Machine learning, czyli uczenie maszynowe, to niezwykle dynamicznie rozwijająca się technologia z dziedziny sztucznej inteligencji. Specjaliści IT, którzy właściwie wykorzystują możliwości, jakie daje im uczenie maszynowe, mogą znacznie szybciej wykonywać niezbędne codzienne czynności związane z pozyskiwaniem i analizowaniem danych. W jaki sposób nauka machine learning może pomóc w karierze w IT? Odpowiadamy w niniejszym artykule.
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe, czyli z ang. machine learning, to termin oznaczający jedno z zagadnień w ramach sztucznej inteligencji. Cechą wyróżniającą uczenie maszynowe jest fakt, iż mamy tutaj do czynienia ze starannie zaprogramowanymi systemami uczącymi się, które wykorzystują modele matematyczne. Są one w stanie same podawać prognozy oraz realizować wszechstronne analizy bez ingerencji człowieka w ten proces. Uczenie maszynowe potrafi także „uczyć się” bazując na poprzednich doświadczeniach.
Technologia machine learning ma bardzo duży potencjał. Wykorzystuje się ją w wielu branżach, w tym przede wszystkim w IT. Dzięki uczeniu maszynowemu programiści mogą znacznie sprawniej realizować różnego rodzaju analizy, dlatego też popularność tej technologii stale rośnie. Przewagą maszyn jest oczywiście fakt, iż są one w stanie w bardzo krótkim czasie wykonać zaawansowane analizy danych. Jest to uwarunkowane tym, iż mają ogromną moc obliczeniową.
Rekrutacja IT cechuje się tym, że bardzo dokładnie weryfikuje się umiejętności i doświadczenie kandydatów. W przypadku, gdy dany programista ubiegający się o pracę będzie mógł pochwalić się znajomością maszyn wykorzystujących technologię machine learning, na pewno jego szanse na wyprzedzenie konkurentów będą bardzo duże.
Uczenie maszynowe – rodzaje
Specjaliści wyróżniają trzy podstawowe metody uczenia maszynowego. Mianowicie:
- uczenie nadzorowane,
- uczenie nienadzorowane,
- uczenie częściowo nadzorowane.
Wyróżnikiem uczenia nadzorowanego jest fakt, iż jest ono oparte na zbiorach danych z etykietami. Pozwala to na właściwą klasyfikację danych, która jest oparta na tzw. weryfikacji krzyżowej. Tę formę uczenia maszynowego na szeroką skalę wykorzystuje się w firmach IT do diagnozowania treści spamerskich.
Uczenie nienadzorowane wyróżnia się tym, że dane są grupowane bez etykiet. Specjalnie zaprogramowany algorytm uczenia maszynowego we własnym zakresie identyfikuje wzorzec, a następnie podejmuje stosowną decyzję co do cech wspólnych. Te cechy sprawiają, że wskazany typ uczenia maszynowego wykorzystywany jest podczas sprzedaży wiązanej a także do rozpoznawania zdjęć i filmów.
Typem uczenia maszynowego, który łączy zalety obu wcześniejszych rozwiązań, jest uczenie częściowo nadzorowane. Wykorzystuje się tutaj etykiety, jednak można również korzystać z danych bez etykiet. Zaprogramowane algorytmy, które uwzględniają zbiory etykiet, uczą się, w jaki sposób należy działać z danymi bez etykiet. Jest to doskonały dowód potwierdzający, jakie wymierne korzyści może przynieść człowiekowi wykorzystanie w praktyce możliwości, jakie oferuje uczenie maszynowe.
Wykorzystanie machine learning w biznesie
Firmy mogą wykorzystać uczenie maszynowe do analizowania danych w szerokim ujęciu, aby na tej podstawie móc podejmować trafne decyzje biznesowe – zarówno na poziomie taktycznym jak i strategicznym. Dzięki machine learning można np. zwiększyć sprzedać, stworzyć efektywną wyszukiwarkę produktów wraz z podpowiedziami, uruchomić samochód autonomiczny i wiele, wiele innych.
Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane we wszystkich miejscach, gdzie standardowe rozwiązania wykorzystujące listy instrukcji były mało efektywne. Programiści doceniają nieocenione możliwości ML m.in. w poszukiwaniu korelacji w ogromnych zbiorach danych Big Data.
Machine learning a rozwój kariery
W związku z tym, iż uczenie maszynowe stanowi przyszłość rozwoju milionów firm na całym świecie, posiadanie wiedzy i doświadczenia na temat możliwości implementacji tej technologii może stanowić niezwykle istotny atut dla wszystkich programistów. Jeśli chcemy, by nasza pozycja na rynku pracy była jak najlepsza, powinniśmy stale inwestować w poszerzanie swoich kompetencji w zakresie machine learning. Dowodem na prawdziwość tej tezy jest fakt, iż oferty pracy IT niejednokrotnie zawierają informacje na temat tego, iż kandydaci powinni wykazywać się znajomością ML.
