ვინაიდან მონაცემთა მეცნიერება ეხება აქტუალური საკითხების მოგვარებას, ლოგიკურია, რომ ზოგიერთი უნარები სასარგებლო აქტივია მათ მუდმივად განვითარებად ინსტრუმენტებში.
ნებისმიერი პერსპექტიული მონაცემთა მეცნიერი უნდა ფოკუსირდეს გამოთვლით აზროვნებაზე, როგორც მათი განათლების ნაწილი, რადგან ის ასწავლის ფუნდამენტურ კომპიუტერული მეცნიერების იდეებს და როგორ მივუდგეთ რთულ საკითხებს აბსტრაქციისა და დეკონსტრუქციის გზით.
გამოთვლითი აზროვნება გადამწყვეტი უნარია ციფრული პირველი ტექნოლოგიების ეპოქაში, არა მხოლოდ მონაცემთა დამწყები მეცნიერებისთვის, არამედ ყველასთვის, ვისაც სურს მონაწილეობა მიიღოს გამოთვლით სამყაროში.
იმისათვის, რომ მზად ვიყოთ შრომის ბაზრის ევოლუციისთვის და სამუშაოს მომავლისთვის, რომელიც ჩამოყალიბდება ყოვლისმომცველი ავტომატიზაციის გზით, ხელოვნური ინტელექტიდა მანქანათმცოდნეობისას, აუცილებელია ხაზგასმით აღვნიშნოთ გამოთვლითი აზროვნების შესაძლებლობები, როგორც განათლებისა და პროფესიული განვითარების ძირითადი კომპონენტი.
ამ სტატიაში ჩვენ დეტალურად განვიხილავთ გამოთვლით აზროვნებას, მოიცავს მის ელემენტებს, ღირებულებას და ბევრ სხვას.
მაშ, რა არის გამოთვლითი აზროვნება?
გამოთვლითი აზროვნება, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც ალგორითმული აზროვნება, არის მეთოდური ტექნიკა რთული პრობლემის გადასაჭრელად, მისი დაყოფით უფრო მცირე, მარტივ პროცესებად, რაც შეიძლება გაკეთდეს კომპიუტერის ან მანქანის მიერ.
გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს პრობლემის გადასაჭრელად ისე, რომ კომპიუტერმა შეძლოს პროცესის შესრულება, რადგან ეს ნიშნავს, რომ პასუხი შეიძლება გამოყენებულ იქნას მსგავს პრობლემებზე სხვა კონტექსტში.
გამოთვლითი აზროვნება მოიცავს მოქნილი, ინოვაციური და მოქნილი დამოკიდებულების მიღებას, რათა მაქსიმალურად ეფექტურად იმუშაოს გამოწვევებზე და პოტენციურ გადაწყვეტილებებზე, ასევე მონაცემთა წარმატებულად გამოყენებასა და ანალიზზე.
ტერმინი "გამოთვლითი აზროვნება" მომდინარეობს კომპიუტერის მეცნიერების აზროვნებიდან, მაგრამ ახლა ის აღიარებულია, როგორც აზროვნების გზა, რომელიც ნებისმიერს შეუძლია მიმართოს პირად თუ პროფესიულ ცხოვრებაში საკითხების გადასაჭრელად.
აქედან გამომდინარე, მიზანი არ არის გამოიყენოს აზროვნება, რომელიც ჰგავს მანქანას, არამედ პრობლემის გადაჭრის სტრატეგიების შექმნას, რომელსაც კომპიუტერის მეცნიერები ჩვეულებრივ იყენებენ.
გამოთვლითი აზროვნება არის გადამწყვეტი ინსტრუმენტი მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რადგან ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას რაოდენობრივი და მონაცემთა ინტენსიური გამოწვევების ფართო სპექტრის მოსაგვარებლად.
ეს მეთოდი შეიძლება გამოყენებულ იქნას პრობლემების გადასაჭრელად სხვადასხვა სფეროში, მათ შორის მათემატიკასა და ხელოვნურ ინტელექტს. ეს მიდგომა ასევე იყენებს პითონის პროგრამირების ენას, რომელიც გამოიყენება კომპიუტერზე პასუხის წარმოსაჩენად სტატისტიკური ანალიზის ეტაპზე.
რატომ არის აუცილებელი გამოთვლითი აზროვნება?
პრობლემის გადაჭრის ეს მეთოდები შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა თემებზე გამოთვლითი აზროვნების გამოყენებით. გარდა ამისა, არის უნარები, რომლებსაც გამოთვლითი აზროვნება იზიარებს მათთან, რომლებიც გამოიყენება სხვა STEM სფეროებში, ასევე ხელოვნებაში, სოციალურ მეცნიერებებში და ჰუმანიტარულ მეცნიერებებში.
კომპიუტერების ენერგიის გამოყენება ეკრანისა და კლავიატურის გარეთ წახალისებულია გამოთვლითი აზროვნებით. გარდა ამისა, მას შეუძლია დაგვეხმაროს თანასწორობის გაუმჯობესებაში კომპიუტერული მეცნიერების განათლებაში.
ჩვენ შეგვიძლია ხელი შევუწყოთ კომპიუტერული მეცნიერების ინტეგრაციას სხვა საგნებთან და გავაცნოთ უფრო მეტი სტუდენტი კომპიუტერული მეცნიერების პოტენციალს პრობლემის გადაჭრის უნარებზე ფოკუსირებით, რომლებიც მის ძირითად ნაწილს წარმოადგენს.
გარდა ამისა, გამოთვლითი აზროვნება საშუალებას გვაძლევს გამოვიკვლიოთ ტექნოლოგიის პოტენციალი და შეზღუდვები მისი წარმოების დროს.
ჩვენ შეგვიძლია შევაფასოთ ვინ და რატომ ავითარებს ტექნოლოგიას და შეგვიძლია კრიტიკულად განვიხილოთ, თუ როგორ შეიძლება გავლენა იქონიოს მას საზოგადოებაზე.
გამოთვლითი აზროვნების ძირითადი კომპონენტები
1. დაშლა
დაშლა გამოთვლითი აზროვნების ფუნდამენტური ელემენტია. პრობლემის გადასაჭრელად გაადვილების მიზნით, ეს ეტაპი გულისხმობს მის დაშლას მცირე კომპონენტებად.
პრობლემის გამოსწორება უფრო ადვილია, რაც უფრო მეტად შეძლებთ მის გარჩევას. ველოსიპედის ნაწილები შეიძლება დაიშალა, როგორც დაშლის სასარგებლო პრაქტიკა. ველოსიპედის ჩარჩო, ბორბლები, სახელური და გადაცემათა კოლოფი შეიძლება თავიდანვე დაიშალა.
თუმცა, თქვენ შეგიძლიათ შემდგომი დაყოთ თითოეული კომპონენტი მის კომპონენტ ნაწილებად. მაგალითად, ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება დაიყოს მანქანურ სწავლებად, ღრმა სწავლებად, კომპიუტერულ ხედვასა და ბუნებრივი ენის დამუშავებად.
ეს ნაბიჯი ასევე დაგეხმარებათ პრობლემის უფრო ღრმა ცოდნის ჩამოყალიბებაში ყველა კომპონენტის სიღრმისეული იდენტიფიცირებით.
2. ნიმუშის ამოცნობა
მეორე ეტაპზე, რომელიც ცნობილია როგორც ნიმუშის ამოცნობა, გვხვდება პრობლემის საერთო და ტენდენციები.
არსებობს დიდი ალბათობა იმისა, რომ მათი დამუშავება შესაძლებელია მსგავსი ან განმეორებითი პროცედურების გამოყენებით, თუ გარკვეული სირთულეები ბუნებით მსგავსია - როგორც ახლა მოგვარებული პრობლემის ფარგლებში, ასევე წინა პრობლემების ფარგლებში.
ეს არის გადამწყვეტი ელემენტი ეფექტური გადაწყვეტილებების შემუშავებისთვის და საბოლოო ჯამში თქვენი დროის დაზოგვისთვის.
განიხილეთ შემდეგი სცენარი: თქვენ მოგეთხოვებათ შეიმუშაოთ პატარა პროგრამა, რომელიც ხაზავს კვადრატს. ინსტრუქციის ოთხჯერ ზედიზედ დაწერის ნაცვლად, ხაზის დახაზვისა და კალმის 90 გრადუსით მობრუნების ნიმუში შეიძლება განმეორდეს ოთხჯერ მარყუჟში.
შაბლონის ამოცნობა კრიტიკული ნიჭია საკითხების ეფექტური და ეფექტური გადაწყვეტილებების შემუშავებისთვის.
3. აბსტრაქცია
ამოხსნის მნიშვნელოვანი ელემენტების იდენტიფიცირება ხდება აბსტრაქციის მესამე საფეხურზე.
ეს მოითხოვს საკითხის ზედმეტი ნაწილების გაფილტვრის შესაძლებლობას ისე, რომ თქვენ უბრალოდ კონცენტრირდეთ გადამწყვეტ ელემენტებზე, ზუსტი სპეციფიკის დათვალიერებისგან განსხვავებით.
კიდევ ერთი შესანიშნავი მაგალითია, როდესაც სპორტს თამაშობთ, ცდილობთ კონცენტრირება მოახდინოთ სტრატეგიებზე, რომლებიც უნდა გამოიყენოთ და უგულებელყოფთ თქვენი ოპონენტების ნებისმიერ დაცინვას.
საბოლოო გადაწყვეტის შემუშავებამდე, აბსტრაქცია საშუალებას გაძლევთ გაითვალისწინოთ ყველა მნიშვნელოვანი ფაქტორი და არ გაითვალისწინოთ ზედმეტი ელემენტები.
4. ალგორითმის დიზაინი
ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქციების საფუძვლიანი ნაკრების შექმნა, რომელიც აღწერს, თუ როგორ უნდა გადაჭრას პრობლემა, ხდება ალგორითმის დიზაინის ეტაპზე, გამოთვლითი აზროვნების პროცესის ბოლო ფაზაში.
ეფექტური ალგორითმი არის ის, რომელიც შეიძლება მიეცეს სხვას და მიჰყვეს დამატებითი ახსნა-განმარტების გარეშე.
მსოფლიო სავსეა ალგორითმებით, იქნება ეს რეცეპტის მიხედვით ამზადებთ, აწყობთ ავეჯს, ჭამთ რესტორანში, თუ იხდით სასურსათო საქონელს თვითმომსახურების დახლზე.
გამართვა არის გადამწყვეტი უნარი დაუფლებისთვის, რადგან ეს არის დამატებითი პროცესი, რომელიც ჩართულია ალგორითმის შექმნაში. ალგორითმული ხარვეზების იდენტიფიკაცია და კორექტირება მოხსენიებულია, როგორც გამართვა.
გამართვა არის გადაცემის უნარი, რომელიც შეიძლება შეიძინოს სასწავლო გეგმის ფარგლებში მოქმედებით და უკუკავშირის შეთავაზებით, ისევე როგორც გამოთვლითი აზროვნების სხვა კომპონენტები. ჩვენ შეგვიძლია გავიგოთ ჩვენი გარემო ალგორითმების დახმარებით.
დასკვნა
რომ შევაჯამოთ, შემდეგი თაობა მონაცემთა მეცნიერები უნდა შეიძინოს ის უნარები, რაც მათ საშუალებას მისცემს უფრო წარმატებით შეეგუონ განვითარებად სამუშაო ბაზარს და განვითარებად ციფრულ ეკონომიკას.
მომავალი მონაცემების მეცნიერები გამოთვლით აზროვნებას სასარგებლო ინსტრუმენტად მიიჩნევენ, რადგან ისინი მუდმივად ცვლიან თავიანთ პოზიციებს ტექნოლოგიის წინსვლისა და ადამიანებსა და მანქანებს შორის მეტი თავსებადობის დასაკმაყოფილებლად.
საბოლოო ჯამში, გამოთვლითი აზროვნება აუცილებელია ყველასთვის ყოველდღიურ ამოცანებში.
დატოვე პასუხი