7. Применение науки о данных

По мере развития науки о данных расширяется спектр ее применения и важность принятия решений на основе данных. Они указывают путь к повышению эффективности и снижению затрат, помогают выявить возможности и избежать ошибочных решений.

Машинное обучение и искусственный интеллект обеспечивают мощность и скорость, необходимую для обработки и анализа огромных объемов данных для такого применения, как прогнозное моделирование, выявление закономерностей, обнаружение аномалий, анализ настроений,  внедрение таких технологий, как сервисы рекомендаций и системы персонализации, а также устройств на основе ИИ, таких как чат-боты, автономные транспортные средства и умные машины.  

Прогнозное моделирование с использованием алгоритмов машинного обучения помогает, к примеру, лучше предсказывать поведение клиентов, финансовые риски, рыночные тенденции и широко применяется в таких сферах, как финансовые услуги, производство, здравоохранение, туризм и многих других.

Узнать, как машинное обучение решает эти задачи поможет курс «Создание прогнозных моделей без кода в Машинном обучении Azure»

Выявление закономерностей в массивах данных помогает лучше понять поведение покупателей и применяется в розничной и интернет-торговле и телекоммуникациях.

Выявление аномалий способствует выявлению мошенничества в сфере финансовых услуг, а также помогает предотвращать кибератаки.

Системы рекомендаций и персонализация на основе больших данных и машинного обучения помогают добиться большего удовлетворения потребителя, получающего нужный продукт или услугу в нужное время с правильным сообщением и уровнем внимания. Применяется в торговле, сфере услуг, медицине.

Анализ настроений с применением машинного и глубокого обучения помогает лучше понять поведение потребителей и повысить эффективность рекламы и уровень обслуживания. Последнее, к примеру, применяется в индустрии туризма и гостиничном бизнесе для выявления позитивных и негативных реакций клиентов и оперативного реагирования персонала в целях улучшения сервиса.

Найдите подходящий курс по машинному обучению на бесплатной платформе Microsoft Learn.

Диалоговые  системы, предназначенные для общения с людьми, стали одним из первых применений машинного обучения. Наука о данных способствовала широкому применению диалоговых систем в бизнесе, используя алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка на больших массивах данных. Теперь чат-боты и голосовые помощники можно встретить в телефонах, на вебсайтах и в автомобилях, где они взаимодействуют с людьми, предоставляя информацию и оказывая услуги.

Хотите создать свой собственный бот? Вам поможет курс «Создание интеллектуальных ботов в службе Azure Bot»

Автономные системы возвращают нас к автомобилям и мечте об автопилоте, который, благодаря искусственному интеллекту, возьмет на себя вождение, пока вы займетесь более интересными и важными делами. Наука о данных играет важную роль в развитии автономных средств передвижения, а также роботов на основе ИИ и других умных машин.

Инструменты науки о данных позволили совершить прорыв в работе с неструктурированными данными, к которым относятся огромные массивы различных текстов, сообщений, изображений, аудио- и видеозаписей.  Появление глубокого обучения, использующего искусственные нейронные сети, принцип работы которых напоминает мозг человека, облегчило анализ таких данных путем распознавания изображений, объектов и звуков и дальнейшей систематизации.


Задание:

Выберите правильный ответ:

1. Какие из следующих технологий относятся к ИИ?



(от англ. Natural language processing)

2. Два типа нейронных сетей – это




3. Какой тип обучения позволил совершить прорыв в работе с неструктурированными данными?