Data Science Süni İntellektdə
Artıq cədvəl qurmağ kimi metodlar köhnəlib. Google axtarışı, pasport skanı, onlayn alış-veriş tarixçəsi, və ya atılan hər bir tweet - bütün bu və digər datalar toplana, təhlil edilə və nəzarət edilə bilər. Superkompüter və alqoritmlər bizə real vaxtda getdikcə artan məlumatların təhlilini etməyə imkan verir. 10 ildən az müddətdə CPU-ların insan beyninin emal gücünə çatması gözlənilir.
Böyük məlumatların və sürətli hesablama gücünün yüksəldilməsi ilə bir çox CEO, CTO və təşkilatların qərar vericiləri öz şirkətlərini yeniləmək yollarını düşünürlər. Yeni bir məhsul və ya xidmətə başlamaq istədikdə bazarda tələbat, hədəf demoqrafik və s. haqqında məlumatlar üçün analitik məlumatlar axtarırlar. Süni intellekt və Data Science bazarda sürətli bir şəkildə qəbul edilir. Bu tendensiya yalnız yüksəlişə doğrudur.
IDC-a istinadən, AI (Süni İntellekt) və idrak texnologiyalarına qlobal xərclər 2018-ci ildə 19,1 milyard dollara çatacaq və bu, əvvəlki ilə nisbətən 54,2 faiz çoxdur. 2021-ci ilə qədər Aİ və idrak texnologiyaları xərcləri 52,2 milyard dollar təşkil edəcək.
AI bacarıqları LinkedIn üzrə ən sürətlə inkişaf edən bacarıqlardan biridir və 2015-ci ildən 2017-ci ilə qədər 190% artım gördü.
Süni intellektdə iş yerləri iş axtaranlara nisbətən daha sürətli artmaqdadır.
Aİ-nin yayılmasının yavaşlaması gözlənilmir. Texnologiya şirkətləri Aİ-yə ağır investisiyalar qoyur. PwC hesabatında süni intellektin 2030-cu ilə qədər dünya iqtisadiyyatına 15,7 trilyon ABŞ dolları əlavə edə biləcəyini təxmin edir və Şimali Amerikanın ÜDM-ni həmin ilə qədər 14% artıra biləcəyini qeyd edir.
Çoxumuz bu və ya digər şəkildə machine learning təcrübəsini yaşamışıq. Amazonda alışveriş edərkən və ya Netflix-də bir film izlərkən qarşımıza çıxan bu şəxsiləşdirilmiş (məhsul və ya film) tövsiyələr machine learning-dir.
Digər tərəfdən data science riyaziyyat və statistika kimi fənlərdən istifadə edir və data mining (məlumatların toplanması), cluster analiz, vizuallaşdırma və machine learning kimi üsulları özündə cəmləşdirir.Machine learning və Data Science arasında əsas fərq yalnız data science-ın alqoritmlər və statistikaya diqqət yetirməklə yanaşı, bütün məlumatların emal metodologiyasına da diqqət yetirməsidir. Machine learning Süni İntellektin alt kəmiyyətidir. Data Science isə məlumatlardan dərslər çıxarmaq üçün fənlərarası bir sahə kimi anlaşıla bilər.
AI texnologiyaları sahəsində Data Science-ın tətbiqləri:
IBM Watson, həkimlərə müvafiq sübutlar təqdim etmək və müalicə üsullarını araşdırmaq üçün xəstənin tibbi qeydlərində əsas məlumatları tez bir zamanda tapmağa kömək edən AI texnologiyasıdır. O, xəstənin tibbi qeydlərini götürür, sonra 300-dən çox jurnal, 200 dərslik və 15+ səhifəlik dərslərdən əldə edilən informasiyaya cavab verən açıq-əsaslı və xəstələrin müalicə planına görə fərdiləşdirilmiş təklifləri həkimlərə dərhal təqdim edir.
Blueberry. Bu robot yüz minlərlə filmdən altyazılı bəslənildikdən sonra mükəmməl komediyanı reallaşdıra bilər. Alberto universitetində süni intellekt tədqiqatçı olan Kory Mathewsson onstage ilə yanaşmağı nəzərdə tutan bir alqoritm yaratdı.
Referans:
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS43662418
https://www.ibm.com/watson/health/index-1.html
LinkedIn 2018 Emerging Jobs Report
Daha çox oxu:
Telekommunikasiya şirkətlərində data analizi
