Дані є одним із ключових компонентів будь-якого бізнесу. Більшість компаній займаються збором та
Навіщо потрібний Data Driven
Data Science допомагає компаніям не лишезбільшити свою ефективність, а й принести великий прибуток. Ситуація з великим обсягом даних призвела до формування Data Driven - управлінського підходу до прийняття рішень, що ґрунтується на використанні даних, а також їх аналізу за допомогою спеціалізованих інструментів та методів. При цьому дані є головним джерелом інформації та основою для прийняття рішень. Цей підхід застосовується в маркетингу, фінансах та медицині та корисний для покращення ефективності бізнес-процесів та прийняття оптимальних рішень.
Фахівці з Data Science - невід'ємна частинаData Driven підходу. Вони займаються аналізом великих обсягів даних з метою отримання корисної інформації та використання її для поліпшення бізнес-процесів та прийняття рішень. Це включає різні завдання, такі як збір даних, їх очищення та передобробка, побудова моделей та алгоритмів для аналізу даних, а також візуалізація результатів та комунікація інсайтів у бізнес-контексті.
Медицина, маркетинг, банки;
Алгоритми машинного навчання допомагають лікаряманалізувати знімки, одержані за допомогою комп'ютерної томографії або тривимірних рентгенівських знімків. На основі даних, що моделюють ефекти від ліків, виявляють заздалегідь неефективні та небезпечні комбінації речовин на базі їхнього молекулярного складу.
Аналіз та передбачення рівня продажів на різнітовари залежно від ціни, сезону чи певної циклічності попиту — класичне завдання, яке вирішується усіма торговими мережами у промислових масштабах. Крім передбачення попиту, таким організаціям слід вирішувати цілий клас логістичних завдань.
Банківська сфера — одна з провідних у швидкостівпровадження підходів машинного навчання у процеси організації. Оцінка максимальної суми кредиту, розпізнавання та сегментація документів, автоматична класифікація користувальницьких звернень: у будь-якому з цих завдань машинне навчання допомагає не тільки підвищити якість прийнятих рішень, а й суттєво прискорити процес.
Data Science в авіації
Однак існують області, в яких застосування машинного навчання допомагає вирішувати неочевидні завдання, наприклад авіація.
Зважаючи на сформовані стандарти і правила, ця область є вкрай консервативною і вимогливою до надійності систем, що розробляються.
Відомо, що значну частину польоту (при(у разі відсутності екстремальних погодних явищ) літак проводить в автоматичному режимі: основне навантаження на пілотів лягає під час зльоту та посадки судна. У компанії Airbus займаються розробкою системи ATTOL - системи автоматичного зльоту та посадки. Компанія позиціонує продукт як першу подібну автоматичну систему, що включає в себе в тому числі методи комп'ютерного зору, що допомагають системі аналізувати стан злітно-посадкової смуги. Складність розробки таких систем пов'язана не тільки з мінімізацією будь-яких можливих помилок алгоритмів машинного навчання, але ще й складнощами їхньої інтеграції в авіоніку літака, навчання пілотів та дорожнечею випробувань.
Інший приклад використання машинного навчання впов'язаної з авіацією сфері - автоматизація передпольотного контролю для пасажирів. Авіакомпанія Delta у 2021 році представила систему, яка дозволяла пасажирам внутрішніх рейсів у повністю автоматичному режимі проходити всі передпольотні процедури. Пасажиру достатньо було зареєструватися у додатку та сфотографуватися. При відвідуванні аеропорту пасажир просто підходить до спеціально встановленої камери та система пропускає його на посадку. Автоматизація подібних процесів знижує навантаження на персонал авіакомпанії та позбавляє пасажирів черг.
Агрегатори авіаквитків часто стикаються ззавдання рекомендації певних напрямів пасажирам. Аналізуючи історію покупок користувачів, можна припускати потенційні дати та напрямки, які можуть зацікавити клієнтів. Залежно від цих факторів можна не тільки вдало порекомендувати конкретні рейси, але ще й сформувати певну ціну, яку буде готовий заплатити користувач. Динамічне ціноутворення - поширене завдання, яке вирішується розробниками в різних клієнтських сервісах: онлайн-магазини, сервіси таксі, авіаквитки. У подібних сервісах часто задіяний комплекс алгоритмів: рекомендаційні системи, аналіз часових рядів, регресійні алгоритми.
Потреба автоматизації проявляється не тількиу сфері пасажирської авіації. Вантажна авіація також перебуває у числі кандидатів використання методів машинного навчання. В даному випадку вони можуть допомогти на декількох етапах: оптимізація логістичних ланцюжків допомагає не тільки скоротити витрати, а й знизити обсяги палива, що споживається, що позитивно позначається і на екологічній складовій. Впровадження методів комп'ютерного зору допомагає зробити крок у бік автоматизації всього польоту: системи зльоту та посадки, контроль польоту та аналіз навколишнього середовища – комплекс таких алгоритмів допомагає знизити навантаження на пілотів.
Data Science у сільському господарстві
Ще одна сфера застосування підходів машинногонавчання - сільськогосподарська промисловість. Компанія Cognitive Pilot активно займається оснащенням зернозбиральних комбайнів різних агропідприємств. Серед апаратних компонентів автопілота є дві камери, які фіксують простір перед машиною і передають відомості в нейронну мережу, що приймає рішення про коригування маршруту. Такий підхід дозволяє розвантажити керуючих комбайнами, дозволяючи їм зосередитися на змістовній частині процесу збирання та підвищувати якість одержуваного врожаю.
Окрім автоматизації на землі, алгоритмимашинного навчання активно впроваджуються у процеси космічного моніторингу, які допомагають масштабніше оцінювати стан посівних земель. Число супутників, що збільшується, дозволяє накопичувати великі масиви даних, які можуть бути використані для навчання різних математичних моделей. Залежно від даних алгоритми можуть допомагати в аналізі стану грунту, фіксації дегенеративних процесів, стану врожаю — це лише небагато завдань, у вирішенні яких може допомогти машинне навчання.
Комплексний підхід у агротехнологіях називаєтьсяточним (чи прецизійним) землеробством. Ідея підходу полягає у масштабному комплексному забезпеченні сільськогосподарських процесів. На полях застосовуються різні датчики, що дозволяють фіксувати різні показники: вологість, кислотність і так далі. Супутникові фотографії або фіксації безпілотних апаратів дозволяють оцінити стан масштабніше та отримати узагальнену інформацію. Для агрегації цієї інформації активно використовуються методи Data Science, для отримання рекомендацій щодо догляду та прогнозу врожайності використовуються алгоритми машинного навчання.
Область точного землеробства вкрай активновивчається: у 2021 році вийшов звіт Програми розвитку ООН, яка виділила одразу кілька ключових напрямів розвитку такого землеробства: моніторинг погоди та стану ґрунту, спостереження за динамікою комах шкідників та захворювань рослин, різні види поливів рослин. Серед апаратних інструментів, які можна використовувати у цих процесах, буквально все: від смартфонів та безпілотників до компонентів інтернету речей.
Data Science у хімії
Впровадження методів науки про дані відбувається і вінших галузях знання. Однією з таких областей є медична хімія, один із напрямів якої – розробка нових видів антибіотиків. Одна з украй серйозних проблем, з якою зіткнеться людство в найближчому майбутньому, — резистивність бактерій до вже розроблених антибіотиків. Швидкість створення нових ліків, що мають потрібні властивості, — вкрай довгий, складний і дорогий процес, у якому вченим уже допомагають методи машинного навчання та нейромережевого моделювання. У Масачусетському технологічному університеті на кафедрі біологічної інженерії розробили платформу для аналізу та розробки нових антибіотиків, яка спроможна перевіряти мільйони хімічних сполук та відбирати потенційні комбінації, які підходять для лікування бактеріальних запалень. Один із препаратів, розроблений за допомогою даної платформи, показав хороші результати у боротьбі з декількома небезпечними для здоров'я та стійкими до інших антибіотиків бактеріями.
Крім прямого результату - нових препаратів -подібні підходи можуть «фільтрувати» свідомо небезпечні або просто непотрібні речовини, таким чином вчені можуть сконцентруватися лише на потенційно ефективних препаратах. Активне впровадження подібних методів та підходів може суттєво підвищити якість фармацевтичних продуктів, а отже, і позитивно вплинути на тривалість життя.
Data Science у гуманітарній галузі
Крім наукових та промислових областей динамічнийрозвиток може очікуватися більш звичних областях. Наприклад, з розвитком моделей, що дозволяють генерувати зображення, може суттєво змінитись підхід до розробки ігрових всесвітів у комп'ютерних іграх. Маючи невеликий набір даних певної стилістики, художник чи розробник гри можуть генерувати велику кількість потенційних моделей персонажів чи об'єктів для майбутньої комп'ютерної гри. Шанувальники різних ігор: Red Alert, Fall Out та інших регулярно діляться своєю творчістю, створюючи зображення у дусі улюблених ігор. Крім графічної складової, розробники ігор також заявляють про необхідність застосування моделей машинного навчання для аналізу поведінки гравця в розрахованій на багато користувачів грі для виключення зухвалої або токсичної поведінки.
Сучасні моделі можуть не лише допомагатигенерувати фантастичних персонажів: великий простір відкривається для фахівців у галузі моди та дизайнерів одягу. У створенні нових можна використовувати різні нейронні мережі різними способами: отримувати за текстовим описом потрібну річ, малювати ескіз речі та вказати матеріали, колір і отримати готовий варіант. Інші алгоритми машинного навчання можуть допомогти у віртуальній примірці – такі програми вже є в магазинах додатків більшості смартфонів.
Великий прогрес помітний у сфері розробки тазастосування текстових моделей. Діалогова модель ChatGPT від OpenAI, що нещодавно вийшла, демонструє приголомшливі результати у сфері генерації тексту. Модель можна попросити написати есе на задану тему, реалізувати будь-який алгоритм зазначеною мовою програмування або вирішити логічне завдання. Модель у певному сенсі універсальна: вона «розуміє текст» і здатна навіть коригувати власні результати, якщо їй вказати на помилкові елементи у відповідях. Користувачі сучасних моделей успішно комбінують результати їхньої роботи: наприклад, отримують текстові результати у вигляді опису будь-якого світу або ситуації, проганяють результати через графічні моделі та отримують на виході зображення.
Розвиток науки про дані за останні рокикардинально змінило наше життя: повсякденні речі, які ми розглядаємо як даність, майже завжди є продуктом того чи іншого алгоритму. Останні роки показали, що різкий стрибок розвитку продемонстрував і багато проблем: текстові моделі, які вміють відповідати на запитання або генерувати довільні тексти по переданому ним початку пропозиції, часто схильні до дискримінації різних форм, генеративні графічні моделі можуть бути використані для створення фейкових фотографій та ін. Однак Data Science як область відіграватиме важливу роль у майбутньому у вирішенні багатьох складних проблем: кліматичні зміни, захист довкілля, забезпечення здорового способу життя, створення нових технологій, інновацій.
У сучасних компаніях процес збору та аналізуданих є одним із ключових елементів, у зв'язку з цим затребуваність фахівців у цій галузі тільки збільшується. Багато компаній шукають не тільки висококласних фахівців, які мають профільну освіту і досвід роботи, але і співробітників-початківців, які пройшли курси перепідготовки і готові продовжувати розвиватися в обраній галузі.
Читати далі:
Гробницю «акушерки Ісуса» розкопали: вчені розповіли, що вони там знайшли
Ейнштейн знову не правий і його головну теорію переписали: як це змінює світ
Опубліковано відео випробувань першого у світі гвинта з 11 лопатями