محاسبات زیستی چه ارتباطی با کامپیوتر زیستی دارد؟

دانشمندان با استفاده از سلول‌های مغز انسان، موفق شدند محاسبات زیستی را با علوم کامپیوتر و مهندسی یکپارچه کنند. محاسبات زیستی در حوزه‌های پیشرفته‌ای از زیست‌ شناسی، مهندسی و علوم کامپیوتر عمل می‌کند. این حوزه بر استفاده از سلول‌ها یا مولکول‌هایی مانند DNA یا RNA برای انجام کارهایی تمرکز دارد که به طور معمول توسط کامپیوترهای الکترونیکی انجام می‌شوند. دانشمندان پیشنهاد می‌دهند که یک کامپیوتر بیولوژیکی با میلیون‌ها سلول مغز انسان ساخته شود که قابلیت اجرای بهتری نسبت به ماشین‌های مبتنی بر سیلیکون را داشته باشد و در عین حال انرژی بسیار کمتری مصرف کند.

یک تیم بین‌ المللی تحت رهبری دانشگاه جانز هاپکینز در بالتیمور، یک نقشه راه دقیق برای "هوش ارگانوئیدی" را در مجله "Frontiers in Science" منتشر کرد. این سخت‌افزار شامل آرایه‌هایی از ارگانوئیدهای مغزی ساختارهای عصبی سه‌ بعدی کوچک است که با استفاده از سلول‌های بنیادی انسان به حسگرها و دستگاه‌های خروجی متصل شده‌اند و با استفاده از یادگیری ماشینی، داده‌های بزرگ و تکنیک‌های دیگر آموزش داده شده‌اند.

هدف استفاده از محاسبات زیستی چیست؟

هدف اصلی استفاده از محاسبات زیستی، تقلید سخت‌افزارها از سیستم‌های بیولوژیکی بدن و استفاده از آن‌ها برای نیازهای محاسباتی است. این هدف می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

• استفاده از DNA یا RNA به عنوان وسیله‌ای برای ذخیره سازی اطلاعات و پردازش داده‌ها.

• اتصال نورون‌ها به یکدیگر مشابه نحوه اتصال آن‌ها در مغز انسان.

• طراحی سخت‌افزار محاسباتی از سطح ژنوم به بالا.

سلول‌ها در محاسبات بسیار قدرتمندتر از بهترین رایانه‌ها هستند. به عنوان مثال:

• سلول‌ها داده‌ها را در DNA ذخیره می‌کنند.

• سلول‌ها ورودی‌های شیمیایی را در RNA دریافت می‌کنند (ورودی داده).

• سلول‌ها عملیات پیچیده منطقی را با استفاده از ریبوزوم انجام می‌دهند.

• چالش اصلی در مهندسی زیست محاسباتی، دستیابی به سطح دانه‌ای از کنترل واکنش‌های بین ترکیبات آلی مانند DNA یا RNA است.

استفاده انسان‌ها از گجت‌های مختلف

انسان‌ها بدون اینکه بدانند، از گجت‌های مختلفی استفاده می‌کنند که الگوها و مفاهیمی را که قبلا توسط مادر طبیعت به‌ طور طبیعی ثبت و تکمیل شده است، به خوبی پیاده ‌سازی می‌کنند. همچنین موجودات زنده فرآیندهای فیزیکی پیچیده‌ای را بر اساس اطلاعات دیجیتال انجام می‌دهند. این واقعیت برای کامپیوترها و نرم‌افزارها نیز صادق است. DNA به عنوان مهم‌ترین مولکول زنده‌ی شناخته ‌شده در ادامه مطلب...

مهندس یادگیری ماشین کیست و چه عملکردی دارد؟

با گسترش هوش مصنوعی هر روز بیشتر با کاربردهای آن و همین طور با موقعیت‌های کاری مختلف مربوط به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و دیتا ساینس آشنا می‌شویم. برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های حوزه فناوری مانند: گوگل، مایکروسافت، اپل و تسلا به شکل گسترده‌ای در حال استفاده از یادگیری ماشین هستند. جالب است که بدانید فناوری یادگیری ماشین می‌تواند فرصت‌های شغلی مختلفی را برای متخصصان به وجود آورد. ایران نیز در رتبه‌ی 15 جهان در زمینه هوش مصنوعی قرار دارد و تنها رقیب وی در خاورمیانه کشور ترکیه است. مسلما با پیشرفت روزافزون این حوزه و توسعه کاربردهای آن ایران می‌تواند به زودی جزو 10 کشور برتر در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قرار بگیرد. دانشگاه‌های معتبر ایرانی تحقیقات زیادی در این حوزه انجام می‌دهند و به پیشرفت‌های قابل توجهی رسیده‌اند. در این مقاله به توضیحات بیشتر درباره وظایف یک مهندس یادگیری ماشین می‌پردازیم.

مهندسان یادگیری ماشین برنامه نویسانی ماهر هستند که به تحقیق، ساخت و طراحی نرم افزارهای self-governing برای خودکارسازی مدل‌های پیش بینی می‌پردازند. یک مهندس ML سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) می‌سازد. که از مجموعه داده‌های عظیمی برای تولید و توسعه الگوریتم‌ها استفاده می‌کند که قادر به یادگیری و در نهایت پیش‌بینی هستند. هر بار که نرم افزار عملیاتی را انجام می‌دهد، از آن نتایج «یاد می‌گیرد» تا عملیات آینده را با دقت بیشتری انجام دهد.

مهندس یادگیری ماشین کیست؟

یک مهندس یادگیری ماشین فردی است که با حجم زیادی از داده‌ها روبه رو است.  این فرد داده‌ها را از منابع مختلف مانند: بانک‌های اطلاعاتی، فضای ذخیره سازی ابری، شبکه‌های اجتماعی و بازخوردهای مشتریان را دریافت کرده و تمام داده‌ها را تجزیه و تحلیل و دسته بندی می‌کند. در ادامه الگوریتمی برای پردازش داده‌ها آماده می‌کند، تا بتواند از داده‌های دریافتی نکاتی را بیاموزد و تصمیماتی دقیق و بی نقص بگیرد. طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین مستلزم آن است که مهندس یادگیری ماشین، داده‌ها را ارزیابی، تجزیه و تحلیل کند. تا اینکه بتواند فرآیند یادگیری را برای کمک به توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی با کارایی بالا، بهینه کند.

مهندس یادگیری ماشین چه کاری انجام می‌دهد؟

کاری که یک مهندس یادگیری ماشین انجام می‌دهد این است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد بر مبنای دانشی که به دست آورده‌اند، تصمیماتی را اتخاذ کنند. مهندسان یادگیری ماشین برنامه نویسان بسیار ماهری می‌باشند که سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) را توسعه می‌دهند. و از مجموعه داده‌های بزرگ برای تحقیق، توسعه و تولید الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند یاد بگیرند و پیش بینی کنند. به طور کلی، این نقش مسئول طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین است که شامل ارزیابی و سازماندهی داده‌ها، اجرای آزمایش‌ها، و به طور کلی نظارت و بهینه‌ سازی فرآیندهای یادگیری ماشین برای کمک به توسعه سیستم‌های یادگیری ماشینی با عملکرد قوی است. بسیاری از شغل‌ها مستلزم دانش زبان‌های برنامه نویسی مانند: پایتون، جاوا و C/C++ هستند.

یک مهندس یادگیری ماشین با چه کسانی کار می‌کند؟

دانشمند داده چه کسی است و چه کاری را انجام می‌دهد؟

در تجارت، دانشمند داده معمولا در تیم‌هایی کار می‌کند که می‌تواند برای پیش‌ بینی رفتار مشتری و شناسایی فرصت‌های درآمد جدید ایده‌ای برای پیاده سازی و علمی کردن آن داشته باشد. در بسیاری از سازمان‌ها، دانشمندان داده مسئول تنظیم بهترین شیوه‌ برای جمع آوری داده‌ها، استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها است. تقاضا برای مهارت‌های علم داده در طول سال‌ها به طور قابل توجهی افزایش یافته است، زیرا شرکت‌ها به دنبال جمع ‌آوری اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ، حجم عظیمی از داده‌های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختاری هستند.

دانشمند داده کیست؟

دانشمندان داده یکی از جدیدترین متخصصان داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده را دارند. دانشمندان داده ترکیبی از ریاضیدانان و دانشمندان کامپیوتر هستند. آن‌ها همچنین متقاضیان زیادی دارند و دستمزد خوبی هم دریافت می‌کنند زیرا هم در بخش تجارت و هم در بخش فناوری اطلاعات کار می‌کنند. دانشمندان داده یک متخصص حرفه‌ای هستند. که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر بسیار زیاد داده است. یک دانشمند داده برای ایجاد فرضیه، نتیجه و تحلیل روندهای مشتری و بازار به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد. مسئولیت‌های اساسی شامل جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از انواع مختلف ابزارهای تجزیه و تحلیل و گزارش برای شناسایی الگوها، روندها و روابط در مجموعه داده‌ها است.

چگونگی علمکرد یک دانشمند داده 

شما می‌دانید علم داده چیست و حتما از خود می‌پرسید که این شغل دقیقا چگونه است؟ پاسخ اینجاست. یک دانشمندان داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بتوانند بینش‌های معناداری را استخراج کنند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می‌کند، که شامل موارد زیر است:

1. قبل از پرداختن به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده با پرسیدن سوالات درست و به دست آوردن درک مطلب، حل مسئله را تعیین می‌کند.

2. سپس دانشمندان داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کنند.

3. دانشمندان داده، داده‌های ساختار یافته، داده‌های سازمانی بدون ساختار و داده‌های عمومی را از بسیاری از منابع متفاوت جمع آوری می‌کنند.

4. پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. که شامل اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواختی، کامل بودن و دقت بالا است.

5. پس از این که داده‌ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، وارد سیستم تحلیلی الگوریتم ML یا یک مدل آماری می‌شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.

6. هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمندان داده، داده‌ها را برای یافتن فرصت‌ها و راه حل‌ها تفسیر می‌کند.

7. دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

به صورت روزانه دانشمندان داده باید کارهای زیر را انجام دهند 

• الگوها و گرایش‌ها را در مجموعه داده‌ها کشف می‌کنند تا بینش‌هایی به دست آورند.

• الگوریتم‌های پیش بینی شده و مدل‌های داده را ارائه می‌کنند.

• با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، کیفیت داده‌ها یا محصولات را بهبود ‌بخشند.

• پیشنهادات را به سایر تیم‌ها و مدیریت ارشد ارائه دهند.

• در تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابزارهای داده مانند : R، SAS، Python یا SQL استفاده ‌کنند.

تفاوت تحلیل‌گر داده و دانشمند داده

دانشمندان داده بسیار کنجکاو هستند افرادی که، محاسبات حجم زیادی از داده‌ها را دوست دارند، و با تحلیل داده‌های عظیم به نتیجه‌های مهم میرسند. این تفاوت دانشمند داده را از یک تحلیلگر داده سنتی متمایز می‌کند. آن‌ها تجزیه و تحلیل «چه می‌شد اگر» را انجام می‌دهند، سوال می‌پرسند و از زوایای مختلف به داده‌ها نگاه می‌کنند و داده‌های بزرگ را به ایده بزرگ بعدی تبدیل می‌کنند.

مسئولیت‌های دانشمندان داده معمولا می‌تواند با یک تحلیلگر داده همپوشانی داشته باشد. با این حال، مجموعه مهارت‌های دانشمندان داده معمولا گسترده‌تر از میانگین مهارت‌های تحلیلگر داده است. در مقایسه، دانشمندان داده از زبان‌های برنامه نویسی رایج مانند R و Python برای نتایج آمار و تجسم داده‌ها استفاده می‌کنند. برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به علوم کامپیوتر و مهارت‌های علمی فراتر از یک تحلیلگر تجاری معمولی یا تحلیلگر داده نیاز دارند. دانشمندان داده همچنین باید ویژگی‌های کسب ‌و کار مانند: خودروسازی، تجارت الکترونیک یا مراقبت‌های بهداشتی را درک کنند.

چرا شغل دانشمند داده مهم است؟

علم داده یک عمل بین رشته‌ای است که شامل طیف گسترده‌ای از اطلاعات است و معمولا بیش از سایر زمینه‌های تحلیلی تصویر را در نظر می‌گیرد. در تجارت هدف علم داده ارائه اطلاعات در مورد مصرف کنندگان، کمپین‌ها، کمک به شرکت‌ها برای ایجاد برنامه‌های قوی برای جذب مخاطبان و فروش محصولات سازمان‌ها یا شرکت‌ها است. علم داده نقش بسیار مهمی در کشف امنیت و تقلب ایفا می‌کند، زیرا حجم انبوه اطلاعات باعث می‌شود تا بی‌نظمی‌های جزئی در داده‌ها پیدا شوند که می‌تواند ضعف‌های سیستم‌های امنیتی را آشکار کند.

از آنجایی که کلان داده حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است، ابزارهای جدید دائما در دسترس هستند و این ابزارها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند به سرعت کاربردهای آن‌ها را یاد بگیرند. دانشمندان داده می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا یک طرح تجاری برای دستیابی به اهداف مبتنی بر تحقیق ایجاد کنند.

به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند:

• اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشد تا سوالات مربوطه را بپرسد و مسائل و مشکلات کسب و کارها را شناسایی کند.

• با استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، به تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازد.

• از طیف گسترده‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها برای تهیه و استخراج داده‌ها استفاده کند. که شامل مواردی مانند: پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش‌های یکپارچه سازی داده‌ها می‌شود.

• برنامه‌هایی بنویسد تا قسمتی از پردازش و محاسبات داده‌ها به صورت خودکار انجام شود.

• از نتایج به دست آمده برای حل مشکلات تجاری استفاده کند.

• با سایر اعضای تیم علم داده، مانند: تحلیلگران داده کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کند.

نتیجه گیری

نقش دانشمند داده ترکیبی از علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات است. آن‌ها داده‌ها را تجزیه و تحلیل، پردازش و مدل سازی می‌کنند و سپس نتایج را برای ایجاد برنامه‌های علمی برای شرکت‌ها و سایر سازمان‌ها تفسیر می‌کنند. دانشمندان داده متخصصان تحلیلی هستند که از مهارت‌های خود در فناوری و علوم اجتماعی برای یافتن روندها و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.