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้ก็เพิ่มมากขึ้นเท่านั้น หลายบริษัทไม่ได้มองหาเฉพาะผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติสูงซึ่งมีการศึกษาเฉพาะทางและประสบการณ์การทำงานเท่านั้น แต่ยังมองหาพนักงานมือใหม่ที่จบหลักสูตรการฝึกอบรมซ้ำและพร้อมที่จะพัฒนาต่อไปในสาขาที่ตนเลือก
อ่านเพิ่มเติม:
หลุมฝังศพของ "ผดุงครรภ์ของพระเยซู" ถูกขุดพบ: นักวิทยาศาสตร์บอกว่าพวกเขาพบอะไรที่นั่น
ไอน์สไตน์คิดผิดอีกครั้งและทฤษฎีหลักของเขาถูกเขียนใหม่: มันเปลี่ยนแปลงโลกอย่างไร
เผยแพร่วิดีโอทดสอบใบพัดแบบ 11 ใบพัดเครื่องแรกของโลก