Machine Learning – skąd algorytmy wiedzą, że nie oglądam komedii w piątki?

Autor:
Zespół Future Collars
Machine Learning - skąd algorytmy wiedzą, że nie oglądam komedii w piątki?

Potrafią przewidzieć, gdzie wyjdziemy na imprezę, wiedzą co lubimy jeść, rozpoznają nasze ulubione filmy i piosenki – algorytmy, to one wiedzą, co robimy w sieci. Machine learning pozwala na bardzo precyzyjne ustalanie i prognozowanie naszych działań. To świetne narzędzie do automatyzacji pracy, reklamy, ale również zdobywania wiedzy o użytkownikach. Ale czym właściwie jest?

 

Machine learning – nauka uczenia się

Uczenie maszynowe to pokazywanie algorytmowi, w jaki sposób ma czegoś się nauczyć lub rozwiązać jakiś problem w oparciu o określone dane. Może to dotyczyć grupowania podobnych zmiennych lub szukania określonych powiązań. Aby takie działania były możliwe, musimy mieć dostęp do ogromnych ilości danych, Big Data. Dopiero wtedy algorytmy mogą skutecznie nauczyć się, jak interpretować pewne cechy.

Te pozornie zwykłe analizowanie danych przez maszynę może pomóc w wielu procesach. Od automatyzacji powtarzalnych czynności, przez dokładniejsze określenia problemów, po zaawansowane opisywanie użytkowników. Często w mediach pojawia się termin sztuczna inteligencja. Jest to szersza dziedzina zajmująca się całością czynności, które wykonuje człowiek, a uczy się ich wykonywania programy. W szukaniu informacji o machine learningu, możemy również trafić na nazwę sieci neuronowe. To rodzaj sieci, które w działaniu przypominają ludzki mózg, aby wydajniej i szybciej uczyć się.

 

Możliwe opcje nauki

Algorytmy mogą być uczone w różny sposób. W machine learningu rozróżnia się trzy metody nauki: uczenie nadzorowane, wzmacniane oraz nienadzorowane. Różnice między nimi są bardzo wyraźne. Uczenie nadzorowane charakteryzuje to, że maszyna ma podane prawidłowe odpowiedzi. Wtedy algorytm działa metodą klasyfikacji, to znaczy przypisuje do danego podmiotu określoną klasę albo regresji.

Polega to na stopniowym zmniejszaniu różnic między danymi. Analogicznie podczas nauki nienadzorowanej nie daje się prawidłowych odpowiedzi programowi – maszyna sama musi określać, jak będzie działać. Może to robić poprzez redukcję wymiarowości, czyli ograniczenie ilości danych lub klasteryzację. To znaczy poprzez dzielenie danych na grupy. Uczenie przez wzmacnianie nagradza program za poprawne działanie.

 

Praktyczne zastosowania w życiu

Choć metody działania algorytmów mogą brzmieć tajemniczo, to użycia machine learningu mogą być bardzo przydatne. Uczenie maszynowe ma szereg zastosowań w wielu branżach i dziedzinach. Finanse mogą być w dużej mierze zautomatyzowane, wiele procesów jak obliczanie ryzyka może być o wiele dokładniejsze i bezpieczniejsze.

Działy HR, logistyki oraz obsługi klienta również łatwo usprawnić przez zastosowanie machine learningu. Często maszyna znajduję powiązania i rozwiązania, których ludzie sami by się nie domyślili. W medycynie programy łatwiej przewidzą i określą choroby. Również w analizie danych w celach reklamy lub rekomendacji uczenie maszynowe to świetne narzędzie. Jednak, aby mogło być w pełni wykorzystane, należy upewnić się, czy mamy odpowiednio duże zbiory odpowiednich danych.

 

Czy można się tego nauczyć?

Tak, ale należy przygotować się na dużo nauki. Jest to o wiele trudniejsza dziedzina niż programowanie aplikacji czy stron internetowych. Matematyka i statystyka na bardzo wysokim poziomie jest niezbędna. Jej użycie w machine learningu jest znacząco większe nawet niż w przypadku Data Science. Poza tym umiejętność programowania w pythonie to również minimum. Dodatkowo dużym atutem jest znajomość branży, w której będziemy pracować oraz dobra komunikacja interpersonalna.

To trudne umiejętności, których nabycie może zająć dłuższy czas. Jednak jeżeli poświęcimy temu dużo pracy, to mamy szansę pracowania przy projektach brzmiących jak z filmu z science fiction. Machine learning odpowiada za wiele aspektów naszego codziennego życia. Ludzie, którzy nim się zajmują to bardzo wysoko wykwalifikowani specjaliści. Warto rozumieć, jakie mają możliwości i co potrafią zrobić z naszymi danymi. To też ciekawy sposób na nabycie kompetencji niezbędnych do wykonywania przyszłościowego zawodu.

Przeczytaj jeszcze więcej
Rynek pracy w cybersecurity: specjalizacje, ścieżka kariery i zarobki

Rynek pracy w cybersecurity: specjalizacje, ścieżka kariery i zarobki

Co to jest cyberbezpieczeństwo?   Cyberbezpieczeństwo to są wszelkie techniki, procesy, metody i narzędzia służące ochronie przed atakami w cyberprzestrzeni. Pracownicy w obszarze cybersecurity projektują, wdrażają i monitorują procedury związane z blokowaniem nieautoryzowanego dostępu lub reagują na wszystkie naruszenia w sieci. Podobnie jak pozostałe gałęzie IT, bezpieczeństwo sieci ma wiele specjalizacji, a tym samym oferuje szeroki wybór ścieżek rozwoju dla każdego, kto zdecyduje się na wejście w świat cybersecurity. Choć rozeznanie Rynek pracy w cybersecurity: specjalizacje, ścieżka kariery i zarobki

Bizneswoman Roku

Beata Jarosz i Joanna Pruszyńska-Witkowska zostały laureatkami XIII edycji konkursu Bizneswoman Roku w kategorii „Przeciwdziałanie wykluczeniu cyfrowemu”

To ogromne wyróżnienie i zaszczyt, że zaangażowanie Beaty i Joanny na rzecz poprawy sytuacji zawodowej kobiet i osób pochodzących ze środowisk marginalizowanych, zostało docenione przez Jury konkursu i znalazły się w tak wspaniałym gronie laureatek! W ciągu 5 lat istnienia na rynku, skutecznie przeszkoliliśmy 3300 absolwentów. Powiększył się też nasz zespół i grono mentorów. Obecnie na naszej innowacyjnej platformie edukacyjnej, uczy się 250 kursantów i kursantek w różnym wieku i z różnorodnym doświadczeniem zawodowym. Beata Jarosz i Joanna Pruszyńska-Witkowska zostały laureatkami XIII edycji konkursu Bizneswoman Roku w kategorii „Przeciwdziałanie wykluczeniu cyfrowemu”

Maja Rekutacj

Oswajamy rekrutację – czyli jak dostać swoją pierwszą pracę na stanowisku juniorskim?

Cześć! Tu znowu Majka. Dziś przychodzę do Was z porcją wskazówek, które mam nadzieję pomogą Wam dostać pierwszą wymarzoną pracę na stanowisku Tester Junior, ale i nie tylko. Na wstępie nieskromnie powiem, że już nie jedna osoba skorzystała z tych tipów i pracę dostała i nie byli to tylko testerzy. Jeśli masz ochotę poczytać „recenzje” tych osób, to wszystkie znajdziesz na moim profilu. Natomiast historie absolwentów Future Collars przeczytasz tutaj. Tyle tytułem wstępu i zapraszam do konkretów! Oswajamy rekrutację – czyli jak dostać swoją pierwszą pracę na stanowisku juniorskim?

Cybersecurity 1

Firma, która nie dba o cyberbezpieczeństwo, naraża się na ogromne straty

Firmy, które padają atakiem cyberprzestępców, muszą liczyć się z ogromnymi wydatkami i stratami. Jak podaje organizacja Plain Concepts koszt, jaki firmy na całym świecie ponoszą za cyberprzestępczość, wynosi 1,79 mln dol. na minutę. Ataki ransomware w 2021 r., kosztowały polskie przedsiębiorstwa średnio 7,6 mln zł. To o ponad 6 mln zł więcej w porównaniu z zeszłym rokiem. Skala cyberprzestępczości ciągle rośnie. Szacuje się, że zyski pochodzące Firma, która nie dba o cyberbezpieczeństwo, naraża się na ogromne straty

Cybersecurity Dlaczego Warto Zainteresować Się Pracą W Tym Obszarze

Cybersecurity — dlaczego warto zainteresować się pracą w tym obszarze?

Cybersecurity — moda czy realna potrzeba? Rynek cybersecurity rozwija się dynamicznie i będzie wzrastać. Wynika to z tego, że ostatnie dwa lata spowodowały przyspieszenie gospodarki cyfrowej, a organizacje, które przed 2020 roku opierały się cyfryzacji, musiały w przyspieszonym trybie przejść do świata online. Główna wartość firm — dane — znajdują się w przestrzeni cyfrowej, a ta nie jest chroniona wystarczająco. W 2020 roku aż 87% organizacji miało do czynienia z próbami cyberataku (dane Check Point Cybersecurity — dlaczego warto zainteresować się pracą w tym obszarze?

Cybersecurity — najbardziej pożądani specjaliści w IT

Cybersecurity — najbardziej pożądani specjaliści w IT

Nowatorski program i mentorzy-praktycy Autorami i mentorami kursu Cybersecurity są doświadczeni eksperci w zakresie cyberbezpieczeństwa. Dariusz Lipiński to Managing Director w zgoda.net, firmie dostarczającej rozwiązania outsourcingowe i IT dla firm. W branży ponad 22 lata, pracował jako webmaster, administrator, dyrektor IT, trener CNAP. W zgoda.net odpowiada za rozwój biznesu, sieci kontaktów i mentoring działu technicznego. Łączy swoją pasję do informatyki z edukacją.    Krzysztof Szyling jest SOC Managerem Cybersecurity — najbardziej pożądani specjaliści w IT