Învățarea automată (Machine Learning) – nu este o poveste, ci un instrument real care deja ne face viața mai ușoară. Ne ajută să alegem filmele pe care le vizionăm seara, recunoaște prietenii din fotografii, scrie texte, prognozează vremea și prețurile biletelor de avion. Și acesta este doar începutul! ML este unul dintre cele mai promițătoare domenii de lucru în 2024. Merită cu siguranță să i se acorde atenție. Hai să înțelegem ce este învățarea automată. Să presupunem că ai decis să devii un specialist în Data Science. Orice este posibil dacă îți stabilești un obiectiv și depui suficient efort. Iar noi suntem întotdeauna gata să te sprijinim!
Ce este învățarea automată și cum funcționează
Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale care permite sistemelor informatice să învețe din datele obținute și să-și îmbunătățească performanțele fără programare explicită (nu este nevoie să se scrie instrucțiuni pentru fiecare sarcină). Ea funcționează pe baza unor algoritmi (reguli speciale) care analizează cantități mari de informații, caută modele în acestea și utilizează aceste cunoștințe pentru a lua decizii sau a face predicții.
ML poate fi comparat cu modul în care o persoană învață din propria experiență. De exemplu, dacă vezi o pisică în fiecare zi și auzi că i se spune «pisică», o memorezi și începi să recunoști pisici de alte rase și culori în diferite situații. La început, greșești adesea, dar cu timpul devii din ce în ce mai precis. Pentru că deja cunoști principalele caracteristici ale pisicilor (două urechi, blană moale, putere absolută asupra oamenilor etc). Învățarea automată funcționează în mod asemănător, dar analizează mai multe informații și face acest lucru mult mai repede.
Iată câteva exemple pentru a înțelege cum funcționează învățarea automată:
- Filtrarea spam-ului. Serviciul poștal analizează milioane de e-mailuri pentru a determina care dintre ele sunt spam și antrenează un model ML (program bazat pe date) pentru a găsi astfel de mesaje în viitor.
- Sisteme de recomandare. Servicii precum Netflix învață preferințele clienților și le oferă filme și emisiuni TV care le vor plăcea.
- Recunoașterea vorbirii. Asistenții vocali te înțeleg și îți răspund la întrebări cu ajutorul machine learning.
La fel ca un atlet care se antrenează în fiecare zi pentru a deveni mai bun, ML se îmbunătățește constant și își ajustează algoritmii pentru a funcționa eficient. Multe biblioteci pentru învățare automată și inteligență artificială sunt disponibile în Python, de exemplu. Participă la maratonul nostru gratuit pentru a te încerca ca programator Python și scrie primul tău joc în 4 zile.
Tipuri de învățare automată
Există diferite tipuri de ML, fiecare având propriile sale particularități. Alegerea depinde de specificul sarcinii și de datele disponibile. Să aruncăm o privire asupra tipurilor principale.
- Învățarea cu profesor. În acest caz, modelul ML este ca un student cu tutore: i se dau sarcini și răspunsuri pentru exersare (similar cu fișele pentru învățarea limbii engleze). Acesta analizează datele, își compară rezultatele cu soluțiile corecte și se ajustează pentru a deveni mai precis. După aceea, modelul este capabil să îndeplinească sarcini noi pe cont propriu, pe baza experienței dobândite. Această metodă este ideală atunci când trebuie clasificat ceva (de exemplu, diagnosticarea simptomelor) sau să faci o predicție (cât va costa o casă de pe o anumită stradă peste 1 an).
- Învățarea fără profesor. Imaginează-ți că încerci să înțelegi cum funcționează un gadget nou, cercetându-l singur, fără instrucțiuni. Acest model de învățare automată funcționează cu date neetichetate, adică fără răspunsuri. Sarcina sa este de a găsi structuri și modele ascunse în ele. Acest tip de învățare automată poate fi utilizat pentru a grupa obiecte cu caracteristici similare (colecții de filme în funcție de categorie), detecta anomalii atunci când ceva nu se încadrează în tiparele așteptate (tranzacții suspecte) sau pentru a segmenta publicul țintă pentru SMM (în funcție de vârstă, sex, interese etc). Învățarea automată fără profesor este utilă mai ales atunci când există o mulțime de date și este dificil să vezi legătura dintre ele (nu știi dinainte în ce categorii să le împarți).
- Învățarea cu recompensă. În acest caz, sistemul învață prin interacțiune cu mediul înconjurător, primind recompense pentru succese și pedepse pentru erori. Scopul este să obțină cât mai multe recompense, adică să găsească cea mai bună modalitate de acțiune. Gândește-te la un aspirator-robot care construiește harta apartamentului pentru a nu se lovi de colțuri de zeci de ori.
Acum știi ce este învățarea automată. Urmează să ne dăm seama la ce folosește această tehnologie grozavă.
Ce sarcini rezolvă învățarea automată
Machine learning este un asistent inteligent care poate face aproape orice (și nu se epuizează). Hai să vedem cu ce ne poate ajuta:
- Recunoașterea modelelor. Sistemul învață să recunoască și să clasifice obiectele pe baza caracteristicilor acestora, de exemplu, pentru a identifica boli din imagini medicale sau pentru a recunoaște persoane în fotografii.
- Prelucrarea limbajului natural (NLP). Permite modelelor ML să înțeleagă și să genereze vorbirea umană, să scrie și să traducă texte.
- Predicție. Învățarea automată prezice evenimente și tendințe pe baza datelor istorice (vremea, cerere de bunuri, prețurile acțiunilor etc).
- Detectarea anomaliilor. Descoperă abaterile de la normă care indică probleme, cum ar fi programe malware sau fraude cu cărți de credit. Machine learning joacă un rol important în securitatea cibernetică.
- Personalizare. Creează o experiență unică adaptând conținutul și ofertele la preferințele individuale. Este adesea utilizată în sistemele de recomandare și în marketingul digital.
- Clusterizare. Gruparea datelor în funcție de caracteristici similare, fără categorii predefinite, pentru a identifica modele ascunse. Este foarte potrivită pentru segmentarea publicului țintă și pentru dezvoltarea strategiilor SMM.
- Managementul resurselor. Sistemele ML pot optimiza utilizarea resurselor, cum ar fi energia sau timpul, făcând procesele mai eficiente. Găsirea soluțiilor bazate pe diferite condiții și restricții cu ajutorul învățării automate.
- Automatizarea sarcinilor de rutină. Implementarea chatbots și a asistenților virtuali pentru a procesa cererile obișnuite și pentru a îmbunătăți calitatea serviciilor.
Aceste posibilități permit folosirea învățării automate în multe domenii:
- În domeniul sănătății, pentru diagnosticare (ca instrument suplimentar) și pentru dezvoltarea tratamentelor noi.
- În industria auto, învățarea automată contribuie la dezvoltarea sistemelor de siguranță și a vehiculelor care se conduc singure.
- În agricultură, pentru a crește randamentele, a reduce costurile și a automatiza irigarea, fertilizarea și alte procese.
- În finanțe, ML ajută la evaluarea solvabilității și la gestionarea riscurilor.
De asemenea, machine learning se poate utiliza pentru a genera conținut, a optimiza traficul, a se proteja împotriva atacurilor cibernetice, a gestiona stocurile, a prezice defecțiunile echipamentelor și alte sarcini care necesită mult timp și efort uman. Învățarea automată oferă întreprinderilor un avantaj competitiv semnificativ. Acesta este motivul pentru care specialiștii în învățare automată sunt apreciați pe piața muncii. De asemenea, este important să înțelegem că ML evoluează în mod constant și că, în curând, va fi capabil să facă mult mai mult.
Cine folosește învățarea automată în munca sa
Pe baza listei de sarcini ale învățării automate, putem concluziona că cunoștințele în acest domeniu vor fi utile pentru mulți specialiști:
- Programatori și ingineri ML (pentru a dezvolta aplicații inteligente, clienți automatizați și sisteme de inteligență artificială).
- Analiști și data scientists care trebuie să găsească informații în cantități uriașe de date și să ajute companiile să ia decizii bine fundamentate.
- Savanți care efectuează cercetări serioase.
- Specialiști în securitatea cibernetică (pentru a detecta pericole, a se proteja împotriva atacurilor cibernetice și a analiza traficul în rețea).
Învățarea automată permite nu numai îmbunătățirea proceselor actuale, ci și crearea produselor și serviciilor revoluționare. Ea a devenit una dintre cele mai valoroase competențe din următorii ani.
Dacă te interesează învățarea automatizată, înscrie-te la cursul nostru Python for Data Science și Machine Learning pentru a stăpâni profesia Junior Data Scientist în 7 luni. Program actualizat, multă practică, profesori grozavi, sprijin din partea mentorilor, proiect de portofoliu, dezvoltarea soft skills și consiliere în carieră… Acesta este cursul după care îți vei găsi cu siguranță jobul de vis (cu un salariu mare).
Iar dacă nu prea ai încredere în forțele tale, înscrie-te la un curs gratuit de la GoIT pentru a afla care este cea mai bună direcție pentru tine. Creează-ți propria poveste de succes alături de noi. Te așteptăm cu drag!
