Proč budoucnost patří machine learningu?

Strojové učení (Machine learning, ML) a umělá inteligence (AI) již nejsou pojmy z oblasti science fiction. Jde o odvětví s obratem 1,41 miliardy dolarů, které již nyní významně mění způsob, jakým chápeme a využíváme obrovské množství dat pro nejrůznější účely. Ve světě informatiky je toto téma velmi aktuální a samotná profese je stále populárnější. I proto je to pro uchazeče o zaměstnání další dovednost, kterou by chtěli obohatit svá portfolia. Machine learning pro mnohé perfektně doplňuje jejich životopis.

Co to ale přesně je a jak můžeš tento vzrušující obor zvládnout? Proč by i neprogramátoři neměli nad touto dovedností mávat ledabyle rukou?

Proč je machine learning žádaný?

Server nasdaq.com popisuje: ‘Podle výzkumu provedeného společností Helomics se očekává, že celosvětový prostor pro umělou inteligenci do roku 2025 vzroste na 20 miliard dolarů. A v průzkumu společnosti PWC z roku 2021 86 % respondentů uvedlo, že technologie AI je nyní běžnou součástí jejich společnosti. Více než 52 % respondentů také uvedlo, že v důsledku pandemie COVID-19 a jejího dopadu na podniky a pracoviště po celém světě zrychlilo plány na přijetí technologií strojového učení a AI.’

Po odbornících strojového učení je, a především bude, stále větší poptávka. Podnikové procesy by totiž měly být co nejvíce automatizované.

Co to znamená pro tebe? Jednoduše to, že pro dosažení určité úrovně odbornosti je třeba se zamyslet i nad takovou sadou znalostí, jako je strojové učení či přímo umělá inteligence (pozor, nejedná se o to samé).

Především společnosti si uvědomují, jak zásadní je tato technologie pro to, aby držely krok s dobou či dokonce předčily své konkurenty. Nicméně je důležité, když už ne vyloženě tuto technologii ovládat, tak ji pro uplatnění v IT alespoň rozumět a umět ji používat na základní úrovni. V budoucnu rozhodně nebudeš investice do této oblasti litovat.

Co je to strojové učení?

Strojové učení je podoblast umělé inteligence (AI), která umožňuje počítačům učit se a rozhodovat, aniž by byly explicitně naprogramovány. Používá se v různých odvětvích, včetně zdravotnictví, finančnictví, maloobchodu a logistiky. Lze jej použít v jakékoliv situaci, kdy je třeba rychle zpracovat velké množství dat. Schopnost počítače se učit je zapsána ve speciálních algoritmech. Ty mají za úkol vyhodnocovat data na základě jasných definicí.

Zase ty všemocné algoritmy

Ačkoliv je ne každý má rád, nelze jim upřít, že nás doslova obklopují. Pravděpodobně jen člověk žijící totálně offline a nevyužívající žádné výdobytky moderní doby může říct, že jeho se nedotýkají. Například když něco hledáme na internetu nebo když požádáme Alexu/Siri či další, aby nám doma rozsvítily světla, jsou to oba příklady práce algoritmů- jen nejsou tak sofistikované jako některé jiné typy.

Totéž platí pro videohry. Často se spoléhají na algoritmy, které určují, jak se budou objekty ve hře pohybovat a vykreslovat. Algoritmy používají také společnosti jako Netflix a Spotify, když uživatelům doporučují filmy nebo písničky na základě jejich předchozích preferencí. I když se nemusí nutně jednat o "chytré" algoritmy, stále jsou velmi účinné při poskytování personalizovaného obsahu, který se lidem líbí.

Algoritmy lze tedy použít k předpovídání budoucnosti, k trénování jiných algoritmů nebo dokonce k automatizaci úloh. A z uvedených příkladů vyplývá, že se nejedná nezbytně o velmi složitou disciplínu. I jednoduché a ‘hloupé’ algoritmy najdou své uplatnění. Tak hlavu vzhůru, pokud teprve začínáš 😉

Zajímá tě tato oblast a rád by ses jí jednou věnoval? Začni nejprve základy v oblasti programování. Rekvalifikuj se v našem akreditovaném kurzu zaštítěném MŠMT. Měj čas na rodinu i na sebe a přitom doslova měň svět kolem sebe. Díky osvědčení nezačneš úplně od 0, ale ukážeš, jak vážně to s programováním myslíš. Kurz si můžeš nechat proplatit od Úřadu práce a neplatit tak ani korunu:

Machine learning: Proč a kde začít?

Strojové učení je rychle se rozvíjejícím oborem studia a výzkumu. Roste tedy i poptávka po odbornících na strojové učení. A ta se bude v budoucnu jen zvyšovat, protože stále více lidí se bude zajímat o počítačové algoritmy a jejich fungování.

Je tolik zajímavých věcí, které se lze o strojovém učení naučit, že může být těžké vědět, kde začít. Pojďme si nyní projít základní body, abys našel správnou cestu.

Není jeden machine learning

První věc, kterou bychom si měli objasnit je, že existuje mnoho různých druhů strojového učení, z nichž každý má trochu jiné zaměření. Některé typy ML jsou pro řešení určitých problémů vhodnější než jiné, proto je důležité se s různými typy strojového učení seznámit dříve, než se ponoříme do některého konkrétního. Algoritmy jsou například supervised nebo unsupervised na základě toho, zda jsou data popsána, nebo je právě potřebujeme roztřídit. Reinforcement learning je poté, když se počítač sám učí metodou pokus-omyl a zdokonaluje se podle odměn, které dostává za úspěch. Jako když učíme psa chytit míček.

Strojové učení se stále vyvíjí

Strojové učení je nový obor, který však doplňuje stávající znalosti a dovednosti. Je to kombinace informatiky, statistiky a matematiky, která umožňuje automatizovat úlohy učením se z dat.

V čem je strojové učení jednička?

Především se uplatňuje v automatizaci opakujících se úloh a zvýšení produktivity. Uveďme si příklad účetní/ho, který musí každý den opisovat data z faktur do účetního softwaru. To zabere poměrně dost času, ale díky strojovému učení může být tento krok automatizován tak, že stačí fakturu naskenovat a podle identifikovaných klíčových slov pak údaje odeslat.

Mimo automatizací úloh slouží ML i ke zlepšení procesů, k předvídání výsledků a k rozhodování na základě minulých zkušeností. Uplatňuje se při zpracování velkého množství dat. Například k předpovědi nejvyšší a nejnižší návštěvnosti webových stránek v čase na základě předchozích datových bodů.

Rychlejší kariérní postup

Pokud čteš tento článek, je nasnadě, že tě strojového učení zajímá. Nebo jsi možná jen slyšel, jak je strojové učení důležité, ale nechápal jsi, proč se kolem toho dělá takový humbuk.

Tvůj kariérní postup bude o mnoho rychlejší. Uplatnění této dovednosti je totiž nesmírně široké. Nejedná se o pouhý módní výstřelek, ani přechodný technologický trend. Spíše se jedná o disciplínu, která bude s postupem času stále důležitější. Tušíš už, jak nejlépe aplikovat nástroje umělé inteligence ve svém oboru?

Klíčová bude také tvá schopnost rychle se učit, přizpůsobovat se a aplikovat své znalosti. Měl bys být schopen pracovat samostatně i v týmu. Co dalšího bys měl ovládat? Samozřejmostí je tvůj velký zájem o programování či o bezpečnost informací a ochranu osobních údajů. Nebude také od věci, když budeš umět pracovat se systémy založenými na Linuxu a také s programovacími jazyky jako Python, C++, Java. Měl bys rozumět zásadám a osvědčeným postupům vývoje softwaru a mít zájem učit se nové technologie.

Závěr

Budoucnost strojového učení je jasná. Existuje již desítky let, ale stále zůstává jedním z nejzajímavějších oborů současné informatiky - a s postupem času bude toto vzrušení jen narůstat! Pokud jsi připraven pustit se do toho úplně od 0, doporučujeme vybudovat si základní znalosti nejdříve v programování samotném, než se ponoříš do pokročilých konceptů. Nejrychleji toho dosáhneš, pokud se necháš rekvalifikovat v našem akreditovaném kurzu. Na jeho konci se staneš junior programátorem WWW aplikací a získáš osvědčení zaštítěné MŠMT. Začni měnit budoucnost už dnes:

Další zajímavé články