Makine öğrenimi nasıl öğrenilir
— Geçmişiniz nedir, makine öğreniminden önce neler yaptınız? Nasıl
— Sethi'nin servis işini yönetiyorumteknolojiler. Müşterilerimize makine öğrenimi ve yapay zekaya dayalı çözümler sunuyoruz. Son iki yılda, en büyük Fortune 500 şirketlerinden bazılarıyla çalıştık.
Verilerden her zaman etkilenmişimdir.Bu benim seçimimi belirledi - bundan sonra proje tabanlı öğrenme yoluyla makine öğrenimi alanında bilgi, beceri ve deneyim aramaya başladım. Bu bana, profesyonellere ve üniversite öğrencilerine gerçek ürünler oluşturmayı öğreten merkezi olmayan bir öğrenme ekosistemi olan Eğitim Ekosisteminde bir makine öğrenimi uzmanı olma fırsatı verdi.
“Veri, otomasyon ve algoritmalar ilginizi çekiyorsa, makine öğrenimi karlı bir kariyer seçimidir”
İnsanlar makine öğrenimini öğrenmeye nasıl başlar? Bu, temel bilgilerin ve uzun yıllar eğitimin gerekli olduğu bir alan değil mi?
- Alanında temel bilgiprogramlama ek bir avantajdır, aksi takdirde öğrenme eğrisi çok dik olacaktır. Makine öğrenimi aynı zamanda en hızlı gelişen alanların - Büyük Veri, Tahmine Dayalı Analitik, Veri Madenciliği ve Hesaplamalı İstatistiklerin ana bileşenidir.
Veri, otomasyon ve algoritmalar çağırırsailgi, o zaman makine öğrenimi karlı bir kariyer seçimidir. Yapılandırılmış bir program veya kurs almak, makine öğrenimini sıfırdan öğrenmenin en iyi yollarından biridir. Bu sektördeki yüksek talep, yüzlerce yüz yüze ve çevrimiçi kursla sonuçlandı.
— Bu alanda gelişmek isteyen geliştiricilere ve analistlere neler önerebilirsiniz?
– Makine öğrenimi yapma potansiyeline sahiptiruygulamalar daha güçlü ve kullanıcı ihtiyaçlarına daha duyarlı. Uygulamalara makine öğrenimi uygulamak isteyen geliştiricilerin, başarılı olmalarına yardımcı olacak birkaç önemli şeyi bilmeleri gerekir:
- Bir algoritma ne kadar çok veriye sahipse, o kadar doğru olur, bu nedenle mümkün olduğunda alt örneklemeden kaçının.
- Bir sorun için en iyi makine öğrenimi yöntemini seçmek anahtardır ve genellikle başarıyı veya başarısızlığı belirler.
- Makine öğrenimi modelleri yalnızca veriler iyi olduğunda iyi olabilir.
- Veri özelliklerini anlamak ve bunları iyileştirmek (yenilerini oluşturarak ve mevcut olanları kaldırarak) öngörülebilirlik üzerinde büyük bir etkiye sahiptir.
- Nereden öğrenebilirsin? Belki kurslarda veya okullarda?
— Neyse ki, bugün birçok platform varMakine öğrenimi ve yapay zekanın farklı kavramlarını öğrenebileceğiniz Eğitim Ekosistemi gibi çevrimiçi öğrenme. Eğitim Ekosisteminde, öğreticiler ve proje kaynakları içeren projeler aracılığıyla uzman geliştiricilerden bilgi alabilirsiniz. Örneğin, bunun gibi birkaç proje oluşturdum:
- Tensorflow ve Keras kullanarak Benzerliğe Göre Görüntü Alma
- Keras ve Tensorflow Kullanarak Nöral Stil Transferi
- OpenCV Haar Cascades Kullanarak Yüz Algılama Nasıl Yapılır?
Hangi işletmenin yapay zekaya ihtiyacı var ve hangisine ihtiyaç duymaz?
— Yapay zeka ve makine öğrenimini şirketlere nasıl "satıyorsunuz" ve işlerini nasıl iyileştiriyorlar? Sizce iş dünyası neden daha bilimsel hale geldi?
— Makine öğrenimi algoritmaları tekrar tekrarsağlanan veri kümesine dayalı olarak öğrenir, kalıpları, davranışları kavrar. Bu süreç yinelemeli ve sürekli gelişiyor, bu da şirketlerin iş ve müşterilerin ihtiyaçlarını karşılamak için sürekli değişmesine yardımcı oluyor.
"Makine öğrenimi algoritmaları, belirli bir veri kümesinden yinelemeli olarak öğrenebilir"
Hangi şirketlere uyacak ve uymayacak? Onların yardımı ile hangi sorunlar çözülebilir?
— Hepsinden önemlisi, iş dünyasının makine öğrenimine ihtiyacı var,görüntü sınıflandırma, metin ayrıştırma veya tahmine dayalı modelleme ile ilgilenir. Diğer iş türleri için algoritmalar, kullanıcıya bir şeyler önermek, veri toplamak, derin öğrenme ve sinir ağlarını kullanmak üzere eğitilebilir. Hizmet sektöründe, algoritmalar, yaygın müşteri şikayetlerine dayalı doğal dil işleme yoluyla bir yardım masası yöneticisi gibi eğitilebilir.
— Bu alanda neredeyse her gün yeni bir şey ortaya çıkıyor. Neler olup bittiği nasıl takip edilir, nelere özellikle dikkat edilir?
— Yakın tarihli bir Indeed raporu, iş fırsatlarınınmakine öğrenimi mühendisleri maaş, talep ve büyüme açısından herkesin önündedir. Belgede ayrıca makine öğrenimi mühendislerine olan talebin %344 arttığı belirtildi.
Bu alan çok önemli çünküişletmelerin müşteri davranışlarındaki ve işletme çalışma modellerindeki eğilimleri görmelerini sağlar, yeni ürünlerin geliştirilmesini teşvik eder. Facebook, Google ve Uber gibi önde gelen şirketlerin çoğu, makine öğrenimini operasyonlarının merkezi bir parçası haline getiriyor. Sürekli mesleki gelişim, profesyonellerin bu sektördeki yüksek talep ve düşük arzdan yararlanmasına yardımcı olacaktır.
— Makine öğrenimi genellikle büyük veri analizinde kullanılır. Burada hangi çığır açan ürünler görünecek?
Büyük veri birçok kişi kadar önemli hale geldihem kamu hem de özel kuruluşlar, belirli alanlarda çok miktarda bilgi toplar. Makine öğrenimi ile büyük veriyi birleştirmek hiç bitmeyen bir süreçtir. Segmentasyon, veri analitiği ve modelleme dahil olmak üzere büyük verilerle çalışmanın her unsuruna makine öğrenimi algoritmalarının nasıl uygulandığını göreceğiz.
— Makine öğrenimi ve yapay zekanın gelişimi ile hangi serbest piyasa nişleri ilişkilendiriliyor?
- Yapay zeka bir atılımdırson teknoloji. AI'nın önemli bir etki yarattığı birçok niş alan var. Medyada yer almayan ancak bilimsel yayınlarda yer alan başka niş uygulamalar da var. Önümüzdeki yıllarda en büyük gelişmeyi yaşayacaklar, bunlar eğitim, inşaat ve planlama, eğlence ve spor analitiği.
— Makine öğreniminin gelişimini nasıl görüyorsunuz? İnsanlara, işletmelere, devletlere nasıl yardımcı olabilir?
— Makine öğrenimi işletmelere yardımcı olurekipman arızalarını azaltmak ve karı artırmak için önleyici bakım kullanın. Büyük ve karmaşık veri işleme yeteneklerine olan talep arttıkça, makine öğrenimi işletmelerin yararlı müşteri profilleri oluşturmak, satışları artırmak ve marka sadakati oluşturmak için tüketici verilerini kullanmasına yardımcı olacaktır.
Makine öğrenimi henüz gelişmeye başlıyor. En ilginç şeylerin hepsi ileride
Büyük veri ve makine öğrenimi hakkındaki en büyük yanılgılar nelerdir?
- En büyük yanılgımakine öğrenimi modellerinin bu dünyanın tüm sorunlarını çözebileceğini. Makine öğrenimiyle ilgili en ünlü alıntılardan biri Dave Waters'tan geliyor: “Bir bebek emeklemeyi, yürümeyi ve ardından koşmayı öğrenir. Makine öğrenimi alanında ise tarama aşamasındayız.”
Makine öğrenimi sürecinde her zamanilgili kişi. Ama burada bir uyarı var. Geliştirilmiş algoritmalarla, belirli bir makine öğrenimi modelini eğittikten sonra insan müdahalesini tamamen ortadan kaldırabileceğiz.
- Herkes bu alanda atılımlara ayak uyduramıyor - nelere dikkat etmeliyiz?
— Makine alanındaki son gelişmelerbugün öğrenme, Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML), Makine Öğrenimi Operasyonelleştirme Yönetimi (MLOps), Kodsuz Makine Öğrenimi ve Düşük Kodlu Makine Öğrenimi Geliştirmedir. Bunlar önümüzdeki yıllarda çok umut verici projelere yol açacak kavramlar.
— ML'nin kısa ve uzun vadeli sorunları nelerdir? Yazılıp resmileştirilemeyen geliştirici yanlılığı, kötü niyetler ve etik standartlar ne olacak?
— Makine öğrenimindeki en büyük zorluklar —nitelikli kaynak eksikliği, kaliteli veri eksikliği ve hangi süreçlerin otomatikleştirilmesi gerektiğinin anlaşılmasıdır. Temiz ve güvenilir verilere sahip olana kadar, makine öğrenimi uzmanları, oluşturuldukları ihtiyaçları tam olarak karşılayan algoritmalar ve sistemler geliştirmede zorluklarla karşılaşmaya devam edecek.
- Yapay zeka kendini en ilginç şekilde ne zaman ve hangi alanda gösterecek?
— Yapay zeka geleceği şekillendiriyorneredeyse tüm sektörlerde insanlık. Halihazırda büyük veri, robotik ve IoT gibi gelişen teknolojilerin önemli bir itici gücüdür ve öngörülebilir gelecekte bir teknoloji yenilikçisi olmaya devam edecektir. Günümüzde tüm endüstrilerin büyük miktarda veriyle çalıştığı ve farklı otomasyon gereksinimlerine sahip olduğu göz önüne alındığında, bugün belirli bir alan seçmek zordur.
Daha fazla oku:
Arkeologlar İncil'deki efsaneleri resmen doğruladılar
Afrodit'in "rahibesinin" mezarı bulundu: bilim adamları orada bulduklarını gösterdi
Bilim adamları Maya başkentinin topraklarında ne olduğunu gördüler. Bulgu onları şaşırttı.