Go to content

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne dla data scientistów?

Gamitlab|2 czerwca 2021

Uczenie maszynowe jest kluczową dziedziną sztucznej inteligencji. Umożliwia ono komputerom samodzielną naukę bez konieczności wydawania im jasno sprecyzowanych poleceń w postaci programowania. Dzięki pochłanianiu nowych danych komputery same uczą się, zmieniają i rozwijają.

Koncepcja uczenia maszynowego towarzyszy nam nie od dzisiaj, jednak to właśnie teraz następuje eksplozja jej popularności. Zastosowania uczenia maszynowego obejmują m.in. autonomiczne samochody, wykrywanie oszustw w Internecie czy systemy rekomendacji wykorzystywane przez media społecznościowe i sklepy internetowe.

Dlaczego machine learning?

Dziedzina uczenia maszynowego nieustannie ewoluuje oraz zyskuje na znaczeniu. Najważniejszym powodem, dla którego data scientist potrzebuje uczenia maszynowego jest możliwość uzyskania wysokiej jakości predykcji umożliwiających podejmowanie lepszych decyzji, a to wszystko bez konieczności ludzkiej interwencji.

Uczenie maszynowe pomaga w analizowaniu dużych zbiorów danych dzięki możliwości automatyzacji, co sprawia, że zyskuje ono znaczną popularność wśród osób pracujących w obszarze data science. Dzięki możliwości automatyzacji, machine learning wprowadziło zmiany do procesu eksploracji i analizy danych, zastępując tradycyjne techniki statystyczne.

machine learning w data science

Jak rosnąca popularność machine learning odmieni oblicze data science?

Machine learning i data science stanowią dobraną parę. Bez danych maszyny nie mają się czego uczyć, a jakość ich nauki jest wprost powiązana z jakością danych, które otrzymują oraz ze zdolnością algorytmów do ich przetwarzania. Można przewidywać, że przynajmniej podstawowe umiejętności w zakresie uczenia maszynowego staną się w przyszłości absolutnym wymogiem do znalezienia pracy jako data scientist.

Naucz się uczenia maszynowego

Jeśli chcesz nauczyć się uczenia maszynowego, możesz to zrobić, wybierając jedno z naszych szkoleń:

Tekst na podstawie artykułu „The Importance of Machine Learning for Data Scientists” autorstwa Simona Tavasoli

Autor