Jak se naučit strojové učení
— Jaké je vaše zázemí, co jste dělal před strojovým učením?Jak
— Provozuji Sethiho servisní firmutechnologií. Našim klientům poskytujeme řešení založená na strojovém učení a umělé inteligenci. Během posledních dvou let jsme spolupracovali s některými z největších společností Fortune 500.
Vždy mě fascinovala data.To určilo mou volbu – poté jsem začal hledat znalosti, dovednosti a zkušenosti v oblasti strojového učení prostřednictvím projektového učení. To mi dalo příležitost stát se expertem na strojové učení ve vzdělávacím ekosystému, decentralizovaném vzdělávacím ekosystému, který učí profesionály a vysokoškoláky vytvářet skutečné produkty.
„Pokud jsou data, automatizace a algoritmy zajímavé, pak je strojové učení výhodnou kariérní volbou“
Jak se lidé začnou učit strojové učení? Není to oblast, kde jsou potřeba základní znalosti a mnohaleté vzdělání?
— Základní znalosti v oboruprogramování je další výhodou, jinak bude křivka učení příliš strmá. Strojové učení je také hlavní složkou nejrychleji se rozvíjejících oblastí – Big Data, Predictive Analytics, Data Mining a Computational Statistics.
Pokud volají data, automatizace a algoritmyzájem, pak je strojové učení výhodnou kariérní volbou. Absolvování strukturovaného programu nebo kurzu je jedním z nejlepších způsobů, jak se naučit strojové učení od nuly. Vysoká poptávka v tomto odvětví vyústila ve stovky prezenční a online kurzů.
— Co můžete poradit vývojářům a analytikům, kteří se chtějí v této oblasti rozvíjet?
– Strojové učení má potenciálaplikace výkonnější a lépe reagující na potřeby uživatelů. Vývojáři, kteří chtějí implementovat strojové učení do aplikací, potřebují znát několik klíčových věcí, které jim pomohou uspět:
- Čím více dat má algoritmus, tím je přesnější, takže pokud je to možné, vyhněte se podvzorkování.
- Výběr nejlepší metody strojového učení pro problém je klíčový a často rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu.
- Modely strojového učení mohou být dobré pouze tehdy, když jsou dobrá data.
- Pochopení datových funkcí a jejich vylepšení (vytvořením nových a odstraněním stávajících) má velký vliv na předvídatelnost.
- Kde se to můžeš naučit? Třeba v kurzech nebo školách?
— Naštěstí dnes existuje mnoho platforemonline učení, jako je vzdělávací ekosystém, kde se můžete naučit různé koncepty strojového učení a umělé inteligence. V Ekosystému vzdělávání se můžete učit od zkušených vývojářů prostřednictvím projektů, které zahrnují výukové programy a projektové zdroje. Vytvořil jsem například několik projektů, jako je tento:
- Načítání obrázků podle podobnosti pomocí Tensorflow a Keras
- Přenos neurálního stylu pomocí Keras a Tensorflow
- Jak provést detekci obličeje pomocí OpenCV Haar Cascades
Které podnikání potřebuje a které nepotřebuje AI
— Jak „prodáváte“ AI a strojové učení firmám a jak zlepšují svou práci? Proč si myslíte, že se podnikání stalo více vědeckým?
— Algoritmy strojového učení mohou opakovaněučit se na základě poskytnutého souboru dat, chápat vzorce, chování. Tento proces je iterativní a neustále se zlepšuje, což pomáhá společnostem neustále se měnit, aby vyhovovaly potřebám obchodu a zákazníků.
"Algoritmy strojového učení se mohou iterativně učit z dané sady dat"
Jakým společnostem to bude a nebude vyhovovat? Jaké problémy lze s jejich pomocí vyřešit?
— Strojové učení potřebují především podniky,která se zabývá klasifikací obrázků, analýzou textu nebo prediktivním modelováním. Pro jiné typy podnikání lze trénovat algoritmy, které uživateli něco doporučují, sbírají data, používají hluboké učení a neuronové sítě. V odvětví služeb lze algoritmy trénovat jako manažer helpdesku prostřednictvím zpracování přirozeného jazyka na základě běžných stížností zákazníků.
— V této oblasti se téměř každý den objevuje něco nového. Jak sledovat, co se děje, na co si dát zvláštní pozor?
– Nedávná zpráva společnosti Indeed ukázala, že počet volných pracovních míst v oblasti strojového učení v oblasti strojírenství převyšuje počet volných pracovních místV dokumentu se také uvádí, že poptávka po inženýrech strojového učení vzrostla o 344 %.
Tato oblast je tak důležitá, protožeumožňuje podnikům vidět trendy v chování zákazníků a obchodní modely fungování, podporuje vývoj nových produktů. Mnoho předních společností, jako je Facebook, Google a Uber, dělá ze strojového učení ústřední součást svých operací. Neustálý profesní rozvoj pomůže profesionálům využít vysokou poptávku a nízkou nabídku v tomto odvětví.
— Strojové učení se často používá při analýze velkých dat. Jaké přelomové produkty se zde objeví?
Velká data se stala důležitá jako mnoho dalšíchorganizace, veřejné i soukromé, shromažďují obrovské množství informací v konkrétních oblastech. Sloučení strojového učení a velkých dat je nikdy nekončící proces. Uvidíme, jak jsou algoritmy strojového učení aplikovány na každý prvek práce s velkými daty, včetně segmentace, analýzy dat a modelování.
— Jaké mezery na volném trhu jsou spojeny s rozvojem strojového učení a umělé inteligence?
- Umělá inteligence je průlomnejnovější technologie. Existuje mnoho oblastí, kde umělá inteligence významně ovlivňuje. Existují další specializované aplikace, které nejsou pokryty v médiích, ale jsou ve vědeckých publikacích. V příštích letech dostanou největší rozvoj, jedná se o vzdělávání, výstavbu a plánování, zábavu a sportovní analytiku.
— Jak vidíte vývoj strojového učení? Jak může pomoci lidem, firmám, státům?
— Strojové učení pomáhá firmámpoužívat preventivní údržbu ke snížení poruch zařízení a zvýšení zisku. Vzhledem k tomu, že poptávka po rozsáhlých a komplexních možnostech zpracování dat roste, pomůže strojové učení podnikům využívat spotřebitelská data k vytváření užitečných profilů zákazníků, zvyšování prodeje a budování loajality ke značce.
Strojové učení se teprve začalo rozvíjet. To nejzajímavější teprve přijde
Jaké jsou největší mylné představy o velkých datech a strojovém učení?
- Největší mylná představa ježe modely strojového učení mohou vyřešit všechny problémy tohoto světa. Jeden z nejznámějších citátů o strojovém učení pochází od Davea Waterse: „Dítě se učí plazit, chodit a pak běhat. V oblasti strojového učení jsme ve fázi procházení.“
V procesu strojového učení vždy budezúčastněná osoba. Ale je tu jedno upozornění. Díky vylepšeným algoritmům budeme schopni zcela eliminovat lidské zapojení po natrénování konkrétního modelu strojového učení.
- Ne každý drží krok s průlomy v této oblasti - na co bychom si měli dát pozor?
— Nejnovější vývoj v oblasti strojůdnešní učení je automatizované strojové učení (AutoML), strojové učení Operationalization Management (MLOps), strojové učení bez kódu a vývoj strojového učení s nízkým kódem. To jsou koncepty, které povedou v příštích letech k velmi slibným projektům.
— Jaké jsou krátkodobé a dlouhodobé problémy ML? A co předpojatost vývojářů, špatné úmysly a etické standardy, které nelze sepsat a formalizovat?
— Největší výzvy ve strojovém učení —je to nedostatek kvalifikovaných zdrojů, nedostatek kvalitních dat a pochopení toho, jaké procesy je potřeba automatizovat. Dokud nebudeme mít čistá a spolehlivá data, budou odborníci na strojové učení i nadále čelit výzvám při vývoji algoritmů a systémů, které přesně odpovídají potřebám, pro které byly vytvořeny.
- Kdy a v jaké oblasti se umělá inteligence projeví nejzajímavějším způsobem?
— Umělá inteligence utváří budoucnostlidstva téměř ve všech odvětvích. Již nyní je hlavním hnacím motorem vznikajících technologií, jako jsou velká data, robotika a IoT, a v dohledné budoucnosti bude i nadále technologickým inovátorem. Dnes je obtížné vybrat jednu konkrétní oblast, vzhledem k tomu, že všechna odvětví dnes pracují s velkým množstvím dat a mají různé potřeby automatizace.
Přečtěte si více:
Archeologové oficiálně potvrdili legendy z Bible
Hrob "kněžky" Afrodity byl nalezen: vědci ukázali, co tam našli
Vědci viděli, co je na území hlavního města Mayů. Nález je překvapil.