Data Science + Machine Learning

Data Science

— комплексное понятие, которое включает в себя:

• процесс сбора и обработки данных;
• анализа и интерпретации данных;
• разработку моделей и алгоритмов для автоматического извлечения знаний и прогнозирования будущих событий на основе полученных данных.

Machine Learning (Машинное обучение)

— это подход к искусственному интеллекту, который позволяет компьютерным системам изучать и улучшать свою работу без явного программирования.

В отличие от явного программирования компьютера на выполнение конкретной задачи, Machine Learning используются специальные алгоритмы, которые могут анализировать данные, извлекать общие закономерности и прогнозировать результаты на основе этих данных.

Основные типы машинного обучения:

• Обучение с учителем (supervised learning): используется для обучения модели на основе помеченных данных, в которых для каждого примера данных известен правильный ответ.
• Обучение без учителя (unsupervised learning): используется для обучения модели на основе непомеченных данных, где модель должна сама найти общие закономерности.
• Обучение с подкреплением (reinforcement learning): используется для обучения модели на основе получения награды или штрафа в зависимости от ее действий.

Ключевая цель внедрения машинного обучения:

частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач.

Примеры задач, решаемых при помощи технологий Data Science и Machine Learning:

• Кластеризация и сегментация Клиентов;
• Поиск аномалий для выявления мошеннических операций;
• Повышение эффективности маркетинговых кампаний (прогнозирование оттока Клиента на рассылки/обзвоны);
• Прогнозирование оттока Клиентов;
• Прогнозирование доходности Клиентов.

Преимущества внедрения инструментов Data Science и Machine Learning

1. Анализ больших данных. Использование аналитики и машинного обучения позволяет бизнесу анализировать большие объемы данных и принимать более обоснованные решения.
2. Упрощение процесса приоритезации задач и эффективное использование ресурсов команды путем высвобождения сотрудников от выполнения рутинных задач и их делегирования современным технологиям;
3. Анализ поведения и предпочтений своих клиентов с целью создания персонализированных продуктов и услуг;
4. Прогнозирование потребительского поведения и бизнес-результатов, что помогает планировать цели и стратегии бизнеса.
5. Создание новых продуктов, основанных на обработке естественного языка, компьютерном зрении или других технологиях машинного обучения.

Machine Learning является ключевой технологией в разработке искусственного интеллекта и играет важную роль во многих отраслях и приложениях.

У технологий Data Science и машинного обучения широкий спектр практического применения: маркетинг, финансы, здравоохранение, автоматическое управление и многие другие.