ალგორითმების როლი ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში

ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული ალგორითმი, რომელსაც ყოველდღიურად ვიყენებთ, საძიებო ალგორითმია. მაგალითად, Google-ის PageRank და Bing-ის MSNBot. ისინი მილიონობით ვებ გვერდს ასკანერებენ, მათ შინაარსსა და ბმულებს აანალიზებენ, რათა დაადგინონ, მომხმარებლის მოთხოვნას ყველაზე მეტად რომელი გვერდები ესადაგება. ეს კი საშუალებას გვაძლევს, ინფორმაცია, რომელსაც ვეძებთ, უმოკლეს დროში ვიპოვოთ.

ალგორითმის კიდევ ერთი ტიპი, რომელსაც რეგულარულად ვიყენებთ, სარეკომენდაციო სისტემაა, როგორიცაა Netflix-ის Cinematch, Amazon-ის ნივთის ერთობლივი ფილტრაციის ალგორითმი და YouTube-ის ვიდეო რეკომენდაციის ალგორითმი. ისინი მანქანური სწავლების ტექნიკას იყენებენ, რათა მომხმარებლებს, დათვალიერების ისტორიისა და პრეფერენციების საფუძველზე, საჭირო რეკომენდაცია გაუწიონ. ეს ალგორითმები ძიებისა და შესყიდვების ისტორიიდან შეგროვებულ მონაცემებს აანალიზებენ  და ჩვენზე მორგებულ პროდუქტს გვთავაზობენ.

ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაში მნიშვნელოვან როლს სოციალური მედიის ალგორითმებიც თამაშობენ. პლატფორმები, როგორიცაა Facebook, Instagram და Twitter, ალგორითმებს იმისთვის იყენებენ, რათა დაადგინონ, მომხმარებლებს, სხვადასხვა ფაქტორებისა და გარემოებების  გათვალისწინებით (შესაბამისობა, დროულობა და პოპულარობა), რომელი პოსტები აჩვენონ. მოწონებებისა და გაზიარებების საფუძველზე ისინი განსაზღვრავენ, თუ რომელი პოსტი იქნება მომხმარებლისთვის ყველაზე საინტერესო და რელევანტური.

გამოსახულების ამოცნობის ალგორითმებს, სხვებთან შედარებით, არანაკლები მნიშვნელობა გააჩნიათ. ალგორითმები, მაგალითად, Google-ის TensorFlow და Microsoft-ის შემეცნებითი ინსტრუმენტი სურათებსა და ვიდეოებში ობიექტების, სცენებისა და აქტივობების იდენტიფიცირებისთვის გამოიყენება. 

ბოლო პერიოდში კიდევ უფრო დიდი მნიშვნელობა ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) ალგორითმებმა შეიძინეს. NLP ალგორითმები, როგორიცაა Google-ის BERT, GPT-3 და Microsoft-ის Azure Cognitive Services, ადამიანის ენის გაგებისთვის, ინტერპრეტაციისა და გენერირებისთვის გამოიყენება. მსგავსი ალგორითმები აპლიკაციების ფართო სპექტრშიც გამოიყენება, მათ შორის ხმოვანი ასისტენტები, ჩატბოტები და მანქანური თარგმანი.

ბოლო პერიოდში მომრავლებული თაღლითობებიდან გამომდინარე, მისი აღმომჩენი და მხილებელი ალგორითმები უმნიშვნელოვანესნი გახდნენ. თაღლითობის აღმოჩენის ალგორითმები, როგორიცაა Random Forest ალგორითმი, SVM და ANN, ფინანსურ ტრანზაქციებსა და სხვა სფეროებში თაღლითური მოქმედებების გამოსავლენად გამოიყენება. ისინი მონაცემთა ნიმუშებს, როგორიცაა ტრანზაქციის ისტორია, აანალიზებენ, რათა ნებისმიერი ანომალია აღმოაჩინონ, რომელიც შესაძლო თაღლითობაზე მიუთითებს.

თვითმართვადი მანქანის ალგორითმები მნიშვნელოვანთან ერთად, საპასუხისმგებლოცაა. თვითმართვადი მანქანის ალგორითმები, როგორიცაა Waymo-ს თვითმართვადი მანქანის ალგორითმი, Tesla-ს ავტოპილოტის ალგორითმი და Uber-ის Advanced Technologies Group ალგორითმი გზებზე ნავიგაციისთვისა და მართვისას სწორი გადაწყვეტილების მისაღებად გამოიყენება. ეს ალგორითმები გარემოს შესასწავლად და მამოძრავებელი გადაწყვეტილებების მისაღებად კამერების, LIDAR-ის და სხვა სენსორების მონაცემებს იყენებენ.

ჩვენი ყოველდღიური საქმიანობის დასაგეგმად ამინდის პროგნოზის ალგორითმებსაც ხშირად ვეყრდნობით, როგორიცაა გლობალური პროგნოზის სისტემის (GFS) ალგორითმი, საშუალო დიაპაზონის ამინდის პროგნოზების ევროპული ცენტრის (ECMWF) ალგორითმი და ოკეანისა და ატმოსფერული ეროვნული ადმინისტრაციის (NOAA) ალგორითმი. ისინი ამინდის პროგნოზირებისთვისა და ანალიზისთვის გამოიყენება. ეს ალგორითმები ამინდის სადგურებიდან, თანამგზავრებიდან და სხვა წყაროებიდან დიდი რაოდენობით მონაცემებს ამუშავებენ, რათა პროგნოზები უზრუნველყონ, რაც დღის დაგეგმვაში გვეხმარება.

ალგორითმები მედიცინის სფეროშიც მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ. ექიმებისა და მკვლევრების დასახმარებლად, უფრო ზუსტი დიაგნოსტიკისა და მკურნალობის გეგმის დასადგენად, სამედიცინო დიაგნოსტიკის ალგორითმები, როგორიცაა დაავადებათა საერთაშორისო კლასიფიკაციის (ICD) ალგორითმი, მედიცინის კლინიკური ტერმინების სისტემატიზებული ნომენკლატურის (SNOMED CT) ალგორითმი და ლოგისტიკური რეგრესიის ალგორითმი, სამედიცინო მონაცემებს აანალიზებენ და ხელს შაბლონების იდენტიფიცირებას უწყობენ.

და ბოლოს, ოპტიმიზაციის ალგორითმები, რომლებიც სხვადასხვა სფეროში, როგორიცაა ტრანსპორტი, ლოჯისტიკა, ინჟინერია და ფინანსები, რთული პრობლემების გადასაჭრელად გამოიყენება. ალგორითმები, მაგალითად, Simplex ალგორითმი, გენეტიკური ალგორითმი და Ant Colony Optimization ალგორითმი, მასშტაბურ ანალიზსს აკეთებენ და პრობლემის გადაჭრის საუკეთესო გზასაც პოულობენ. ისინი აპლიკაციების ფართო სპექტრშიც, განრიგებიდან ლოჯისტიკამდე, გამოიყენება და პროცესებს უფრო ეფექტურსა და ეკონომიურს ხდის.

ალგორითმების კიდევ რამდენიმე მაგალითი:

• გამოსახულების შეკუმშვის ალგორითმები — როგორიცაა JPEG, PNG და GIF.
• კოდის შეცდმომების გამოსასწორებელი ალგორითმები — Reed-Solomon კოდი, Hamming კოდი და დაბალი სიმკვრივის პარიტეტის შემოწმების (LDPC) კოდი.
• კრიპტოგრაფიული ალგორითმები — მაგალითად, RSA, AES და SHA-256.
• მონაცემთა შეკუმშვის ალგორითმები — Lempel–Ziv–Welch (LZW) და Huffman კოდირება.
• მართვის სისტემის ალგორითმები — პროპორციული-ინტეგრალ-წარმოებული (PID) კონტროლერი, მოდელის პროგნოზირებადი კონტროლი (MPC) და ხაზოვანი კვადრატული რეგულატორი (LQR).
• გადაწყვეტილებების ხის (Decision Tree) ალგორითმები — ID3, C4.5 და CART.
• AI ალგორითმები — Min-Max ალგორითმი, Alpha-beta pruning და Monte Carlo Tree Search
• მარშრუტიზაციის ალგორითმები — Dijkstra-ს ალგორითმი, Bellman-Ford ალგორითმი და A* ალგორითმი.
• კლასტერიზაციის ალგორითმები — როგორიცაა K-means, იერარქიული კლასტერირება და DBSCAN.
• ნერვული ქსელები — ესენია კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN), განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNN) და გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერება (LSTM).