Мы постоянно движемся к эпохе, когда данные будут управлять всем. Первоначально компании боролись с растущими данными, но когда возникли онлайн-платформы и решили проблему хранения, центр внимания переместился на обработку этих данных.

Data Science - будущее искусственного интеллекта и может стать прорывом в области управления энергопотреблением, психическим здоровьем, играми, распознавания образов или речи и т.д.

 Что такое Data Science?

Data Science представляет собой смесь алгоритмов, принципа машинного обучения и различных инструментов с целью анализа необработанных данных для поиска полезных и скрытых шаблонов. Да, это может звучать как Анализ данных (Data Analyst), но между этими двумя терминами есть существенная разница.

Data Analyst обрабатывает историю данных и объясняет, что происходит, но Data Scientist выполняет исследовательский анализ, чтобы узнать что-то из них. Он смотрит на данные со многих сторон, использует алгоритмы машинного обучения, чтобы распознать возникновение определенного события в будущем.

В целом, Data Science в основном используется для прогнозирования и принятия решений с использованием прогнозирующей причинно-следственной аналитики, предписывающей аналитики (прогнозирования со способностями принятия решений) и машинного обучения. Теперь давайте внимательно рассмотрим каждый из них.

1. Прогнозирующая причинно-следственная аналитика

Предположим, вы предоставляете кредит своим клиентам, тогда вам может быть интересно узнать вероятность того, что клиенты будут платить вовремя. Здесь вам необходимо применить прогнозную случайную аналитику, чтобы предсказать возможности конкретного события в будущем. В этом случае вы можете построить модель, которая будет учитывать историю платежей, выполнять прогнозную аналитику и прогнозировать, будет ли клиент своевременно выплачивать будущие платежи.

2. Предписательная аналитика

Предписательный анализ обычно используется для предоставления рекомендаций. Если вы ищете модель, которая не только предсказывает конкретное событие, но и обладает способностью и интеллектом принимать собственные решения. Эти модели работают по нескольким динамическим параметрам и даже могут менять свое решение в зависимости от ситуации и времени.

Здесь мы можете взять пример самоходного автомобиля Google. Во-первых, данные, собранные транспортными средствами, использованными для обучения этих автомобилей. Затем вы можете запустить продвинутые алгоритмы, чтобы дать им возможность принимать решения. Это сделает их достаточно умными, чтобы решить, какой путь выбрать, когда повернуть, когда замедлить или ускорить и т.д.

3. Машинное обучение для прогнозирования и распознавания образов

1. Контролируемое обучение

Концепция контролируемого обучения вступает в игру, когда у вас уже есть данные, необходимые для обучения ваших машин. Предположим, у вас есть транзакционные данные компании и вы хотите предсказать будущую тенденцию. В этом случае вы можете запустить алгоритмы машинного обучения, выполнить анализ доступных данных и определить вероятность будущего результата.

Вы также можете понять эту модель, когда создаете модель обнаружения мошенничества, основанную на истории мошеннических покупок.

1. Обучение без учителя

Есть много ситуаций, когда у нас нет необходимых данных или параметров для обучения машин. В этих случаях вы можете использовать алгоритмы распознавания образов, такие как кластеризация, чтобы найти скрытые шаблоны в данных и сделать значимые прогнозы.

Здесь у вас нет предопределенных методов группировки, поэтому эти модели основаны на обучении без учителя. Например, вы работаете в телекоммуникационной компании и ищете идеальное место для башни. Здесь вы можете использовать метод кластеризации, чтобы найти места расположения башен, которые обеспечат оптимальную мощность сигнала для всех пользователей.