Kontroluj swoje dane

My i nasi partnerzy używamy plików cookie, aby świadczyć Ci nasze usługi i, w zależności od Twoich ustawień, gromadzić dane analityczne i marketingowe. Dowiedz się więcej o naszej Polityce plików cookie. Kliknij „Ustawienia plików cookie”, aby ustawić swoje preferencje. Aby zaakceptować wszystkie pliki cookie, kliknij "Akceptuj wszystkie"

Ustawienia Akceptuj

Ustawienia plików cookie

Kliknij na typy plików cookie poniżej, aby dostosować sposób korzystania z naszej witryny. Możesz swobodnie wyrazić, nie wyrazić lub wycofać zgodę. Pamiętaj, że wyłączenie plików cookie może wpłynąć na korzystanie z serwisu. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z naszą Polityką plików cookiePolityką prywatności.

Wybierz akceptowane pliki cookie

Analityka

Te pliki cookie analizują sposób korzystania z naszej witryny przez naszych użytkowników, a także pozwalają sprawić, aby strona lepiej spełniała ich oczekiwania. Ten rodzaj plików cookie używanych w naszej witrynie nie identyfikuje, kim jesteś, ani nie pozwala nam wysyłać Ci ukierunkowanych reklam. Przykładowo, możemy używać plików cookie/technologii śledzących do celów analitycznych, aby określić liczbę odwiedzających naszą witrynę, określić w jaki sposób odwiedzający poruszają się po witrynie, a w szczególności, które strony odwiedzają. Pozwala nam to ulepszyć naszą stronę i usługi.

Wydajność i personalizacja

Te pliki cookie umożliwiają nam dostosowanie serwisu do Twoich preferencji. Pliki cookie związane z personalizacją służą do dostarczania treści, w tym reklam, dopasowanych do zainteresowań użytkownika w naszej witrynie i witrynach podmiotów trzecich w oparciu o sposób interakcji z różnymi elementami na naszej stronie, a także o śledzenie treści, do których uzyskujesz dostęp (w tym oglądanie filmów). Możemy również zbierać informacje o komputerze i/lub połączeniu, aby dostosować stronę do Twoich potrzeb. Podczas niektórych wizyt możemy używać narzędzi do mierzenia i gromadzenia informacji o sesji, w tym czasy odpowiedzi stron, błędy pobierania, czas spędzony na niektórych stronach i informacje o interakcji ze stronami.

Reklamy

Te pliki cookie są umieszczane przez firmy zewnętrzne w celu dostarczania ukierunkowanych treści opartych na tematach, które Cię interesują (na przykład dostarczanie reklam na Facebooku, które Cię zainteresują) i umożliwienia lepszej interakcji z platformami mediów społecznościowych, takimi jak Facebook.

Niezbędne

Te pliki cookie są niezbędne do działania witryny i do korzystania z jej funkcji. Niezbędne pliki cookie będą zawsze wykorzystywane, ponieważ są one potrzebne do prawidłowego działania witryny. Przykładowo, niezbędne pliki cookie obejmują między innymi: pliki cookie wykorzystywane do świadczenia usługi, utrzymywania konta, zapewniania dostępu do kreatora, stron płatności, tworzenia identyfikatorów dokumentów i przechowywania zgód.

Aby zobaczyć szczegółową listę plików cookie, kliknij tutaj.

Zapisz preferencje
Moje konto

Nasi użytkownicy zostali zatrudnieni przez:*

Łowca androidów, który nie bez trudności próbuje odróżnić maszynę od człowieka na podstawie testu na empatię to wciąż książkowa / filmowa fikcja. Jeśli jednak już dziś maszyny uczą się rozwiązywać problemy podobnie jak ludzie, to kto wie, jak daleko od fantazji Philipa K. Dicka jesteśmy.

Dzięki machine learning (uczenie maszynowe) możesz rozmawiać z wirtualnym asystentem, grać w szachy z komputerem czy tworzyć idealnie dopasowane playlisty na Spotify. Szkolenie algorytmów odbywa się dziś poprzez naśladowanie sposobu, w jaki uczą się ludzie. Fascynujące, prawda?

Z tego artykułu dowiesz się:

  • co to jest machine learning
  • jak działa uczenie maszynowe
  • do czego wykorzystuje się machine learning.

Chcesz od razu napisać CV? Skorzystaj z naszego kreatora, w którym znajdziesz profesjonalne szablony do uzupełnienia i praktyczne podpowiedzi. Stwórz CV w 5 minut tutaj.

Stwórz CV teraz

machine learning
machine learning

Zobacz inne szablony, stwórz CV i pobierz dokument w PDF tutaj.

Dlaczego warto nam zaufać i skorzystać z kreatora InterviewMe? Tutaj poznasz opinie użytkowników, którzy już stworzyli w nim swoje CV lub list motywacyjny.

1. Co to jest machine learning?

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która jest szeroko definiowana jako zdolność maszyny (komputera) do naśladowania inteligentnego ludzkiego zachowania. Celem uczenia maszynowego jest przewidywanie wyników na podstawie przychodzących danych.

I chociaż machine learning wydaje się bardzo nowoczesną dziedziną, to prace nad jej rozwojem odbywały się już w latach 70. XX wieku. Były niejako inspirowane badaniami kanadyjskiego psychologa Donalda Oldinga Hebba, który uznawany jest za ojca neuropsychologii i technologii sieci neuronowych.

Hebb w swojej książce „Organizacja zachowań” opracował pionierską teorię dotyczącą neuronalnych podstaw uczenia się ludzi. Tak zwana reguła Hebba odnosi się do uczenia bez nauczyciela i przyjmuje, że sygnałem uczącym jest po prostu sygnał wyjściowy. 

I tu przechodzimy do tak zwanych sieci neuronowych, które odzwierciedlają zachowanie ludzkiego mózgu. Umożliwiają programom komputerowym rozpoznawanie wzorców i rozwiązywanie typowych problemów w dziedzinach sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

Jak możemy przeczytać w jednym z opracowań na temat sieci neuronowych

Sieci pokazuje się kolejne przykłady sygnałów wejściowych, nie podając żadnych informacji o tym, co z tym sygnałem należy zrobić. Sieć na podstawie obserwacji sygnałów wejściowych sama stopniowo odkrywa, jakie jest ich znaczenie i również sama ustala zachodzące między nimi zależności. 

W skrócie — maszyna, na podstawie dostarczonych jej danych, jest w stanie sama się uczyć, odkrywać i zapamiętywać pewne wzorce, a w rezultacie rozwiązywać problemy w sposób podobny, jak robią to ludzie. 

Machine learning a sztuczna inteligencja

Machine learning nie jest synonimem sztucznej inteligencji (AI). Sztuczna inteligencja to nazwa całej dziedziny wiedzy, podobnie jak biologia czy chemia. Uczenie maszynowe jest częścią AI — ważną część, ale nie jedyną. Natomiast wspomniane sieci neuronowe to tylko jeden z typów machine learning.

Zobacz też: Cechy charakteru i osobowości (pozytywne i negatywne)

Chcesz od razu napisać CV? Skorzystaj z naszego kreatora, w którym znajdziesz profesjonalne szablony do uzupełnienia i praktyczne podpowiedzi. Stwórz CV w 5 minut tutaj.

Zobacz inne szablony, stwórz CV i pobierz dokument w PDF tutaj.

2. Jak działa machine learning?

Kluczem do uczenia maszynowego są dane. Algorytmy machine learning budują model matematyczny na podstawie „danych szkoleniowych”, aby przewidywać lub podejmować decyzje bez pomocy człowieka, który ten proces zaprogramuje. 

Podstawowe elementy uczenia maszynowego to:

  1. Dostarczenie danych
  2. Przetworzenie danych w zestaw możliwy do wykorzystania
  3. Trenowanie systemu i tworzenie odpowiednich modeli
  4. Prezentacja przewidywanych wyników.

Machine learning — gdzie wykorzystuje się w praktyce uczenie maszynowe?

Przykłady wykorzystania machine learning w praktyce:

  • autokorekta w słowniku
  • rozpoznawanie obrazów
  • diagnostyka medyczna
  • wirtualny asystent na stronach internetowych
  • analiza transakcji płatniczych
  • rekomendacje Netflixa
  • dopasowywanie treści dla użytkowników serwisów społecznościowych
  • układanie playlist na stronach z muzyką
  • filtrowanie SPAMu w skrzynce mailowej
  • przepisywanie podcastów (transkrypt),

ale także:

  • podejmowanie decyzji w warunkach niepewności
  • analiza i synteza języków naturalnych
  • dowodzenie twierdzeń
  • gry logiczne, np. szachy, Go (google’owski program AlphaGo to pierwszy automat, który wygrał, w 2016 roku, z arcymistrzem gry w Go, Lee Sedolem).

Machine learning wykorzystuje się również coraz częściej w medycynie — dzięki uczeniu maszynowemu możemy wydobywać sens z przytłaczającej ilości danych klinicznych i literatury medycznej. Dojście do jakichś cennych wniosków zajęłoby człowiekowi bardzo dużo czasu w porównaniu do trybu działania maszyny karmionej danymi. 

Uczenie maszynowe sprawia też, że powstają samochody, które zdolne są jeździć (prowadzić) bez kierowcy. Machine learning wykorzystywane jest równie w biznesie czy bankowości — na przykład do modelowania ryzyka kredytowego klientów banku. 

Machine learning — Python

Python to język programowania, który uważa się za najbardziej przydatny w wykorzystaniu uczenia maszynowego. W kontekście machine learning używa go aż 65% developerów

Python to najlepszy język programowania do machine learning z następujących powodów:

  • jest łatwy do opanowania
  • zawiera dużą liczbę bibliotek (niezbędnych do eksploracji danych, analizy i uczenia maszynowego)
  • umożliwia łatwą i wydajną implementację
  • składnia i czytelność (Python to obiektowy język programowania, który wykorzystuje nowoczesne skrypty)
  • ponieważ wiele osób, zarówno programistów, jak i przeciętnych użytkowników, postrzega Pythona jako standard, jego społeczność wsparcia jest ogromna, co jeszcze bardziej zwiększa popularność Pythona.

Na koniec — machine learning sprawia, że wiele obliczeń i modeli powstaje bez żmudnej pracy człowieka. Ale nie dzieje się to od razu. Maszynę trzeba trenować, aby wyniki jej pracy były jak najpewniejsze.

Zobacz też: Czy sztuczna inteligencja pozbawi Cię pracy?

Musisz napisać również list motywacyjny? W naszym kreatorze znajdziesz nowoczesne wzory do wypełnienia i praktyczne porady. Stwórz list motywacyjny w 5 minut tutaj.

Zobacz inne szablony, stwórz list motywacyjny i pobierz dokument w PDF tutaj.

Jeśli chcesz skomentować artykuł, dodaj swoją wypowiedź na forum poniżej. 

Proces redakcyjny InterviewMe

Ten artykuł został sprawdzony przez nasz zespół i jest zgodny z procesem redakcyjnym InterviewMe. Zależy nam na dzieleniu się naszą wiedzą oraz dostarczaniu rzetelnych i godnych zaufania porad zawodowych dopasowanych do Twoich potrzeb. Nasze wysokiej jakości treści co roku przyciągają ponad 10 milionów czytelników. Ale na tym nie koniec. Regularnie publikujemy też autorskie badania, aby lepiej rozumieć rynek pracy i jesteśmy dumni, że cytują nas czołowe media w Polsce.

Oceń mój artykuł: machine learning
Średnia: 5 (1 oceny)
Dziękujemy za ocenę naszego artykułu!
Marta Rojewska
Marta jest ekspertką kariery i autorką artykułów, w których odkrywa tajniki pisania CV, przechodzenia rozmów kwalifikacyjnych, zdobywania cennych kwalifikacji oraz rozwijania kariery zawodowej. Jej porady były cytowane m.in. w dzienniku Rzeczpospolita, a także serwisach Money.pl, Interia i Wirtualna Polska. Od 2018 roku Marta bada i opisuje strategie pisania CV, zapewniając czytelnikom łatwy dostęp do wiedzy na temat tworzenia dokumentów aplikacyjnych. Artykuły jej autorstwa poparte są badaniami i ankietami, a także zgodne z procesem redakcyjnym InterviewMe.
Linkedin

Podobne artykuły