TOP 4 veiksniai, formuojantys DUOMENŲ MOKSLO ateitį

Dirbtinis intelektas, mašininis mokymasis ir duomenų mokslas yra smarkiai susiję ir turi bene didžiausią potencialą technologijų pasaulyje, o kartu ir mūsų visų kasdieniame gyvenime. Duomenų mokslo, ir visų su juo susijusių dalykų galimybės ir apimtys auga kasdien. Kas labiausiai nulemia šiuos procesus – skaityk šiame įraše.

 

1. Procesų automatizavimas

Šiuo metu duomenų mokslininkai daugiausiai dirba „rankiniu“ būdu analizuodami surinktus duomenis ir darydami išvadas. Tačiau duomenų kiekio ir duomenų analizės poreikis auga taip sparčiai, kad duomenų mokslo automatizavimas tampa vienintelė išeitis suvaldyti šiuos procesus. Manoma, kad 2020 metais turėtų būti automatizuota apie 40 % duomenų mokslo procesų. Norint to pasiekti, jau šiuo metu yra pasitelkiamas automatizuotas mašininis mokymasis.

2. Turimų darbuotojų įgalinimas

Kadangi duomenų mokslininkų trūksta jau dabar ir akivaizdu, kad ateityje trūks dar labiau, daugeliui įmonių yra aktualūs įrankiai sukurti  pasitelkus dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi. Naudojant juos su duomenų analize galės dirbti ir kitų sričių specialistai. Net jei įmonė turės profesionalių duomenų analitikų, pastarieji galės koncentruotis į svarbesnes ir sudėtingesnes užduotis, o paprastesni duomenų analizės darbai galės būti patikėti kitiems.

3. Aiškumas ir konfidencialumas

Įmonėms kaupiant didelius duomenų kiekius, kartais būna sukaupiama ir visai nereikalinga ar konfidenciali informacija. Kad šios problemos būtų išvengta, duomenų analizei, pasitelkiant mašininį mokymąsi, turi būti naudojami vadinamieji „white-box“ modeliai, kurių veikimo principas yra aiškus ir suprantamas, t. y. algoritmai yra lengvai nuspėjami. Tokia duomenų mokslo automatizacija leis įmonėje dirbantiems duomenų mokslininkams pateikti tikslesnes ir „skaidresnes“ įžvalgas.

4. Automatizuoti įrankiai

Anksčiau esame rašę, kad duomenų mokslininkas skiriasi nuo duomenų analitiko  tuo, kad mokslininkas turi mokėti ir programuoti, kad galėtų parengti duomenų apdorojimo įrankius. Tačiau duomenų mokslininkas nėra programinės įrangos inžinierius ir jam gali būti sudėtinga sujungti skirtingas programavimo kalbas naudojant gautus rezultatus į sklandžiai veikiantį duomenų analizavimo įrankį. Kad šis procesas vyktų paprasčiau, galima pasitelkti automatinį sąsajų generavimą.

Taigi, duomenų mokslas šiuo metu yra priklausomas nuo dirbtinio intelekto, ypač mašininio mokymosi tobulinimo ir galimybių. Tikslas yra pasiekti tokį automatizavimo lygį, kad duomenų mokslininkai galėtų susitelkti į sprendimų radimą, o ne į būdus norimiems sprendimams gauti.

KAS VYKSTA MOKYKLOJE?

Registracija
Kontaktai