10 Anwendungsbeispiele für Data Science- Teil 2

Heute möchte ich zu meinem zweiten Teil meiner Serie der Anwendungsbeispiele von Data Science übergehen und erläutere Ihnen die letzten fünf Bereiche.

 

6. Erweiterte Bilderkennung

Sie laden Ihr Bild mit Freunden auf Facebook hoch und erhalten Vorschläge, um Ihre Freunde zu markieren. Diese automatische Tag-Vorschlagsfunktion verwendet einen Gesichtserkennungsalgorithmus.

In ihrem neuesten Update hat Facebook die zusätzlichen Fortschritte in diesem Bereich beschrieben und dabei die Fortschritte bei der Bilderkennungsgenauigkeit und -kapazität besonders hervorgehoben.

“Wir haben massive Fortschritte bei der Bildklassifizierung (was ist im Bild?) Und der Objekterkennung (wo sind die Objekte?) Erlebt, aber dies ist erst der Anfang, um den relevantesten visuellen Inhalt eines Bildes oder Videos zu verstehen.” Vor kurzem haben wir Techniken entwickelt, mit denen jedes einzelne Objekt in einem Bild identifiziert und segmentiert werden kann. Dies ist eine Schlüsselfunktion, die völlig neue Anwendungen ermöglicht. “

Darüber hinaus bietet Google die Möglichkeit, Bilder durch Hochladen zu suchen. Es verwendet die Bilderkennung und bietet verwandte Suchergebnisse.

 

7. Spracherkennung

Einige der besten Beispiele für Spracherkennungsprodukte sind Google Voice, Siri, Cortana usw. Wenn Sie die Spracherkennungsfunktion verwenden, wird Ihr Leben nicht unterbrochen, auch wenn Sie nicht in der Lage sind, eine Nachricht einzugeben. Sprechen Sie einfach die Nachricht aus und sie wird in Text umgewandelt. Manchmal stellen Sie jedoch fest, dass die Spracherkennung nicht genau funktioniert.

 

8. Fluglinien-Routenplanung

Die Luftfahrtindustrie in der ganzen Welt ist dafür bekannt, hohe Verluste zu erleiden. Mit Ausnahme einiger weniger Fluggesellschaften tun sich Unternehmen schwer, Belegungsgrad und Betriebsgewinn zu halten. Durch die stark gestiegenen Kraftstoffpreise und die Notwendigkeit, den Kunden erhebliche Preisnachlässe anzubieten, hat sich die Situation weiter verschlechtert. Es dauerte nicht lange, bis Fluggesellschaften mit Data Science begannen, die strategischen Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren. Mit Data Science können die Fluggesellschaften:

 

1. Flugverspätung vorhersagen

2.Entscheiden Sie, welche Flugzeugklasse Sie kaufen möchten

3. Ob Sie direkt am Zielort landen oder eine Zwischenlandung einlegen möchten (Ein Flug kann beispielsweise eine direkte Verbindung von Neu-Delhi nach New York haben. Alternativ können Sie auch in einem beliebigen Land eine Zwischenlandung wählen.)

4. Effektiv Kundenbindungsprogramme vorantreiben

 

Southwest Airlines, Alaska Airlines, gehört zu den Top-Unternehmen, die Data Science eingeführt haben, um ihre Arbeitsweise zu ändern.

 

9. Gaming

Spiele werden jetzt mit maschinellen Lernalgorithmen entwickelt, die sich verbessern / verbessern, wenn der Spieler ein höheres Level erreicht. Auch im Bewegungsspiel analysiert Ihr Gegner (Computer) Ihre vorherigen Züge und gestaltet sein Spiel entsprechend. EA Sports, Zynga, Sony, Nintendo und Activision-Blizzard haben mit Data Science das Spielerlebnis auf ein neues Level gehoben.

 

10. Erweiterte Realität

Dies ist das Finale der datentechnischen Anwendungen, die in Zukunft am aufregendsten erscheinen. Erweiterte Realität.

Data Science und Virtual Reality haben eine Beziehung, wenn man bedenkt, dass ein VR-Headset Computerwissen, Algorithmen und Daten enthält, um Ihnen das bestmögliche Seherlebnis zu bieten. Ein sehr kleiner Schritt in diese Richtung ist das beliebte Spiel Pokemon GO. Die Möglichkeit, herumzulaufen und Pokemon auf Wänden, Straßen und Dingen anzusehen, die nicht wirklich da sind. Die Macher dieses Spiels verwendeten die Daten von Ingress, der letzten App derselben Firma, um die Standorte der Pokémon und der Turnhallen zu bestimmen.

Data Science ist jedoch sinnvoller, sobald die VR-Wirtschaft im Hinblick auf die Preisgestaltung zugänglich wird und die Verbraucher sie häufig wie andere Apps nutzen.

Es ist jedoch nicht viel über sie verraten worden, außer über die Prototypen, und wir wissen auch nicht, wann sie einem Menschen zur Verfügung stehen würden. Mal sehen, welche erstaunlichen datenwissenschaftlichen Anwendungen die Zukunft für uns bereithält!


Quellen:

Big Data Analytics und Anwendungsbeispiele aus der Praxis, online: http://www.softselect.de/wissenspool/big-data-analytics, aufgerufen: 04.06. 2019, 15:12

Top 10 Data Science Use Cases in Telecom, online: https://www.kdnuggets.com/2019/02/top-10-data-science-use-cases-telecom.html, aufgerufen: 04.06.2019, 15:30

Top 10 Data Science Applications, online: https://www.edureka.co/blog/data-science-applications/, aufgerufen: 05.06.2019, 12:15

Stockinger, Kurt; Stadelmann, Thilo: Data Science für Lehre, Forschung und Praxis, 2014

com! professional: Data-Science-Plattformen demokratisieren Analyse, 2017

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