Поговорим о школе, да не о простой, а компьютерной. Чтобы выполнять наши запросы, компьютеру нужно уметь анализировать и обрабатывать большой объём данных. Именно для таких целей существуют специальные «учителя».
Один из таких «преподавателей» – Data Science.
DS — это междисциплинарная область на стыке статистики, математики, системного анализа и машинного обучения, которая охватывает все этапы работы с данными. Она предполагает исследование и анализ сверхбольших массивов информации и ориентирована в первую очередь на получение практических результатов.
Проще говоря — это дисциплина, которая позволяет сделать данные полезными.
Что он делает?
Структурирует большие массивы информации. Data Science в буквальном смысле смотрит в будущее. Специалисты по DS на основе больших данных могут создавать модели, которые предсказывают, что случится завтра. В том числе и предсказывать спрос на те или иные товары и услуги.
Где применяется?
◇ В любом направлении бизнеса. Можно создавать алгоритмы, прогнозирующие спрос на услуги компании. Или алгоритмы, занимающиеся бизнес-планированием.
◇ В логистике — программы помогают выстроить оптимальный маршрут.
◇ В IT-сфере — разработка ботов, поисковых алгоритмов, систем искусственного интеллекта.
◇ В медицине. Некоторые приборы могут в автоматическом режиме ставить диагноз на основании имеющихся данных. Также специальные программы могут указывать повреждённые органы на рентгеновских снимках.
◇ Для метеослужб. Современные прогнозы погоды готовят с помощью Data Science.
Теперь немного о Machine Learning.
Машинное обучение — это способ обучать компьютеры без программирования и явных инструкций, используя только шаблоны и логические выводы.
Зачем он нужен?
С помощью машинного обучения искусственный интеллект может анализировать данные, запоминать информацию, строить прогнозы, воспроизводить готовые модели и выбирать наиболее подходящий вариант из предложенных.
Где применяется?
◇ Распознавание изображений — ML может быть использовано даже для распознавания лиц на изображении.
◇ Распознавание речи — перевод произносимых слов в текст. Он используется при голосовом поиске и многом другом.
◇ Медицинские диагнозы — ML обучен распознавать раковые ткани.
◇ Финансовая индустрия и торговые компании используют ML при расследованиях мошенничества и проверках кредитоспособности.
Чем отличаются DS и ML?
Machine Learning – это алгоритмы и ПО для автоматизации анализа данных, а Data Science – это исследование массивов информации, которое проводится для получения практической пользы. Для последнего используются разные методы, в том числе машинного обучения.
Благодарим ребят из «Процион» за разбор этой темы. На страничке проекта много познавательного контента, подписывайтесь.
#obraz_36 #ВоронежскаяОбласть
#институт_подросткового_наставничества
#аера
#IT
#Процион
