Veriler herhangi bir işletmenin temel bileşenlerinden biridir. Çoğu şirket topluyor ve
Veriye Dayalı Neden Gereklidir?
Veri Bilimi, şirketlere yalnızcaverimliliğini artırır, aynı zamanda büyük gelir getirir. Büyük miktarda veriye sahip durum, veri kullanımına ve bunların özel araçlar ve yöntemler kullanılarak analiz edilmesine dayanan karar vermeye yönelik yönetimsel bir yaklaşım olan Veriye Dayalı'nın oluşmasına yol açmıştır. Aynı zamanda, veriler ana bilgi kaynağı ve karar vermenin temelidir. Bu yaklaşım pazarlama, finans ve tıpta kullanılır ve iş süreçlerinin verimliliğini artırmak ve optimal kararlar almak için yararlıdır.
Veri bilimcileri ayrılmaz bir parçadırveri odaklı yaklaşım. Yararlı bilgiler elde etmek ve bunları iş süreçlerini ve karar vermeyi iyileştirmek için kullanmak için büyük miktarda verinin analizi ile uğraşırlar. Bu, veri toplama, temizleme ve ön işleme, veri analizi için modeller ve algoritmalar oluşturma, sonuçları görselleştirme ve bir iş bağlamında içgörüleri iletme gibi çeşitli görevleri içerir.
Tıp, pazarlama, bankalar
Makine öğrenimi algoritmaları doktorlara yardımcı olurbilgisayarlı tomografi veya üç boyutlu röntgenler kullanılarak elde edilen görüntüleri analiz eder. Verilere dayanarak, ilaçların etkilerini modellerler, moleküler bileşimlerine göre etkisiz ve tehlikeli madde kombinasyonlarını önceden belirlerler.
Çeşitli satış seviyelerinin analizi ve tahminifiyata, mevsime veya belirli bir döngüsel talebe bağlı olarak mal teslimi, endüstriyel ölçekte tüm perakende zincirlerinin çözdüğü klasik bir görevdir. Talebi tahmin etmenin yanı sıra, bu tür kuruluşların bir dizi lojistik sorunu çözmesi gerekir.
Bankacılık sektörü en hızlı sektörlerden biridir.kuruluşun süreçlerinde makine öğrenimi yaklaşımlarının uygulanması. Maksimum kredi tutarının tahmini, belgelerin tanınması ve bölümlere ayrılması, kullanıcı isteklerinin otomatik olarak sınıflandırılması: Bu görevlerden herhangi birinde, makine öğrenimi yalnızca alınan kararların kalitesini artırmaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda süreci önemli ölçüde hızlandırır.
Havacılıkta Veri Bilimi
Ancak makine öğreniminin kullanımının, havacılık gibi bariz olmayan sorunların çözümüne yardımcı olduğu alanlar da vardır.
Yerleşik standartlar ve kurallar göz önüne alındığında, bu alan son derece tutucudur ve geliştirilen sistemlerin güvenilirliği konusunda talepkardır.
Uçuşun önemli bir kısmının (enaşırı hava olayları olmaması koşuluyla), uçak otomatik modda çalışır: pilotların üzerindeki ana yük, geminin kalkış ve iniş sırasında düşer. Airbus, otomatik bir kalkış ve iniş sistemi olan ATTOL sistemini geliştiriyor. Şirket, sistemin pistin durumunu analiz etmesine yardımcı olan bilgisayarla görme teknikleri de dahil olmak üzere, ürünü türünün ilk otomatik sistemi olarak konumlandırıyor. Bu tür sistemleri geliştirmenin karmaşıklığı, yalnızca makine öğrenimi algoritmalarındaki olası hataları en aza indirmekle değil, aynı zamanda bunları uçak aviyoniklerine, eğitim pilotlarına entegre etmenin zorlukları ve yüksek test maliyetiyle de ilişkilidir.
Makine öğreniminin kullanımına bir başka örnekhavacılıkla ilgili alanda - yolcular için uçuş öncesi kontrolün otomasyonu. Delta Airlines, 2021 yılında iç hat uçuşlarında yolcuların tüm uçuş öncesi prosedürlerini tam otomatik modda gerçekleştirmelerine olanak tanıyan bir sistemi kullanıma sundu. Yolcunun uygulamaya kayıt olması ve fotoğraf çekmesi yeterliydi. Havalimanını ziyaret ederken, yolcu özel olarak kurulmuş bir kameraya yaklaşır ve sistem yolcunun uçağa binmesine izin verir. Bu tür süreçlerin otomasyonu, havayolu personeli üzerindeki yükü azaltır ve yolcuları kuyruklardan kurtarır.
Havayolu toplayıcıları genellikleyolculara belirli destinasyonları tavsiye etme görevi. Kullanıcının satın alma geçmişini analiz ederek, müşterilerin ilgisini çekebilecek olası tarihler ve varış yerleri varsayılabilir. Bu faktörlere bağlı olarak, yalnızca belirli uçuşları başarılı bir şekilde önermekle kalmaz, aynı zamanda kullanıcının ödemeye razı olacağı belirli bir fiyat da oluşturabilirsiniz. Dinamik fiyatlandırma, geliştiricilerin çeşitli müşteri hizmetlerinde çözdüğü yaygın bir görevdir: çevrimiçi mağazalar, taksi hizmetleri, uçak biletleri. Bu tür hizmetler genellikle bir dizi algoritma içerir: tavsiye sistemleri, zaman serisi analizi, regresyon algoritmaları.
Otomasyon ihtiyacı sadece kendini göstermezyolcu havacılığı alanında. Kargo havacılığı da makine öğrenimi yöntemlerinin kullanılmaya adayları arasında yer alıyor. Bu durumda, birkaç aşamada yardımcı olabilirler: tedarik zincirlerinin optimizasyonu, yalnızca maliyetleri düşürmeye değil, aynı zamanda çevresel bileşen üzerinde olumlu bir etkiye sahip olan tüketilen yakıt miktarını da azaltmaya yardımcı olur. Bilgisayarla görme yöntemlerinin tanıtılması, tüm uçuşun otomasyonuna doğru bir adım atılmasına yardımcı olur: kalkış ve iniş sistemleri, uçuş kontrolü ve çevresel analiz - bu tür bir dizi algoritma, pilotların yükünü azaltmaya yardımcı olur.
Tarımda Veri Bilimi
Makine öğrenimi yaklaşımlarının başka bir uygulama alanıeğitim - tarım endüstrisi. Cognitive Pilot, çeşitli tarımsal işletmelerin biçerdöverlerini donatmakla aktif olarak ilgilenmektedir. Otopilotun donanım bileşenleri arasında arabanın önündeki alanı yakalayan ve rotayı düzeltme kararını veren sinir ağına bilgi ileten iki kamera bulunuyor. Bu yaklaşım, hasat sürecinin içeriğine odaklanmalarına ve elde edilen mahsulün kalitesini artırmalarına izin vererek, biçerdöver yöneticilerinin yükünü boşaltmanıza olanak tanır.
Yerdeki otomasyonlara ek olarak, algoritmalarekin alanlarının durumunu daha geniş ölçekte değerlendirmeye yardımcı olan alan izleme süreçlerine makine öğrenimi aktif olarak dahil ediliyor. Artan uydu sayısı, çeşitli matematiksel modelleri eğitmek için kullanılabilecek büyük miktarda veri biriktirmeyi mümkün kılmaktadır. Toplanan verilere bağlı olarak, algoritmalar toprak koşullarının analiz edilmesine, dejeneratif süreçlerin, mahsul koşullarının tespit edilmesine yardımcı olabilir - bunlar, makine öğreniminin çözmeye yardımcı olabileceği görevlerden yalnızca birkaçıdır.
Tarım teknolojisinde entegre bir yaklaşım denirhassas (veya hassas) tarım. Yaklaşım fikri, tarımsal süreçlerin büyük ölçekli entegre desteğinde yatmaktadır. Tarlalarda, çeşitli göstergeleri kaydetmek için çeşitli sensörler kullanılır: nem, asitlik vb. Uydu fotoğrafları veya insansız hava araçları, durumu daha geniş ölçekte değerlendirmenize ve genelleştirilmiş bilgiler elde etmenize olanak tanır. Bu bilgileri bir araya getirmek için Veri Bilimi yöntemleri aktif olarak kullanılır ve bakım ve verim tahmini için öneriler almak üzere makine öğrenimi algoritmaları da kullanılır.
Hassas tarım alanı son derece aktiftirinceleniyor: 2021'de, bu tür çiftçiliğin gelişmesi için birkaç kilit alanı aynı anda belirleyen BM Kalkınma Programı tarafından hazırlanan bir rapor yayınlandı: hava ve toprak koşullarının izlenmesi, böcek zararlılarının ve bitki hastalıklarının dinamiklerinin izlenmesi, çeşitli bitki türleri sulama. Bu süreçlerde kullanılabilecek donanım araçları arasında akıllı telefonlar ve drone'lardan nesnelerin interneti bileşenlerine kadar kelimenin tam anlamıyla her şey yer alıyor.
Kimyada Veri Bilimi
Veri bilimi yöntemlerinin tanıtımı da oluyordiğer bilgi alanları. Bu alanlardan biri, alanlarından biri de yeni antibiyotik türlerinin geliştirilmesi olan tıbbi kimyadır. İnsanlığın yakın gelecekte karşılaşacağı son derece ciddi sorunlardan biri de bakterilerin halihazırda geliştirilmiş antibiyotiklere karşı direnç göstermesidir. İstenilen özelliklere sahip yeni ilaçlar oluşturma hızı, makine öğrenimi yöntemlerinin ve sinir ağı modellemesinin şimdiden bilim adamlarına yardımcı olduğu son derece uzun, karmaşık ve pahalı bir süreçtir. Massachusetts Institute of Technology'de Biyoloji Mühendisliği Bölümü, milyonlarca kimyasal bileşiği test edebilen ve bakteriyel inflamasyonun tedavisi için uygun potansiyel kombinasyonları seçebilen yeni antibiyotiklerin analizi ve geliştirilmesi için bir platform geliştirdi. Bu platform kullanılarak geliştirilen ilaçlardan biri, diğer antibiyotiklere dirençli birçok tehlikeli bakteriye karşı mücadelede iyi sonuçlar verdi.
Doğrudan sonuca ek olarak - yeni ilaçlar -bu tür yaklaşımlar, tehlikeli veya basitçe yararsız olduğu bilinen maddeleri "filtreleyebilir", böylece bilim adamları yalnızca potansiyel olarak etkili ilaçlara odaklanabilir. Bu tür yöntem ve yaklaşımların aktif olarak uygulanması, farmasötik ürünlerin kalitesini önemli ölçüde artırabilir ve dolayısıyla yaşam beklentisi üzerinde olumlu bir etkiye sahip olabilir.
Beşeri Bilimlerde Veri Bilimi
Bilimsel ve endüstriyel alanların yanı sıra dinamik birDaha tanıdık alanlarda gelişme beklenebilir. Örneğin, görüntü üretmeye olanak sağlayan modellerin geliştirilmesi ile bilgisayar oyunlarında oyun evrenlerinin geliştirilmesine yönelik yaklaşım önemli ölçüde değişebilir. Belirli bir tarza sahip küçük bir veri seti verildiğinde, bir sanatçı veya oyun geliştiricisi, gelecekteki bir bilgisayar oyunu için çok sayıda potansiyel karakter veya nesne modeli oluşturabilir. Farklı oyunların hayranları: Red Alert, Fall Out ve diğerleri, en sevdikleri oyunların ruhuna uygun görüntüler yaratarak yaratıcılıklarını düzenli olarak paylaşırlar. Oyun geliştiricileri, grafik bileşene ek olarak, zorlu veya toksik davranışları ortadan kaldırmak için çok oyunculu bir oyundaki oyuncu davranışını analiz etmek için makine öğrenimi modellerini kullanma ihtiyacını da belirtiyor.
Modern modeller sadece yardımcı olamazfantastik karakterler yaratın: moda uzmanları ve giyim tasarımcıları için çok fazla alan açılıyor. Yenilerini oluştururken, çeşitli sinir ağlarını farklı şekillerde kullanabilirsiniz: metin açıklamasından gerekli olanı alın, şeyin bir taslağını çizin ve malzemeleri, rengi belirtin ve bitmiş halini alın. Diğer makine öğrenimi algoritmaları, sanal uydurma konusunda yardımcı olabilir - bu tür uygulamalar, çoğu akıllı telefonun uygulama mağazalarında zaten mevcuttur.
geliştirmede önemli ilerlemeler kaydedilmiştir vemetin modellerinin uygulanması. Yakın zamanda yayınlanan OpenAI sohbet modeli ChatGPT, metin oluşturma alanında harika sonuçlar gösteriyor. Modelden belirli bir konuda bir makale yazması, belirli bir programlama dilinde bir algoritma uygulaması veya mantıksal bir sorunu çözmesi istenebilir. Model, bir anlamda evrenseldir: “metni anlar” ve hatta cevaplarında hatalı unsurlara işaret edilirse kendi sonuçlarını düzeltebilir. Modern modellerin kullanıcıları, çalışmalarının sonuçlarını başarılı bir şekilde birleştirir: örneğin, bir dünya veya durumun açıklaması biçiminde metinsel sonuçlar alırlar, sonuçları grafik modeller aracılığıyla çalıştırırlar ve çıktı olarak görüntüler alırlar.
Son yıllarda veri biliminin gelişimihayatımızı kökten değiştirdi: hafife aldığımız günlük şeyler neredeyse her zaman şu veya bu algoritmanın ürünüdür. Son yıllar, gelişimdeki keskin sıçramanın aynı zamanda birçok sorunu da ortaya çıkardığını göstermiştir: Sorulara cevap verebilen veya kendilerine verilen bir cümlenin başlangıcına dayalı olarak rastgele metinler üretebilen metin modelleri, genellikle farklı biçimlere karşı ayrımcılığa eğilimlidir; üretken grafik modelleri, sahte fotoğraflar vb. oluşturmak için kullanılır. Bununla birlikte, Veri Bilimi bir alan olarak gelecekte birçok karmaşık sorunun çözümünde önemli bir rol oynayacaktır: iklim değişikliği, çevrenin korunması, sağlıklı bir yaşam tarzının sağlanması, yeni teknolojiler yaratılması, yenilikler.
Modern şirketlerde, toplama ve analiz etme süreciveriler kilit unsurlardan biridir, bu konuda, bu alandaki uzmanlara olan talep sadece artmaktadır. Pek çok şirket, yalnızca özel eğitim ve iş deneyimine sahip yüksek nitelikli uzmanları değil, aynı zamanda yeniden eğitim kurslarını tamamlamış ve seçtikleri alanda gelişmeye devam etmeye hazır acemi çalışanları da arıyor.
Daha fazla oku:
"İsa'nın ebesi"nin mezarı ortaya çıkarıldı: bilim adamları orada ne bulduklarını anlattı
Einstein yine yanılıyor ve ana teorisi yeniden yazıldı: dünyayı nasıl değiştiriyor?
Dünyanın ilk 11 kanatlı pervanesinin test videosu yayınlandı