Nini AI Ekosala Na Science Science

Kala mingi te nasalaki kelasi moko na ntina ya kosalela siansi ya ba données mpo na cybersécurité, ko focuser na analyse ya ba données ya capture ya paquet —sujet moko ya mwa technique mpe ya bonkoko ya kokauka. Approche oyo nakabolaki ewutaki na expérience na ngai na cybersécurité na kati ya ba institutions financières, oyo etali ba étapes ya moboko lokola analyse exploratoire ya ba données, prétraitement mpe transformation ya ba données journal, mpe koyeba ba anomalies na nzela ya combinaison ya clustering mpe analyse ya réseau graphique.

Likambo moko ya kokamwa ezalaki ntango oyo nalekisaki mpo na komibongisa mpo na eteni oyo —eteni moke ya oyo nazalaki mbala mingi kotia mosolo. AI esalaki mosala monene mpo na kosala ete mosala yango ezala pɛtɛɛ. Nasalelaki Claude mpo na kosalisa na kosala code, kosala plan, mpe ata kosala ba diapositives. Na mobimba, kelasi mobimba esili kobongisama na boumeli ya ngonga 48.

Session yango emonanaki ete ezalaki kobenda likebi. Ba participants, libosoliboso ba CISOs oyo typiquement ba coder te, bamonaki ba exercices, crafted na assistance ya AI, kozala intuitif mpe ya maboko. Mokano na ngai ezalaki ya kozindisa bango na kosala directement na ba données mpe na code. Basepelaki mingi mingi na libaku ya kotala na maboko nini ba plateformes modernes ya surveillance ya cybermenace mpe SIEM esalaka typiquement automatique, kozua ba insights na ba processus oyo ezali koleka "na se ya capote."

Likambo na ngai ya ntina oyo nazwaki na kelasi ezalaki na ndenge ya kokamwa oyo ezalaki kotɛmɛla makanisi: siansi ya makambo ya ba données, ndenge toyebi yango, nsukansuka ekozwa esika ya AI . Likanisi oyo ekoki komonana liboso ya ntango —to mbala mosusu liboso ya ntango na yango —kasi ezali likanisi oyo esengeli kolobelama.

Kebisa: misusu na oyo ekoki ko déclencher batu.

Sexiness ezali Bagage

Na boumeli ya mbula koleka zomi, bato bazali kokumisa siansi ya makambo matali makambo lokola “mosala oyo eleki kosangisa nzoto na ekeke ya 21.” Nzokande lokola AI ezali kokende liboso nokinoki, ezali kokoma polele ete mikakatano ya nsé ya elanga ezali mpasi mpo na koboya. Koya ya AI génératif ya nguya ekokaki mpenza kozala point de inflexion mpo na discipline oyo, na retrospective, ekoki kozala plus laxement défini mpe surhypé koleka oyo endimami na ebandeli.

Na ntina na yango, siansi ya ba données esangisaka informatique, statistique, mpe mayele ya mombongo, kopesaka bibongiseli elaka ya bososoli oyo ekoki kosalama uta na motango monene ya ba données. Skillset oyo ezali na valeur incontestable na mokili ya lelo oyo etambwisami na ba données. Kasi, na nse ya elilingi na yango oyo epɛtolami, elanga yango ezali kokutana na makambo ya ntina. Oyo mbala mingi babengaka yango science ya ba données mbala mingi ebalukaka lokola patchwork ya misala oyo ezali na boyokani ya laxe oyo ezo aligner toujours proprement te, mpe ba professionnels mingi na domaine babundaka na largeur mobimba mpe complexité oyo discipline esengaka.

Bomati ya bisaleli oyo etambwisami na AI oyo ekoki kosimba botangi ya ba données, modélisation, mpe bokeli ya bososoli ekoki kotinda mbongwana na lolenge tozali kotala mokumba mpe avenir ya siansi ya ba données yango moko. Lokola AI ezali kokoba ko simplifier mpe ko automatiser mingi ya misala ya moboko na kati ya science ya ba données, domaine ekoki kokutana na reckoning na oyo elingi koloba vraiment kozala scientifique ya ba données na âge ya automation intelligente.

Ba Cracks

Bato mingi ya siansi oyo bayekolaka makambo ya ba données, atako bazali na mayele ya sika ya kosala codage mpe bisaleli ya nimero, basalaka mosala oyo esalemaka na ndenge ya kokamwa na mabɔkɔ mpe oyo ekoki kosala mabunga . Kobongisa, kopɛtola, mpe kotalela makambo esɛngaka misala ya kolɛmbisa, oyo esɛngaka ntango mingi mpe oyo esalemaka mbala na mbala mpe oyo esalemaka na masini. Kutu, motango monene ya mosala ya siansi ya ba données ekendaka na kobongisa ba ensembles ya ba données —mosala oyo mbala mingi eyokaka mingi lokola mosala makasi koleka siansi ya kosepelisa, oyo etambwisami na bokutani oyo esalemi lokola. Mokakatano yango ekómaka makasi mpo bato mingi oyo bakɔtaka na mosala yango bazali, na malamu koleka, bato oyo basalaka masano. Lokola bazwaki mwa ba cours en ligne na Python to R, "ba scientifiques ya ba données" oyo mbala mingi bamibongisaka te mpo na rigors ya rôle . Science ya ba données ezali kaka codage te. Ezali na botali ya mozindo, bososoli ya contexte, mpe makoki ya kolakisa bososoli na bayoki oyo bazali ba techniques te. Na bosolo, ezali mingi mosala ya bolukiluki, esengaka kosangisa mayele ya bokeli mpe makanisi ya botali oyo mingi na mosala yango bazali kaka na yango te.

Lisusu, bato mingi ya siansi oyo bayekolaka makambo ya ba données bakolisaki sens ya droit, kozelaka lifuti ya likolo mpe ba forfaits ya mbongo mingi kaka mpo na titre na bango. Ezaleli oyo ezali kokanga ba entreprises, mingi mingi na ba secteurs esika efficacité ya coût ezali na esika ya liboso. Nakutanaki na ba firmes oyo kala ezalaki kokende mbangu mpo na kozwa ba scientifiques ya ba données kasi sikoyo ezali kotalela lisusu. Mpo na nini kofuta lifuti monene na moto oyo alekisaka ntango na ye mingi na kobunda na bopeto ya ba données, nzokande AI ekoki kosala yango nokinoki, malamu koleka, mpe na mwa ndambo ya ntalo?

AI Nani?

Lokola ngai moko nakutanaki na kokoma kelasi, Generative AI ekoli na nguya ya nguya na bisika mpenza oyo siansi ya ba données ezali na bolembu mingi. Misala lokola kobongisa ba données, kopetola, mpe ata analyse qualitative ya moboko —misala oyo ezo zua temps mingi ya scientifique ya ba données —ezali sikoyo facilement automatique na ba systèmes AI . Oyo ezali mabe koleka (to malamu koleka, na kotalela esika oyo otelemi) ezali ete AI ezali mbangu, ya sikisiki, mpe ezali na likama mingi te ya kosala mabunga to kolɛmba ya bato.

Mpo na bato mingi ya siansi oyo bayekolaka makambo ya ba données, yango ekoki kozala likambo ya nsɔmɔ. Na nsima, misala yango ezali komonisa eteni monene ya mosala na bango ya mokolo na mokolo. Na ndakisa, kopɛtola ba données eyebani ete esɛngaka ntango mingi mpe ekoki kosala mabunga, kasi AI ekoki sikoyo kokokisa yango na mwa ba cliquage mpe na bosikisiki oyo ezali pene na kokoka. Mbala mingi, bato ya siansi oyo bayekolaka makambo ya bato bamilelalelaka mpo na misala wana ya konguluma, nzokande ezali na ntina mingi mpo na mikumba na bango. Lokola ba systèmes AI ezali kobonga, mposa ya bato ya kosala misala yango ezali kokita. Ezali likambo ya kokamwa te ete mingi ya maloba mabe ya kotyola AI eutaka na bato ya siansi ya makambo ya ba données bango moko . Bamonaka makomi na efelo mpe babangaka mpo na misala na bango.

Ba Petitness

Mpo na kosala makambo mabe mpo na bato ya siansi ya makambo ya ba données, esika yango esali bokoli monene te na bambula oyo euti koleka. Atako bato mingi bakómi na yango mingi, siansi ya makambo ya ba données ezali naino kotungisama mpo na kozanga kosala malamu, mabunga, mpe kozanga koyeba polele nini mpenza esengeli kobimisa . Kala bazalaki kondima ete bisaleli ya mayele mingi mpe mateya ya malamu koleka ekobongola mosala yango, kasi yango esalemi te na ndenge oyo bakanisaki. Na bokeseni, AI ezali se kobonga. Ba algorithmes ya apprentissage automatique, traitement ya langue naturelle, mpe ba modèles génératifs ezali ko évoluer noki, kotika science ya ba données ya bonkoko na mputulu.

Na likambo oyo mpe, bilikya ya lifuti mingi oyo bato ya siansi oyo bayekolaka makambo ya ba données bazelaka ete likambo yango ebakisaka likambo yango . Bakompani oyo ekokaki kala kondima bozangi makoki ezali sikawa kososola ete AI ekoki kozwa esika ya mosala mingi ya konguluma kozanga ntalo monene oyo ekangami na mosala ya bato. Lokola AI ekomi na mayele mingi na kosala misala ya ntina lokola analyse, prévision, mpe ata présentation, nature manuel ya science ya ba données ezali kokoma mingi mingi redundante. Bakompani mingi ekoyeba ete oyo kala ezalaki kosɛnga ekipi ya bato ya siansi oyo bayekolaka makambo ya badonnée ekoki sikoyo kosalelama malamu koleka na bisaleli oyo esalaka na AI.

Bobongwani ya makambo

Réalité ezali que science ya ba données, ndenge e définir yango na bonkoko, ezali na bord ya obsolescence. Lokola AI ya kobota ezali kokende liboso na lombangu ya kokamwa, mbala mosusu bosenga ya bato ya siansi ya makambo ya bato na lolenge na bango ya lelo ekokita . Yango elingi koloba te ete bato bazali na mokumba moko te na kozwa mikano oyo etambwisami na ba données, kasi mokumba ya classique ya “scientifique ya ba données” ekoki kozala kala mingi te likanisi ya kala. Oyo esengeli sikoyo ezali ba professionnels oyo bayebi kosala elongo na AI, kosalela makoki na yango tout en concentrant na pensée stratégique mpe na résolution ya problème complexe na niveau ya likolo.

AI ezali te nsuka ya mayele ya kosala analize, ya bososoli, to ya kozwa bikateli —ezali komonisa evolisyo na bango . Domaine ya science ya ba données oyo ezali lelo ezali na risque ya kokoma obsolète soki e évoluer en étape te. AI ezali déjà ko révolutionner ba industries, mpe science ya ba données esengeli ko s’adapter to ko risquer ko dépasser na mbonge oyo. Na suka, motuna ekoki kozala te soki AI ekolongola science ya ba données kasi soki science ya ba données ekokokisa mokolo mosusu mobimba bilaka na yango.

To mbala mosusu bokeseni ezali kutu na ntina te soki na nsuka toleki hype ya “science ya ba données” mpe toyambaki AI lokola progression logique oyo elandi.

About Me: 25+ ans IT ancien combattant kosangisa ba données, AI, gestion ya risque, stratégie, na éducation. 4x molongi ya hackathon mpe impact social ya mobundi ya ba données. Sikoyo azali kosala mpo na ko jumpstart ba travailleurs ya AI na Philippines. Yekola makambo mingi na ntina na ngai awa: https://docligot.com