Областа на програмирање помина долг пат од своето основање, со нови технологии и методологии кои постојано се појавуваат за да го направат процесот на развој поефикасен и поефективен. Една таква технологија која привлекува големо внимание во последниве години е токму машинското учење (machine learning). Оваа гранка на вештачката интелигенција (artificial intelligence) вклучува употреба на алгоритми и статистички модели за да им се овозможи на компјутерите да учат од податоците, без да бидат експлицитно програмирани. Машинското учење има големо влијание на полето на програмирање и е подготвено да ја промени играта во годините што доаѓаат.
Како машинското учење ја менува играта во светот на програмирање
Автоматизирање на досадни и повторувачки задачи
Еден од најзначајните начини на кои машинското учење ја менува играта е преку автоматизирање на многу досадни и повторувачки задачи што моментално ги извршуваат програмерите. На пример, алгоритмите за машинско учење може да се користат за автоматско генерирање на код, код за тестирање, па дури и за поправка на грешки. Ова не само што заштедува многу време и напор на програмерите, туку ги намалува и шансите за човечка грешка. Дополнително, машинското учење може да се користи за оптимизирање на перформансите на кодот, правејќи го да работи побрзо и поефикасно.
Учење од податоци и предвидувања
Друг начин на кој машинското учење ја менува играта е преку овозможување на компјутерите да учат од податоците и да прават предвидувања. Ова има широк опсег на апликации, од предвидливо одржување во производството до персонализирани препораки во е-трговија. Машинското учење може да се користи и за анализа на големи количини на податоци и за идентификување на обрасци што би било невозможно за луѓето да ги откријат. Ова може да се користи за да се направат точни предвидувања, да се откријат скриени сознанија, па дури и да се открие измама.
Разбирање на природниот јазик и комуникација со луѓето
Машинското учење, исто така, ја менува играта со тоа што им овозможува на компјутерите да го разберат природниот јазик и да комуницираат со луѓето на повеќе човечки начин. Ова доведе до развој на чет-ботови и виртуелни асистенти кои можат да разберат и да одговорат на прашањата за природниот јазик. Оваа технологија станува сè пософистицирана и треба да го револуционизира начинот на кој комуницираме со компјутерите.
Анализирање и разбирање на слики и видеа
Покрај тоа, машинското учење исто така ја менува играта со тоа што им овозможува на компјутерите да анализираат и разбираат слики и видеа. Ова доведе до развој на технологии како што се препознавање на лица, откривање предмети и класификација на слики. Овие технологии се користат во широк опсег на апликации, од безбедност и надзор до медицински слики.
Генерално, машинското учење има големо влијание на полето на програмирање и е подготвено да ја промени играта во годините што доаѓаат. Тоа е автоматизирање на многу од досадните и повторувачки задачи што моментално ги извршуваат програмерите, овозможувајќи им на компјутерите да учат од податоците и да прават предвидувања, и овозможувајќи им на компјутерите да го разберат природниот јазик и да комуницираат со луѓето на начин почовечки. Машинското учење исто така им овозможува на компјутерите да анализираат и разбираат слики и видеа, што има широк опсег на апликации.
Сепак, важно е да се забележи дека машинското учење не може целосно да го замени човечкиот ресурс – програмерите. Алгоритмите за машинско учење треба да бидат дизајнирани, обучени и фино подесени од човечки експерти, и неопходно е програмерите да ги разберат основите на машинското учење за да можат ефективно да го користат. Дополнително, машинското учење е поле кое брзо се развива и програмерите мора да бидат во тек со најновите случувања за да можат целосно да ги искористат предностите од него.
Иднината на машинското учење
Иднината на машинското учење се очекува да биде обележана со напредок во следните области:
Вештачка интелигенција (Artificial Intelligence)
Вештачката интелигенција станува пософистицирана и способна да извршува сложени задачи како што се препознавање слики и говор.
Длабоко учење (Deep Learning)
Алгоритмите за длабоко учење стануваат поефикасни во решавањето на проблемите од реалниот свет.
Големи податоци (Big Data)
Зголемената достапност на големи количини на податоци ќе доведе до нови апликации и подобрувања во моделите за машинско учење.
Edge Computing
Моделите на машинско учење стануваат се поизводливи за распоредување на “edge” уредите, што ги прави достапни за употреба во апликации во реално време.
Reinforcement Learning
Се очекува да се користи повеќе во системи за одлучување, игри и автономни системи.
Генеративни модели (Generative Models)
Генеративните модели стануваат понапредни и поспособни да генерираат реални слики, видеа и звуци.
За крај, да сумираме, машинското учење се очекува да стане попродорно и интегрирано во различни индустрии и секојдневниот живот, кое нема да ги замени програмерите туку само ќе им служи во нивна корист.
Brainster Next College е првиот акредитиран практичен ИТ-факултет кај нас кој нуди две уникатни додипломски студии за Софтверско инженерство и иновации, и UI/UX и графички дизајн.
Преземи го првиот чекор кон успешна кариера и дознај повеќе за нашите програми, методологија на работа, професори и процес на аплицирање.
За повеќе информации, закажи средба сега!
