Machine Learning Jobs

Znajdź prace w Machine Learning

W tym artykule opowiemy Ci, czym jest praca z Machine Learning oraz do czego są potrzebni inżynierowie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Jak działa uczenie maszynowe?

Kiedy umawiamy się na wizytę u lekarza za pomocą chatbota lub prosimy Alice o odtworzenie muzyki rockowej, rzadko zastanawiamy się, jak to się dzieje: działania wydają się bardzo proste. W rzeczywistości za każdym z nich kryje się skomplikowany proces, który obejmuje elementy uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe to klasa metod, w których maszyna, algorytm, jest uczy się myśleć i działać jak człowiek na podstawie doświadczeń lub danych. Czytać, pisać, rysować, odróżniać rap od rocka, a ziemniaki od marchewki.

Uczenie maszynowe to nie to samo co programowanie. Programista tworzy algorytm dla maszyny: przepisuje jasną sekwencję działań, która prowadzi do oczekiwanego rezultatu.

Inżynier uczenia maszynowego, który szkoli model, nie pisze programu dla maszyny. Przekazuje dane i próbuje wyjaśnić, czego oczekuje na końcu. Algorytm nie ma danego odpowiedzi, do której ma dojść, tylko wie, jak zbudować model, który odpowiada na postawione pytanie. Celem uczenia maszynowego jest nauczenie modelu samodzielnego znajdowania rozwiązań.

Gdzie wykorzystuje się uczenie maszynowe?

Prawie wszędzie na świecie, zarówno w pracy na zasadzie kontraktu, jak i w pracy zdalnej. Zdolność sztucznej inteligencji do zapamiętywania informacji, wyszukiwania, analizowania i przewidywania danych jest wykorzystywana w marketingu, finansach, medycynie, demografii i bezpieczeństwie.

Oto kilka przykładów, jak i gdzie wykorzystuje się modele uczenia maszynowego:

• Bankowość. Programy scoringowe banków rozwiązują problem przetwarzania ogromnej liczby kredytowych ankiet. Specjaliści tworzą model, który automatycznie oblicza rating kredytowy, ocenia zdolność kredytową klienta i decyduje, czy zatwierdzić czy odrzucić wniosek o kredyt.
• Marketing. Gdy Alice sugeruje spersonalizowaną playlistę, jest to klasyczne zastosowanie uczenia maszynowego w zadaniu rekomendacyjnym. Innym przykładem są sklepy bez kas i sprzedawców, w których, za pomocą uczenia maszynowego, algorytmy uczą się dopasowywać klienta do jego wirtualnego koszyka i śledzić ruch towarów na półkach.
• Medycyna. Jednym z najgłośniejszych przykładów jest fundamentalne odkrycie dokonane przez algorytm AlphaFold w 2020 roku. Zamodelował on proces składania białek, rozwiązując jedno z najtrudniejszych biochemicznych problemów stulecia. Dzięki modelowi naukowcy byli w stanie zapobiec rozwojowi infekcji, chorób poznawczych i neurodegeneracyjnych - Parkinsona, Alzheimera i innych.
• Rolnictwo. Z pomocą uczenia maszynowego stworzono modele, które potrafią analizować skład gleby, obliczać wymaganą ilość nawozów, przewidywać plony, a nawet prognozować wydajność mleka u krów.

Sztuczna inteligencja sama w sobie nie jest w stanie ocenić ani przewidzieć niczego. Aby model rozumiał, że klient kin online lubi thrillery, lub aby obliczyć ilość nawozu na hektar ziemi, trzeba go nauczyć pracować z danymi.

Jak pracuje specjalista ML?

Szkolenie modelu dzieli się na pięć etapów.

Zbieranie danych

Na tym etapie trzeba zebrać informacje, które będziemy wykorzystywać do szkolenia najlepszego modelu.

Oznaczanie danych

Jeśli szkolenie modelu obejmuje pracę z oznaczonymi danymi, trzeba wykonać pewną pracę przygotowawczą - zaznaczyć obszary lub kryteria, które są potrzebne do nauczenia maszyny lub dają prawidłową odpowiedź na każdy przypadek.

Eksploracyjna analiza danych

Etap kontrolny, w którym inżynier ML sprawdza, jak dane są rozdzielone, jak różne znaki zależą od siebie i czy są w nich jakiekolwiek błędy lub nietypowe przypadki.

Szkolenie modelu

Na tym etapie inżynier AI ML wybiera odpowiednie algorytmy do rozwiązania problemu i szkoli kilka obiecujących modeli.

Testowanie i ocena

Wyniki szkolenia AI muszą zostać ocenione i zrozumiane, co zrobić dalej: zebrać brakujące dane i kontynuować szkolenie, zmienić parametry modelu lub przeanalizować algorytm.

Podsumowanie

Jak w każdym zawodzie, także w najlepszych firmach ML zdarzają się sytuacje nietypowe, które nie mieszczą się w tym schemacie pracy. Na przykład, gdy nie ma odpowiednich algorytmów do danego zadania i trzeba zaprojektować nowy. Albo stworzyć nową architekturę sieci neuronowej, przeszkolić ją i ocenić wynik. Uczenie maszynowe to bardzo dynamicznie rozwijająca się dziedzina. Moc obliczeniowa rośnie, pojawiają się nowe zadania wymagające nietypowego podejścia. Oznacza to, że specjalista ML zawsze ma pole do twórczości i rozwoju zawodowego!