6 вопросов о машинном обучении со спикером Science Talk Александром Паком ⬇️

1️⃣ Что такое машинное обучение?
Если говорить простыми словами, то это алгоритмы, которые могут выполнять некоторые задачи за человека. Например, сортировать картинки, читать текст, придумать что-то новое.

2️⃣ С чего начать изучать машинное обучение?
Лучше всего с языка программирования Python. Есть еще другие языки — MATLAB, Julia. Также желательно прокачать математику — линейную алгебру, геметрию, статистику, теорию вероятности, математический анализ и дифференциальные уравнения.

3️⃣ Где работать специалистам по машинному обучению?
🔸️ В науке — там исследуют новые алгоритмы. Этим занимаются, к примеру, в казахстанском Институте информационных и вычислительных технологий, Назарбаев университете. 
🔸️ Другие сферы применения — телекоммуникационные услуги, банки, горнодобывающая промышленность, безопасность, медицина. 
🔸️ Также можно открыть свой стартап, если у вас есть блестящая идея.

4️⃣ Как связаны машинное обучение и анализ данных?
Анализ данных применяют для поиска и выявления закономерностей, чтобы решить прикладную задачу — разработать рекомендательную систему для музыкального сервиса, понять факторы, почему клиент предпочитает уйти в другую компанию, составить кредитный рейтинг клиентов для банков. Методики машинного обучения помогают специалистам лучше понять данные и решить такие задачи.

5️⃣ Как связаны машинное обучение и искусственный интеллект?
Если задачи, которые решают алгоритмы машинного обучения, достигают уровня человеческой сложности, то  появляется понятие «искусственный интеллект». Чаще всего такие задачи решаются с помощью искусственных нейронных сетей, которые выделились в отдельное направление — глубокое обучение (deep learning). 

6️⃣ Как связаны машинное обучение и компьютерное зрение?
Компьютерное зрение — это подраздел машинного обучения. Его задача в обработке и анализе изображений. Компьютерное зрение, к примеру, используют в машинах с автопилотом типа Tesla. Машины по картинке с камеры определяют, кто перед ними — пешеход, знак, другой автомобиль, затем обрабатывают информацию и на ее основе принимают решения о дальнейших действиях.

👉 Хотите узнать больше о компьютерном зрении и машинном обучении? Приходите на онлайн-воркшоп Science Talk 28 сентября: узнаем о зарплатах специалистов в этих сферах, напишем программу для распознавания супергероев и просто пообщаемся. 

Регистрируемся здесь.

#почитать #sciencetalk