Применение data science и computer science в бизнес-приложениях

В современном мире уже накоплено и каждый день появляется всё больше данных. Все интуитивно понимают, что накопление данных помогает выявить какие-то закономерности и на основании этих данных принимать решения. Например торговые сети собирают ваши данные, данные о ваших покупках и визитах магазинов. Фитнес-трекеры собирают данные о вашей активности и перемещении. Автомобили знают ваши предпочтения по температуре в салоне, скорости движения на разных участках дороги и в разное время суток.

Но что с этими всеми данными сделать, кроме как устроить тотальную слежку понять неподготовленному человеку довольно трудно. Множество стартапов рождается каждый день как раз из идей какую дополнительную информацию и ценность можно извлечь из тех или иных данных. Например, если сопоставить частоту пульса, температуру тела, вызовы с телефона и скорость движения автомобиля можно определять когда водитель получил неприятный звонок и предупреждать его о том что за рулем лучше не нервничать и ехать осторожнее.

С точки зрения компьютерной обработки данных важно то, что если их объем очень велик, то обработать их традиционными алгоритмами не представляется возможным. с большими данными нужен другой подход - им стало машинное обучение (machine learning). В этом случае человек дает компьютеру вводные данные, определяет способ обучения машины (определяет алгоритмы), но машина учится "сама" и в итоге выдает какое-то решение. Для того чтобы машина могла что-то "решать" и чему-то "учиться" нужны правильно подготовленные данные и правильно выбранные (в простых случаях) или созданные математические модели.

В этом процессе участвует две главных роли:

  • data scientist - это математик, который выбирает или разрабатывает алгоритмы для решения конкретной задачи и реализует прототип алгоритма
  • разработчик, который реализует созданную математическую модель в виде production кода.

Хотя этот процесс далеко не простой, в нем нет никакой особой магии, постепенно появляются готовые сервисы, в том числе облачные сервисы для распознавания речи, распознавания образов, распознавания естественных языков, классификации объектов, которые работают по принципам машинного обучения и нейронных сетей, но для клиента могут быть использованы как "черный ящик", который просто решает поставленные задачи.

Команда machine learning Киев, Украина

Разработка machine learning перспективное направление для Evergreen, мы будем рады предложить вам услуги data science / machine learning команды в киеве.

Задачи computer science с которыми вы можете к нам обратиться:

  • Разработка алгоритмов
  • Экспертные системы
  • Структуры данных и алгоритмы
  • Big Data задачи
  • Data Mining
  • Статистический анализ
  • Кластерный анализ
  • Эволюционные и генетические алгоритмы
  • Искусственные нейронные сети
  • Компьютерное зрение
  • Распознавание образов
  • Дополненная реальность