Artificial Intelligence (AI) dhe Machine Learning (ML) po përmenden kudo sot – nga rekomandimet në Netflix, te reklamat që shfaqen saktësisht kur po mendon për diçka, e deri te analizat e avancuara në biznese. Por, çfarë është në të vërtetë Machine Learning dhe si funksionon realisht, sidomos për dikë që po e nis nga zero?
Çka është Machine Learning?
Machine Learning është një degë e Artificial Intelligence që i mundëson kompjuterëve të mësojnë nga të dhënat dhe të përmirësohen me kalimin e kohës, pa u programuar në mënyrë eksplicite për çdo rast.
Ndryshe nga programimi tradicional ku i tregojmë kompjuterit saktësisht çfarë të bëjë, në Machine Learning ne i japim:
- të dhëna
- shembuj realë
- dhe një qëllim
Pastaj, algoritmi mëson vetë modelet dhe lidhjet brenda atyre të dhënave.
Një shembull i thjeshtë nga jeta reale
Mendo për email-in tënd. Qysh e din Gmail se cili email është spam dhe cili jo?
- Sistemi analizon mijëra e-maila
- Mëson nga sjellja e përdoruesve (çfarë shënohet si spam)
- Identifikon modele të përbashkëta
Me kalimin e kohës, ai bëhet gjithnjë e më i saktë. Ky është Machine Learning në veprim.
Si funksionon Machine Learning hap pas hapi?
1. Mbledhja e të dhënave
Gjithçka fillon me të dhënat. Ato mund të jenë:
- numra
- tekste
- imazhe
- sjellje të përdoruesve
Sa më cilësore dhe më të pastra të jenë të dhënat, aq më i mirë do të jetë rezultati.
2. Përgatitja e të dhënave
Në këtë fazë:
- hiqen gabimet
- plotësohen vlerat që mungojnë
- strukturohen të dhënat
Kjo është një nga fazat më të rëndësishme në Data Science.
3. Zgjedhja e algoritmit
Në varësi të problemit, përdoren algoritme të ndryshme, si:
- Regression – për parashikime numerike
- Classification – për ndarje në kategori
- Clustering – për grupim të të dhënave
4. Trajnimi i modelit
Algoritmi trajnohet duke përdorur të dhënat ekzistuese. Ai bën parashikime, gabon, korrigjohet dhe përmirësohet vazhdimisht.
5. Testimi dhe përmirësimi
Modeli testohet me të dhëna të reja për të parë sa i saktë është. Nëse nuk jep rezultate të mira, rregullohet dhe trajnohet sërish.
A duhet të jesh matematicien për me mësu Machine Learning?
JO. Matematika dhe statistika janë të rëndësishme, por për fillestarët fokusi kryesor është:
- të kuptojnë logjikën
- të dinë si të përdorin mjetet e duhura
- të praktikojnë me projekte reale
Me udhëzimin e duhur, Machine Learning bëhet shumë më i kuptueshëm sesa duket në fillim.
Ku përdoret Machine Learning sot?
Machine Learning është tashmë pjesë e jetës sonë të përditshme:
- Marketing – targetim dhe personalizim
- Financa – zbulim i mashtrimeve
- Shëndetësi – analiza dhe parashikime
- Biznes – vendimmarrje e bazuar në të dhëna
Kjo e bën atë një nga aftësitë më të kërkuara në tregun e punës.
Si të bëhesh profesionist në Data Science & Machine Learning?
Nëse dëshiron të ndërtosh një karrierë reale në këtë fushë, teoria nuk mjafton. Duhet:
- mentorë me përvojë
- projekte reale
- praktikë të vazhdueshme
- orientim drejt tregut të punës
Jungle ka hapur regjistrimet për grupet e reja të Data Science & Analytics, të cilat fillojnë në Mars.
Çka përfiton:
- Ligjërues ekspertë me 6+ vite eksperiencë
- Projekte reale dhe praktike
- Njohuri të strukturuara nga niveli zero në profesional
- Mbështetje për zhvillim profesional dhe karrierë
Përfito 400€ zbritje nga oferta Early Bird deri më 24 Shkurt.
Nëse je gati ta kthesh interesin për të dhëna dhe AI në profesion, ky është hapi yt i radhës. Mëso aftësi që kanë vlerë reale në treg. Regjistrohu këtu.