Machine Learning

Cílem Machine Learning (strojového učení) je vytvořit modely založené na algoritmech, které naučí stroje jednat co nejblíže lidskému myšlení.Strojové učení představuje obrovský potenciál, který již ovládl svět technologií, inovací a podnikání. Strojové učení se stalo významným diferenciátorem pro mnoho společností, a to především proto, že umožňuje firmám budovat konkurenční výhodu. Poskytuje firmám vhled do trendů a chování zákazníků a na základě toho jim pomáhá učinit správná rozhodnutí.Stále více společností sází na růst tím, že investuje do řešení založených na umělé inteligenci, což vytváří poptávku po kvalifikovaných zaměstnancích. Odborníků na strojové učení je stále málo - podle zprávy společnosti Deloitte *), 73 % společností na celém světě zavádí nebo plánuje zavést řešení založe

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: Vyžaduj

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 ob

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.