Наука о данных и ее применение в реальном мире

Искусственный интеллект и наука о данных захватывают современную эпоху. Нас окружили быстро развивающиеся вычислительные устройства и меняющие правила игры эволюционные идеи, делая мир гораздо более удобным для жизни. Приложения искусственного интеллекта и науки о данных имеют огромное применение в практическом мире и решают множество реальных задач.

Поскольку эксперты назвали науку о данных «самой популярной» профессией нынешнего поколения, она привлекла высококвалифицированных специалистов, которые прошли курсы по науке о данных или получили степень магистра в области анализа данных в Индии. Эти профессионалы постоянно продвигают внедрение Data Science в различных областях благодаря своим инновационным навыкам.

От здравоохранения до транспорта, от образования до кулинарии — наука о данных изменила наше использование конкретных технологий и способность принимать решения.

Здесь мы рассмотрим четыре применения Data Science в реальном мире.

1. Производство

Ученые, работающие с данными, — это новые фабричные работники. Производственная отрасль широко использует Data Science для оптимизации производства, сокращения затрат и увеличения прибыли. Появление Интернета вещей (IoT) меняет правила игры, поскольку Data Science позволила компаниям прогнозировать потенциальные проблемы, контролировать системы и анализировать непрерывный поток данных.

Наука о данных обеспечивает безупречный анализ отзывов клиентов, помогая отраслям принимать более обоснованные решения и повышать качество продукции. Автоматизация — еще один ценный подарок науки о данных производственному миру. Используя исторические данные и данные в реальном времени, отрасли разрабатывают автономные системы, которые резко увеличивают производительность производственных линий. Технологии машинного обучения, такие как обучение с подкреплением, лежат в основе мощных машин, которые помогли компаниям устранить избыточные рабочие места.

2. Транспорт

Data Science оставляет свой след в транспортном секторе, создавая более безопасную среду вождения для водителей. Кроме того, он оптимизировал характеристики автомобиля и увеличил автономность водителей. Наиболее эффективным применением науки о данных в транспортном секторе является внедрение беспилотных автомобилей. Кроме того, интеллектуальные автомобили стали реальностью благодаря обучению с подкреплением.

Анализируя такие аспекты, как профиль потребителя, местоположение, экономические показатели и логистика, Data Science позволяет поставщикам оптимизировать маршруты доставки и правильно распределять ресурсы.

Такие компании, как Uber, используют мощные прогностические инструменты для точного прогнозирования стоимости проезда.

3. Автозамена и автозаполнение

Функция автозаполнения, или завершения слов, предсказывает остальную часть слова, которое набирает пользователь. В языке это называется интеллектуальный текст. smartphones и стал де-факто функцией, используемой почти всеми пользователями. Этот прогнозный поиск работает на базе искусственного интеллекта и использует такие концепции, как обработка естественного языка, машинное обучение и обслуживание моделей глубокого обучения.

Прогнозирование следующего слова для текстовых сообщений или набора текста конкретного пользователя экономит время за счет понимания шаблонов текстовых сообщений этого человека. Виртуальные помощники также используют эту функцию для завершения определенных предложений.

«Автозамена» — это функция автоматической проверки данных в текстовых процессорах и интерфейсах редактирования текста.

Функция автозамены, основанная на методологиях искусственного интеллекта, помогает добиться наилучших результатов при отправке текстовых сообщений или наборе текста, чтобы избежать неправильных утверждений или слов. Эта функция автоматически проверяет правописание и немедленно исправляет его до ближайших правильных значений.

4. Финансы

Прогресс и достижения искусственного интеллекта и науки о данных в области финансов огромны. Финансовые организации используют системы искусственных нейронных сетей для обнаружения обвинений или претензий, выходящих за рамки нормы, и помечают их для расследования человеком. Несколько приложений ИИ в мире финансов включают алгоритмическую торговлю.

Он предполагает использование сложных систем искусственного интеллекта для принятия торговых решений со скоростью, превышающей возможности любого человека. Технология искусственного интеллекта позволила автоматизировать процессы для управления такими задачами, как понимание новых правил и положений или создание индивидуальных финансовых отчетов для отдельных лиц.

Например, Watson от IBM может понять сложные правила, такие как дополнительные требования к отчетности Директивы о рынках финансовых инструментов и Закона о раскрытии информации о жилищной ипотеке.