“Ağıllı” texnologiyaların inkişaf etdiyi bir dövrdə “Data Science” sahəsinin inkişafı, ona olan və yaxın 50-60 illik gələcəkdə olacaq tələbat, İT gündəminin əsas mövzusuna çevrilmişdir.
Biz, demək olar ki, hər gün “ağıllı” texnologiyalarla qarşılaşırıq. Vaxt keçdikçə alışsaq da, bir vaxtlar bu tip texnologiyalar bizi çox təəccübləndirirdi: onlayn mağazalar və sosial şəbəkələr bizə maraqlı ola biləcək məhsullar təklif edirlər, smartfonlar sahibini barmaq izindən və ya üz cizgilərindən tanıyır və ya “Tesla” şirkətinə aid pilotsuz (öz-özünə idarə olunan) avtomobillər.
Heç təsəvvür edə bilərsiniz ki, bizə aid nə qədər çox məlumat var? Gəlin sizə maraqlı bir məlumat verək. 2016-cı ildə internetdə nə qədər məlumatın saxlanıldığını hesablamağa çalışmışdılar. Ümumi məlumat 1.2 zeta bayt yaddaşındadır. Təbii ki, bu göstərici təxmini idi, ancaq sizdə ümumi bir təsəvvür yaratmaq məqsədi ilə sizə belə bir misal verək. 4.7GB yaddaşında DVD diskinə bu məlumatları yazmağa çalışsaq, nə qədər DVD diskinə ehtiyyacımız olar? Disklərin ümumi sayını demək yerinə, onları üst-üstə qoysaq 280.000 km uzunluğunda bir disk toplusu düzəltmiş olarıq. İndi bir anlıq dayanıb, bu məlumatların hər il ən azı 10% artdığını düşünün. Bəs bu qədər məlumatı kim toplasın, analiz edib. İnformasiyanın artan həcmi, onun təhlilinə artan ehtiyyac, və bu qədər məlumatdan maksimum necə faydalanmalı olmağımız sualına cavab, eləcə də innovasiyaların sürətli inkişafı yeni bir peşənin - Data Scientist-in yaranmasına və öz ətrafında bu qədər çox maraq toplamasına səbəb oldu.
Data Science Machine Learning texnologiyasından istifadə edir, bunun sayəsində kompüterlər insanlar kimi öz-özünə öyrənirlər. Bilinən bir faktdır ki, nə qədər çox məlumata malik olsaq və onu nə qədər tez-tez praktikada yerinə yetirirsəq, həmin işi daha yaxşı etmiş olarıq. Süni intelekt araşdırmaları zamanı belə bir qərara gəlinmişdir ki, maşınlar da öyrənə bilmə qabiliyyətinə malik olmalı və özlərini inkişaf etdirməlidir. Yəni, qısaca desək, Data Scientist-in əsas vəzifəsi maşınların öz-özünü öyrədə bilməsini reallaşdırmaqdır.
Sadə, ancaq tez-tez marağa səbəb olan bir sualı da cavablandıraq. Niyə insanları yox, maşınları öyrədirik? Günümüzün ən qiymətli sərvəti vaxtdır. Maşın insanlardan daha sürətli işləyərək, və bir neçə işi eyni vaxtda, səhvsiz görərək insanların vaxt və enerjisinə hədsiz çox qənaət etmiş olur.
Biznesin effektivliyini artırmaq, insan, pul və vaxt kimi resurslarından maksimum qənaət etmək məqsədilə “Data Science” mütləqdir.
Machine Learning-in bir texnologiyası da neyron şəbəkələrdir. Başqa cür onlara riyazı model deyirlər. Neyron şəbəkələr isə kompüterə özünü təlim edə bilməsi üçün şablonları tanımağa imkan verir. Onlar insan beynindəki neyronlarından ilhamlanaraq yaradılmışdır. Narahat olmayın, robotlar dünyayı zəbt etmiyəcək. Maşınlar ancaq bizim öyrədə bildiklərimiz qədər fəaliyyət göstərə bilir və öz başına qərarlar qəbul edə bilmirlər. Ola bilsin ki, 50-60 il sonra insan beyninə yaxın bir texnologiya yaradılsın, ancaq hal-hazırda bu yöndə görülən işlər uğursuzluqla nəticələnib. Ancaq “ağıllı” ev, pilotsuz maşınlar kimi özü qərar verən sistemlər gələcəkdə bizi çox daha maraqlı texnologiyaların gözlədiyinin göstəricisidir.
Neyron şəbəkələr hər yerdə tətbiq oluna bilər. Hüquq sahəsində - presedentləri axtarmaq (bu, xüsusilə Amerika məhkəmə sistemində populyardır). Logistikada - müəyyən məhsullara olan ehtiyacı proqnozlaşdırmaq. Tibbdə neyroşəbəkələr nəhəng həcmdə olan məlumat bazasını emal edərək, xəstənin sağlamlığına təsir edən gözlənilməz faktorları tapa bilir və hətta ən mürəkkəb xəstəliklərə belə dəqiq diaqnozun müəyyən edilməsinə səbəb olur. Neyron şəbəkələr gəliz bir rəsm əsərini təkrarlaya bilərlər. Ancaq daha öncə də qeyd etdiyimiz kimi, nə vaxt özbaşına, öz “zövqünə” uyğun rəsm çəkə biləcəyi sualı hələ də öz aktuallığını qoruyur.
Data Science və süni intellekt texnologiyaları geniş məlumat bazası əsasında insanları daha yaxşı tanıyıb, onların istəklərini tam dəqiq proqnozlaşdırmağa kömək edir. Ən əsası da bunu qısa bir vaxtda edir. Hal-hazırda, heç bir innovativ startap layihələrinin Data Scientist-in köməyi olmadan böyük miqyasda uğur qazana biləcəyi ehtimalını xəyal etmək olmur. Başqa bir müqayisə ilə, təsəvvür edin ki, avtomobillərin olduğu bir dövrdə siz işə hər gün ata minərək gedirsiniz.
Son olaraq onu deyə bilərik ki, teoriyada insan beynindən daha yaxşı işləyən maşınların yaradılması gözlənilir. Ancaq hal-hazırda, heç insan beyninə yaxın olan sistem də yaradılmayıb. Gələcəyi bilmək olmur, bəlkə də məhz sizin dünya səviyyəsində olan bu böyük planda rolunuz ola bilər.