Uczenie maszynowe, może warto spróbować.

Data scientist to angielska nazwa dotycząca kogoś kto zajmuje się uczeniem maszynowym, obecnie niemająca odpowiednika polskiego. Praca w tym zakresie to zawód przyszłości, który jest jednym z lepiej opłacanych, aby zacząć podobno nie trzeba mieć formalnego wykształcenia informatycznego, jednak istotne są predyspozycje.

Istniejący wzrost i potrzeba analizy dużej ilości danych, sztuczna inteligencja w sferze badawczej i różnych dziedzinach życia, jak również szereg teorii związanych z decyzjami stwarza potrzebę budowania inteligentnych systemów wyszukiwania, przetwarzania i udostępniania danych i informacji.Stąd ciągła potrzeba rozwoju związanych z tym systemów ich przetwarzania i rozpoznawania.

Tak praktycznie to można określić, że uczenie maszynowe to zdolność systemów do samo uczenia się. Sam proces uczenia to nic innego niż zbieranie danych przez systemy komputerowe. Następnie zebrane dane wykorzystuje ten sam system, tak jakby do ulepszania własnego działania. Algorytmy „samouczące się” im większą ilością danych dysponują tym podejmą, w opisanym zakresie, trafniejszą decyzję.

Jak UBER wykorzystuje uczenie maszynowe?

Dla zobrazowania niech posłuży nam przykład dobrze znanego UBERA, który wykorzystuje uczenie maszynowe aby w czasie rzeczywistym móc monitorować dane o czasie podróży, natężeniu ruchu, prowadzić statystki zainteresowania na dostarczane przez usługi. Jest to związane między innymi z tym, by móc optymalizować proponowane opłaty za transport, tak aby były one konkurencyjne w stosunku do innych środków transportu np. lokalnego TAXI czy też innej komunikacji miejskiej.

Internet dostarczając olbrzymich ilości danych, pozwala na ich analizę w różnego rodzaju decyzjach zarówno w biznesie jak i innych dziadzinach życia. Istnieją już platformy, które wykorzystują algorytmy samouczące się gdzie wykorzystywana jest wiedza analityczna, matematyczna oraz big data.Bardziej zaawansowani mogą sami próbować podjąć działania w opisanym zakresie niezbędne będzie do tego kilka kroków.

Jak uczenie maszynowe działa w praktyce?

Gdyby po przyjściu do domu chcieć zająć się uczeniem maszynowym powinienem mieć pewne środowisko.
Jak twierdzą specjaliści sam proces projektu uczenia maszynowego zawiera istotne części:

  1. przygotowanie danych (najlepiej z etykietami),
  2. budowanie modeli, zaczynające się od prototypowania, czyli spojrzenia na dane i próby zbudowania działającego modelu;
  3. wdrożenie modelu.

Ważny jest również sprzęt, który ma być pomocny przy obsłudze projektu. Jeżeli dane mają mniej niż 1GB, nie używa się sieci neuronowych, nie stosuje skomplikowanych technik walidacyjnych ani wyszukiwania hiperparametrów to powinien wystarczyć zwykły komputer. Jeśli zaś jeden z warunków nie zostanie spełniony to istnieje konieczność zastanowienia się nad zaopatrzeniem w wyspecjalizowany sprzęt dedykowany uczeniu maszynowemu, klaster obliczeniowy lub podłączenie się do chmury.

Jeśli mowa o systemie operacyjnym, domyślnym jest Ubuntu, podobno praca w Windows określana jest jako bolesna, gdyż nie jest on do tego przeznaczony.

Odnosząc się do języka programowania to Python jest popularny z dużymi możliwościami lub R ulubiony przez środowiska akademickie (jednak istnieje ankieta przeprowadzona wśród 17 tyś osób potwierdzająca, że większość ankietowanych preferuje Pythona).

Istotnym staje się jeszcze graficzny interfejs, np. Jupyter Notebook, uznawany za lepszy niż zwykły skrypt w prototypowaniu lub JupyterLab.

Istotną sprawą stają się również biblioteki (jako podstawowe dla Pythona):

  • NumPy – obliczenia na wektorach i macierzach;
  • SciPy – narzędzia statystyczne;
  • Pandas-praca z ramkami danych;
  • pandas-profiling – automatyczne raporty;
  • seaborn-wizualizacja;
  • scikit-learn – podstawowe modele uczenia maszynowego.

Jak widać uczenie maszynowe to całkiem spora porcja wiedzy, może warto już dziś poświęcić czas aby jutro zyskać bardzo popłatny zawód.

Sprawdź także mniej techniczne sposoby na doskonalenie swojej firmy: Pracownicy, a budowanie marki pracodawcy