Machine Learning

Měl/a bys ovládat základy programování v jazyce Python a práci s daty (moduly pandas a numpy). Dále základy statistiky, schopnost sestavovat grafy a interpretovat je (znalost knihoven Matplotlib, Seaborn a Plotly).

Machine Learning (strojové učení) a AI (umělá inteligence) nejsou synonyma. Umělá inteligence je věda o napodobování lidských schopností učit se, zpracovávat informace, poznávat, kategorizovat data a řešit problémy. Machine Learning se zaměřuje na využívání dat k vytváření modelů pomocí různých algoritmů. Modely mohou vykonávat celé spektrum úloh, které mohou ovlivnit rychlost a kvalitu rozhodování ve firmách nebo konstrukci zcela nových produktů a služeb.

Ano, každý student Coders Lab od nás po dokončení závěrečného projektu obdrží certifikát o absolvování IT kurzu Machine Learning. Ten je zasílán elektronicky.

Machine Learning Engineer je specialista, který vyvíjí a implementuje aplikace založené na strojovém učení. Je rozšířením role Data Scientist, který se zaměřuje na navrhování a vytváření modelů strojového učení použitelných v praxi.

Mezi úkoly inženýra strojového učení patří:

• Příprava a analýza dat: Stanovení cíle projektu a shromáždění relevantních dat, zpracování a předběžná analýza dat s cílem určit, která data budou užitečná pro sestavení modelu.
• Sestavení a trénování modelu: Výběr správného algoritmu strojového učení a sestavení modelu. Trénování modelu, výběr parametrů, testování a zlepšování kvality modelu.
• Integrace a implementace modelu: Integrace modelu do aplikace nebo systému, testování v reálných podmínkách, úprava a optimalizace výkonu modelu.
• Monitorování a údržba modelu: Vyžaduje průběžné sledování kvality výkonu modelu, aby byla zajištěna jeho účinnost a efektivita.
• Spolupráce s týmem: Spolupráce s datovým vědcem, vývojáři a datovými analytiky s cílem zajistit konzistenci a integritu celého systému.

Inženýr strojového učení musí mít dovednosti v oblasti programování, matematiky a statistiky, jakož i znalost různých algoritmů strojového učení a schopnost aplikovat je v praxi. Musí být také schopen pracovat s velkými soubory dat a mít komunikační dovednosti pro efektivní spolupráci s ostatními členy týmu.

Specialisté na Machine Learning mohou pracovat v různých odvětvích a oborech. V současné době mnoho společností a organizací v různých oborech využívá technologie strojového učení ke zlepšení svých obchodních procesů a produktů.

Některá odvětví, v nichž nacházejí uplatnění odborníci se strojovým učením, jsou např:

• Technologie: Google, Microsoft, Amazon, Facebook, Apple, Intel, IBM a mnoho dalších technologických společností používá ve svých produktech technologie strojového učení.
• Finance: Banky, pojišťovny a investiční fondy využívají strojové učení k analýze finančních dat, odhadu rizik, úspoře času a peněz a optimalizaci investičních strategií.
• Medicína: Strojové učení se používá při diagnostice nemocí, vytváření personalizovaných terapií a analýze výsledků klinických studií.
• Elektronické obchodování: Společnosti zabývající se elektronickým obchodováním používají strojové učení k analýze chování zákazníků, personalizaci nabídek a vytváření doporučení produktů.
• Průmysl: V průmyslu se strojové učení používá k optimalizaci výrobních procesů, včetně kontroly kvality, předvídání poruch strojů a optimalizace dodávek a skladování.
• Marketing: Marketingoví odborníci využívají výsledky modelů strojového učení k předvídání tržních trendů, personalizaci nabídek a optimalizaci reklamních kampaní.

To je jen několik příkladů odvětví, ve kterých nacházejí uplatnění specialisté na Machine Learning. Vzhledem k všudypřítomnosti a univerzálnosti strojového učení jsou příležitosti spojené s tímto oborem velmi široké a neustále se vyvíjejí. Strojové učení je proto přítomno téměř ve všech odvětvích trhu a stále vytváří nová pracovní místa, zejména - ve finančních institucích, marketingu nebo zdravotnictví.

Kurz strojového učení je určen pro lidi, kteří mají zkušenosti s prací s daty, umí používat programovací jazyk Python k analýze dat a mají základy statistiky.

Chceš-li vstoupit do odvětví datové vědy jako začínající profesionál, vyplatí se navíc zvládnout teoretickou i praktickou stránku strojového učení, např. základní algoritmy, jako je lineární regrese, logistická regrese a rozhodovací stromy. Porozumění těmto algoritmům je zásadní při přechodu k učení se, jak vytvářet složitější modely, např. na bázi neuronových sítí, včetně hlubokého učení.