Cum să înveți învățarea automată
— Какой у вас бэкграунд, чем вы занимались до машинного обучения? Как
— Eu conduc afacerea de servicii a lui Sethitehnologii. Oferim clienților noștri soluții bazate pe machine learning și inteligență artificială. În ultimii doi ani, am lucrat cu unele dintre cele mai mari companii Fortune 500.
Mereu am fost fascinat de date.Acest lucru a determinat alegerea mea - după aceea am început să caut cunoștințe, abilități și experiență în domeniul învățării automate prin învățarea bazată pe proiecte. Acest lucru mi-a oferit oportunitatea de a deveni un expert în învățarea automată în Ecosistemul Educațional, un ecosistem de învățare descentralizat care învață profesioniștii și studenții să construiască produse reale.
„Dacă datele, automatizarea și algoritmii sunt de interes, atunci învățarea automată este o alegere de carieră profitabilă”
Cum încep oamenii să învețe învățarea automată? Nu este acesta un domeniu în care sunt necesare cunoștințe fundamentale și mulți ani de educație?
— Cunoștințe fundamentale în domeniuprogramarea reprezintă un avantaj suplimentar, altfel curba de învățare va fi prea abruptă. Învățarea automată este, de asemenea, componenta principală a domeniilor cu cea mai rapidă dezvoltare - Big Data, Predictive Analytics, Data Mining și Computational Statistics.
Dacă apelează datele, automatizările și algoritmiiinteres, atunci învățarea automată este o alegere de carieră profitabilă. A urma un program sau un curs structurat este una dintre cele mai bune modalități de a învăța învățarea automată de la zero. Cererea mare din această industrie a dus la sute de cursuri față în față și online.
— Ce puteți sfătui dezvoltatorii și analiștii care doresc să se dezvolte în acest domeniu?
– Învățarea automată are potențialul de a faceaplicații mai puternice și mai receptive la nevoile utilizatorilor. Dezvoltatorii care doresc să implementeze învățarea automată în aplicații trebuie să cunoască câteva lucruri cheie care îi vor ajuta să reușească:
- Cu cât un algoritm are mai multe date, cu atât devine mai precis, așa că evitați subeșantionarea ori de câte ori este posibil.
- Alegerea celei mai bune metode de învățare automată pentru o problemă este esențială și adesea determină succesul sau eșecul.
- Modelele de învățare automată pot fi bune numai atunci când datele sunt bune.
- Înțelegerea caracteristicilor datelor și îmbunătățirea acestora (prin crearea unora noi și eliminarea celor existente) are un impact mare asupra predictibilității.
- Unde o poți învăța? Poate la cursuri sau școli?
— Din fericire, astăzi există multe platformeînvățarea online, cum ar fi Ecosistemul educațional, unde puteți învăța diferite concepte de învățare automată și inteligență artificială. La Ecosistemul educațional, puteți învăța de la dezvoltatori experți prin proiecte care includ tutoriale și resurse de proiect. De exemplu, am creat mai multe proiecte de genul acesta:
- Recuperarea imaginii prin similitudine folosind Tensorflow și Keras
- Transfer de stil neuronal folosind Keras și Tensorflow
- Cum să faceți detectarea feței folosind OpenCV Haar Cascades
Ce afacere are nevoie și care nu are nevoie de AI
— Cum „vindeți” AI și învățarea automată companiilor și cum își îmbunătățesc activitatea? De ce crezi că afacerile au devenit mai științifice?
— Algoritmii de învățare automată pot în mod repetatînvățați pe baza setului de date furnizat, înțelegeți tiparele, comportamentul. Acest proces este iterativ și se îmbunătățește constant, ceea ce ajută companiile să se schimbe constant pentru a satisface nevoile afacerilor și ale clienților.
„Algoritmii de învățare automată pot învăța în mod iterativ dintr-un anumit set de date”
Ce companii se potrivesc și nu? Ce probleme pot fi rezolvate cu ajutorul lor?
— Mai presus de toate, învățarea automată este nevoie de afaceri,care se ocupă de clasificarea imaginilor, analizarea textului sau modelarea predictivă. Pentru alte tipuri de afaceri, algoritmii pot fi antrenați să recomande ceva utilizatorului, să colecteze date, să folosească învățarea profundă și rețelele neuronale. În industria serviciilor, algoritmii pot fi instruiți ca un manager de birou de asistență prin procesarea limbajului natural bazat pe plângerile comune ale clienților.
— În acest domeniu, ceva nou apare aproape în fiecare zi. Cum să urmăriți ceea ce se întâmplă, la ce să acordați o atenție deosebită?
— Недавний отчет Indeed показал, что вакансии инженеров в области машинного обучения опережают все остальные по зарплате, спросу и росту. В документе также отметили, что спрос на инженеров машинного обучения вырос на 344%.
Această zonă este atât de importantă pentru căpermite companiilor să vadă tendințe în comportamentul clienților și modele de operare a afacerii, promovează dezvoltarea de noi produse. Multe dintre companiile lider, cum ar fi Facebook, Google și Uber, fac din învățarea automată o parte centrală a operațiunilor lor. Dezvoltarea profesională continuă va ajuta profesioniștii să profite de cererea ridicată și oferta scăzută din această industrie.
— Învățarea automată este adesea folosită în analiza datelor mari. Ce produse inovatoare vor apărea aici?
Big data a devenit importantă la fel de multeorganizațiile, atât publice, cât și private, colectează cantități mari de informații în domenii specifice. Îmbinarea învățării automate și a datelor mari este un proces fără sfârșit. Vom vedea cum algoritmii de învățare automată sunt aplicați fiecărui element al lucrului cu date mari, inclusiv segmentarea, analiza datelor și modelarea.
— Ce nișe de piață liberă sunt asociate cu dezvoltarea învățării automate și a inteligenței artificiale?
- Inteligența artificială este o descoperiretehnologie recentă. Există multe domenii de nișă în care AI are un impact semnificativ. Există și alte aplicații de nișă care nu sunt acoperite în mass-media, dar sunt în publicații științifice. În următorii ani, ei vor primi cea mai mare dezvoltare, acestea sunt educația, construcția și planificarea, divertismentul și analizele sportive.
— Cum vedeți dezvoltarea învățării automate? Cum poate ajuta oamenii, afacerile, statele?
— Învățarea automată ajută companiileutilizați întreținerea preventivă pentru a reduce defecțiunile echipamentelor și pentru a crește profiturile. Pe măsură ce cererea pentru capabilități mari și complexe de procesare a datelor crește, învățarea automată va ajuta companiile să folosească datele consumatorilor pentru a construi profiluri utile pentru clienți, pentru a crește vânzările și pentru a construi loialitatea mărcii.
Машинное обучение только начало развиваться. Все самое интересное — впереди
Care sunt cele mai mari concepții greșite despre big data și machine learning?
- Cea mai mare concepție greșită estecă modelele de învățare automată pot rezolva toate problemele acestei lumi. Unul dintre cele mai faimoase citate despre învățarea automată vine de la Dave Waters: „Un copil învață să se târască, să meargă și apoi să alerge. În domeniul învățării automate, suntem în faza de crawl.”
În procesul de învățare automată va exista întotdeaunapersoana implicata. Dar există o avertizare aici. Cu algoritmi îmbunătățiți, vom putea elimina complet implicarea umană după antrenarea unui model specific de învățare automată.
- Nu toată lumea ține pasul cu descoperirile în acest domeniu - la ce ar trebui să fim atenți?
— Cele mai recente evoluții în domeniul mașinilorÎnvățarea de astăzi este Automated Machine Learning (AutoML), Machine Learning Operationalization Management (MLOps), Machine Learning fără cod și Low-Code Machine Learning Development. Acestea sunt concepte care vor duce la proiecte foarte promițătoare în următorii ani.
— Care sunt problemele pe termen scurt și lung ale ML? Dar părtinirea dezvoltatorului, intențiile rele și standardele etice care nu pot fi scrise și oficializate?
— Cele mai mari provocări în învățarea automată —este o lipsă de resurse calificate, o lipsă de date de calitate și o înțelegere a proceselor care trebuie automatizate. Până când vom avea date curate și de încredere, profesioniștii în învățarea automată vor continua să se confrunte cu provocări în dezvoltarea algoritmilor și sistemelor care să răspundă exact nevoilor pentru care au fost creați.
- Când și în ce domeniu se va arăta inteligența artificială în cel mai interesant mod?
— Inteligența artificială modelează viitorulumanitate în aproape toate sectoarele. Este deja un motor major al tehnologiilor emergente, cum ar fi big data, robotica și IoT, și va continua să fie un inovator tehnologic în viitorul apropiat. Astăzi, este dificil să alegeți un anumit domeniu, având în vedere că toate industriile lucrează astăzi cu cantități mari de date și au nevoi de automatizare diferite.
Citeste mai mult:
Arheologii au confirmat oficial legendele din Biblie
A fost găsit mormântul „preotesei” Afroditei: oamenii de știință au arătat ce au găsit acolo
Oamenii de știință au văzut ce se află pe teritoriul capitalei mayașe. Descoperirea i-a surprins.