Носи се, че компютърният учен Артър Самуел казва, че машинното обучение е аспект на неговата област, който дава на „компютрите възможност да учат, без да са изрично програмирани“. Ето защо машинното обучение също се счита за елемент на изкуствения интелект, или AI, който се занимава по-общо с това как компютрите могат да измислят нещата за себе си. По същество идеята е, че предвид добър набор от стартови правила и възможности за взаимодействие с данни и ситуации, компютрите могат да програмират себе си или да се подобрят на основни програми, предвидени за тях.
В средата на 80-те години компютърните учени се надяваха да прекроят изчисленията и способността на компютрите да разбират и взаимодействат със света. По онова време имаше огромен вливане на интерес, ентусиазъм и пари, но AI не промени света, както го познавахме тогава. С течение на времето AI се оказа подходящ за сравнително тесен набор от изчислителни задачи, като например създаване на жизнеспособни конфигурации за сложни изчисления. Но AI нито подпали света, нито предефинира неговите граници и форма.
Повече от 30 години по-късно AI като цяло и машинното обучение се радват на зрелищен ренесанс. Тези технологии се прилагат успешно за справяне с всякакви интересни проблеми в изчислителната техника и се радват на широк спектър от успехи. Забележителните постижения в машинното обучение включват филтриране по имейл, откриване на проникване, оптично разпознаване на символи и компютърно зрение. Машинното обучение и ИИ се оказаха доста ефективни при прилагането на изчислителната статистика, за да се използва анализ на данни, за да се направят прогнози и да се наблюдават тенденциите.
Тъй като някои компании изграждат или използват технологии, които използват машинно обучение и AI, има значително търсене на квалифицирани и знаещи изследователи и разработчици. Но ако нещо обясни внезапен и рязък скок в търсенето на такива хора, това е все по-разпространеното използване на прогнозна анализа в много области на бизнеса. По-голямата част от Fortune 500, както и много други компании и организации извън тази група, сега използват прогнозна анализа, за да търсят конкурентно предимство или да подобрят общата си способност да доставят стоки и услуги на клиенти, клиенти или граждани.
Хората, обучени в машинно обучение, сега са в голямо търсене в целия спектър на заетост. Това обяснява шестцифрените заплати, които все повече са норма за тези, които работят на такива работни места. Разбира се, за мнозина, които вече работят в ИТ или се насочват в тази посока, това повдига въпроса „как мога да получа работа в AI или машинно обучение?“Отговорите са прости, макар и малко трудоемки и отнемащи време.
Полето е интригуващо за мнозина, които също могат да имат бакалавърска степен по компютърни науки, инженерство или някаква подобна дисциплина под коланите си. Всъщност е трудно да се намери уважавана дипломирана програма по компютърни науки, която да не включва машинно обучение сред целевите си теми. Ако искате да се стремите към звездите да поемат маршрута на връщане към училище към владеене на машинно обучение, бих препоръчал да се консултирате или с нишката на Quora за най-добрите завършили училища за машинно обучение, или с списъка на US News & World Report за най-добрия изкуствен интелект програми като добри места, за да започнете да търсите кандидат-училища.
За онези, които не могат да се откъснат от живота и работата, за да се обучават на пълен работен ден в кампуса, масово отворени онлайн курсове, известни още като MOOCs, предлагат разнообразни алтернативи. MOOC могат да обхващат програми за реални степени в реномирани университети, програми за сертификати, които предоставят достатъчно обучение, но не предоставят пълна степен, или начертани учебни програми за машинно обучение или AI, които покриват земята в толкова дълбочина, колкото може да се иска научете предмета.
Бързо търсене на машинно обучение в търсачката MOOC произвежда милиони посещения, които включват следното:
- Udacity предлага стотици курсове с различна дължина, сложност и дълбочина в тази област.
- Офертите за машинно обучение на edX включват сертификатна програма от Microsoft, както и множество курсове и учебни програми за висши образования от известни колежи и университети.
- MIT предлага множество онлайн курсове в тази област, за платен кредит за колеж или безплатен онлайн одит.
- Stanford предлага също колекция от курсове за машинно обучение за кредит или одит.
Няма заместител да запретвате ръкави и да се ровите в работата по разработка, ако искате наистина да разберете принципите на AI и машинното обучение. Очаквайте да се посветите на мишката и клавиатурата, когато започнете да се занимавате с малки набори от данни за играчки и основни приложения, а след това преминете към по-сериозно решаване на проблеми и решения в реалния свят. Проектът за основен камък за Професионалната програма на Microsoft в областта на научните данни (не степен) работи например четири седмици и ви предизвиква да разработите решение за набор от данни, използвайки машинно обучение, за да тествате уменията си.
Всеки, който се занимава с тази тематика, трябва да предвиди да харчи повече от 15 часа седмично за задачи по програмиране, освен за посещение на лекции, изпълнение на задачи за четене, писане на документи и всички други задачи, които съвременното обучение изисква от студентите в днешно време.
