機械学習の学び方
— 機械学習を始める前は、どのような経歴で、どのような仕事をしていたのですか?どう
— セティのサービス業を営んでいます技術。機械学習と人工知能に基づくソリューションをクライアントに提供します。過去 2 年間、私たちはフォーチュン 500 に名を連ねる大企業のいくつかと協力してきました。
私はいつもデータに魅了されてきました。これが私の選択を決定しました。その後、プロジェクトベースの学習を通じて、機械学習の分野で知識、スキル、および経験を探し始めました。これにより、専門家や大学生に実際の製品の作成を教える分散型学習エコシステムである教育エコシステムの機械学習の専門家になる機会が得られました。
「データ、自動化、アルゴリズムに興味があるなら、機械学習は有益なキャリアの選択肢です。」
人々はどのようにして機械学習を学び始めるのでしょうか?基礎知識と長年の教育が必要な分野ではないでしょうか。
— その分野の基礎知識プログラミングは追加の利点です。そうしないと、学習曲線が急になりすぎます。機械学習は、ビッグ データ、予測分析、データ マイニング、計算統計など、最も急速に発展している分野の主要なコンポーネントでもあります。
データ、自動化、アルゴリズムが呼び出す場合関心がある場合、機械学習は有益なキャリアの選択です。構造化されたプログラムまたはコースを受講することは、機械学習をゼロから学ぶための最良の方法の 1 つです。この業界での高い需要により、何百もの対面およびオンライン コースが生まれました。
— この分野での開発を希望する開発者やアナリストにアドバイスできることはありますか?
– 機械学習には、アプリケーションがより強力になり、ユーザーのニーズにより迅速に対応できるようになります。機械学習をアプリケーションに実装したい開発者は、成功に役立ついくつかの重要なことを知る必要があります。
- アルゴリズムのデータが多いほど精度が高くなるため、可能な限りサブサンプリングは避けてください。
- 問題に最適な機械学習方法を選択することが重要であり、多くの場合、成功または失敗を決定します。
- 機械学習モデルは、データが優れている場合にのみ優れたものになります。
- データの特徴を理解し、それらを改善する (新しいものを作成し、既存のものを削除することによって) ことは、予測可能性に大きな影響を与えます。
- どこで学べますか?多分コースや学校で？
— 幸いなことに、今日は多くのプラットフォームがあります機械学習と人工知能のさまざまな概念を学ぶことができる Education Ecosystem などのオンライン学習。 Education Ecosystem では、チュートリアルやプロジェクト リソースを含むプロジェクトを通じて、専門の開発者から学ぶことができます。たとえば、次のようなプロジェクトをいくつか作成しました。
- Tensorflow と Keras を使用した類似度による画像検索
- Keras と Tensorflow を使用したニューラル スタイルの転送
- OpenCV Haar Cascades を使用して顔検出を行う方法
AI が必要なビジネスと不要なビジネス
— AI と機械学習をどのように企業に「売り込み」、企業はどのように仕事を改善していますか?ビジネスがより科学的になったのはなぜだと思いますか。
— 機械学習アルゴリズムは繰り返し提供されたデータセットに基づいて学習し、パターン、行動を理解します。このプロセスは反復的で常に改善されており、企業がビジネスと顧客のニーズを満たすために絶えず変化するのに役立ちます。
「機械学習アルゴリズムは、与えられたデータセットから反復的に学習できます」
どのような企業が適しているか、または適していないか?彼らの助けを借りて、どのような問題を解決できますか?
— 何よりも、機械学習はビジネスで必要とされ、画像分類、テキスト解析、または予測モデリングを扱います。他のタイプのビジネスでは、アルゴリズムをトレーニングして、ユーザーに何かを推奨し、データを収集し、ディープ ラーニングとニューラル ネットワークを使用することができます。サービス業界では、一般的な顧客の苦情に基づいた自然言語処理を通じて、ヘルプ デスク マネージャーのようにアルゴリズムをトレーニングできます。
— このエリアでは、毎日のように新しい何かが生まれています。何が起こっているのかを追跡する方法、特に注意すべきことは何ですか?
Indeedの最近のレポートによると、機械学習エンジニアリングの仕事はペースを上回っていますまた、機械学習エンジニアの需要が344%増加したことも指摘されています。
このエリアはとても重要です。企業が顧客の行動やビジネスの運営パターンの傾向を把握できるようにし、新製品の開発を促進します。 Facebook、Google、Uber などの大手企業の多くは、機械学習を業務の中心に据えています。継続的な専門能力開発は、専門家がこの業界で高い需要と低い供給を利用するのに役立ちます。
— 機械学習は、ビッグデータ分析でよく使用されます。ここに登場する画期的な製品は何ですか？
ビッグデータは多くの人にとって重要になっています官民を問わず、組織は特定の分野で膨大な量の情報を収集します。機械学習とビッグデータの融合は終わりのないプロセスです。セグメンテーション、データ分析、モデリングなど、ビッグデータを扱うあらゆる要素に機械学習アルゴリズムがどのように適用されるかを見ていきます。
— 機械学習と AI の開発に関連する自由市場のニッチは何ですか?
- 人工知能はブレークスルーです最近の技術。 AI が大きな影響を与えているニッチな分野は数多くあります。メディアで取り上げられていないニッチなアプリケーションは他にもありますが、それらは科学出版物に掲載されています。今後数年間で、彼らは最大の発展を遂げるでしょう。これらは、教育、建設と計画、エンターテイメント、スポーツ分析です。
— 機械学習の発展をどのように見ていますか?人々、企業、国家にどのように役立つのでしょうか?
— 機械学習はビジネスに役立ちます予防保全により、設備の故障を減らし、利益を増やします。大規模で複雑なデータ処理機能に対する需要が高まるにつれて、機械学習は、企業が消費者データを使用して有用な顧客プロファイルを構築し、売上を伸ばし、ブランド ロイヤルティを構築するのに役立ちます。
機械学習は開発を始めたばかりです。最高の ものはまだ来ていません
ビッグデータと機械学習に関する最大の誤解は何ですか?
- 最大の誤解は機械学習モデルがこの世界のすべての問題を解決できること。機械学習に関する最も有名な言葉の 1 つに、Dave Waters の言葉があります。機械学習の分野では、私たちはクロール フェーズにいます。」
機械学習の過程では、常に関係者。しかし、ここで注意点があります。改善されたアルゴリズムにより、特定の機械学習モデルをトレーニングした後、人間の関与を完全に排除できます。
- 誰もがこの分野のブレークスルーについていけるわけではありません - 何に注意を払う必要がありますか?
— 機械分野の最新動向今日の学習は、自動機械学習 (AutoML)、機械学習運用管理 (MLOps)、ノーコード機械学習、およびローコード機械学習開発です。これらは、今後数年間で非常に有望なプロジェクトにつながるコンセプトです。
— ML の短期的および長期的な問題は何ですか?書き留めて形式化できない開発者の偏見、悪意、倫理基準についてはどうですか?
— 機械学習における最大の課題 —それは、資格のあるリソースの欠如、質の高いデータの欠如、およびどのプロセスを自動化する必要があるかについての理解です。クリーンで信頼できるデータが得られるまで、機械学習の専門家は、作成された正確なニーズを満たすアルゴリズムとシステムを開発するという課題に直面し続けるでしょう。
- いつ、どの分野で人工知能が最も興味深い形で現れるのでしょうか?
— 人工知能が未来を形作っていますほぼすべての分野で人類。それはすでに、ビッグデータ、ロボティクス、IoT などの新興技術の主要な原動力となっており、当面の間、技術革新者であり続けるでしょう。現在、すべての業界で大量のデータが処理され、さまざまな自動化のニーズがあることを考えると、特定の分野を 1 つに選ぶことは困難です。
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