Blog O Dochodach Pasywnych
Ci, którzy śledzą nasz blog, wiedzą, że obecnie doświadczamy prawdziwej cichej rewolucji technologicznej, która wykładniczo zajmowała znaczną część naszego dnia w subtelny i naturalny sposób, co spowodowało, że zmiany te pozostały niezauważone w czasie rzeczywistym.
Tak jest w przypadku Machine Learning, czyli inteligentnego systemu, który jest bezpośrednio powiązany ze sztuczną inteligencją (AI). Całkiem naturalnie, w ciągu ostatnich kilku lat ten system uczenia maszynowego stał się popularny i obecnie praktycznie wszyscy w Internecie korzystają z jego zalet. To jeden z zawodów przyszłości.
W tym z pewnością udało Ci się tu dotrzeć tylko i wyłącznie, aby przeczytać ten tekst, dzięki sile inteligentnych algorytmów. A on nawet nie zdawał sobie z tego sprawy. Zdziwiony?
Co to jest uczenie maszynowe?
Cóż, zanim zagłębimy się w definicję i koncepcję, przyjrzyjmy się pochodzeniu terminu Uczenie maszynowe. Początki powstania terminu „uczenie maszynowe” sięgają 1959 roku przez Arthura Samuela, pioniera sztucznej inteligencji.
Inżynier z MIT opisał wówczas tę koncepcję jako „kierunek studiów, który daje komputerom możliwość uczenia się bez konieczności programowania”. Definicja ta pojawiła się podczas opracowywania projektu stworzenia autonomicznej maszyny o tych cechach.
Uczenie maszynowe, czyli uczenie maszynowe, jest coraz bardziej obecne w naszym codziennym życiu. Aby dać Ci lepszy pogląd, podam konkretny i praktyczny przykład: na platformach streamingowych nad prawidłowym funkcjonowaniem systemów pracuje kilku specjalistów w tej dziedzinie. Usługi takie jak Spotify i Netflix opracowują ostentacyjną listę sugestii dla każdego użytkownika w oparciu wyłącznie i wyłącznie o osobiste gusta każdego użytkownika i właśnie w tym miejscu działa uczenie maszynowe.
To właśnie w tej perspektywie wyłania się postać Naukowca (lub Inżyniera) uczenia maszynowego. Ten specjalista będzie odpowiedzialny za nauczenie maszyny wykrywania wzorców, a tym samym pracę nad nimi, aby zapewnić użytkownikowi lepsze doświadczenia.
Specjalista z tego obszaru współpracuje z analitykami danych, aby pomóc w opracowywaniu modeli systemów, a także we wdrażaniu (instalacji i propagacji) modelu stworzonego dla sztucznej inteligencji.
Definicja i koncepcja uczenia maszynowego
Obszar uczenia maszynowego jest odpowiedzialny za opracowywanie obliczeń emulujących proces podejmowania decyzji w mózgu, czyli regionie definiującym wybory dotyczące tego, kto obejrzy film lub posłucha określonej piosenki.
W tym celu specjalista ds. uczenia maszynowego będzie pracował nad opracowaniem procesu gromadzenia danych, zrozumieniem wzorców i na koniec wprowadzeniem tych informacji do systemu. Z tego, co zbierze, będzie mógł wykazać się asertywnością w tworzeniu propozycji.
Z definicji Machine Learning to narzędzie pomagające w budowie i wdrażaniu modeli sztucznej inteligencji, które mogą być wykorzystywane przez firmy i użytkowników, czy to w aplikacjach, stronach internetowych i innych systemach.
Jak szkolić w uczeniu maszynowym?
Aby dołączyć i rozpocząć swoją przygodę z uczeniem maszynowym, wbrew temu, co wielu myśli, nie musisz być zawodowym matematykiem ani weteranem programisty z wieloletnią karierą, potrzebne są oczywiście chęci i siła rozwijać się w tej dziedzinie, to właśnie definiuje udaną i pełną sukcesów karierę zawodową w tej dziedzinie.
Ponieważ jest to jedna z perspektywicznych karier w dziedzinie robotyki, istnieją już konkretne kursy z obszaru Machine Learning, inwestowanie w szkolenia to w dalszym ciągu najlepszy sposób na przygotowanie się do pracy w branży i rozwinięcie udanej kariery.
Kursy i szkolenia z zakresu uczenia maszynowego
Dla tych, którzy chcą szkolić się w obszarze uczenia maszynowego, istnieje szereg różnorodnych opcji. Kiedy mówimy o uczeniu maszynowym, mamy do czynienia z sektorem, który jest obecnie jednym z najbardziej istotnych dla osób pracujących ze sztuczną inteligencją. Jest to segment, dzięki któremu komputery mogą uczyć się z baz danych.
Rynek się rozwija, a zapotrzebowanie na specjalistów w tej dziedzinie jest coraz większe. Pierwszym krokiem do kwalifikacji w danej dziedzinie jest wybranie na początek wartościowych treści. Taka postawa jest ważna dla pozytywnego pierwszego kontaktu studentów ze światem sztucznej inteligencji i programowania.
W powszechnej wyobraźni zbiorowej krąży przekonanie, że praca z algorytmami i kodami, takimi jak uczenie maszynowe, jest bardzo trudna, ponieważ są to bardzo złożone tematy, ale istnieje już kilka kursów, które demistyfikujeją tę tezę i przybliżają tajemnice programowania w sposób dydaktyczny i przejrzysty sposób. jasne.
W GoKursos mamy kilka bezpłatnych opcji kursów dla tych, którzy chcą dołączyć do tego obszaru.
- Uczenie maszynowe stosowane w organizacjach
Na tym kursie zdobędziesz wiedzę na temat znaczenia technologii, tego, jak zastosować Machine Learning w swoich organizacjach i jak jej rozwój odbywa się poprzez innowacje. Ponadto zrozumiesz różnicę między technologią a innowacją.
- Uczenie maszynowe: ewolucja sztucznej inteligencji
Uniwersum Informatyki niesie ze sobą nieskończoną ilość wyzwań, nowości, a wraz z nimi wątpliwości co do tego, jak te technologie działają, jak ewoluowały i co skutecznie rozwiązują. Kurs online wyjaśni, jak działa uczenie maszynowe i ewolucja sztucznej inteligencji.
- Uczenie maszynowe i klasyfikatory tekstu w języku Python
W tym kursie online znajdziesz treści oparte na obszarze uczenia maszynowego, czyli uczenia maszynowego. Do opracowania swoich algorytmów PLN wykorzystuje również aspekty językowe. Istnieje kilka zastosowań, takich jak wyszukiwanie, filtrowanie i podsumowywanie informacji, które są wykorzystywane w najróżniejszych obszarach.
Umiejętności potrzebne, aby zostać ekspertem w zakresie uczenia maszynowego
Cały proces uczenia maszynowego nie dotyczy tylko informatyki, ale polega na gromadzeniu, porównywaniu i analizowaniu danych, czyli jest to działanie obejmujące kilka obszarów. Skoncentruj się na programowaniu, statystyce i matematyce.
Mimo to istnieją pewne podstawowe umiejętności, które pozwalają zostać ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego. Niektóre z nich omówimy tutaj:
- Znajomość struktury danych i sposobu ich działania;
- Znajomość najpopularniejszych języków programowania takich jak Python, Java, C++ czy JavaScript;
- Znajomość frameworków Tensorflow, Pytorch, Keras;
- Znajomość SQL;
- Znajomość zasad data science.
Wynagrodzenie w uczeniu maszynowym
Według strony internetowej Glass Door średnia krajowa pensja inżyniera uczenia maszynowego w Brazylii wynosi 8691 R$. Różnią się mniej więcej w zależności od firmy. Zdarzają się przypadki, że profesjonalista w okolicy zarabia 14.430,00 BRL
Pola działania w uczeniu maszynowym
Być może nawet nie zdajesz sobie z tego sprawy, ale uczenie maszynowe jest już szeroko stosowane na rynku pracy. O przykładzie sugestii Spotify i Netflix wspominaliśmy już na początku tekstu, ale także o działaniu Facebooka, skrzynce spamowej, programowaniu samochodów autonomicznych, wydajnych chatbotach, a nawet tłumaczeniach Google wykorzystujących Machine Learning.
Mówiąc szerzej, wydajność uczenia maszynowego możemy zweryfikować w kilku funkcjach, takich jak:
rozpoznawanie twarzy;
rozpoznawanie głosu i fraz;
produkcja energii i kontrola temperatury;
prognozowanie tras drogowych i lotniczych;
obliczenia matematyczne i dotyczące rynku finansowego;
przetwarzanie genetyczne (w zakresie biologii) oraz rozpoznawanie chorób i leków;
analiza dzieł sztuki;
separacja i sortowanie poczty elektronicznej;
rozpoznawanie i wyszukiwanie obrazów;
badania rynku;
Prognoza pogody.
Perspektywy zatrudnienia w zakresie uczenia maszynowego
Postępy w uczeniu maszynowym są imponujące, a automatyzacja ma już znaczący wpływ na wiele części siły roboczej. Nadal jesteśmy daleko od sztucznej inteligencji ogólnej, która dorównałaby człowiekowi we wszystkich obszarach poznawczych. Rodzi to pytanie, na które zadania uczenie maszynowe będzie miało największy wpływ, a na które raczej nie będzie miało to wpływu.
