Наверняка вы слышали о машинном обучении и искусственном интеллекте. И если вам сложно понять, что это такое на самом деле — вы не одиноки! К сожалению, медиа-шум не помогает отличить настоящую науку от научной фантастики. А вот специалисты образовательного портала Geekbrains (группа Mail.ru) — помогут!
Машинное обучение маркирует вещи
Вопреки распространенному мнению, машинное обучение — это не шкатулка, полная волшебства. По сути, машинное обучение — это «навешивание ярлыков». Технология, которая, основываясь на описании конкретной вещи, способна определить, какой ярлык следует ей присвоить. Конечно, это звучит не так увлекательно, как статьи в Hacker News. Но разве вам будет интересно, если обучение Machine Learning назовут просто маркировкой? Очевидно, что этой технологии требуется немного больше ажиотажа и маркетинга, чтобы привлечь к себе внимание, которого она на 100% заслуживает (хотя и не по тем причинам, о которых вы думаете).
А как насчет искусственного интеллекта?
Практики используют этот термин для описания определенного типа машинного обучения. В большинстве случаев люди используют эти два термина взаимозаменяемо, и вы действительно можете так поступать. Итак, искусственный интеллект также маркирует вещи. Вы ожидали роботов? Что-нибудь из научно-фантастических фильмов? Ничего из этого! Разочарованы? Успокойтесь! То, чем на самом деле является искусственный интеллект, является гораздо более впечатляющим.
Что вы видите на картинке ниже?
Вы только что впитали визуальную информацию своими органами чувств, а затем, маркировали этот объект названием «собака». Теперь нужно, чтобы компьютер выполнял ту же задачу и классифицировал фотографии с надписью «собака» или «не собака»? Это только кажется очень сложным - пройдя курс обучения Machine Learning в Geekbrains, вы убедитесь, что это не только довольно легко, но и захватывающе интересно!
Машинное обучение — это новый подход к программированию
В традиционном подходе программисту нужно создать модель, или набор инструкций, которым должен следовать компьютер, чтобы назначить ярлык фотографии. Модель — это фрагмент кода, который преобразует входные данные в выходные. Он может быть написан программистом или извлечен из данных с использованием алгоритма. Но какими должны быть эти инструкции? Что именно мы делаем с этими пикселями? Можем ли мы объяснить это своими словами?
У нашего мозга перед самым мощным компьютером есть как минимум одно неоспоримое преимущество — миллионы лет эволюции. Поэтому процесс распознавания собаки на фото проходит за долю секунды и как бы — независимо от нас.
Специалист по машинному обучению должен передать свой «житейский» опыт машине. Примерно это выглядит, как если бы вы сказали: «Вот тебе несколько примеров фотографий собак, а вот — других животных, которые не являются собаками! Дальше — думай сам!». Это суть машинного обучения. Совершенно новый подход к программированию.
При таком подходе вместо навязывания конкретных инструкций на компьютере мы программируем на примерах, и алгоритм машинного обучения ищет шаблоны в самих данных и превращает их в инструкции, которые мы не смогли бы написать сами.
Заинтересовались? Преподаватели-практики образовательной платформы Geekbrains помогут вам освоить это направление программирования на онлайн-курсе.
Искусственный интеллект позволяет автоматизировать то, что сложно сказать
Почему это так интересно? Потому что речь идет о передаче наших запросов на компьютеры ранее не доступным способом. Нам нравится, когда компьютеры что-то делают для нас. Но как мы можем заставить компьютер, если не можем придумать инструкции? Что делать, если инструкции трудно формулировать?
Machine Learning — это будущее, которое уже наступило!
Обучение Machine Learning позволяет автоматизировать «невыразимое», выражать свои требования не с помощью инструкций, а с помощью примеров, что во многих ситуациях сделать гораздо проще. Это, в свою очередь, открывает огромный потенциал для решения задач, для которых компьютеры до сих пор не могли использоваться из-за сложности в постановки задач. Теперь практически не осталось вопросов, с которыми бы не справился искусственный интеллект.
Учить или не учить?
Профессии IT-сегмента привлекают своей востребованностью, высокими заработками и легким флером загадочности. И одним из самых «загадочных» направлений является Machine Learning. А еще это одна из самых высокооплачиваемых профессий в высокотехнологичном сегменте на сегодняшний день. 120 000-150 000 в год долларов зарабатывают американские программисты, освоившие навыки машинного обучения.
Чтобы попасть в мэйнстрим, который позволит вам освоить в высшей степени востребованную, перспективную и высокооплачиваемую сферу IT-технологий, позаботьтесь о качественном изучении предмета.
В онлайн-университете Geekbrains вы:
- освоите необходимый теоретический базис по Machine Learning
- научитесь применять технологии Machine Learning на практике
- постоянно будете на связи с преподавателем, в том числе во время выполнения домашних заданий
- сможете добавить свою итоговую работу в портфолио, чтобы существенно улучшить список своих IT-компетенций
Если хотите освоить машинное обучение и получить профессию будущего, записывайтесь на курс. Тем более если вы успеете записаться до завтра, то получите хорошую скидку на курс!