Умные дома, беспилотные автомобили, голосовые помощники, приложения для распознавания музыки — нас окружают технологии, созданные на основе Data Science. Дата-сайентисты нужны почти в любом бизнесе, где требуется анализировать данные.
Data Science может показаться чем-то сложным и непонятным, но сегодня мы постараемся разобраться в самых базовых понятиях. Если же вы захотите узнать больше — то вот ссылка на бесплатный курс :)
Что такое машинное обучение
Определить личность человека по записи с камеры наблюдения, распознать признаки усталости водителя и оповестить его о снижении концентрации, чтобы он сделал остановку и отдохнул — такие задачи уже сегодня под силу искусственному интеллекту, и для их решения требуются сложные алгоритмы, работа которых основана на больших объёмах данных.
В основе искусственного интеллекта могут лежать различные подходы, и один из них, основной на текущий момент, — машинное обучение. Это подход, при котором компьютер сам «учится» решать задачу.
Предположим, есть данные о банковских транзакциях. Если «скормить» их алгоритму, то можно «научить» его определять, какие из них мошеннические, а какие нет, «ругая» за ошибки и «поощряя» за правильные ответы.
Подвид такого подхода к обучению искусственного интеллекта — глубокое обучение. О глубоком обучении говорят, когда используют глубокие нейронные сети. Нейронные сети — это сложные алгоритмы машинного обучения, построенные из простых элементов (искусственных нейронов), которые позволяют решать большой спектр разнообразных задач.
Что такое нейросети
Нейронная сеть — математическая модель, устроенная по принципу работы человеческого мозга.
Принципы обучения нейросети и человека во многом схожи. Как люди ошибаются и извлекают опыт из неудач, так и нейросети учатся на ошибках, после чего их функции корректируют так, чтобы результаты становились лучше.
Нейросети применяются в разных сферах, от металлообработки до медицины. Алгоритмы удивляют людей способностью писать песни в духе Егора Летова, превращать грубые наброски в реалистичные изображения и оживлять портреты людей на фотографиях.
Что такое большие данные
Big Data — это структурированные или неструктурированные массивы данных большого объёма.
Чтобы искусственный интеллект успешно обучился, нужно собрать достаточное количество данных. К примеру, если мы обучаем нейросеть распознавать собак на фотографии, то нам нужно много фотографий животных, чтобы алгоритм уловил основные закономерности, по которым можно определить искомый объект. Машина не умеет думать, поэтому нейросеть учится методом проб и ошибок на основе больших данных.
Даже если вы раньше никогда не работали в сфере аналитики, сделать первые шаги к профессии можно на нашем курсе под руководством опытных преподавателей. Они объяснят сложные вещи простыми словами, помогут разобраться в теории и выполнить практическое задание, расскажут, кого ищут работодатели и как составить план для старта карьеры в сфере Data Science.
Переходите по ссылке и записываетесь на курс. Мы ждём вас!